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国家自然科学基金(11071270)
国家自然科学基金(11071270) 作品数:12 被引量:45 H指数:4 相关作者: 王美清 冯政寿 黄志强 林锦 江东林 更多>> 相关机构: 福州大学 龙岩学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 福建省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
局部窗口动态选择的RSF模型 被引量:1 2016年 针对PDE(partial differential equation)图像分割模型-RSF(region-scalable fitting energy)模型对初始轮廓线选择敏感问题,提出根据图像的灰度变化信息动态选择高斯核函数窗口大小的改进RSF模型.实验表明,该模型提高了RSF模型对初始轮廓线的鲁棒性. 林静 王美清关键词:图像分割 高斯核函数 边缘停止函数 基于区域的活动轮廓图像分割模型的变步长优化算法 2016年 基于偏微分方程图像分割的活动轮廓模型,基本思想是将图像分割归结为最小化一个封闭曲线的能量泛函,图像分割问题实质上是一个无约束最优化问题.传统最小化算法的数值实现过程中采用固定时间步长的方法,时间步长选取较大,迭代过程容易出现震荡现象影响分割结果,而时间步长选取较小,又会减慢收敛速度.利用Wolfe-Powell线搜索方法,提出了一种变时间步长的优化算法,在迭代过程中根据搜索方向自动调整时间步长大小,有效克服了固定时间步长出现的震荡现象和收敛速度慢的问题. 郑汉翔 王美清关键词:图像分割 非精确线搜索 时间步长 常值初始化的自适应活动轮廓模型 2016年 李纯明提出的水平集方法(LI模型)很好地解决了测地活动轮廓模型(GAC)的重新初始化问题,但该模型对边缘信息较弱或者灰度不均匀的图像分割结果仍然不理想.针对这些问题,提出常值初始化的自适应活动轮廓模型,该模型中自适应力的系数包含了图像的灰度信息,从而提高了活动轮廓在演化过程中对模糊边界的识别能力;同时,重新定义的外部能量,避免过分割现象.实验结果验证了模型的有效性. 郭雅彬 王美清关键词:图像分割 自适应 基于Harris与改进SIFT算法的图像匹配算法 被引量:13 2012年 提出一种新的Harris与改进SIFT算法相结合的算法.首先用Harris算子提取图像的角点作为特征点,然后采用基于同心圆形窗口的64维向量有效地表征一个特征点.实验结果说明,算法在保持很好匹配率的同时能降低计算复杂度. 冯政寿 王美清关键词:HARRIS SIFT 特征描述符 图像匹配 改进测地活动轮廓模型的AOS实现 被引量:2 2014年 基于偏微分方程的图像处理技术由于能够获得连续单像素的边缘而受到重视,其中梯度向量场与气球力混合作用的改进GAC模型——GAC_GVF&B克服了传统GAC模型的缺点,能准确地收敛到多目标图像和形状复杂图像的目标边界。但该算法的运行时间较长,影响算法的实际应用。为此,利用半隐式方案的加性算子分裂(AOS)算法,适当增大时间步长,降低迭代次数,对GAC_GVF&B模型的计算进行加速,在保证算法分割准确性的同时提高算法的收敛速度。实验结果表明,采用半隐式方案的AOS算法具有较好的图像分割效果,可有效减少所需的迭代次数,降低迭代时间和CPU运行时间,提高运行速率。 江东林 林震梅 王美清关键词:图像分割 追赶法 水平集方法 自适应分割弱边缘的活动轮廓模型 被引量:5 2013年 改进LI的保持距离水平集方法,提出自适应分割弱边缘的活动轮廓模型,并证明自适应力的双向性。模型中自适应力的系数加入图像的灰度均值,根据演化曲线的位置自适应的收缩或扩张。结果表明,该方法克服了原LI模型初始轮廓必须完全包围或含在目标物体内的问题,可以任意设置初始轮廓大小及位置,能够分割多目标图像,具有较强的抗噪性。 戚世乐 王美清关键词:图像分割 偏微分方程 水平集方法 自适应 结合全局和局部信息的“两阶段”活动轮廓模型 被引量:11 2014年 目的 LBF(local binary fitting)模型用每个像素点的邻域信息来拟合局部能量,对灰度不均匀图像可以得到很好的分割效果。但是LBF模型只考虑了图像的局部信息,没有考虑全局信息,因此它对初始轮廓大小、形状及位置都非常敏感。针对以上问题,结合全局和局部信息,提出"两阶段"活动轮廓模型。方法第1阶段,采用退化的CV(Chan-Vese)模型,利用图像的全局信息(灰度均值)快速为图像的目标大致定位;第2阶段,以第1阶段结束时的水平集函数的零水平集为第2阶段的初始轮廓,利用图像的局部信息(局部高斯拟合)得到更加精确的分割结果。结果实验结果表明,该"两阶段"活动轮廓模型保留了LBF模型分割灰度不均匀图像的能力。结论改进后的模型较LBF模型对各种初始轮廓(大小、形状、位置)有较强的鲁棒性,以及较强的抗噪性。 戚世乐 王美清关键词:图像分割 偏微分方程 灰度不均匀 基于邻域预测差值直方图平移的可逆信息隐藏 被引量:10 2014年 在基于直方图平移的可逆信息隐藏算法中,应用二叉树算法向接收方传送峰值像素和零值像素对,通过三角向后预测算子和错误能量估计可以提高负载和图像质量。但鉴于三角向后预测算子的预测准确度不高,提出一种基于邻域预测差值直方图平移的可逆信息隐藏算法。采用领域均值预测代替三角向后预测,并对错误能量估计和提取秘密信息算法进行相应的改进。实验结果表明,在常用的7张实验图像中,与双二叉树错误能量估计算法相比,该可逆信息隐藏算法的满负载量平均提高8.7%,在某些相同参数条件下负载提高达到300%,其预测更加准确、负载量更高,并且能有效提高破译难度。 黄志强 王美清关键词:直方图平移 信息隐藏 二叉树 一种结合CV与GAC模型的物体轮廓提取方法 被引量:2 2014年 提出一种结合CV模型和GAC模型的方法,通过CV模型中长度项的权值调整,得到图像的两类分割.在此基础上,定义图像新的梯度,让GAC模型在新的梯度值空间搜索,从而得到物体的外部轮廓.在真实彩色图像上的实验结果表明,本算法能够大大改善CV模型在提取目标轮廓时的过分割问题,对物体内部不进行分割,并大大减少物体外部零星的小区域,收敛到目标物体的外部闭合轮廓. 林锦关键词:图像分割 活动轮廓模型 CV模型 偏微分方程 A new approach for automated image segmentation based on simplified PCNN 2013年 Pulse-coupled neural network (PCNN) is a novel neural network, which has been widely used in image segmentation. However, there are still some limitations, such as trial-and-error parameter settings and manual selection of the optimal results. This paper puts forward a new method based on the simplified PCNN model for automatic image segmentation. By calculating the un- iformity measure of the corresponding image at each process of iteration, the optimal segmentation result is obtained when the max- imum value of the uniformity measure is achieved. Experimental results show that the proposed method can automatically achieve better segmentation result and has a common adaptability. ZHENG Qianqian SHU Zhibiao