融合改进FT显著性与Grabcut的图像目标分割算法

针对目前复杂度较大的图像中目标分割速度较慢、显著性边界分割不明确等问题,提出了一种融合改进的FT（Frequency-tuned）显著性检测与Grabcut的图像分割算法。该算法首先通过改进基于频率调谐的FT显著性检测方法得到图像中显著性较高的区域,并利用SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法对显著图进行预处理得到超像素图,能够有效改善边界的分割效果,然后通过以图论GraphCut算法为基础改进的Grabcut算法建立高斯混合模型。为了提高算法效率,通过聚类以超像素代替原像素,并反复迭代高斯混合模型（Gaussian Mixed Model,GMM）参数,最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果。实验结果表明所提算法能够更准确更高效率地分割图像中的显著性目标,对高分辨率图像也有很好的适用效果,相比于其他算法在分割精度上提高10%左右,并具有较高的分割效率。     

细胞分割方法概述

细胞分割作为细胞跟踪、细胞分裂检测过程中提取细胞特征的一个重要手段,在医学图像处理、分析领域占据重要的地位。随着现代科技的发展,用计算机处理细胞在医学诊断和医学图像处理领域有着重要的作用。细胞分割是细胞特征提取和细胞识别的基础,直接关系诊断的可靠性,也是医学图像处理的难题,人们提出了不同的分割算法根据图像的不同特征、如阈值法、分水岭算法等。本文对细胞分割的各种方法进行比较分析,详细阐述各种方法的优缺点,并对以后各种细胞分割方法结合使用有重要意义。     

基于自适应阈值的车道检测系统的研究

车道检测系统中的关键问题是图像分割，而图像分割的基础则是自适应阈值的确定。本文针对车道检测系统对比了不同的自适应阈值算法，并采用物理模型仿真的研究方法简要分析了这几种算法的特性，最终确定了一种各项性能指标均较优的自适应阈值算法。     

基于蜜源优化策略的频率分配方法

为解决频率分配问题，提出了一种基于蜜源优化的频率分配方法。首先提出了评估干扰程度的计算方法，对传统人工蜂群算法的引领蜂搜索行为进行改进，并重新设计跟随蜂搜索行为，增加选择性变异操作，以达到增加蜜源多样性以及降低陷入局部最优解可能性的目的。仿真结果表明，所提算法在搜索效率和稳定性上具有明显优势，能够在有效时间内找到满足频率距离约束的频率分配方案。     

图像分割方法的比较研究

在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明：不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。     

图像分割方法的比较研究

在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。     

基于逆注意力机制和像素相似度学习的图像分割

针对图像语义分割中目标边界容易混淆、定位不准以及边界不平滑问题，在Deeplab v2 Resnet-101网络的基础上引入提出的逆注意层与像素相似度学习层，构造了一种新的语义分割的网络结构，并设计了注意力层和像素相似度学习层的损失函数。首先，使用Deeplab v2 Resnet-101网络提取图像语义特征；然后，利用提出的逆注意力层修正预测网络的分割结果，同时，利用提出的像素相似度学习层解决边界不够平滑的问题；最后融合两者分割的结果，得到语义分割的结果。在PASCAL-Context上取得了像素准确度76.2%、像素平均准确度59.7%、平均IoU(Intersection over Union)准确度指标49.9%的结果，在PASCAL Person-Part、NYUDv2、MIT ADE20K数据集上分别取得了平均IoU准确度指标69.6%、42.1%、44.38%的结果，与已有的主流方法相比，所提算法能够提升语义分割的精确度，验证了算法的有效性。     

基于自适应搜索的绝对矩块截断编码的图像压缩

针对现有的固定大小的绝对矩块截断后图像质量不高的问题，提出了基于自适应搜索的压缩算法。首先根据中值确定范围搜索出图像中心阈值，使得图像中心阈值最能代表图像基本内容；然后根据图像中心阈值分段搜索出上下中心，这样在图像块中所有像素与上下中心距离偏差之和最小。该算法确定的上下中心与理想的上下中心一致，与绝对矩块截断编码（Absolute Moment Block Truncation Coding，AMBTC）算法的峰值信噪比最佳值相同，同时耗时较少，可以做到实时处理。仿真结果表明，提出的自适应搜索算法能够较好地提升图像的质量，同时复杂度较低。     

遗传算法在数字图像分割中的应用

为了快速准确地确定图像的最佳分割阈值,提出了一种改进的遗传算法.该算法通过完善选择机制、引进父子竞争机制和使用二元变异算子进行变异操作,有效地解决了遗传算法的收敛速度慢和种群过早成熟的问题.     

