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组件树理论和方法研究综述

计算机工程与应用 2019年第12期55卷 44-53页

作者：杜树林邱卫根张立臣广东工业大学计算机学院

组件树方法是数学形态学理论及方法的进一步发展,它利用一系列阈值截集产生连通分量,构造其上的层次关系。利用组件树方法发展出的一系列高效的图像处理算法,非常适合图像底层特征的快速提取,在广大的领域,尤其是医学图像处理领域,得到... 详细信息

组件树方法是数学形态学理论及方法的进一步发展,它利用一系列阈值截集产生连通分量,构造其上的层次关系。利用组件树方法发展出的一系列高效的图像处理算法,非常适合图像底层特征的快速提取,在广大的领域,尤其是医学图像处理领域,得到了广泛的应用。对组件树方法的发展和现状进行了系统的回顾,概述了现存的组件树建树算法以及基于组件树的图像处理算法。对组件树在多值(彩色)图像相关领域、树的快速构建、并行化处理算法方面的研究进行了展望。

关键词：数学形态学组件树图像处理

基于组件树滤波及快速区域合并的分水岭分割算法

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计算机科学 2013年第1期40卷 282-285,313页

作者：闫沫西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071

针对分水岭算法存在过分割的问题,提出一种结合组件树滤波及快速区域合并的图像分割算法。该算法在图像预处理阶段利用组件树来表示梯度图像且根据顺序极值计算分水岭的相对势能和属性,并对其进行滤波,从而减少梯度图像中的局部极小值... 详细信息

针对分水岭算法存在过分割的问题,提出一种结合组件树滤波及快速区域合并的图像分割算法。该算法在图像预处理阶段利用组件树来表示梯度图像且根据顺序极值计算分水岭的相对势能和属性,并对其进行滤波,从而减少梯度图像中的局部极小值。对滤波后的梯度图像进行分水岭初始分割,然后利用完美场景准则对初始分割结果进行快速区域合并。实验结果表明,采用组件树对梯度图像进行滤波能够减少由于噪声而产生的局部极小值,大大减少了分水岭初始分割区域数量,提高了区域合并的准确性,加快了合并速度。

关键词：图像分割分水岭组件树相对势能区域合并

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基于组件树的CT图像分割算法研究

计算机仿真 2019年第4期36卷 214-218,456页

作者：孙雪桄邱卫根广东工业大学计算机学院广东广州510006

CT图像分割对医学图像辅助临床应用具有重要的临床价值,是应用最广泛的医学影像技术之一。很多常用的图象处理技术,并不能自然地适应CT图像的分割。研究基于组件树的CT图像分割算法。通过快速建立CT图像组件树,利用树结点中携带的属性,... 详细信息

CT图像分割对医学图像辅助临床应用具有重要的临床价值,是应用最广泛的医学影像技术之一。很多常用的图象处理技术,并不能自然地适应CT图像的分割。研究基于组件树的CT图像分割算法。通过快速建立CT图像组件树,利用树结点中携带的属性,实现树的剪枝、结点合并和树的归约,完成CT图象目标的分割。实验结果表明,提出的分割算法实现了分割目标更准确,运行速度更快的目的。

关键词：图像组件树图像分割

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一种基于组件树的SAR图像分割算法

计算机工程 2012年第22期38卷 201-204页

作者：闫沫王瑜西安建筑科技大学机电工程学院西安710055 西安航空学院机械工程系西安710077

合成孔径雷达(SAR)图像中存在严重的相干斑干扰,使得SAR的图像解译过程较为困难。为此,提出一种基于组件树的SAR图像分割算法。对SAR图像建立组件树,给出基于全局特征的自适应非局部判定准则,使用该准则对组件树中的相似组件进行合并,... 详细信息

合成孔径雷达(SAR)图像中存在严重的相干斑干扰,使得SAR的图像解译过程较为困难。为此,提出一种基于组件树的SAR图像分割算法。对SAR图像建立组件树,给出基于全局特征的自适应非局部判定准则,使用该准则对组件树中的相似组件进行合并,保留组件树中最重要的组件,以完成图像滤波,获取分割后的目标。实验结果表明,该算法能获得准确的分割结果,保持目标的细节信息。

