兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃 兰州 730070
遥感图像背景信息复杂，利用传统形态学进行处理时，固定结构元素的使用容易改变道路的位置和形状，影响图像分割的准确性。为此，提出了一种基于自适应形态学的遥感图像道路提取方法。首先利用非线性结构张量构造自适应椭圆结构元素并定义相应的自适应形态学运算，并根据道路特征构造形态学高低帽变换以增强道路目标；接着通过最大类间方差法实现道路的初步提取；然后设置形状参数识别图像中的目标是否为道路区域；最后通过自适应形态学滤波法去除仍与道路粘连的非道路目标，提取出独立的道路网络。实验结果表明，所提方法能够从背景信息复杂的遥感图像中完整地提取出道路，且提取精度较高。
图像处理 自适应形态学 椭圆结构元素 高低帽变换 最大类间方差法 道路提取 激光与光电子学进展
2022, 59(16): 1610006
1 重庆交通大学 土木工程学院, 重庆 400074
2 上海宝冶集团有限公司, 上海 201908
3 杭州钱塘测绘有限公司, 杭州 310000
为了解决目前机载激光雷达点云滤波算法中特征单一、运算效率低、植被覆盖区效果较差等问题, 提出一种植被茂密地区的点云自适应双重滤波方法。首先利用回波分离方法, 分别提取点云的单次回波和末次回波进行粗滤波处理; 然后利用偏度平衡理论进行单次回波的强度阈值确定, 同时利用最大类间方差法对首次回波和末次回波的高程差进行高差运算, 实现末次回波高差阈值自动化, 并融合粗滤波后单次回波和末次回波的点云数据; 最后, 利用不规则三角网渐进加密滤波算法对融合后的点云数据进行精滤波处理, 并通过了实验验证。结果表明, 3组数据集的Ⅱ类误差都相对较低, 分别为1.06%,1.64%,1.34%。结合回波信息和高差信息的双重滤波方法不仅能较好地剔除植被, 而且能较好地保留地形细节。
激光技术 滤波 偏度平衡 点云 最大类间方差法 不规则三角网渐进加密滤波算法 laser technique filtering the balance of skewness point cloud Otsu method incremental encryption filtering algorithm of tria
中国民航大学，电子信息与自动化学院，天津 300300
针对传统自适应 Canny算法阈值选取精度低、速度慢的不足，提出基于快速烟花算法(Fast Fireworks Algorithm，FFWA)的自适应 Canny边缘检测算法，该算法采用最大类间方差法结合快速烟花算法对检测和连接边缘的高低阈值进行自动设定。快速烟花算法对传统烟花算法的爆炸半径，爆炸火花产生方式与选择策略进行改进。实验结果表明，快速烟花算法比传统烟花算法的计算时间节省了 36%，在稳定性方面也有了可观的提升，基于快速烟花算法的自适应 Canny边缘检测算法在精度保持不变的情况下，计算速度比改进前加快了 49%，使飞机蒙皮损伤热像图的边缘检测效果更加理想。
边缘检测 烟花算法 Canny算法 最大类间方差法 自适应 edge-detection, fireworks algorithm, Canny algorit
1 福州大学平板显示技术国家地方联合工程实验室, 福建 福州 350116
2 福州大学物理与信息工程学院, 福建 福州 350116
3 华南师范大学, 华南先进光电子研究所, 广东省光信息材料与技术重点实验室, 广东 广州 510006
针对像素缺陷影响电润湿电子纸的显示效果, 本文提出一种基于 Otsu的自动阈值检测方法对缺陷进行检测。 Otsu是一种常用的自动阈值方法, 在图像直方图为双峰时, 该方法能给出令人满意的结果。但是电润湿缺陷图像直方图通常为单峰, 容易得到错误的结果。电润湿由于不同颜色的填充油墨使得缺陷与背景对比度不同, 导致分割更加困难。本文在目标方差前引入加权系数, 权值随着缺陷的累积概率的增大而减小。权值在阈值过峰前保持较大的数值, 过峰后权值降低, 保证了阈值在单峰情况下始终处于峰的左边。实验结果表明: 本文提出的方法能够有效分割电润湿缺陷区域, 尤其在对比度较低的电润湿缺陷图像中比 Otsu、VE、WOV和熵加权方法的 ME值更接近 0, 有更好的分割效果。
