1 西安邮电大学现代邮政学院，陕西 西安 710061
2 西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西 西安 710121
针对红外与可见光图像融合算法中存在的目标提取不充分、细节丢失等问题，提出一种基于改进的区域生长法（IRG）与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像使用IRG进行目标提取，然后对红外和可见光图像使用非下采样剪切波变换（NSST），并对所得低频与高频分量进行引导滤波，由滤波后的红外和可见光低频分量通过基于IRG的融合规则得到低频融合系数，由增强的高频分量经过双通道脉冲发放皮层模型（DCSCM）得到高频融合系数，最后经NSST逆变换得到融合图像。用主观评价和6种常用客观评价指标对融合图像进行评估。实验结果表明，所提算法的融合图像目标突出、背景信息清晰、细节保留能力强，在主观和客观评价上均有明显优势。
图像处理 图像融合 改进的区域生长法 引导滤波 双通道脉冲发放皮层模型 非下采样Shearlet变换 激光与光电子学进展
2023, 60(16): 1610009
1 长春工业大学 计算机科学与工程学院, 吉林 长春 130012
2 吉林农业大学 信息技术学院, 吉林 长春 130118
3 空军航空大学 航空作战勤务学院, 吉林 长春 130022
由于医疗图像质量差、对比度低、患者之间差异大导致全自动分割方法很难获得足够准确、鲁棒的结果。为了解决全自动分割方法的局限性, 本文提出一种基于神经网络改进的区域生长法, 并与全卷积神经网络相结合对肝脏CT图像进行交互式分割。首先对图像进行预处理, 突出待分割肝脏区域; 接着计算像素在不同边缘检测算子下的梯度值作为该像素的特征, 形成像素特征向量训练网络: 该网络以一对像素特征向量为输入, 以两像素的关联度系数为输出; 然后将训练好的神经网络模型作为区域生长算法的生长准则, 手动交互选取一点产生分割结果; 最后将分割结果作为原图的交互信息和原图灰度通道连接在一起一同输入全卷积神经网络。实验结果表明: 平均Dice系数达到96.69%, 像素准确率达到99.62%, 平均交并比达到9665%。不同的腹部CT图像序列中肝脏的分割结果表明, 该方法能精确提取肝脏区域, 满足临床应用的需求。
全卷积神经网络 区域生长法 交互式分割 fully convolutional neural network region growing method interactive segmentation
1 上海电力大学自动化工程学院，上海 200090
2 宝山钢铁股份有限公司电厂，上海 201900
3 上海宝信软件股份有限公司，上海 201203
针对电厂高温管道红外图像背景复杂、干扰较多的特点，结合电厂巡检机器人系统对图像处理算法的需求，提出了基于改进二维最大类间方差法(OTSU)和区域生长法的电厂高温管道缺陷定位与分割方法。将红外图像灰度化后，通过改进二维 OTSU进行预分割，提取出管道区域；基于管道区域灰度直方图，结合邻域灰度均值，实现多种子点的自动检测与定位；采用基于生长区域灰度均值和标准差的自适应阈值以及基于 Prewitt算子的梯度幅值改进的生长准则完成缺陷区域的分割。实验证明，所提算法不仅能实现电厂高温管道多缺陷自动检测与定位，而且能精确地提取出缺陷区域，准确性高且具有良好的实时性。
电厂巡检机器人 红外图像 高温管道缺陷分割 改进二维 OTSU 改进区域生长法 power plant inspection robot, infrared image, high
南京理工大学电子工程与光电技术学院, 南京 210094
对于隐蔽目标的探测, 雷达技术是常用的手段, 现已发展出探地雷达、穿墙雷达等技术。毫米波具有一定的穿透能力且可以成像, 毫米波辐射计可全天候、全天时工作, 且系统相对体积小、成本低、使用方便, 因而受到越来越多的关注。对于浅埋的金属目标, 提出利用其毫米波辐射成像进行探测, 并利用区域生长法提取图像中的单个感兴趣目标, 依据其辐射温度加权计算目标中心。实验研究表明, 利用该方法处理可探测到浅埋的金属目标, 并提取出感兴趣的单个目标及其特征, 以作为进一步应用的参考。
