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带标记矫正的二值图象连通域像素标记算法

中国图象图形学报（A辑） 2003年第2期8卷 198-202页

作者：张修军郭霞金心宇浙江大学信息与电子工程系杭州310027 中国科学院大气物理研究所中层室北京100029

分析了连通域像素标记算法以及游程连通性算法的不足 ,提出了一种带标记矫正的二值图象连通域像素标记算法 ,该算法首先采用标记矫正来减少图象扫描次数 ,然后再对标记采用 RL E游程编码来提高合并效率 .这种改进算法对大多数形状目标... 详细信息

分析了连通域像素标记算法以及游程连通性算法的不足 ,提出了一种带标记矫正的二值图象连通域像素标记算法 ,该算法首先采用标记矫正来减少图象扫描次数 ,然后再对标记采用 RL E游程编码来提高合并效率 .这种改进算法对大多数形状目标可以在一次扫描中完成像素的标记 ,从而使像素标记算法得到优化 .此外 ,还指出了改进算法在处理向上分叉图形时所遇到的问题 ,同时给出了解决方法 .实际运行效果较好。

关键词：计算机图象处理连通域像素标记二值化图标记合并标记矫正

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基于改进型像素标记算法的目标定位

现代电子技术 2012年第5期35卷 52-54页

作者：宋南赵晶北京信息科技大学光电信息与通信工程学院北京100101 西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

提出新的像素标记算法,与以前的像素标记算法不同,该算法首先对目标点进行分类,然后根据不同的标记规则对不同的目标点进行标记。该算法不仅在算法复杂度上有所减少,只需一次扫描就能完成目标的描述,而且能够得到目标的面积、重心和边... 详细信息

提出新的像素标记算法,与以前的像素标记算法不同,该算法首先对目标点进行分类,然后根据不同的标记规则对不同的目标点进行标记。该算法不仅在算法复杂度上有所减少,只需一次扫描就能完成目标的描述,而且能够得到目标的面积、重心和边界坐标等信息。该算法已经应用于带钢表面缺陷检测,具有快速、准确等特点。

关键词：图像处理二值图像像素标记目标定位

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一种改进的二值图像像素标记算法

南京师范大学学报（工程技术版） 2006年第2期6卷 23-25,29页

作者：王亮黄飞冯少彤聂守平王鸣南京师范大学光电技术江苏省重点实验室江苏南京210097

像素标记算法是图像处理中提取目标特征量的一种有效方法．分析了一般像素标记算法的不足,提出一种改进的像素标记算法．该算法无需对图像进行预处理,针对二值图像中像素分布的特点,仅需对图像进行一次扫描,通过特殊的目标边界像素标记... 详细信息

像素标记算法是图像处理中提取目标特征量的一种有效方法．分析了一般像素标记算法的不足,提出一种改进的像素标记算法．该算法无需对图像进行预处理,针对二值图像中像素分布的特点,仅需对图像进行一次扫描,通过特殊的目标边界像素标记,就能收集足够的信息,经过一定的分析处理即可得到图像中目标的准确计数和边界信息．由于准确的目标计数是目标特征量提取的关键,在此基础上即可方便快捷地获得目标的面积、周长和质心坐标等参数,便于图像的后续处理．计算机模拟结果表明该算法具有很强的通用性,且因为仅需一遍全图扫描使其分析速度大大提高,可以广泛应用于图像分割领域．

关键词：图像处理像素标记目标计数边界信息

基于外轮廓识别与内部像素分类的双阶段血管内超声影像分割与术中显示

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数据与计算发展前沿 2024年第3期6卷 28-40页

作者：于春宇郭云涛王洪凯大连理工大学附属大连市中心医院介入导管室辽宁大连116021 大连理工大学医学部辽宁大连116024

【目的】血管内超声成像常被用于术中观察冠状动脉的狭窄状况与粥样硬化病灶危险程度。本文研发了针对血管内超声影像的病灶智能分割算法,重点解决噪声和伪影对分割精度的影响,并提出便于医生在术中观察的分割结果显示方式。【方法】本... 详细信息

【目的】血管内超声成像常被用于术中观察冠状动脉的狭窄状况与粥样硬化病灶危险程度。本文研发了针对血管内超声影像的病灶智能分割算法,重点解决噪声和伪影对分割精度的影响,并提出便于医生在术中观察的分割结果显示方式。【方法】本文提出了双阶段分割模型,首先自动识别血管内腔边轮廓以排除血管外噪声干扰,然后聚焦于血管内病灶组织的像素分类。本方法充分考虑了时序图像序列在时间上的关联性,通过多通道输入的U-Net提升相邻帧之间的分割一致性。为便于术中观察,根据网络输出的像素概率进行了概率化显示。【结果】在20例时序影像测试集上,本方法对纤维、钙化、脂质与超声衰减分割的平均Dice系数指标分别为0.90、0.93、0.80和0.95。对比实验证明外轮廓识别有助于排除外部噪声干扰,提升内部病灶分割的完整性。本方法以多通道方式输入时序图像可以有效提高时间维度上的分割一致性。临床医生验证肯定了本方法的概率化显示方式有助于术中直观了解病灶分布状况。【结论】本方法通过对血管内超声图像进行分割和可视化展示,更准确、完整、直观地评估并展现血管内病灶成份分布情况,为冠脉介入手术提供了智能分析和可视化展示的支持。