基于局部阈值的图像分割方法

本文提出了一种基于局部阈值的图像分割方法，该方法针对全局阈值处理方法在背景照明不均匀时可能无效的局限性，通过应用形态学开运算、闭运算和最大类间方差得到一个局部变化的阈值函数，然后利用该阈值函数对图像进行阈值处理，最后得到分割后的图像。Matlab仿真实验表明，该方法运算速度快，能更好的抑制噪声。     

面向近眼式应用的快速瞳孔中心定位算法

针对Hough圆变换、最小二乘法椭圆拟合瞳孔中心定位算法中运算量大的问题,提出一种基于椭圆外切矩形的快速瞳孔中心定位算法。该算法从人眼图像中通过阈值分割得到瞳孔区域,对瞳孔区域进行边缘像素点的提取,然后利用椭圆外切矩形模型定位出瞳孔中心。通过Matlab对中国科学院自动化研究所公开的虹膜数据库中756张人眼图像进行遍历实验验证,所提算法定位准确率为98.3%,平均用时0.192 s。在同等条件下,与Hough圆变换、最小二乘法椭圆拟合算法进行对比,在保证定位准确率的同时,所提算法平均用时更少。实验结果表明,所提算法能够快速准确地完成瞳孔的中心定位。     

基于自适应分割算法的多跳频信号盲检测

传统的观点大都将跳频信号盲检测问题视为能量域的门限阈值问题,而从统计域来看,实际接收到的跳频信号是在一些未知时刻突变而在这些时刻之间保持统计平稳性的分段平稳随机信号,那么基于非平稳时间序列的各种突变检测算法就可以引入其中。分析了当前跳频突变通信信号的统计特性,给出了其高阶分段平稳的模型。将Bemaola-Galan（BG）提出的自适应分割算法推导到高阶,并将其成功应用于多个跳频突发信号盲检测和自适应提取中。仿真结果表明,该算法不需要任何先验信息,能够有效检测和提取多个突发通信信号,且性能优于传统的能量检测法。     

基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法

针对超宽带循环平稳检测存在的门限难以设定、低信噪比下检测延迟较大的问题，提出了基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法。首先将信号整个三维循环谱归一化为二维灰度图，与噪声对应的灰度图比较差异，再将两类图像放入卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）自行训练提取特征，解决门限难以确定的问题。若分析三维循环谱的时间块长过短，将导致信号灰度图特征在有无噪声情况下区别不大；若块长过长会导致检测延迟较大。为此，采用累积和算法提取网络全连接层输出的信号概率作为累积和的观测统计量，自适应检测所需采样时间长度。将所提算法与传统循环平稳检测以及结合了CNN的循环平稳检测进行对比，仿真表明所提算法在低信噪比下性能最优。     

一种基于区域搜索的全局运动估计与补偿算法

开展全局运动估计与补偿研究是进行动态目标检测中的基础和前提。在总结现有运动估计与补偿方法的基础上,提出一种基于图像分割区域的运动性和大小的全局运动估计与补偿算法。首先,通过建立区域搜索的全局运动模型,同时进行区域定性分割和区域大小排序;然后,根据误差最小化准则在指定的分割区域中进行线性递归搜索,利用门限准则寻找出最佳的运动估计参数;最后,根据双线性内插法获得运动位移量。实验结果比较可知,所提算法较三步搜索算法(TSS)和全局搜索算法(FSA)等传统算法具有更高的准确性(图像平移帧差)和实时性(算法运行时间),能够很好地实现运动背景的全局校正。     

基于平方加权质心特征的快速分形图像压缩编码

分形图像压缩利用自身图像具有的相似性,结合压缩仿射变换减少图像数据的冗余来实现图像数据的压缩,具有压缩比高、恢复简单的特点。然而,分形图像压缩编码也具有编码时间长、计算复杂的缺点。为了解决上述的缺点,提出了基于平方加权质心特征的快速分形图像压缩编码算法,利用平方加权质心特征可以将基本分形图像压缩编码过程中的全局搜索转化为局部搜索,限定搜索范围,减少码本数量,在巨大图像信息量传输和存储过程中,在一定程度上缩短了编码时间。将平方加权质心特征快速分形图像压缩编码算法和双交叉和算法、改进叉迹算法、规范五点和算法进行比较,仿真结果表明,所提算法在恢复质量可接受情况下,编码时间具有巨大优势。     

基于分形维的连续语音实时分割技术

为能准确有效地判断出连续语音中各个音节的起止点,提出了一种改进的分形维计算方法,该算法将插值分形维的步长因子进一步精确到采样频率的数量级上,先求出语音分形维的最小二乘能量轨迹,再差分求其动态特征;在此基础上,设计了连续语音的两级搜索实时分割算法,并进行了基于DSP的硬件系统实验。结果证明,该算法较好地实现了语音段的实时分割和汉语音节切分,鲁棒性好,使得系统在信噪比为0 dB时音节分割准确率仍可保持在一个较高的水平上。最后开发了一个在线汉语语音标注器,借此阐述了论文工作在语音识别方面的应用。     

基于动态规划算法的无源毫米波弱小目标检测方法

针对无源毫米波弱小目标特点,结合已有的动态规划算法,利用图像阈值分割原理实时计算检测门限,提出一种适用于无源毫米波小目标检测的实用动态规划算法,并分析了动态规划的计算过程及分割门限的确定方法。实验仿真结果表明,此算法能准确检测出复杂背景下的低信噪比无源毫米波弱小目标,并得到目标运动轨迹,在单帧成像信噪比为4.5dB左右时,能准确检测出目标运动轨迹。     

多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割

提出一种多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割方法,将图像高维 特征数据的分类分解为基于灰度(颜色)特征的最佳模糊分类以及基于空域约束的统计分类等 多个低维特征数据的分类。通过多分类器融合的方法将不同分类器得到的分类结果进行优化 整合,得到最后的分类结果。实验证明：与其它图像分类算法相比,该方法拥有更好的分 割性能并大大提高了计算速度,最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性。