基于边缘检测的数字媒体深度交互式图像分割算法

1

作者 何婧 邱欣欣 温强 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第5期952-958,共7页

针对数字媒体深度交互式图像受噪声干扰,导致其边缘检测效果较差,影响其分割精度的问题,提出基于边缘检测的数字媒体深度交互式图像分割算法。首先,利用小波变换方法对数字媒体中的图像进行去噪处理,提高图像分割精度;其次,使用高斯函... 针对数字媒体深度交互式图像受噪声干扰,导致其边缘检测效果较差,影响其分割精度的问题,提出基于边缘检测的数字媒体深度交互式图像分割算法。首先,利用小波变换方法对数字媒体中的图像进行去噪处理,提高图像分割精度;其次,使用高斯函数与低通滤波增强去噪后的图像,提高图像的清晰度,为图像分割提供便利;最后,依据自适应阈值算法对数字媒体的图像进行边缘检测,像素合集中存在上下阈值。根据其上下阈值的计算求出像素合集中的高低两个阈值,并对其实施边缘连接,实现数字媒体图像分割。实验结果表明,所提方法对分割数字媒体图像去噪效果好,分割精度和效率高。 展开更多

关键词 数字媒体 边缘检测 深度交互式图像分割算法 小波变换方法 MSRCR-HIS算法

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基于冗余小波变换的相对模糊连通图像交互式分割算法 被引量：1

2

作者 田春娜 高新波 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2287-2291,共5页

为了提高图像分割算法的抗噪声性能,该文提出一种基于冗余小波变换的相对模糊连通图像交互式分割算法。与文献中基于尺度的相对模糊连通交互式分割算法相比,新算法在几乎不改变分割效果的前提下,速度提高了十几倍,且对不同的噪声模型均... 为了提高图像分割算法的抗噪声性能,该文提出一种基于冗余小波变换的相对模糊连通图像交互式分割算法。与文献中基于尺度的相对模糊连通交互式分割算法相比,新算法在几乎不改变分割效果的前提下,速度提高了十几倍,且对不同的噪声模型均具有较好的鲁棒性。此外,文中还对小波变换的不同尺度对图像分割效果的影响进行了较为系统地研究。用人造图像和实际的医学图像所做的测试实验结果表明,该文提出的新算法可实现对非噪声和噪声图像中感兴趣目标的快速而准确的分割。 展开更多

关键词 冗余小波变换 交互式图像分割 模糊连通度 快速算法

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深度学习在遥感图像分割算法中的应用 被引量：1

3

作者 李益 《集成电路应用》 2024年第2期324-325,共2页

阐述通过对遥感图像分割,提取出地物边界和特征信息,为地理信息系统、土地利用规划等应用提供数据支持。基于深度学习的人工智能算法在图像分割中,具有准确性和鲁棒性高的优点。

关键词 深度学习 智能算法 遥感图像分割

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基于改进Mask R-CNN的低空遥感实例分割算法

4

作者 李冰锋 王光耀 崔立志 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期168-176,共9页

针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50... 针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50对输入通道语义信息的高效聚合作用。在RoI Align前引入自校准卷积模块来扩大卷积层的感受野大小并对边界框和掩码框执行校准操作。在分割分支使用掩码预测平衡损失函数,对每个类别的正负样本梯度进行平衡,实现对损失梯度的平滑降低处理。在自建低空遥感数据集和iSAID-Reduce100数据集上进行测试,实验结果表明:改进后的算法在自建数据集上box AP和mask AP分别提升17.9%和15.0%,在iSAID-Reduce100数据集上box AP和mask AP达到49.62%和50.27%,该算法很好地完成了对遥感目标的检测和分割。 展开更多

关键词 深度学习 图像处理 遥感图像 实例分割 改进Mask R-CNN算法 ResNet-50

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基于深度学习算法的脑肿瘤CT图像特征分割技术改进 被引量：1

5

作者 崔仲远 黄伟 《现代电子技术》 北大核心 2018年第16期92-95,共4页

针对基于数学形态的脑肿瘤CT图像特征分割技术存在准确率低、分割效果不明确的弊端,提出基于深度学习算法的脑肿瘤CT图像特征分割技术。将可视人体数据集CVH-2作为研究对象,对数据集中的图像实施预处理,对图像四个模态实施卷积分别获取... 针对基于数学形态的脑肿瘤CT图像特征分割技术存在准确率低、分割效果不明确的弊端,提出基于深度学习算法的脑肿瘤CT图像特征分割技术。将可视人体数据集CVH-2作为研究对象,对数据集中的图像实施预处理,对图像四个模态实施卷积分别获取不同模态彼此的差异信息,归一化获取脑肿瘤CT图像多模态3D-CNNs特征。对基于SAE深度学习算法的脑肿瘤CT图像特征分割模型实施二级训练,将脑肿瘤CT图像多模态3D-CNNs特征经过处理后获取的S,V通道数据输入模型实施训练,在第二级训练的过程中把第一级SAE训练得到的权重作为二级训练的原始权重,将一级训练中错误分割的组织结构和沟回作为二次训练的数据集,获取脑肿瘤CT图像特征的准确分割结果。实验结果表明,所提方法在脑肿瘤CT图像特征分割准确率和效率方面具有显著优势。 展开更多

