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基于自适应分割和非规则LDPC的图像编码

浙江大学学报（工学版） 2007年第8期41卷 1298-1302页

作者：郭锐刘济林浙江大学信息与电子工程学系浙江杭州310027

为了提高图像在无线信道上的传输效率和抵御误码的能力,提出了一种基于自适应分割和非规则低密度奇偶检验(low-density parity check,LDPC)码的联合信源信道编码(JSCC)方案.针对自适应分割能够把图像分割成不同重要级别的图像子块、非规... 详细信息

为了提高图像在无线信道上的传输效率和抵御误码的能力,提出了一种基于自适应分割和非规则低密度奇偶检验(low-density parity check,LDPC)码的联合信源信道编码(JSCC)方案.针对自适应分割能够把图像分割成不同重要级别的图像子块、非规则LDPC中高度数的比特节点比低度数比特节点有更强的纠错能力的特点,研究了把自适应图像分割和非规则LDPC结合起来的联合信源信道编码的算法;自适应分割后不同重要性级别的图像子块,采用非规则LDPC编码,获得了不等错误保护(unequal error protection,UEP).仿真结果表明,该方案能够显著地提高无线图像的传输质量和传输效率,与采用等错误保护(equal error protection,EEP)策略的JPEG图像相比,在信噪比Eb/N0=1.6 dB时,重建图像的峰值信噪比(PSNR)有17.78 dB的改善.

关键词：联合信源信道编码(JSCC) 自适应分割非规则低密度奇偶检验(LDPC) 不等错误保护(UEP)

应用形态学top-hat变换的支票方形印鉴自适应分割

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光学精密工程 2009年第10期17卷 2576-2585页

作者：何瑾刘铁根张昊张忠传天津大学精密仪器与光电工程学院光电信息技术科学教育部重点实验室天津300072

为了准确分割支票中的方形印鉴图像,为印鉴真伪自动识别提供无失真的二值待验图像和预留图像,提出一种基于top-hat变换的自适应形态学分割算法。根据支票印鉴的色彩信息和拓扑结构特点得到方形印鉴的灰度图像,将印鉴灰度图像分成4个子区... 详细信息

为了准确分割支票中的方形印鉴图像,为印鉴真伪自动识别提供无失真的二值待验图像和预留图像,提出一种基于top-hat变换的自适应形态学分割算法。根据支票印鉴的色彩信息和拓扑结构特点得到方形印鉴的灰度图像,将印鉴灰度图像分成4个子区域,以便准确分割印鉴中具有不同笔划结构和背景均匀度的印鉴成份。对每个子区域中的字符和印框分别做top-hat变换增强图像细节后,再用Otsu方法二值化。由于top-hat变换中所用结构元素的尺寸对分割结果有很大影响,本文根据每个子区域中印框和字符的结构特点分别迭代地计算适用于它们的最佳尺寸结构元素。分割了350枚不同支票方形印鉴,分割准确率为99.43%。结果表明,该方法可以准确地分割笔划复杂且分布密集的方形支票印鉴图像,有效地减少分割结果中容易出现的笔划粘结和残缺失真,降低了对原始印鉴图像的质量要求。

关键词：支票方形印鉴图像分割自适应分割 top-hat变换结构元素

基于分量直方图的移动机器人视觉图像自适应分割

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机器人 2004年第6期26卷 524-528页

作者：安成万张永谦李桂芝谭民中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学开放实验室北京100080 北京科技大学信息学院北京100083

提出一种基于分量直方图的自适应分割方法 .首先对图像的 3个分量统计直方图进行自适应分割 ,确定出各分量的分类数目及类的取值范围 ;然后 ,对分割类进行分量间组合 ,获得原图像中主要的几种颜色 ;最后以这些颜色作为聚类中心 ,按照颜... 详细信息

提出一种基于分量直方图的自适应分割方法 .首先对图像的 3个分量统计直方图进行自适应分割 ,确定出各分量的分类数目及类的取值范围 ;然后 ,对分割类进行分量间组合 ,获得原图像中主要的几种颜色 ;最后以这些颜色作为聚类中心 ,按照颜色相似性准则对图像进行聚类分割 .在移动机器人CASIA 1上进行的实验证明 :该算法实现了图像主要区域的自适应分割与提取。

