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一种基于三维直方图的改进c-v模型水平集图像分割方法

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红外与毫米波学报 2008年第1期27卷 72-76,80页

作者：任继军何明一西北工业大学电子信息学院陕西西安710072

对chan-vese提出的基于简化Mum ford-Shah模型的水平集图像分割方法(c-v模型)做了改进.传统的c-v模型仅将灰度同质(homogene ity)作为区域分离准则,这使其对于对比度明显的图像能够取得很好的分割结果,但单一的分离准则往往致使其在分... 详细信息

对chan-vese提出的基于简化Mum ford-Shah模型的水平集图像分割方法(c-v模型)做了改进.传统的c-v模型仅将灰度同质(homogene ity)作为区域分离准则,这使其对于对比度明显的图像能够取得很好的分割结果,但单一的分离准则往往致使其在分割噪声信息丰富的、灰度分布复杂的医学、遥感以及自然图像等时产生大量的冗余轮廓.为此,本文在改善c-v模型全局优化特性的基础上,整合图像的灰度分布信息、邻域空间信息以及图像所固有的模糊信息构造三维向量(灰度值、模糊均值和模糊中值),提出了一种基于三维直方图的改进c-v模型水平集图像分割方法.自然图像和红外光学图像的试验结果证明了该方法的有效性.

关键词：图像分割 c-v模型水平集方法三维直方图

基于改进c-v模型的外绝缘放电紫外图像特征量提取

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高电压技术 2018年第8期44卷 2525-2532页

作者：王丰华刘国坚张宏钊黄荣辉刘亚东电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海200240 上海电力学院电气工程学院上海200090 深圳供电局有限公司深圳518000

为实现紫外（Uv）成像技术检测绝缘子缺陷时产生的紫外图像中放电区域的自动准确分割,提出了一种基于改进chan-vese（c-v）模型的放电光斑提取方法。通过引入符号距离保持项、用水平集函数梯度的模替代Dirac函数以及简化模型参数来对现... 详细信息

为实现紫外（Uv）成像技术检测绝缘子缺陷时产生的紫外图像中放电区域的自动准确分割,提出了一种基于改进chan-vese（c-v）模型的放电光斑提取方法。通过引入符号距离保持项、用水平集函数梯度的模替代Dirac函数以及简化模型参数来对现有c-v模型进行了改进,然后将其用于获取绝缘子表面放电紫外图像的放电光斑,并给出了基于常规边缘检测算子法、数学形态学的紫外图像分割结果。结果表明：改进后的c-v模型能更为快速准确地分割出紫外成像的目标光斑,且具有较好的抗干扰能力。与现有方法相比较,使用改进的c-v模型来提取放电光斑的准确度提高了5%,且对c-v模型中关键参数的依赖性较小,非常适合于紫外图像特征量的提取。研究结果可为输电线路外绝缘的有效检测提供重要依据。

关键词：边缘检测 c-v模型放电区域光斑面积图像分割外绝缘紫外成像

基于Hough检测和c-v模型的航拍绝缘子自动协同分割方法

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仪器仪表学报 2016年第2期37卷 395-403页

作者：赵振兵徐磊戚银城蔡银萍华北电力大学电气与电子工程学院保定071003

绝缘子分割是通过图像处理技术实现其运行状态自动检测及故障诊断的重要前提。针对航拍图像具有背景复杂、分辨率较低、数量多和伪目标多等特点,使用传统分割方法会产生大量的用户交互导致分割效果不佳。本文把协同分割引入到绝缘子航... 详细信息

绝缘子分割是通过图像处理技术实现其运行状态自动检测及故障诊断的重要前提。针对航拍图像具有背景复杂、分辨率较低、数量多和伪目标多等特点,使用传统分割方法会产生大量的用户交互导致分割效果不佳。本文把协同分割引入到绝缘子航拍图像处理中,提出一种Hough检测修复结合自动初始化轮廓c-v模型的航拍绝缘子图像协同分割方法。本方法利用航拍绝缘子图像帧之间的关系作为先验信息以达到更高的分割精度。首先对航拍图像进行去除文本预处理;然后对预处理过的图像进行Hough检测修复以处理输电线与绝缘子粘连问题并用SLIc进行超像素分割;最后利用广义霍夫变换实现c-v模型初始轮廓的选取并进行基于图像间的c-v模型的绝缘子协同分割。实验结果表明,本文分割方法的准确率明显比其他算法高,能够有效地区分目标和背景并去除杆塔、输电线等伪目标,自动化性能良好,为无人机航拍绝缘子的状态检测及故障诊断奠定基础。

