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基于改进正则化水平集模型的图像分割方法
摘要： 当使用水平集算法进行图像分割时，必须定期初始化水平集函数以确保其保持符号距离函数（SDF）特性。为避免这一缺陷，本文提出一种改进的正则化水平集图像分割方法。首先，定义并引入新的势函数来重构距离正则化项，从而解决水平集函数需定期初始化的问题；其次，通过结合距离正则化项与内外能量项构建新能量泛函；随后运用变分法和最速下降法推导该能量泛函的演化过程，并设计相应的偏微分方程；最终提出改进的正则化水平集图像分割方法（IRLS-IS）。数值实验结果表明，该方法不仅能有效稳健地分割噪声图像和强度不均匀图像，还能良好处理复杂医学图像。
关键词： 图像分割、能量泛函、水平集、距离正则化项
更新于2025-09-23 15:23:52
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高分辨率遥感图像分割中的尺度可变区域合并方法
摘要： 在高分辨率遥感影像（HRI）中，不同地物的尺寸往往差异显著，这给其成功分割带来了严峻挑战。尽管现有分割方法已为此问题提供了一些解决方案，但HRI的复杂性仍可能对先前方法构成重大挑战。为进一步提升HRI分割质量，本文提出一种基于尺度可变区域合并的新分割算法。"尺度可变"意味着采用自适应估计的分割尺度参数（SP），从而更好地分割出不同尺寸的地物。为实现该技术，设计了三个步骤：第一步通过使用全局最优SP对半尺寸影像进行分割，生成轻微欠分割误差的粗分割结果——该SP通过原始尺寸影像确定；第二步从粗分割结果中提取结构和空间上下文信息，实现可变SP的估计；最后一步启动区域合并过程，用于终止该过程的SP基于第二步获得的信息进行估计。该方法采用三种不同景观模式的高分辨率遥感影像场景进行测试，实验结果表明本方法具有良好的分割精度，在对比中优于部分竞争方法。
关键词： 图像分割、高分辨率遥感影像、尺度可变、区域合并
更新于2025-09-23 15:23:52
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一种基于最优路径蛇模型的新型高效医学图像分割算法
摘要： 基于可变形活动轮廓模型的新型分割方法不断在不同知识领域被提出和验证，旨在使感兴趣区域的检测实现标准化。本文提出一种名为"最优路径蛇模型（OPS）"的新方法——这是一种无需参数的自适应算法，能自动初始化并设定活动轮廓模型的总能量及终止条件。在实验评估中，OPS与向量场卷积、梯度矢量流等常用方法，以及胸部CT图像肺部分割的专家级方法进行对比。针对卒中区域的分割，则采用基于区域生长、分水岭和专家级水平集的方法。研究同时评估了Dice系数（DC）、Hausdorff距离（HD）等统计验证指标及处理时间。结果表明：OPS是极具前景的图像分割工具，在DC和HD指标上表现优异，多数情况下优于包括专家生成算法在内的对比方法。另一优势在于OPS不受特定图像类型或应用场景限制。
关键词： 图像分割、最优路径森林、蛇形算法、主动轮廓法
更新于2025-09-23 15:23:52
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一种基于人眼视觉系统的改进SPCNN医学图像分割方法
摘要： 提出了一种基于人类视觉系统(HVS)的改进简化脉冲耦合神经网络(MSPCNN)医学图像分割方法。该方法根据PCNN和HVS特性成功确定了MSPCNN的刺激输入。为实现这一目标，我们通过引入相邻神经元点火矩阵Q并基于新型MSPCNN(NMSPCNN)计算强度分布范围，推导出中心神经元点火的子强度区间，进而揭示了子强度区间参数Sint如何生成更接近HVS的刺激输入Sioij。此外，尝试将该刺激输入代入MSPCNN以提取更适合医学图像的病灶区域。与主流PCNN模型相比，由于参数设置方法的优势，MSPCNN具有更高的分割准确率和更低的计算复杂度。最终，与现有最优方法相比，本方法展现出更优性能：在MIAS、DDSM和胆结石数据集上的整体评估指标OEM分别达到0.8784、0.8606和0.8585。
关键词： 子强度范围，改进的简化脉冲耦合神经网络，图像分割，刺激输入，人类视觉系统
更新于2025-09-23 15:23:52
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一种用于表面等离子体共振传感器的自动多线程图像分割嵌入式系统
摘要： 为减少表面等离子体共振成像系统（SPR）中人工选取感兴趣区域（ROI）带来的不确定性，我们在嵌入式系统中提出并实现了一种自动图像分割方法以支持潜在的实时应用。通过开发的直观标记控制分水岭算法，从实验性SPR系统获取的图像中分割出反应区、空白区和背景区等ROI。在多核嵌入式系统上采用多线程编程并行执行标记分配算法和预处理算法，既保证了实时性又实现了高质量分割。该方法在一系列ROI分割测试中展现出良好鲁棒性。此外，葡萄糖标准溶液三重复检测的强度响应表明数据具有良好的重现性：线性范围为2.5-20.4 mg/mL，相关系数（R2）达0.999，灵敏度为2.69 a.u./mg/mL。结论表明，该自动图像分割方法有效提升了测量精度并简化了操作流程。