关键词：自适应分割移动机器人彩色图像分量直方图

自适应分割与曲线驱动的三维点云重建方法研究

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自适应分割与曲线驱动的三维点云重建方法研究

作者：范昱伶西北农林科技大学

学位级别：硕士

三维重建技术能够根据扫描的数据重构三维物体,以一种最直观的方式呈现给人们,让人们可以从不同视角观察物体的形态特征。随着虚拟技术的发展,人们对数字化、可视化提出了更高精度的要求。在三维点云处理及重建方面,目前仍存在点云模型... 详细信息

三维重建技术能够根据扫描的数据重构三维物体,以一种最直观的方式呈现给人们,让人们可以从不同视角观察物体的形态特征。随着虚拟技术的发展,人们对数字化、可视化提出了更高精度的要求。在三维点云处理及重建方面,目前仍存在点云模型数据缺失、数据量大以及重建精度较低等问题。针对上述问题,本文研究一种针对三维点云数据的预处理、分割算法,并在此基础上研究一种基于分割与曲线驱动的交互式表面重建算法,实现对模型的三维重建,提高模型建模精度。论文主要研究内容和结论如下:（1）基于信息特征增强的点云预处理方法针对原始散乱点云数据缺失大量细节信息、数据量大、处理效率低的问题,研究并提出一种基于信息特征增强的点云预处理方法。该方法包含3个步骤:首先利用自适应局部投影算子的点云精简算法对大规模点云数据进行精简;然后针对法向量对噪声敏感的问题,采用基于各向异性近邻搜索的法向量优化算法对法向量进行优化,减少法向量的计算误差;最后针对点云数据精简后,丢失一部分细节信息的问题,采用一种基于边缘感知的信息特征增强算法,在模型尖锐区域与边缘区域增加数据点以增加细节信息。实验结果表明,当精简率达到95%以上时,模型仍可保持原始点云的形状特征。（2）点云数据自适应分割算法针对物体不同部位重建精度有所差别的问题,研究并提出一种点云数据自适应分割算法,该算法根据提取到的点云特征,自动选择聚类中心,并根据聚类中心实现点云数据的聚类,将点云划分成结构相近的区域,从而实现对点云的有效分割。实验结果表明,与Rand Cuts算法、Shape Diam等8种分割算法相比,本文点云分割的准确率提高了10.2%;为减少点云特征提取运行时间,提出了一种基于OpenCL的点云数据分割方法,该方法根据GPU的并行结构和硬件特点,优化了数据存储结构,提高了数据访问效率。实验结果表明,基于OpenCL的点云分割效率是基于CPU实现的22倍。（3）基于分割与曲线驱动的交互式表面重建算法在点云预处理和分割的基础上,提出了一种自适应分割和曲线驱动的交互式表面重建算法。首先根据分割结果,提取点云骨架曲线;根据提取的骨架曲线,形成表达模型表面的剖面曲线;最后,对生成的所有的剖面曲线进行优化,使其更拟合点云数据,完成模型的三维重建。试验结果表明,本文算法重建出的结果可以很好地保持点云的细节和形状特征,重建误差低于0.1,精度较高,重建结果能够忠实于模型的形态特征。

关键词：三维点云点云预处理自适应分割曲线驱动三维重建

基于自适应分割的航测内业遥感图像深度融合研究

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地理信息世界 2022年第1期29卷 104-108页

作者：刘清才河南省地质矿产勘查开发局第四地质勘查院河南郑州450001

为优化航测内业遥感图像深度融合方法,提升图像融合效果,提出基于自适应分割的航测内业遥感图像深度融合算法。采用多维特征自适应MeanShift算法完成对航测内业遥感图像低频分量、高频分量特征的聚类与分割。针对分割获取的结果,将小波... 详细信息