关键词 深度学习算法 脑肿瘤CT图像 特征分割技术 多模态3D-CNN SAE结构 数据集

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基于深度学习的医学图像分割方法研究进展 被引量：4

6

作者 李增辉 王伟 《电子科技》 2024年第1期72-80,共9页

医学图像处理技术随着深度学习的兴起而飞速发展。基于深度学习的医学图像分割技术成为了分割领域的主流方法,弥补了传统分割方法分割精度不足的缺点,已被应用到一些病理图像的分割任务中。文中对近年来出现的基于深度学习的分割方法进... 医学图像处理技术随着深度学习的兴起而飞速发展。基于深度学习的医学图像分割技术成为了分割领域的主流方法,弥补了传统分割方法分割精度不足的缺点,已被应用到一些病理图像的分割任务中。文中对近年来出现的基于深度学习的分割方法进行了介绍和对比,重点综述了U-Net及其改进模型在分割领域的贡献,归纳了常见的医学图像模态、分割算法的评价指标和常用分割数据集,并对医学图像分割技术的未来发展进行了展望。 展开更多

关键词 医学图像分割技术 深度学习 U-Net 分割算法 图像处理 医学图像模态 评价指标 分割数据集

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GrabCut彩色图像分割算法的研究 被引量：9

7

作者 王钧铭 高立鑫 赵力 《电视技术》 北大核心 2008年第6期15-17,共3页

GrabCut算法是一种高效的前景背景分割算法。传统分割算法应用纹理或边界信息中的一种进行分割,而GrabCut算法综合利用了纹理及边界两种信息进行图像分割。GrabCut算法是对Graphcuts算法的改进,具有分割精度高,交互式操作少的优点,并将... GrabCut算法是一种高效的前景背景分割算法。传统分割算法应用纹理或边界信息中的一种进行分割,而GrabCut算法综合利用了纹理及边界两种信息进行图像分割。GrabCut算法是对Graphcuts算法的改进,具有分割精度高,交互式操作少的优点,并将分割从灰度图像推广到了彩色图像领域,是一种比较有前途的交互式分割算法。该算法用在静态图像编辑中的图片背景更换,取得了很好的效果。 展开更多

关键词 交互式图像分割 GRAPH cuts算法 前景提取 Alpha计算 GrabCut算法

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遥现中基于显著特征的深度图像滤波算法 被引量：2

8

作者 冯策 戴树岭 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1364-1368,共5页

针对遥现系统中,由于相机精度、材质等原因导致深度信息质量不高,存在缺失以及噪声等问题,提出了基于显著特征的滤波算法。结合频率域的显著图分析算法和基于图的分割算法提取出人类感兴趣的显著区域,针对这部分区域利用联合双边滤波法... 针对遥现系统中,由于相机精度、材质等原因导致深度信息质量不高,存在缺失以及噪声等问题,提出了基于显著特征的滤波算法。结合频率域的显著图分析算法和基于图的分割算法提取出人类感兴趣的显著区域,针对这部分区域利用联合双边滤波法进行重点处理。实验结果表明,该算法在有效抑制了平坦区域的噪声的同时,增强了显著区域深度图像的细节,并填补了边缘部分的缺失,实现了实时条件下深度图像的有效滤波。 展开更多

关键词 深度图 联合双边滤波法 显著图 遥现 图像分割 滤波算法

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基于深度学习和图像处理算法的接触网张力补偿异常检测方法 被引量：3

