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基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2016年第5期44卷 48-57页

作者：吴一全朱丽吴诗婳南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106 江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室江苏南京210037 中国水产科学研究院淡水渔业研究中心农业部淡水渔业与种质资源利用重点实验室江苏无锡214081 农业部东海海水健康养殖重点实验室福建厦门361021

现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和... 详细信息

现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富.

关键词：图像分割阈值选取二维Arimoto灰度熵快速迭代算法

基于Shearlet域方向模极大值和改进蜂群的图像边缘检测

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铁道学报 2015年第6期37卷 59-66页

作者：吴一全李立王凯南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京210016 高速铁路线路工程教育部重点实验室四川成都610031 深圳市城市轨道交通重点实验室广东深圳518060

为从图像中提取出更为准确、清晰的边缘,本文提出一种基于Shearlet域方向模极大值和改进蜂群的边缘检测方法。对图像进行非下采样Shearlet分解;对于低频分量,利用改进的蜂群算法准确检测出边缘的基本轮廓线;而对于高频分量,采用方向模... 详细信息

为从图像中提取出更为准确、清晰的边缘,本文提出一种基于Shearlet域方向模极大值和改进蜂群的边缘检测方法。对图像进行非下采样Shearlet分解;对于低频分量,利用改进的蜂群算法准确检测出边缘的基本轮廓线;而对于高频分量,采用方向模极大值算法检测出图像中丰富的边缘细节;融合后得到轮廓完整、细节丰富的图像边缘。实验结果表明:与Canny方法、改进的蚁群方法、改进的蜂群方法、改进的非下采样Contourlet模极大值方法相比,本文提出的方法检测出的图像边缘定位准确、完整清晰、细节丰富,边缘检测效果更好,且运行时间较少。

关键词：图像处理边缘检测非下采样Shearlet变换改进的蜂群算法方向模极大值

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基于改进CV模型的金相图像分割

工程科学学报 2017年第12期39卷 1866-1873页

作者：倪康吴一全韩斌南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 北京科技大学新金属材料国家重点实验室北京100083

对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤,利用传统Chan-Vese(CV)模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割,提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数,对曲线内外两部分分别计算... 详细信息

对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤,利用传统Chan-Vese(CV)模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割,提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数,对曲线内外两部分分别计算其倒数坎贝拉距离,并将该距离的大小作为拟合中心的权重系数,有效抑制了噪声点对区域拟合中心准确性的影响;引入指数熵自适应调节曲线内外能量权重,减少固定能量权重对曲线演化的影响;同时加入距离规范项以避免水平集函数的重新初始化,加速该模型的收敛.实验结果表明,与传统CV模型、测地线活动轮廓模型、距离规范项的水平集模型以及偏置场修正水平集模型相比,所提方法分割出的金相图像更加精确,分割效率较高且模型收敛性较好.

关键词：金相图像分割晶粒评级 Chan-Vese模型水平集倒数坎贝拉距离指数熵

基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法

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宇航学报 2009年第5期30卷 2056-2061页

作者：吴一全李晓燕南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016

Contourlet变换作为新的多尺度分析方法比小波变换更适合分析二维图像的边缘特征,而支持向量聚类算法所获得的聚类效果不受聚类形状限制,也勿需预先给定聚类数目等参数。据此提出了一种基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合... 详细信息

Contourlet变换作为新的多尺度分析方法比小波变换更适合分析二维图像的边缘特征,而支持向量聚类算法所获得的聚类效果不受聚类形状限制,也勿需预先给定聚类数目等参数。据此提出了一种基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法。首先对源图像进行Contourlet变换,再对其高频系数利用支持向量聚类进行融合,最后进行图像重构得到融合结果。给出了实验结果,采用均方差、信噪比、信息熵、空间频率、清晰度和相关系数等评价指标对融合效果进行了定量评价,并与加权平均法、现有的基于Contourlet变换的图像融合方法以及基于支持向量聚类的图像融合方法进行了比较。结果表明提出的基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法能取得更优越的融合效果。

关键词：遥感图像处理图像融合 Contourlet变换支持向量聚类

二维直方图θ划分最大Shannon熵图像阈值分割

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物理学报 2010年第8期59卷 5487-5495页

作者：吴一全张金矿南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分,最近提出的斜分法不具普遍性,提出了适用面更广的基于二维直方图θ划分和最大Shannon熵的图像阈值分割算法.首先给出了二维直方图θ划分方法,采用四条平行斜线及一条其法线与灰度级轴成θ角的直... 详细信息

