摘要：胃癌是全球第五常见的恶性肿瘤并死亡率较高,严重威胁人类的生命健康。因此,早期识别胃癌病变对早期胃癌诊断至关重要。显微高光谱成像技术作为一种新兴技术,可以在微观层面同时获取生物组织丰富的光谱信息和空间信息,为早期病理切片诊断提供了一种新的思路。利用显微高光谱成像系统,采集了在400~1000 nm波段范围的胃癌显微高光谱病理图像,通过光谱校正等预处理构建了包含230张图像的胃癌显微高光谱数据集。尽管基于空间注意力的方法在图像分类、分割等领域已取得了显著成果,但在处理高光谱图像时仍面临计算复杂度高以及光谱信息利用不充分的问题。为此,提出了基于卷积和注意力机制的混合双分支Transformer(MDBT)的特征提取主干网络模型。该模型通过交替应用空间混合模块和通道混合模块,实现块间和块内的空间和通道特征聚合。具体而言,设计了窗口注意力和卷积双分支以及空间和通道交互结构。这种设计不仅降低了计算复杂度,还通过卷积交互实现了窗口间信息交互和特征融合,从而克服了窗口注意力感受野受限的问题,进一步提高了Transformer的全局建模能力。在进行图像分割实验中,采用UperNet模型作为解码头网络对主干网络提取得到的特征进行还原,以得到最终的分割结果。在采集得到的胃癌高光谱数据集上进行了五折交叉验证实验,结果表明本模型的平均mDice和mIoU分别达到85.39、74.66,性能优于目前UNet、Swin、PVT、VIT等主流图像分割网络模型。同时设计一系列消融实验,验证本文提出空间和通道双混合模块、卷积与窗口注意力双分支等结构对实验结果的优化效果。实验结果表明本文提出的MDBT模型能够有效利用高光谱图像丰富的空间和光谱信息,提高胃癌图像分割准确率,证明显微高光谱成像技术在胃癌诊断方面具有一定的研究意义和应用价值。

摘要：为了对岩体质量进行分类和评估,岩石质量指标(RQD)在地矿工程中被广泛应用。以往需要手动测量岩芯片段的长度并手动计算RQD,这一过程既费时又费力。随着计算机软、硬件的进步,基于计算机视觉的图像处理使自动获取RQD逐步成为现实。针对现有方法的局限性,提出了一种基于目标检测和图像分割的RQD自动生成算法,首先根据颜色、纹理等特征的相似性,采用SAM模型对图像中的岩芯进行检测,然后采用YOLOv8算法训练模型,通过提取岩芯片段的缝隙特征进行不同岩芯片段的分割。为了测试该算法的性能,选取了来自宜涪铁路五峰段的10段岩芯样本开展案例研究。结果表明:采用该算法获取的RQD的准确率与传统的手动方式相当,平均相对误差不超过5%;该算法的效率明显优于传统的手动方式,能够节约超过60%的时间成本。

摘要：针对多阈值图像分割计算代价高、分割精度差的不足,提出融入自学习与多领导者的改进鲸鱼优化Otsu多阈值图像分割算法。为了提升传统鲸鱼算法的寻优精度和收敛速率,引入具备记忆机制的多领导者策略增强种群全局搜索能力,避免迭代后期陷入局部最优;设计针对领导者的个体自学习机制提高种群多样性;利用莱维飞行机制提升算法鲁棒性,避免早熟收敛,进而实现改进鲸鱼算法MLWOA。以Otsu类间方差函数评估个体适应度,利用MLWOA对图像分割多阈值寻优,确定最优阈值。通过图像分割实验及峰值信噪比、结构相似度和特征相似度等指标对比,证实该方法分割精度和分割效率优于同类算法。

摘要：针对荧光细胞图像分割中细胞轮廓重叠、形态多样等问题,本研究提出了一种结合自适应多尺度注意力机制与边界敏感损失函数的分割算法。首先,为了提升模型对多尺度细胞形态的适应能力,提出了自适应多尺度通道注意力机制,并与特征金字塔结合构建多尺度注意力金字塔结构,提高网络对复杂细胞形状特征的提取能力;其次,设计了一种边界敏感的交叉熵损失函数,通过对细胞边界区域的预测给予更高的权重,增强了网络对细胞边缘的识别精度。实验结果表明,所提方法在荧光细胞图像数据集上的平均Dice系数和平均IoU系数分别高于现有先进模型,证明了本研究方法在荧光图像分割任务中的有效性。

摘要：第一个基于过渡区的图像分割方法在四分之一个世纪前提出后得到了许多图像技术同行的关注,至今已有很多应用,并得到进一步的研究且取得了一系列研究成果.借助谷歌学术工具对与此相关的文献进行了网络搜索,并以搜索到的文献为基础对近年来相关的研究进展进行全面的统计和回顾:包括对引用文献进行了逐年统计,对其中有进一步研究内容的文献进行了分类分析,对研究过程中出现的几个问题进行了剖析讨论,还指出了若干进一步研究的可能方向.从中不仅可了解到基于过渡区图像分割方法的发展情况、基本特点、涉及领域以及存在的瓶颈,还可看出一些未来深入研究的趋势和方向.

摘要：将遗传算法运用于二维最大熵图像阈值分割法 .首先对二维阈值坐标进行编码 ,然后依据二维最大熵准则建立适应度函数 ,在适当的交叉率和变异率下 ,最终实现强噪声干扰下图像的有效分割 .分割实验表明 ,文中方法较一维最大熵法具有更强的抗噪声能力 。

摘要：将局部兴奋全局抑制振荡网络（ＬｏｃａｌｙＥｘｃｉｔａｔｏｒｙＧｌｏｂａｌｙＩｎｈｉｂｉｔｏｒｙＯｓｃｉｌａｔｏｒＮｅｔ－ｗｏｒｋ，简称ＬＥＧＩＯＮ）应用于图像分割．将侧电势引入振荡子的动态行为，有效地克服了噪声对主要区域的影响．用含噪声的二值图模拟了ＬＥＧＩＯＮ的时间演化．根据大脑区域分割特征聚合原理的相近性、相似性和连通性原则，设计了分割灰度图的网络连接权．用ＨＳＩ色空间设计了突出Ｈ分量的连接权，得到了比基于ＲＧＢ色空间分割更为满意的分割效果．

摘要：针对钢中非金属夹杂物的形态和分布状况 ,设计出一套新的高效图像分割软件。该软件选用流行的VisualC 6 0制作 ,界面友好 ,图像处理速度达 2 5帧

摘要：传统活动轮廓分割算法对纹理丰富的图像存在过分割和欠分割现象,为了抑制纹理对图像分割的影响,分析了各向同性和异性扩散的机理,设计了保边纹理模糊函数,以图像梯度为变量建立了全变分图像纹理模糊模型。根据对象轮廓与边缘之间的关系利用固定点迭代算法提取相应的卡通分量,对卡通分量运用水平集算法对图像进行分割。实验结果表明,所设计的模糊平滑了图像纹理,保护了对象轮廓。相对于传统CV分割算法,提出的分割算法抑制了纹理对图像分割的影响,弥补了传统CV的不足。

摘要：介绍了模糊划分的原理 ,提出用条件概率与条件熵定义模糊划分的熵 ,并基于最大熵原理设计了一种新的灰度直方图阈值选取算法 .比较可见 KSW熵法是本文方法的一个特例 ,本文方法是 KSW熵法在模糊集上的推广 ,对几例真实目标图像的对比分割实验结果表明本文方法性能优越 .