电润湿电子纸 图像处理 机器视觉 缺陷分割 最大类间方差法 electrowetting display image processing machine vision defect segmentation Otsu method
华北理工大学电气工程学院, 河北 唐山 063210
针对光栅型波前曲率传感器,提出一种基于最大类间方差法和质心法相结合的光斑自动定位提取算法,并进行了实验验证。使用最大类间方差法对原始光强分布图像进行二值化;根据质心坐标对二值化图像进行分割,得到两幅含有单个光斑的二值化图像;分别计算两幅图像的质心坐标,作为原始光强图像中的两个光斑中心,并在原始图像中进行光斑提取。搭建了基于离轴菲涅耳波带片的光栅型波前曲率传感器实验装置,采用上述方法自动提取光斑,采用拉普拉斯算子本征模式法进行波前复原,并与哈特曼波前传感器的测量结果进行了比较。研究结果表明该算法能够自动提取光栅型波前曲率传感器的光斑,定位误差小于4 pixel。
自适应光学 波前曲率传感器 光斑提取 最大类间方差法 质心法 激光与光电子学进展
2019, 56(22): 220101
宁夏大学 物理与电子电气工程学院, 宁夏 银川 750021
针对传统狼群算法(WPA)应用于图像分割寻优慢且易陷入局部最优的缺点, 提出一种基于分数阶狼群的Otsu图像分割算法。利用分数阶微分对过去状态有记忆性的优点, 用分数阶阶次来控制狼群在游走过程中的位置更新, 并引入自适应分数阶阶次, 根据狼的位置信息自适应地调整分数阶阶次, 提升算法收敛速度。采用粒子对称分布方法改进狼群围捕行为, 改善狼群个体空间分布状态, 提高种群多样性, 调整围捕过程中的狼群位置, 克服算法后期易出现局部最优的弊端。采用改进的二维Otsu算法, 将其离散度矩阵作为狼群算法的寻优函数,将目标从图像中分割出来。实验表明, 本文算法达到稳定的收敛次数较传统狼群算法平均提升了50次左右, 较文献<参考文献原文>提出的算法平均加快了10次左右。本文改进算法保证了图像分割精度, 并提升算法收敛速度。
最大类间方差法 狼群算法 分数阶微分 Otsu algorithm wolf pack algorithm fractional differential
1 江南大学物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
2 无锡职业技术学院, 江苏 无锡 214122
在传统的火焰检测算法中,火焰前景提取容易出现火焰轮廓不完整和抗干扰性较差的情况。为此,融合红/绿/蓝(RGB)、色调/饱和度/亮度(HSI)和最大类间方差法(Otsu)提出一种新的火焰前景提取算法,利用双颜色空间融合的算法能够提取较完整的火焰轮廓,使火焰轮廓所受干扰影响程度尽量小。获得前景图像后用灰度共生矩阵提取纹理特征,在YCbCr颜色空间中提取颜色特征,用于最终的火焰判断。同时提出一种改进的概率神经网络(PNN),将传统PNN中单一固定值的平滑因子改进为多变量参数,用条件期望最大化(ECM)算法对PNN中平滑因子进行参数优化,再将提取的特征输入改进后的PNN中训练测试。仿真结果表明,该算法具有良好的抗干扰能力,能够提高对火焰识别的精度。
图像处理 火焰检测 前景提取 最大类间方差法 概率神经网络 条件期望最大化 激光与光电子学进展
2019, 56(16): 161012
1 陆军工程大学, 石家庄 050003
2 河北大学, 河北 保定 071002
为了提高图像滤波时边缘的保持能力, 提出鲁棒自适应加权的引导滤波算法。首先利用一阶差分法判断高斯滤波处理后引导图像的边缘位置信息, 在去除噪声干扰的同时, 提高边缘信息提取的鲁棒性, 然后通过最大类间方差法(Otsu)分割边缘区域与非边缘区域, 提高区域阈值选取的自适应性, 最后利用改进的分段函数模型拟合理想权重因子, 控制不同区域的平滑程度, 实现鲁棒自适应引导滤波, 达到保边平滑的目的。通过图像平滑实验与抠图实验对所提算法性能进行了验证, 与引导滤波算法及另外2种改进算法相比, 所提算法的保边平滑性能更强。
图像处理 引导滤波 保边平滑 高斯滤波 最大类间方差法 image processing guided image filter edge-preserving smoothing Gaussian filter Otsu