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分,最近提出的斜分法不具普遍性,提出了适用面更广的基于二维直方图θ划分和最大Shannon熵的图像阈值分割算法.首先给出了二维直方图θ划分方法,采用四条平行斜线及一条其法线与灰度级轴成θ角的直线划分二维直方图区域,按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割,斜分法可视为该方法中θ=45°的特例;然后导出了二维直方图θ-划分最大Shannon熵阈值选取公式及其快速递推算法;最后给出了θ取不同值时的分割结果及运行时间,θ取较小值时,边界形状准确性较高,θ取较大值时,抗噪性较强,应用时可根据实际图像特点及需求合理选取θ的值.与常规二维直方图直分最大Shannon熵法相比,本文提出的方法所得分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间及存储空间也大为减小.

关键词：最大Shannon熵阈值分割二维直方图区域θ划分递推算法PACC:4230

基于Contourlet变换的红外弱小目标检测方法

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红外与激光工程 2008年第1期37卷 136-138页

作者：吴文怡吴一全南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京210016

介绍了存在背景干扰和噪声情况下的红外图像中弱小目标的检测问题,提出一种基于Contourlet变换的检测算法。首先对图像进行Contourlet变换,利用Contourlet分解后子图像的特性抑制背景和去噪声,最终实现对目标的检测。通过在含有随机目... 详细信息

介绍了存在背景干扰和噪声情况下的红外图像中弱小目标的检测问题,提出一种基于Contourlet变换的检测算法。首先对图像进行Contourlet变换,利用Contourlet分解后子图像的特性抑制背景和去噪声,最终实现对目标的检测。通过在含有随机目标的红外序列图像中的实验,并与小波变换进行比较,证明了算法的有效性。

关键词：红外弱小目标 Contourlet变换抑制背景去噪声

基于Contourlet变换的自适应门限分形零树混合图像编码

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光电子．激光 2008年第12期19卷 1694-1697页

作者：吴一全郭建军南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京210016

Contourlet变换的基函数分布于多尺度、多方向上,弥补了小波基函数方向性不足的缺陷。本文考虑了分形编码过程中子树与父树匹配误差门限对编码的影响,提出了一种基于Contourlet变换的自适应门限分形零树混合图像编码方法,给出了所提出... 详细信息

Contourlet变换的基函数分布于多尺度、多方向上,弥补了小波基函数方向性不足的缺陷。本文考虑了分形编码过程中子树与父树匹配误差门限对编码的影响,提出了一种基于Contourlet变换的自适应门限分形零树混合图像编码方法,给出了所提出方法的实验结果,并与基于小波变换的分形零树混合图像编码方法进行了比较。实验结果表明,在压缩比相同的情况下,本文方法的PSNR性能优于基于小波变换的分形零树混合图像编码方法,能很好地保留图像的纹理和轮廓。

关键词：图像编码自适应门限分形编码 Contourlet变换

基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪

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光子学报 2010年第9期39卷 1645-1651页

作者：吴一全纪守新南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016

提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明:该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小... 详细信息

提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明:该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.

关键词：图像处理阈值去噪 Contourlet变换混沌粒子群峰值信噪比

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基于特征点最小距离拟合的文档图像倾斜检测

光学技术 2009年第1期35卷 152-155页

作者：吴一全谢静南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016

在文档扫描输入的过程中,文档图像不可避免地会发生倾斜,而布局分析及字符识别对页面倾斜十分敏感,因此倾斜检测和矫正是文档分析预处理中的重要环节。提出了一种基于最小距离拟合的文档图像倾斜检测方法。首先通过对文档图像进行二值... 详细信息

在文档扫描输入的过程中,文档图像不可避免地会发生倾斜,而布局分析及字符识别对页面倾斜十分敏感,因此倾斜检测和矫正是文档分析预处理中的重要环节。提出了一种基于最小距离拟合的文档图像倾斜检测方法。首先通过对文档图像进行二值化、分块、膨胀运算、连通标记等一系列图像处理操作,以此找到特征点;然后采用最小距离法对这些特征点进行直线拟合,便可获得文档的倾斜角。实验结果表明,该方法能够快速、精确地检测文档的倾斜角度。

关键词：信息光学倾斜检测形态学特征点直线拟合最小距离法