为优化航测内业遥感图像深度融合方法,提升图像融合效果,提出基于自适应分割的航测内业遥感图像深度融合算法。采用多维特征自适应MeanShift算法完成对航测内业遥感图像低频分量、高频分量特征的聚类与分割。针对分割获取的结果,将小波变换方法与HIS转换方法结合,获取基带数据与每个层次的子带数据。通过基带数据融合保护遥感图像光谱信息的完整性,通过子带数据融合优化遥感图像的分辨率,从而实现航测内业遥感图像的深度融合。研究结果显示:这一算法可优化航测内业遥感图像的深度融合效果,融合后的航测内业遥感图像信息量充分,纹理显著,目视效果与指标评价结果均优于其他方法,可作为航测内业遥感图像处理方法推广。

关键词：自适应分割航测内业遥感图像深度融合 MeanShift算法

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基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法

大连海事大学学报 2009年第1期35卷 31-35页

作者：张世强张淑芳赵嵩胡青大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

为弥补JPEG算法不能自适应不同属性图像的不足,提出一种基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法。利用多阈值分割将图像分割成不同尺寸的平滑子块和细节子块,不同子块采用不同DCT变换和量化方式.本文定义的压缩-信噪比增益(CPR)同时... 详细信息

为弥补JPEG算法不能自适应不同属性图像的不足,提出一种基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法。利用多阈值分割将图像分割成不同尺寸的平滑子块和细节子块,不同子块采用不同DCT变换和量化方式.本文定义的压缩-信噪比增益(CPR)同时考虑了压缩比(CR)和峰值信噪比(PSNR),可有效评价图像压缩效果.实验结果表明,与传统JPEG算法相比,该算法在PSNR相同情况下,能够获得更高的CR;或者在CR相同情况下,能够获得更高的PSNR.

关键词：图像压缩自适应分割自适应量化压缩-信噪比增益(CPR)

基于改进型PCNN的不规则图像自适应分割算法研究

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计算机应用 2008年第3期28卷 650-652页

作者：冯登超杨兆选王哲 J．M．Dias Rereira 天津大学信息学院天津300072 太原理工大学信息学院太原030024 塞图巴尔理工大学系统信息系葡萄牙塞图巴尔2910-761

针对不规则图像成分复杂、特征形状无法采用经典模型拟合等问题,提出了基于改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应分割算法。该算法在原有PCNN模型基础上,对神经元反馈输入函数和动态阈值函数进行了修正,同时对神经元的输出采用多级输... 详细信息

针对不规则图像成分复杂、特征形状无法采用经典模型拟合等问题,提出了基于改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应分割算法。该算法在原有PCNN模型基础上,对神经元反馈输入函数和动态阈值函数进行了修正,同时对神经元的输出采用多级输出模型,从而实现对不规则图像的分割。仿真实验表明,改进后的算法能够实现不规则图像的自适应分割,鲁棒性较好。

关键词：不规则图像脉冲耦合神经网络动态阈值自适应分割

基于Chan-Vese算法的自适应分等级分割方法

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天津大学学报 2007年第7期40卷 869-876页

作者：孙济洲周小舟张加万柯永振天津大学计算机科学与技术学院天津300072

针对多目标物体图像的分割问题,在Chan-Vese多相分割模型的基础上,结合分等级分割的概念,提出自适应分等级分割方法,在每一阶段分割之前能够先根据图像中的物体数量判断出所需要的Level Set函数的个数,再进行分割工作.实验结果表明,自... 详细信息

针对多目标物体图像的分割问题,在Chan-Vese多相分割模型的基础上,结合分等级分割的概念,提出自适应分等级分割方法,在每一阶段分割之前能够先根据图像中的物体数量判断出所需要的Level Set函数的个数,再进行分割工作.实验结果表明,自适应分等级分割方法不仅消除了多相分割模型对初始化曲线位置敏感的不足,而且能够充分利用每一个Level Set函数,减少分割步骤,并且能提高弱边界的提取精度,是一种有效且稳定的方法,能够产生光滑、准确的分割结果.

关键词：图像分割水平集 Chan-Vese模型多相分割自适应分割

基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割

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沈阳农业大学学报 2007年第3期38卷 391-394页

作者：冯登超杨兆选乔晓军天津大学信息工程学院天津300072 国家农业信息化工程技术研究中心北京100089

针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早... 详细信息

针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。

关键词：植物病斑蚁群算法 Gauss—Markov随机场自适应分割