关键词： 光学传感器，表面等离子体共振（SPR），生物传感器，分水岭算法，图像分割
更新于2025-09-23 15:23:52
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基于蚁群优化和图像模型的机器人机械臂抓取放置任务系统
摘要： 一个视觉伺服控制系统结合基于模型的图像分割与蚁群优化（ACO）算法，设计出卓越的六自由度（6-DOF）机械臂以解决复杂的抓取放置组合任务?？⒘艘恢旨虻ジ咝У氖泳醴指罘椒?，在机器人追踪操作图像模式时通过获取受控平台的适当特征来提取物体信息。进化型ACO学习算法探索近最优路径选择，驱动6自由度机械臂运动学模型以尽快完成抓取放置任务。提出逆向姿态运动学机制成功引导机械臂到达目标位置。多项软件仿真包含图像分割、最短路径选择及不同实验中的性能验证，这些结果展示并证明所设计的基于图像模型的机械臂在抓取放置任务中表现优异。除软件仿真外，实际机械臂在眼到手实验中同步执行，实现了更高的可行功能。
关键词： 图像分割、抓取放置任务、蚁群优化算法、眼在手外、机器人操作臂
更新于2025-09-23 15:23:52
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基于超像素和图像级标签的自动图像分割
摘要： 自动且理想地分割图像中每个对象的语义区域将大幅提升后续图像处理的精度与效率。我们提出一种基于超像素和图像级标签的自动图像分割算法，该算法包含三个阶段：在超像素分割阶段，通过最小空间距离与图像总像素数自适应生成初始超像素数量；在超像素合并阶段，定义小尺寸超像素并直接合并最相似的超像素对（不考虑邻接关系），直至超像素数量等于图像级标签包含的分组数；此外，在超像素合并后新增不连通区域重分类阶段以增强分割区域的连通性。在广泛使用的微软剑桥研究院数据集和伯克利分割数据集上，实验证明本算法相比前沿算法能产生高精度的图像分割结果。
关键词： 超像素、图像级标签、图像分割、不连通区域
更新于2025-09-23 15:23:52
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[2018年第五届系统与信息化国际会议(ICSAI) - 中国南京(2018.11.10-2018.11.12)] 2018年第五届系统与信息化国际会议(ICSAI) - 基于最大模糊熵和量子遗传算法的改进图像分割方法
摘要： 图像分割是图像处理领域的关键技术。在传统图像分割方法中，阈值的选取是图像分割的核心。模糊集理论中采用模糊熵来寻找图像分割的最优阈值。本文利用最大模糊熵确定图像分割的最优阈值，并采用量子遗传算法求解图像分割的最优阈值。实验结果表明，基于最大模糊熵和量子遗传算法的图像分割方法具有更好的分割效果和更高的效率。
关键词： 量子遗传算法、模糊熵、图像分割
更新于2025-09-23 15:22:29
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱岩芯扫描的结构与矿物特征提取
摘要： 对于斑岩系统中常见的脉状矿化类型，记录与特定脉体生成阶段相关的主要蚀变矿物组合，是理解矿化体几何形态的关键。因此，矿物学与结构信息对系统表征具有重要价值。本文提出一种从高光谱扫描中提取矿物学与结构信息的并行框架：通过典型矿物填图技术获取矿物学信息，并基于矿物丰度图应用脊线检测方法提取脉体。该框架中的丰度图通过线性光谱分解技术，由可见近红外-短波红外（VNIR-SWIR）钻芯高光谱扫描获得。针对斑岩型网脉状矿化的钻芯样本进行技术验证，实验结果表明该方法能有效精准表征矿化体特征。
关键词： 岩芯扫描、特征提取、高光谱成像、矿物填图、图像分割
更新于2025-09-23 15:22:29
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基于深度迁移学习的PolSAR图像语义分割——利用小训练集实现平滑分类
摘要： 受斑点噪声和复杂散射现象影响，合成孔径雷达（SAR）图像的分类结果通常存在噪声干扰且碎片化，难以在实际应用中发挥作用?；谏疃妊暗挠镆宸指罴际跄芡绞迪址指钣敕掷?，从而获得平滑精细的分类图谱。但这类方法需要大量像素级标注的数据集，其获取过程耗时且繁琐。相比普通照片和光学遥感影像，SAR数据的人工标注难度更大，导致相关技术在该领域的应用进展滞后。本文提出新数据集以支持高分辨率极化SAR图像的语义分割研究。受前述问题限制，该数据集规模较小仅含50个图像块。为此提出两种迁移学习策略：分别采用全卷积网络（FCN）和U-net架构，并选用不同预训练数据集以适应不同场景。实验表明两种方法均表现良好，证实了小规模训练集的可行应用前景。值得注意的是，尽管基于小图像块训练，两个网络都能完美适配大尺寸图像。该新数据集及方法有望为各类极化SAR应用提供基准参考。
关键词： 偏振测量、合成孔径雷达、图像分类、深度学习、图像分割
更新于2025-09-23 15:22:29