毫米波 辐射成像 浅埋目标 金属目标探测 区域生长法 millimeter wave radiometric imaging shallow-buried target metal object detection region growing method
1 中国科学院西安光学精密机械研究所, 西安 710119
2 中国工程物理研究院 激光聚变研究中心, 四川 绵阳 621900
提出了基于邻域向量主成分分析(NVPCA)图像增强的弱小损伤目标检测方法.该方法将损伤图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量参加运算, 由每个像素生成的所有列向量构建一个9维的数据立方体, 通过PCA变换后中间像素和邻域像素之间不相关, 消除小目标和邻域像素之间的相关性, 这样9维数据立方体的主要信息将集中在第一维, 则变换后的第一维数据为NVPCA图像.另外, 使用局域对比度法对NVPCA图像再一次进行处理后, 获得了较好的图像增强效果.最后, 使用区域增长法将损伤目标从背景中分离出来.实验结果表明, 该方法能够检测损伤大小为1个像素和处于局部亮区的损伤目标, 满足了在线光学元件损伤检测光学系统对于损伤目标精度的要求.
邻域向量主成分分析 局域对比度方法 损伤目标检测 图像增强 区域生长法 Neighborhood vector principal component analysis Local contrast method Defect target detection Image enhancement Region growing method
1 河北工业大学电子信息工程学院天津市电子材料与器件重点实验室, 天津 300401
2 北京市安视中电科技有限公司, 北京 100871
针对人工肉眼检测聚氯乙烯(PVC)管材表面缺陷效果差、效率低下等问题,设计了一种基于机器视觉的PVC管材表面缺陷检测算法,并将其用于工业生产。该算法主要包含图像预处理和缺陷检测两部分,图像预处理包括边缘遍历、条纹检测和Gamma变换等步骤;缺陷检测主要包括水平与垂直投影、快速区域生长法连通域标记和分块处理等步骤。该算法对Gamma变换以及区域生长法作加速处理,同时能够最大限度地检测出PVC管材表面缺陷并避免误检。实验及工厂实地检测结果表明,该算法检测准确率为97.6%,实时检测速度超过60 m/min,缺陷最小检测面积为0.05 mm
2,而且管材运行中单边抖动不超过5 mm时无误报警现象发生,管材在运行速度为45 m/min时漏检率为0,因而能满足实际生产需要。
图像处理 表面缺陷检测 聚氯乙烯管材 区域生长法 投影法 分块法 激光与光电子学进展
2019, 56(13): 131006
1 北京航空航天大学 宇航学院，北京 100191
2 空军指挥学院 战役系，北京 100097
为了获得高精度、高更新率的抗噪声性能，对星敏感器星像提取环节进行了研究。首先，分析星图中星像灰度的分布特点，建立了判断某个像素是否与峰值像素归属同一星像的标准。然后，介绍了像元阵列分块方法和背景预测法。最后，结合星像的特点提出了以峰值点为种子点的区域生长准则。仿真实验结果表明，在不加噪声的情况下，提取出的星像与参考星图完全一致，用质心法得到的亚像素定位精度为0.028 2。在添加均值为20、标准差高达2.5的强高斯灰度噪声的情况下，提取率仍能达到86.11%，质心精度则下降到0.219 6 pixel。均匀性很差，信噪比低于4.9 dB的实拍星图实验结果也证明该方法有很强的星像提取能力和准确性，能够满足强噪声弱星像质心提取的强抗干扰能力的要求。
星敏感器 质心提取 分块 区域生长法 高斯分布 星图处理 star sensor star image extracting blocking region growing Gaussian distribution star map preprocess 光学 精密工程
2012, 20(11): 2507