关键词：血管内超声外轮廓识别像素标记动脉粥样硬化病灶分割

基于递归标记的红外图像弱小点目标自动识别方法

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遵义师范学院学报 2024年第4期26卷 85-89页

作者：潘文周波曹志浩宣城职业技术学院信息与财经学院安徽宣城242000 宣城职业技术学院教学与管理学院安徽宣城242000 合肥工业大学计算机信息系安徽合肥230000

为准确识别红外图像中的弱小点目标,以递归标记算法为核心提出了红外图像弱小点目标自动识别方法。采用平滑滤波器和区域生长分割法,完成待识别红外图像的预处理;应用基于递归的二值图像标记模式,扫描所有的红外图像像素点并定义相应的... 详细信息

为准确识别红外图像中的弱小点目标,以递归标记算法为核心提出了红外图像弱小点目标自动识别方法。采用平滑滤波器和区域生长分割法,完成待识别红外图像的预处理;应用基于递归的二值图像标记模式,扫描所有的红外图像像素点并定义相应的标记值,形成多个图像连通域;针对每个连通域分别提取几何特征和形心特征,将其应用到稀疏表示分类器和卷积神经网络分类器中,自动生成弱小点目标识别结果。实验结果显示:应用所提方法识别海面红外图像、云层红外图像和纯净天空红外图像的mAP值分别为0.95、0.96与0.91,表明其具有较好的红外图像弱小点目标自动识别效果。

关键词：递归方法像素标记红外图像弱小点目标识别形心特征

应用于AMOLED的RGB到RGBG高速像素转换技术研究

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光电子．激光 2019年第8期30卷 850-857页

作者：黄成强李阳军李春光遵义师范学院物理与电子科学学院

鉴于当前智能手机显示屏多采用RGBG格式的像素结构,本文提出了应用于AMOLED的RGB到RGBG高速像素转换技术(HSHQ)。该技术的特征是先区分出简单转换点和复杂转换点,对于简单转换点采用直接赋值实现像素转换,对于复杂转换点,采用权重因子... 详细信息

鉴于当前智能手机显示屏多采用RGBG格式的像素结构,本文提出了应用于AMOLED的RGB到RGBG高速像素转换技术(HSHQ)。该技术的特征是先区分出简单转换点和复杂转换点,对于简单转换点采用直接赋值实现像素转换,对于复杂转换点,采用权重因子算法实现像素转换。本文主要有三个创新点:(1)不同于传统方法对图像中所有像素进行复杂转换,本文首创性地提出了以相邻像素单元的灰阶差值作为判断依据,进行转换像素标记,区分出简单转换点和复杂转换点,只针对标记点进行复杂像素结构转换。因此,该方法提高了像素转换速度。(2)对于简单转换点,采用直接赋值法,由于原图像的灰阶不做改变,该方法完全保留了简单转换点的图像信息。(3)对于复杂转换点,采用权重因子算法,在将转换前后信息损失降至最低的同时,抑制了彩边效应。相比于DA算法,HSHQ算法处理所得图像的PSNR_U和PSNR_V分别提高了7.04%和6.62%。相比于EDMSE,HSHQ算法的转换率降低了75.63%。因此,本文提出的算法在保证转换质量的同时,大大提高了转换速度。

关键词： AMOLED 像素转换高速像素标记

采用多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2015年第4期27卷 621-632页

作者：崔智高李艾华冯国彦第二炮兵工程大学502教研室西安710025 西安交通大学机械工程学院西安710049

针对现有动态背景下目标检测算法的局限性,提出一种基于多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法.该算法以视频序列多帧跟踪的运动轨迹为基础,通过轨迹分离和像素标记2个阶段实现运动目标的检测:在轨迹分离阶段,利用多组单应约... 详细信息

针对现有动态背景下目标检测算法的局限性,提出一种基于多组单应约束和马尔可夫随机场的运动目标检测算法.该算法以视频序列多帧跟踪的运动轨迹为基础,通过轨迹分离和像素标记2个阶段实现运动目标的检测:在轨迹分离阶段,利用多组单应约束对视频序列的背景运动进行建模,并基于该约束通过累积确认的策略实现背景轨迹和前景轨迹的准确分离;在像素标记阶段,以超像素为节点建立时空马尔可夫随机场模型,将轨迹分离信息以及超像素的时空邻域关系统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过最小化能量函数得到每个像素的前背景标记结果.与现有基于运动轨迹的方法相比,文中算法不需要仿射摄像机模型的假设,有效地解决了运动轨迹等长带来的轨迹点区域缺失问题,并可同时处理静态背景和动态背景2种类型的视频;在多个公开数据集的测试结果表明,该算法在轨迹分离准确性、轨迹点密度以及像素标记准确率等方面均优于现有方法.

