区域生长法

摘要： 为科学治理蓄洪区洪涝灾害、有效降低经济损失,以安徽省蒙洼蓄洪区作为研究区域,选择哨兵一号、二号和高分系列卫星影像作为数据源,采用区域生长法快速提取洪水淹没范围,绘制洪涝灾害前后的水体变化监测图,并结合蒙洼蓄洪区的土地利用类型分布图,利用GIS技术分析2020年7—8月洪涝期间蒙洼蓄洪区各土地利用类型受灾情况以及总区域受灾情况的时空变化特征。结果表明:区域生长法结合多源卫星遥感数据,可以快速准确地提取洪涝灾害范围,实现洪涝灾害信息的时效性和高频次监测;蒙洼蓄洪区的重度受灾区域主要集中在中部和东北部地区,西南部地区受灾程度较轻,农田和养殖塘受灾程度最为严重,保庄圩和庄台受灾程度最轻;蒙洼蓄洪区受灾面积的时间变化与蓄洪措施具有很强的相关性,而与当地降水情况的相关性较弱。

摘要： 目的通过对比三种计算机自动分割算法对不规则脑出血区域分割的准确性,以得出自动识别不规则脑出血区域的最佳算法。方法选取20例不规则脑出血患者的计算机体层摄影(Computed Tomography,CT)头颅平扫图像作为研究对象,分别采用模糊聚类水平集算法(Fuzzy Clustering and Distance Regularized Level Set Evolution,FCRLS)、阈值法、区域生长法对同一图像进行病灶分割,并以人工勾画病灶区图像作为“金标准”,采用戴斯相似性系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)、杰卡德指数(Jaccard Index)、相对体积差(Relative Volume Difference,RVD)比较不同算法对病灶分割的精确度和重合度。结果FCRLS、阈值法、区域生长法的Dice系数分别为(0.88±0.04)、(0.76±0.13)、(0.71±0.12);Jaccard系数分别为(0.80±0.07)、(0.63±0.17)、(0.56±0.14);RVD值分别为(0.12±0.13)、(0.42±0.50)、(0.79±0.52)。FCRLS的Dice、Jaccard系数大于灰度阈值法和区域生长法,差异具有统计学意义(P<0.001);FCRLS的RVD值小于灰度阈值法和区域生长法,差异具有统计学意义(P<0.001)。结论FCRLS、阈值法、区域生长法三种算法比较,FCRLS对于不规则脑出血病灶的自动提取的准确性、鲁棒性均最高,可用于临床辅助诊断和后续治疗。

摘要： 本文提出一种基于区域生长的太极拳竞赛场地分割算法.首先,将彩色太极拳竞赛图像转换到YCbCr空间;其次,利用大津法进行阈值分割得到竞赛场地的种子区域;最后,以种子区域作为起始,利用区域生长法分割出太极拳竞赛场地区域.实验结果验证本文算法的有效性.

摘要： 本文介绍了与基板焊接钎透率测量相关的成像滤波算法和调参结果,简述测量焊接空洞面积的算法原理,最后利用测量的数据结果对于焊接质量改进提出建议。

摘要： 针对传统区域生长算法在水岸图像水岸线提取上时间开销大,鲁棒性不高的问题,提出一种基于最大熵分割和区域生长相结合的水岸线提取方法.首先,将水岸图像转换为Lab颜色空间,并对其L分量进行最大熵分割;然后,通过形态学腐蚀和膨胀相结合的方法,消除水岸线附近部分前景像素过分割的影响,从二值图像水面区域提取得到初始生长区域;最后,在此基础上执行区域生长算法,提取最终生长区域轮廓得到水岸线.通过对三组不同环境下采集到的水岸图像进行水岸线提取实验表明,该方法能有效提取到水岸图像的水岸线,并且鲁棒性较好,平均误差在5像素左右,时间开销平均仅为34ms.

摘要： 为解决使用卫星遥感数据进行湖泊边缘特征提取时效率低,算法冗余,无针对性等问题,文章以提取大范围湖泊为基础目标,使用区域生长法、最大类间方差法、最大熵分割法、基本全局阈值分割法对中国五大湖泊边缘特征进行提取,从水体面积、最长处与最宽处距离等三个角度进行验证。结果表明,在大面积湖泊边缘特征提取中,最大类间方差法、基本全局阈值法效果最优,最大熵分割法效果最差。同时,在水体与背景颜色差异性大时区域生长算法提取效果最优。

摘要： 为解决使用卫星遥感数据进行湖泊边缘特征提取时效率低,算法冗余,无针对性等问题,文章以提取大范围湖泊为基础目标,使用区域生长法、最大类间方差法、最大熵分割法、基本全局阈值分割法对中国五大湖泊边缘特征进行提取,从水体面积、最长处与最宽处距离等三个角度进行验证.结果表明,在大面积湖泊边缘特征提取中,最大类间方差法、基本全局阈值法效果最优,最大熵分割法效果最差.同时,在水体与背景颜色差异性大时区域生长算法提取效果最优.