关键词：合成孔径雷达相干斑噪声组件树加权图图像分割

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基于组件树的医学图像分割算法研究

基于组件树的医学图像分割算法研究

作者：孙雪桄广东工业大学

学位级别：硕士

随着计算机科学突飞猛进地发展,医学影像技术也得到了极大提高。图像分割作为医学影像技术的基础,已经成为该领域的研究热点之一。由于医学图像本身的复杂性,医学图像分割成为图像分割领域的一个难题。近些年来,学者们提出了大量优秀的... 详细信息

随着计算机科学突飞猛进地发展,医学影像技术也得到了极大提高。图像分割作为医学影像技术的基础,已经成为该领域的研究热点之一。由于医学图像本身的复杂性,医学图像分割成为图像分割领域的一个难题。近些年来,学者们提出了大量优秀的医学图像分割算法,有基于像素的算法,基于区域的算法,基于模型的算法,也有使用人工神经网络的分割算法,但是这些算法都是对特定类型的图像分割效果理想。组件树最早出现在统计领域,后来被纳入到数学形态学的理论框架中,变成了一种形态学方法。国内外学者已经提出了非常丰富的有关组件树的理论,本论文研究基于组件树的医学图像分割算法。这种算法的特点是将图像的像素信息和区域信息综合使用,建立图像组件树。在建立图像组件树之后,对图像的处理就直接转化为对组件树的处理,为图像处理提供了一种新的思路。本文的主要工作如下:由于图像中难免存在噪声,所以在为图像建立组件树之前先进行滤波操作。本文在预处理阶段使用高斯-拉普拉斯(LOG)做图像滤波,经过LOG滤波之后的图像在保持细节的同时抑制了噪声。为图像构造组件树完毕之后,相邻层之间结点灰度差异不明显,有可能相邻层之间的结点属于同一个目标区域,组件树同一层的不同结点之间,面积大小不一,结点面积过小可能是因为图像存在噪声。针对上述组件树缺点,需要对结点进行归约处理,所以本文提出相邻组件属性相似性合并判定准则。依据这一准则对组件树结点进行合并达到图像分割的目的。其他学者基本是独立使用组件树结点的一种或多种属性。在本文中进行组件合并的过程中,综合使用了结点的面积和高度两种属性。从实验结果可以看出,本文提出的基于组件树的图像分割算法对目标的分割效果有较大改进。

关键词：医学图像组件树组件合并图像分割

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基于组件树和霍夫森林的文字检测与识别

基于组件树和霍夫森林的文字检测与识别

作者：李天豪浙江大学

学位级别：硕士

自然场景中的文字检测与识别是图像理解中的重要部分,不仅可用于图像标注,还可用于视频监控分析、基于位置的服务和实时翻译等领域。由于自然场景的复杂性,以及文字本身的多样性,目前还没有针对该问题的完善的解决方案。在现有大部分的... 详细信息

自然场景中的文字检测与识别是图像理解中的重要部分,不仅可用于图像标注,还可用于视频监控分析、基于位置的服务和实时翻译等领域。由于自然场景的复杂性,以及文字本身的多样性,目前还没有针对该问题的完善的解决方案。在现有大部分的系统设计中,检测和识别被看成是孤立的两部分分别独立进行处理,识别任务要求以精确的定位为前提,在检测的过程中没有充分利用文字本身的差异性特征。本文提出两种有效的解决方案。第一种方案,利用深度卷积自编码网络进行无监督特征学习,并使用稀疏编码对多尺度下的特征进行融合,实现了复杂场景下的文字定位。该方案虽然检测效果良好,但计算量较大,不能满足实时的需求。第二种方案,本文提出使用多类霍夫森林建立一个统一的检测识别框架,避免检测和识别问题的割裂,有效提高了系统的整体计算效率和检测的准确度。针对霍夫森林在类别增多时识别率下降,以及在尺度多变的情况下定位偏移的问题,本文提出以使用组件树提取文字候选区域,有效去除大量的背景区域,并确定目标的尺度大小,有效解决了定位偏移的问题。本文的主要工作如下：1.提出通过深度卷积自编码网络进行无监督特征学习,以及利用稀疏编码对多尺度下的特征进行融合,应用到自然场景下的文字定位问题中;2.通过修改霍夫森林的结点分割判决函数,把霍夫森林扩展为多类分类器,并应用在文字检测和识别上,建立一个统一的框架;3.提出使用组件树,并结合一组针对文字设计的特征提取文字的候选区域,同时确定目标的尺度大小,避免了在尺度不确定的情况下对检测精度的影响。实验结果显示该方案在场景文字检测和识别方面均与目前的最优方案具有竞争性。