关键词：绝缘子协同分割 c-v模型 Hough检测超像素

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适应复杂背景的c-v模型

东北大学学报（自然科学版） 2009年第6期30卷 765-768页

作者：崔华高立群东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

当图像中只有目标和背景两类分片光滑区域时,c-v模型可以取得很好的分割效果,然而需要从复杂背景中提取目标边缘时,该模型往往无法得到正确的结果.针对这一问题,在c-v模型和均值平移技术的基础上提出了适应复杂背景的c-v模型.该模型能... 详细信息

当图像中只有目标和背景两类分片光滑区域时,c-v模型可以取得很好的分割效果,然而需要从复杂背景中提取目标边缘时,该模型往往无法得到正确的结果.针对这一问题,在c-v模型和均值平移技术的基础上提出了适应复杂背景的c-v模型.该模型能够根据图像特征空间分段地确定轮廓曲线的内部区域和外部区域.实验结果表明,所提出的适应复杂背景的c-v模型对复杂背景有更强的适应能力,能够从复杂背景中成功地提取到连续光滑的目标边缘.

关键词：边缘提取 c-v模型均值平移复杂背景光滑边缘

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基于改进型c-v模型的植物病斑图像分割

农业机械学报 2012年第5期43卷 157-161页

作者：胡秋霞田杰何东健宁纪锋西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100

针对植物病斑图像背景复杂且分割难问题,提出一种基于水平集和加权颜色信息的c-v模型。借助水平集方法对病斑图像的R、G、B分量图像颜色信息取加权值,以差分图像能量作为能量函数最终值,以适应不同的病害种类。试验结果表明,经过R、G、... 详细信息

针对植物病斑图像背景复杂且分割难问题,提出一种基于水平集和加权颜色信息的c-v模型。借助水平集方法对病斑图像的R、G、B分量图像颜色信息取加权值,以差分图像能量作为能量函数最终值,以适应不同的病害种类。试验结果表明,经过R、G、B加权的黄瓜红粉病病斑图像使用4R-G图像模型、苹果锈病病斑图像使用3R-G-B图像模型自动分割的效果较好,比传统c-v模型分割性能好,抗噪性好,可扩展性好。

关键词：植物病害病斑图像图像分割 c-v模型加权颜色水平集

基于c-v模型的网络覆盖空洞探测与修复算法

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控制与决策 2016年第8期31卷 1424-1428页

作者：胡楠吴成东于晓升许茗东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

网络寿命是衡量无线传感器网络性能的一项重要指标.无线传感器网络覆盖空洞问题严重影响了网络寿命.对此,提出一种基于c-v模型的网络覆盖空洞探测与修复方法.首先采用基于奈曼-皮尔逊准则的感知模型计算出监控区域每一个位置的节点联合... 详细信息

网络寿命是衡量无线传感器网络性能的一项重要指标.无线传感器网络覆盖空洞问题严重影响了网络寿命.对此,提出一种基于c-v模型的网络覆盖空洞探测与修复方法.首先采用基于奈曼-皮尔逊准则的感知模型计算出监控区域每一个位置的节点联合探测概率;然后基于改进的c-v模型,提出一种新的覆盖空洞探测方法,有效地计算出空洞的数量和大小;最后,采用基于改进的粒子群算法实现覆盖空洞的修复.仿真结果表明,所提出的算法在保证无线传感器网络覆盖率的同时可以提高网络寿命.