摘要： 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96.65％.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.

摘要： 针对日常图像获取与处理过程中由于拍摄光线较差等问题,导致图像出现部分阴影,影响图像处理效果等问题,提出基于熵驱动域适应学习的弱光照图像阴影去除方法.通过熵驱动域适应学习技术构建多核分类器,获取弱光照图像的最大平均差异值,完成弱光照图像的预处理.将图像光照分解设定为图像分解与重光照,获取图像最小像素值,根据图像亮度以及RGB方向相似度建立局部像素的约束,完成弱光照图像的分解;采用区域生长法,以检测到的弱光照图像阴影边缘作为基准点,选择灰度值较重部分作为阴影生长起始点,确定弱光照图像的纹理特征值,利用光照补偿方法恢复图像光照,完成弱光照图像阴影去除.仿真结果表明,采用所提方法对弱光照图像阴影去除的效果较好,改善了弱光照图像的质量.

摘要： 由于传统的图像分割方法不能清晰、准确地显示物体目标的部位，本文提出了基于 统计分析和3D区域生长法的肝脏分割方法。首先基于统计分析方法对原始腹部体数据进行 阈值分割等预处理；其次基于RC算法对预处理后的体数据进行体绘制，实现腹部CT图像的 三维可视化；然后基于3D区域生长算法对三维腹部图像进行肝脏分割。通过实际的腹部CT图像的肝脏分割实验，验证了本文方法的有效性。

摘要： 针对现阶段综合用于海岛(礁)遥感准确判定识别的技术手段缺乏的问题，提出了一种基于形态学多结构元素边缘检测的区域生长法海岛(礁)自动提取算法。先对遥感影像进行形态学多结构元素边缘检测，然后利用区域增长法进行海岛(礁)自动提取。实验结果表明，该算法在识别效率和准确性上有很好的提高。

摘要： 本文提出了一种对复杂交通路口下的车辆行驶方向进行检测的算法。首先结合改进的帧差法,对复杂交通路口下的视频图像序列建立二值化的待检测区域,然后用形态学方法进行除噪,利用区域生长法找到目标车辆。最后文中采用MAD准则和改进的三步搜索法进行匹配,完成对车辆行驶方向的检测。实验结果表明,该方法能够快速准确地在复杂交通路口下对车辆方向进行判断,准确率可达95﹪以上。

摘要： 肿瘤的测量是诊断和疗效评价的重要指标.本文利用一个实际算例采用区域生长法提取出肿瘤区域,在得到肿瘤面积的基础上,通过采样部分面积数据进行切比雪夫多项式拟合,获得反映肿瘤面积变化规律的多项式,将多项式在包含肿瘤的切片范围进行积分计算肿瘤体积,说明了该方法测量肿瘤体积的有效性.

摘要： 肺癌是一种常见的肺部疾病.当病灶与胸膜粘连时,简单的分割方法不能得到正确的结果,病灶轮廓的提取需要人为操作.本文提出了一种基于种子区域生长法和数学形态学的半自动分割方法,可以很好地解决肺部肿瘤与胸膜粘连时的病灶分割问题。

摘要： 本文提出了基于单极化TerraSAR-X影像数据开展面向对象和区域生长的城市建成区提取方法.首先通过分析局部斑点统计特征计算真实的纹理影像;然后利用eCognition Developer软件对SAR强度数据进行多分辨率分割;最后结合纹理影像信息和局部后向散射强度信息利用区域生长方法提取城市建成区.本研究中,利用3米分辨率的TerraSAR-X数据通过上述提出的方法开展东营市城市地表信息提取研究;最后,利用地面实测点、Google Earth以及遥感影像进行交叉验证生成混淆矩阵来评价城市建成区的提取精度.

摘要： 本文提出了基于单极化TerraSAR-X影像数据开展面向对象和区域生长的城市建成区提取方法.首先通过分析局部斑点统计特征计算真实的纹理影像;然后利用eCognition Developer软件对SAR强度数据进行多分辨率分割;最后结合纹理影像信息和局部后向散射强度信息利用区域生长方法提取城市建成区.本研究中,利用3米分辨率的TerraSAR-X数据通过上述提出的方法开展东营市城市地表信息提取研究;最后,利用地面实测点、Google Earth以及遥感影像进行交叉验证生成混淆矩阵来评价城市建成区的提取精度.