9

作者 占栋 张宝奇 +2 位作者 陈海波 黄成亮 李林 《工程技术研究》 2022年第7期5-8,共4页

张力补偿装置是接触网链形悬挂结构的重要组件之一,补偿装置失效时会影响受电弓的取流质量,严重时还会引起打弓、断线等重大事故。目前,虽然铁路相关部门投入了大量人力对补偿装置进行巡查,但是仍存在效率低、工作量大、主观性强等问题... 张力补偿装置是接触网链形悬挂结构的重要组件之一,补偿装置失效时会影响受电弓的取流质量,严重时还会引起打弓、断线等重大事故。目前,虽然铁路相关部门投入了大量人力对补偿装置进行巡查,但是仍存在效率低、工作量大、主观性强等问题。针对张力补偿装置异常检测现状及面临的问题,文章利用安装在检测车车顶的两个线阵相机拍摄张力补偿装置,基于深度学习和图像处理算法提出了一种张力补偿异常检测方法,并在实际线路中进行测试,以期解决线路数据中不同张力补偿装置异常工作的问题。 展开更多

关键词 张力补偿装置 深度学习 目标检测 图像处理算法 阈值分割

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基于Mean Shift和随机游走的图像分割算法

10

作者 穆克 程伟 禇俊霞 《辽宁工业大学学报（自然科学版）》 2012年第1期27-30,共4页

提出了一种改进的随机游走算法。首先,采用Mean Shift算法对图像进行预处理,将图像划分成一些同质区域,用同质区域作为节点进行随机游走,在降低节点数的同时也抑制了噪声对分割的影响;其次,利用马氏距离定义区域之间的权值;对种子点进... 提出了一种改进的随机游走算法。首先,采用Mean Shift算法对图像进行预处理,将图像划分成一些同质区域,用同质区域作为节点进行随机游走,在降低节点数的同时也抑制了噪声对分割的影响;其次,利用马氏距离定义区域之间的权值;对种子点进行了改进,增加了辅助种子点,利用辅助种子点和用户标记的种子点进行随机游走,实现同质区域的合并,实现图像的最终分割。实验结果表明,该算法提高了图像分割的精度。 展开更多

关键词 交互式图像分割 MEANSHIFT算法 随机游走算法

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基于预训练模型的单帧航拍图像无监督语义分割 被引量：2

11

作者 任月冬 游新冬 +1 位作者 滕尚志 吕学强 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2024年第2期21-28,共8页

针对航拍图像语义分割成本高、通用性差和精度低等问题,提出了一种两阶段无监督语义分割网络(two-stage unsupervised semantic segmentation net, TUSSNet),针对单帧航拍图像训练进而生成最终的语义分割结果。算法分为2个阶段。首先,... 针对航拍图像语义分割成本高、通用性差和精度低等问题,提出了一种两阶段无监督语义分割网络(two-stage unsupervised semantic segmentation net, TUSSNet),针对单帧航拍图像训练进而生成最终的语义分割结果。算法分为2个阶段。首先,使用对比语言-图像预训练(contrastive language-image pretraining, CLIP)模型生成航拍图像的粗粒度语义标签,然后进行网络的预热训练。其次,在第一阶段的基础上,采用分割一切模型(segment anything model, SAM)对航拍图像进行细粒度类别预测,生成精细化类别掩码伪标签;然后迭代优化网络,得到最终语义分割结果。实验结果显示,相较于现有无监督语义分割方法,算法显著提高了航拍图像的分割精度,同时提供了准确的语义信息。 展开更多

关键词 预训练模型 航拍图像 语义分割 无监督算法 聚类效果估计 深度学习

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人工智能深度学习的激光图像分割研究 被引量：3

12

作者 李慧慧 李俊丽 《激光杂志》 CAS 北大核心 2021年第2期106-109,共4页

激光成像受到环境、设备自身等干扰,使得激光图像含有噪声,当前图像分割方法对噪声干扰鲁棒性差,误分割现象出现概率高,重要信息丢失严重,为了克服当前激光图像分割的弊端,提出了基于人工智能深度学习的激光图像分割方法。首先采用小波... 激光成像受到环境、设备自身等干扰,使得激光图像含有噪声,当前图像分割方法对噪声干扰鲁棒性差,误分割现象出现概率高,重要信息丢失严重,为了克服当前激光图像分割的弊端,提出了基于人工智能深度学习的激光图像分割方法。首先采用小波变换对激光图像进行特征提取,并对噪声干扰进行抑制处理,然后引入人工智能学习算法对激光图像特征向量进行训练,并根据训练结果对激光图像像素点进行分类,从而实现激光图像分割,最后采用含噪和不含噪的激光图像进行仿真测试。结果表明,对含噪和不含噪的激光图像,人工智能深度学习的分割精度分别达到了91%和95%以上,精度明显高于经典激光图像分割方法,分割效率可以满足激光图像向大规模方向发展的要求。 展开更多