关键词：组件树霍夫森林图像理解文字检测文字识别

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基于组件树的图像处理方法及应用研究

基于组件树的图像处理方法及应用研究

作者：杜树林广东工业大学

学位级别：硕士

数学形态学是一种重要的图像处理方法,组件树是对数学形态学理论及方法的进一步发展。与传统的基于结构元素的方法不同的是,组件树基于区域的概念进行图像处理。组件树是对图像内容的通用表示,其通过阈值截集产生灰度图像的连通分量,并... 详细信息

数学形态学是一种重要的图像处理方法,组件树是对数学形态学理论及方法的进一步发展。与传统的基于结构元素的方法不同的是,组件树基于区域的概念进行图像处理。组件树是对图像内容的通用表示,其通过阈值截集产生灰度图像的连通分量,并使用有根树的结构组织阈值集合,能够很好的表示图像区域间的层次关系,组件树是一种很好的底层图像处理方法,可以为图像高层语义提取提供高效率的预处理手段。本论文研究基于组件树的图像处理方法和应用,这种方法的优势是对图像的处理可以通过对构造的图像组件树进行变换实现,并且从图像的低级处理到高级处理仅仅使用了组件树这一种数据结构。本文的主要工作如下:针对灰度图像组件树的表示,提出一种高效的面向结点的表示方法,将结点的索引和位置作为表示组件树结点的关键要素,以解决灰度图像组件树的遍历和结点处理问题。提出了一种针对静态手势图像的分类方法,首先采用高效的灰度图像组件树构建算法对手势图像建立组件树;由于原始图像通常存在噪声,组件树的结构相对复杂,存在大量小面积结点,因此综合考虑组件树的结点属性,使用多种滤波规则对组件树进行简化;从简化的组件树中找出对应于手势区域的组件树结点;然后提取组件树结点的多种属性信息,作为手势图像的特征描述;最后采用机器学习方法训练分类器,并验证分类器的分类效果。实验结果表明,本文使用的组件树滤波和简化方法能够用于提取图像中的感兴趣区域,提取的组件树结点属性能够较好地作为图像的特征并用于图像分类任务。

关键词：组件树数学形态学图像处理图像分类

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基于组件树结点属性的静态手势分类

现代计算机 2019年第16期25卷 21-24,38页

作者：杜树林邱卫根广东工业大学计算机学院

提出一种基于图像组件树结点属性特征的静态手势图像分类方法。对手势图像建立组件树,并对原始组件树做简化处理以保留重要的组件,提取组件树结点的属性特征,建立数据集,使用全连接神经网络训练分类器,最后对该分类方法进行实验验证。

关键词：组件树结点属性手势分类神经网络

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基于组件树和霍夫森林的场景文字检测识别

电子设计工程 2016年第20期24卷 178-181,185页

作者：苏江房涛王晓明仵媛媛高博国网陕西省电力公司信息通信公司陕西西安710004

自然场景中的文字检测与识别是图像理解中的重要部分,在大部分的系统设计中,检测和识别被看成是孤立的两部分进行处理,本文提出使用多类霍夫森林建立一个统一的检测识别框架。同时为了解决霍夫森林在类别增多时识别率下降,以及在尺度多... 详细信息

自然场景中的文字检测与识别是图像理解中的重要部分,在大部分的系统设计中,检测和识别被看成是孤立的两部分进行处理,本文提出使用多类霍夫森林建立一个统一的检测识别框架。同时为了解决霍夫森林在类别增多时识别率下降,以及在尺度多变的情况下定位偏移的问题,文中提出利用组件树提取出具有层级的连通域,同时针对文字本身的特征建立分类器。通过级联该分类器,提取出文本的候选位置并确定目标的尺度大小,为后级精细的定位和识别奠定基础。实验结果显示该方案在检测和识别方面均与目前最优的方案具有竞争性。

关键词：组件树霍夫森林图像理解文字检测文字识别