摘要： 本文提出了基于单极化TerraSAR-X影像数据开展面向对象和区域生长的城市建成区提取方法.首先通过分析局部斑点统计特征计算真实的纹理影像;然后利用eCognition Developer软件对SAR强度数据进行多分辨率分割;最后结合纹理影像信息和局部后向散射强度信息利用区域生长方法提取城市建成区.本研究中,利用3米分辨率的TerraSAR-X数据通过上述提出的方法开展东营市城市地表信息提取研究;最后,利用地面实测点、Google Earth以及遥感影像进行交叉验证生成混淆矩阵来评价城市建成区的提取精度.

摘要： 本文提出了基于单极化TerraSAR-X影像数据开展面向对象和区域生长的城市建成区提取方法.首先通过分析局部斑点统计特征计算真实的纹理影像;然后利用eCognition Developer软件对SAR强度数据进行多分辨率分割;最后结合纹理影像信息和局部后向散射强度信息利用区域生长方法提取城市建成区.本研究中,利用3米分辨率的TerraSAR-X数据通过上述提出的方法开展东营市城市地表信息提取研究;最后,利用地面实测点、Google Earth以及遥感影像进行交叉验证生成混淆矩阵来评价城市建成区的提取精度.

摘要： 本文提出了基于单极化TerraSAR-X影像数据开展面向对象和区域生长的城市建成区提取方法.首先通过分析局部斑点统计特征计算真实的纹理影像;然后利用eCognition Developer软件对SAR强度数据进行多分辨率分割;最后结合纹理影像信息和局部后向散射强度信息利用区域生长方法提取城市建成区.本研究中,利用3米分辨率的TerraSAR-X数据通过上述提出的方法开展东营市城市地表信息提取研究;最后,利用地面实测点、Google Earth以及遥感影像进行交叉验证生成混淆矩阵来评价城市建成区的提取精度.

摘要： 本发明公开了一种基于变行分割和区域生长法的压容器热成像缺陷检测方法，通过从涡流脉冲热图像中选出最大像素值点，根据最大像素值点利用皮尔孙相关系数法计算相关系数，进而得到变换步长，然后结合变换步长计算每个像素点的瞬态热响应，并进行分类处理，再利用隶属度最大化准则对所有像素点去模糊化，得到每个像素点所属类别，最后经过降维处理后采用区域生长算法进行特征提取，从而提取出涡流脉冲热图像的缺陷特征。

摘要： 本发明涉及一种基于区域生长法的变电站设备红外图像分类识别方法，对变电站巡检机器人监控系统采集的变电站设备红外图像进行分类识别，包括以下步骤：获取红外图像中的最高温度点区域；利用Otsu法确定区域生长法的最优分割阈值；将最高温度点区域作为区域生长法的种子点，以最优分割阈值作为区域生长法的约束，基于8‑连通方向编码的边界跟踪法完全提取出目标设备的轮廓；根据目标设备的轮廓计算获得目标设备的Hu形状特征向量；将归一化后的Hu形状特征向量输入训练好的BP神经网络中，获得目标设备的设备名称。与现有技术相比，本发明具有识别迭代步数少、精度高、易于拓展使用等优点，具有一定的应用价值。

摘要： 本发明属于图像分割技术领域，具体涉及基于二次限制区域生长法的图像分割方法，包括：步骤1，将图像从RGB空间转化为Lab空间；步骤2，设置种子点数和阈值，抛洒种子点，使用限制区域生长法和阈值对图像做标记；步骤3，以光栅扫描顺序遍历全图进行二次限制区域生长，将未标记各点进行标记；步骤4，计算上2步所划分各超像素块的各维度均值；步骤5，设定预计的分类个数，使用基于隐马尔可夫模型、应用伊辛模型和高斯函数的模拟退火算法对步骤3得到的超像素结果进行合并，得到最终的分割结果。本发明图像分割方法，使用限制区域生长法，使各种子点在步长乘步长的图像范围内进行区域生长，减小了计算工作量，提高了运行速度。

摘要： 本发明涉及一种基于区域生长法的移动机器人路径规划方法，包括步骤：读取工作环境代价地图，在可行域内随机选择一系列坐标点；采用区域生长法，以随机选择的坐标点为中心，分别向代价地图的左上、左下、右上和右下四个方向以三角形形状生长，对可行域内的坐标点划分区域，获取划分后的区域地图，并重新计算每个区域的区域中心点坐标；根据处理结果确定移动机器人当前位置所属的区域，并确定目标点所属的区域，采用改进的A*算法规划路径；将起点坐标和终点坐标加入规划路径中；采用theta*算法对路径进行优化，获取最终优化路径。与现有技术相比，本发明可有效降低机器人跟随路径时与障碍物发生碰撞的风险。