关键词：运动目标检测运动轨迹多组单应约束轨迹分离马尔可夫随机场模型像素标记

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非刚性兴趣目标的像素级自动标注问题研究

非刚性兴趣目标的像素级自动标注问题研究

作者：陈瑞园南京林业大学

学位级别：硕士

图像标注是图像处理、计算机视觉和机器学习领域的一项基础性工作,其性能直接影响后续的模型训练以及算法性能。近年,高精度的图像标注,如像素级自动标注,已发展成为一个新兴的研究方向。在林业智能应用问题中,经常需要对遥感图像中的... 详细信息

图像标注是图像处理、计算机视觉和机器学习领域的一项基础性工作,其性能直接影响后续的模型训练以及算法性能。近年,高精度的图像标注,如像素级自动标注,已发展成为一个新兴的研究方向。在林业智能应用问题中,经常需要对遥感图像中的非刚性目标如“火”、“烟”、“云”等进行识别。由于此类目标的颜色不确定(或渐变),且无固定形状,使得现有的标注方法性能不佳甚至失效。本文从像素的独立同分布假设入手,为实现非刚性目标的像素级自动标注,主要完成如下工作:(1)提出了凸区域像素的快速提取算法。该算法采用Kronecker积计算图像像素与凸多边形兴趣区域(Region of Interest,ROI)的位置关系,不仅可自动实现位置判定和像素提取,而且时间复杂度为O(l*max(n,l)),其中n为待判定的像素个数,l为凸区域的顶点数。在n>>l时,该方法可视为线性的。(2)针对图像目标形状的非凸性,提出了任意形状ROI的像素快速提取算法。为提高像素提取的速度,借鉴集合的有限覆盖理论,将任意形状的非凸连通区域分解为若干个不相交凸集的并,再采用方法(1)提取像素。分解过程中,本文提出了两种凸分解方法,分别称为内分解和外分解,理论上证明了凸分解的存在性和分解的最大覆盖性。(3)基于工作(1)或(2)获得的像素样本,提出了一种快速的单分类方法L1-SVDD。该方法融入了支持向量数据描述(SVDD)和单类(One-Class)分类思想,并采用L1范数度量间隔,问题可通过线性规划求解,而不是原单类方法的二次规划。与边界框法(Bounding Box)、凸壳(Convex Hull)、图像抠图(Image Matting)和图像分割(Image Segmentation)方法相比,本文方法具有易操作性且符合人类视觉,求解速度快,可实现非刚性目标的像素级自动标注等特点。

关键词：兴趣区域像素标记任意形状最小覆盖 L1-SVDD

同方学位论文库评论

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强干扰条件下的星体提取方法

哈尔滨工业大学学报 2014年第8期46卷 113-117页

作者：踪华高晓颖汪渤王海罗李磊北京理工大学自动化学院北京100081 宇航智能控制技术国家级重点实验室北京100854 北京航天自动控制研究所北京100854

为了解决在强干扰条件下星体提取问题,提出了一种基于边缘检测+星体像素筛选的星体提取方法,首先用一种边缘检测算法分割星图,然后对像素进行标记,最后利用自适应阈值对星体的目标像素进一步筛选.并对像素标记算法进行改进,改进的算法... 详细信息

为了解决在强干扰条件下星体提取问题,提出了一种基于边缘检测+星体像素筛选的星体提取方法,首先用一种边缘检测算法分割星图,然后对像素进行标记,最后利用自适应阈值对星体的目标像素进一步筛选.并对像素标记算法进行改进,改进的算法在标记目标像素时,同时分析与它相邻的像素的连通性,使得属于同一星体的所有像素只分配一个标记值,提高了星图处理的效率.试验结果表明,该处理方法对强干扰噪声具有更好的鲁棒性、且运算速度更快,精度也有所提高.提出的边缘检测+星体像素筛选的星体提取方法有助于在强干扰条件下分离星体目标和背景,改进的像素标记方法,可以更快地区分不同的星体,便于工程应用.

关键词：星体提取边缘检测自适应阈值像素标记关联性