关键词 人工智能 深度学习算法 激光图像分割 训练结果 特征向量

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图像分割算法综述与探索 被引量：2

13

作者 张春伶 《科技创新与应用》 2012年第10期56-56,共1页

图像分割是作为图像处理的一项重要技术,从研发至今已经应用于各个领域。实践中的图像分割又可以根据具体的操作方法的不同,细分为各种图像分割算法,文章中笔者将结合自己的专业知识和工作经验,简单的介绍下几种普遍的图像分割算法。

关键词 图像分割 阈值 区域和边缘 交互式算法

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基于IMFO-Otsu的果实深度图像多阈值分割 被引量：1

14

作者 陈汝杰 唐文艳 +1 位作者 吕文阁 李德源 《现代农业装备》 2023年第4期30-35,共6页

为了解决传统果实图像进行阈值分割易受颜色、光照等因素影响的问题,提出一种基于改进飞蛾火焰算法(Improved Moth flame Optimization,IMFO)的多阈值分割算法(IMFO-Otsu)。算法在构建深度直方图后,根据多阈值Otsu准则获取最佳分割阈值... 为了解决传统果实图像进行阈值分割易受颜色、光照等因素影响的问题,提出一种基于改进飞蛾火焰算法(Improved Moth flame Optimization,IMFO)的多阈值分割算法(IMFO-Otsu)。算法在构建深度直方图后,根据多阈值Otsu准则获取最佳分割阈值。为了提高获取最佳阈值的计算效率,对多阈值Otsu准则进行剪枝处理,并使用提出的改进飞蛾火焰算法对算法进行加速。为验证IMFO-Otsu算法的效果,使用该算法对采集得到的果实图像进行多阈值分割,结果表明提出的算法具有良好的性能。由于提出的算法没有用到彩色图像的颜色信息且简单有效,能在夜间环境等复杂情况对果实识别与定位提供支持。 展开更多

关键词 深度图像 多阈值分割 飞蛾火焰算法 大津法 果实图像

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基于深度学习的医学图像分割技术研究进展 被引量：15

15

作者 闫超 孙占全 +2 位作者 田恩刚 赵杨洋 范小燕 《电子科技》 2021年第2期7-11,共5页

医学图像分割在临床诊断中发挥着重要作用,也是其他医学图像处理方法的基础。随着计算机硬件性能的提高,基于深度学习的图像分割技术已成为处理医学图像的有力工具,被广泛应用于各种医学图像分割任务中。文中介绍了常见的医学图像种类... 医学图像分割在临床诊断中发挥着重要作用,也是其他医学图像处理方法的基础。随着计算机硬件性能的提高,基于深度学习的图像分割技术已成为处理医学图像的有力工具,被广泛应用于各种医学图像分割任务中。文中介绍了常见的医学图像种类及其特点,对近些年涌现出的图像分割算法进行了分析和对比,部分算法已经成功应用到脑组织、肺部和血管等部位图像分割任务之中。文中还针对目前基于深度学习的医学图像分割技术在发展过程中所面临的问题给出了应对策略,并对今后的发展方向进行了展望。 展开更多

关键词 深度学习 医学图像 神经网络 卷积运算 分割算法 图像处理

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基于Swin-Transformer的颈动脉超声图像斑块分割

16

作者 何志强 孙占全 《电子科技》 2024年第9期48-56,共9页

评估颈动脉超声图像斑块需要大量且经验丰富的临床医生,并且超声图像具有边界模糊、噪声干扰强等特性,使得评估斑块耗时费力,因此需要一种全自动的颈动脉斑块分割方法来解决人力稀缺问题。文中提出了一种基于Swin-Transformer(Shifted-W... 评估颈动脉超声图像斑块需要大量且经验丰富的临床医生,并且超声图像具有边界模糊、噪声干扰强等特性,使得评估斑块耗时费力,因此需要一种全自动的颈动脉斑块分割方法来解决人力稀缺问题。文中提出了一种基于Swin-Transformer(Shifted-Windows Transformer)模块的深度神经网络模型用于自动分割颈动脉斑块。在U-Net(U-Convolutional Network)架构基础上,编码部分使用3个用于图像下采样的卷积块以获得不同分辨率大小的特征图像,再添加6对连续Swin-Transformer模块用于更细化的特征提取。解码部分将Swin-Transformer模块输出的细化特征逐级上采样,分别与编码部分各级分辨率的特征图进行跳跃连接。基于同仁医院数据集进行对比实验,结果显示所提网络模型Dice指标达到0.8142,高于其他对比网络,证明了所提模型可以有效地提取颈动脉超声图像斑块特征,实现自动化、高精度的斑块分割。 展开更多

关键词 颈动脉斑块 深度学习 超声图像 图像处理 分割算法 医学图像 U型架构 Swin-Transformer模块

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