摘要： 一种基于区域生长法的WSN数据采集方法，包括：步骤1，无线传感器网络假设与定义；步骤2，采用随机数方法对区域生长法种子节点进行选择，通过相邻传感器节点作为区域生长法的邻域对相似区域进行生长，完成相似区域的划分；步骤3，提出适宜的曲线相似性描述方法，将相似度大的节点代表子区域内代表节点；步骤4，对算法进行迭代，为使代表节点采集的数据能够更准确的代表子区域的信息以及均衡传感器节点能耗，本发明的算法运行一定时间后会重新进行下一轮数据采集过程，即重新对相似区域划分以及代表节点选择。本发明提出的方法能够保证区域监测正常的情况下减少大量的冗余数据，因此能够较大幅度的延长传感器网络的生存时间。

摘要： 一种基于FRFCM和区域生长法的水下目标检测方法，它属于水下目标检测技术领域。本发明解决了现有水下目标检测方法的检测效率以及检测准确率低的问题。本发明将FRFCM算法与区域生长法相结合，可最大限度地提高水下目标的边缘检测效率。本发明能够针对声呐图像目标与背景区域对比度低、噪声干扰严重问题进行改善，通过FRFCM算法将声呐图像灰度重新分类、然后选取目标种子点并基于区域生长法检测出目标边缘，提高了检测的Dice相似系数、准确率以及召回率。本发明方法可以应用于水下目标检测。

摘要： 本申请涉及一种基于改进区域生长法的非均匀点云面域分割方法。该方法包括：去除待分割的三维激光点云的离群数据点，获得点云主体；对点云主体进行降采样，并进行粗分割，划定各面域所在空间坐标范围及面积估算；基于k邻域点协方差矩阵的特征值确定各面域的各网格所属的网格类型；根据各面域所有均点网格中的点构成均点数据集，确定各面域对应的初始种子点；基于曲率、法矢信息制定生长规则，确定各面域的生长性内点毛密度；停止对大于等于密度阈值的面域进行面域内点提取，获得该面域的面域内点；对小于密度阈值的面域进行一致性检验，提取出该面域的非均点网格中的非生长性内点构成该面域的面域内点，实现均匀性、连续性较差的面域内点提取。

摘要： 本发明公开了一种基于区域生长法和变差函数的PolSAR图像山脊线提取方法，首先利用自动选取种子点的区域生长法对PolSAR图像进行初始分割，得到山脊线和建筑物的混合地物；其次计算图像的全方向变差函数获得变差纹理特征，同时计算图像的纹理熵特征，将变差纹理特征与纹理熵特征叠加，得到组合纹理特征，采用模糊C均值聚类方法对组合纹理特征进行聚类分析，提取出建筑物区域；最后将山脊线和建筑物的混合地物与提取的建筑物区域相结合，得到山脊线识别结果。本发明自动选取种子点的方法抗干扰能力强，同时利用了PolSAR图像的纹理特征，获得了较高的山脊线识别精度，为PolSAR图像山脊线识别提供了一种新思路。

摘要： 本发明涉及一种基于OTSU和区域生长法的电厂高温管道缺陷检测与分割方法，包括以下步骤：获取原始红外图像并灰度化，通过改进二维OTSU预分割提取出管道区域；通过管道区域的灰度分布直方图，找出管道正常温度对应的灰度范围；通过判断邻域灰度均值最大值是否超出正常灰度范围，完成多缺陷种子点的自动检测和定位；将根据已生长区域的灰度均值和标准差调整的自适应阈值作为生长准则，以基于Prewitt算子计算的梯度幅值阈值作为附加条件，实现缺陷区域的生长与提取。与现有技术相比，本发明具有可靠性和准确性高、实时性好的优点，能够满足应用需求。

摘要： 本发明公开了一种基于分块区域生长法的CT脑实质分割系统，包括：预处理模块、粗分割模块、脑实质提取模块和后处理模块，预处理模块用于对原始三维CT影像数据进行预处理得到预处理后的数据；粗分割模块采用阈值分割法对预处理后的数据进行分割得到前景和初始颅骨部分，采用二值形态学对初始颅骨部分进行处理得到脑实质掩膜；脑实质提取模块用于从脑实质掩膜中获取脑实质区域的种子点，通过三维区域生长算法分块循环分割得到全脑实质掩膜；所述后处理模块用全脑实质掩膜减去初始颅骨部分得到最终脑实质分割结果。本发明将分块的思想用在区域生长分割方法上，实现了脑实质的快速稳定分割。