关键词：无线传感器网络空洞检测 c-v模型网络修复

指数型多尺度影像序列的c-v模型SAR岸线快速自动分割

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遥感学报 2018年第3期22卷 478-486页

作者：胡娇静张继贤许君一赵争山东科技大学测绘科学与工程学院青岛266510 中国测绘科学研究院地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室北京100830 国家测绘产品质量检验测试中心北京100830

为提高SAR影像岸线自动分割的精度和效率,针对传统二进制(影像序列生成的金字塔步长底数为a=2)多尺度c-v模型对初始条件敏感、收敛速度低的问题,提出指数型(影像序列生成的底数为a≥1)多尺度影像序列生成方法,本方法将传统多尺度影像序... 详细信息

为提高SAR影像岸线自动分割的精度和效率,针对传统二进制(影像序列生成的金字塔步长底数为a=2)多尺度c-v模型对初始条件敏感、收敛速度低的问题,提出指数型(影像序列生成的底数为a≥1)多尺度影像序列生成方法,本方法将传统多尺度影像序列的生成方式的底数2量化为a≥1的任意数,并应用筛选因素进行自动地快速识别海岸线。从海岸线分割结果和所需时间方面与已有传统二进制c-v模型算法进行对比,实验表明本文算法在保证精度的条件下单次迭代逼近海岸线的计算量上小于传统即二进制多尺度c-v模型的单次迭代计算量,总迭代次数有所减少,时间效率有所提高,提高了岸线自动分割的精度和效率。

关键词： SAR 指数型影像序列海岸线分割多尺度 c-v模型

一种基于Mean Shift和c-v模型的车辆跟踪算法

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湖南大学学报（自然科学版） 2012年第7期39卷 31-36页

作者：解文华肖进胜易本顺张亚琪李明武汉大学电子信息学院湖北武汉430079 武汉大学计算机学院湖北武汉430079

针对传统Mean Shift算法跟踪窗口固定不变,无法对不断改变尺寸的车辆目标进行有效跟踪的问题,文中根据车辆跟踪的特点,提出一种基于Mean Shift和c-v模型的车辆跟踪算法.首先利用传统Mean Shift得到初始跟踪窗口,然后根据c-v方法所提取... 详细信息

针对传统Mean Shift算法跟踪窗口固定不变,无法对不断改变尺寸的车辆目标进行有效跟踪的问题,文中根据车辆跟踪的特点,提出一种基于Mean Shift和c-v模型的车辆跟踪算法.首先利用传统Mean Shift得到初始跟踪窗口,然后根据c-v方法所提取的车辆形状信息对跟踪窗口的中心和大小做进一步修正,在跟踪过程中综合利用了目标颜色、形状等信息,同时对传统c-v方法进行改进,采用一种新的初始化水平集函数表达方法.实验结果表明,文中算法在满足实时性要求的同时,大大提高了车辆跟踪精度.

关键词：车辆跟踪 Mean Shift算法 c-v模型单目视觉

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基于高斯分布改进c-v模型的植物病斑彩色图像分割

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农业工程学报 2013年第16期29卷 166-173页

作者：田杰胡秋霞马孝义西北农林科技大学机械与电子工程学院杨凌712100 西北农林科技大学信息工程学院杨凌712100 西北农林科技大学水利与建筑工程学院杨凌712100

为了使c-v模型能够准确快速分割植物病斑图像,该文引入高斯混合模型来构建c-v模型,针对基于加权颜色信息的c-v模型处理时间长,R、G、B通道能量系数难确定等问题,结合高斯混合模型和c-v模型对病叶图像进行分割。先选中病斑区域中一点,以... 详细信息

为了使c-v模型能够准确快速分割植物病斑图像,该文引入高斯混合模型来构建c-v模型,针对基于加权颜色信息的c-v模型处理时间长,R、G、B通道能量系数难确定等问题,结合高斯混合模型和c-v模型对病叶图像进行分割。先选中病斑区域中一点,以其3×3邻域像素均值作为c-v模型中曲线的内部能量均值;利用高斯混合模型对病斑图像建模,并采用高斯混合模型先验概率初始化c-v模型的水平集函数;最后分别以图像R、G、B通道中目标和背景像素均值的比例作为3个通道的权值,演化水平集函数的分割曲线。试验结果表明,该方法能够有效地分割出植物病斑,并在分割性能上优于基于加权颜色信息的c-v模型及传统c-v模型。本文的研究结果可为植物病斑分割提供参考。

关键词：农作物图像处理模型高斯混合模型 c-v模型