摘要：针对传统快速双循环水平集对初始演化曲线过于依赖的问题,提出一种基于空间惩罚核模糊C-means(SPKFCM)算法的初始演化曲线自动选取快速双循环水平集算法。首先,对模糊均值聚类算法进行改进,通过增加空间惩罚函数提出SPKFCM算法,用于对快速双循环水平集算法的自动初始化;其次,基于SPKFCM并结合快速双循环水平集算法,设计基于SPKFCM快速双循环水平集算法框架,并给出相应速度参量F_d和F_(int)模糊化形式;最后,通过与已有算法在仿真图像上的对比结果显示,所提算法在随机初始化条件下,具有更高的分割精度和计算效率。

摘要：利用多个特征函数标记不同区域的方法进行图像分割时,需要对多个函数求极值,导致计算量增大。针对该问题,设计一个函数在多层水平集标记的方法,通过求解一个标记函数的极值问题实现对图像不同区域的分割。总结区域标记函数规律,得到多项图像分割模型表达式,将其与变分水平集方法相结合,运用交替方向乘子法加速求解能量泛函极值问题。实验结果表明,该方法能够实现图像多个区域的分割,并且保证分割结果的鲁棒性和计算高效性。

摘要：针对经典的水平集算法(比如Chan-Vese模型算法)在迭代过程中要重新初始化和容易受噪声和模棱两可的边界的影响的缺点,增加一项内部能量泛函达到不需重新初始化的目的,并结合贝叶斯决策理论,利用图像先验知识,提出了一个改进的能量函数,根据符号距离函数来不断调整水平集函数的偏差。该函数是利用期望最大化算法来得到的。实验结果表明,该算法分割精度和运行准确率上都优于经典算法。

摘要：针对传统的模糊聚类算法(FCM)容易陷入局部最优,水平集方法 (Level set)容易受初始边界和控制参数的影响等问题,引入具有全局搜索能力的遗传算法(GA)初始化聚类中心,提出改进的模糊聚类算法分割得到目标的粗边缘,利用水平集方法强大的演化能力收敛到目标边缘。该算法可以减少水平集方法控制参数的个数,降低计算的复杂度,提高分割速度。实验在多目标轮廓图像、轮廓不清晰图像上进行,实验结果表明,该方法能够很好地检测出多目标及弱边缘图像的轮廓,在乳腺X线图像中,肿块的分割精度、过分割率和欠分割率分别为98.35%,0.27%和1.12%,优于同类算法。

摘要：为解决受体积约束的柔度最小化的结构优化问题,针对基于变密度法的六边形网格拓扑优化最终结构存在大面积灰度的缺陷,提出一种新方法。首先,进行有限元划分,生成由六边形网格填充的设计域;其次,引入改进的水平集方法对其进行优化,依据节点定义水平集函数,由元素灵敏度扩展至节点灵敏度,获得用于演化水平集函数的速度,用以求解水平集函数的演化方程,进而进行拓扑优化;最后,采用3种网格规模的半MBB梁与米歇尔结构对所提方法进行验证。结果表明,半MBB梁案例柔度分别下降3.78%、10.30%、12.66%,米歇尔结构案例柔度分别下降9.46%、12.43%、14.29%。由实验算例可得,所提方法能获得柔度更小,结构清晰,边界光滑的拓扑优化结构。

摘要：建筑物、树木和山脉等遮挡光线,可能使航拍影像中出现阴影。而阴影区域的存在可能影响图像后续处理,导致重要信息丢失。本系统旨在设计自动检测航拍影像中阴影区域并将其去除的系统,选择并搭建基于水平集航拍影像阴影检测算法的进行系统设计。系统主要功能包括:图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除。

摘要：针对图像处理中，使用常规方法构造初始水平集函数难度大的问题，本文设计了一种基于多边形内外点判断计算符号距离函数的方法。通过对水平集曲线形状的分析，用多边形性质判别曲线内外点，求解点到曲线的符号距离。最后，给出了所设计方法的计算步骤和算例，并与常规方法进行了比较，结果表明，新的方法计算准确、收敛速度快。

摘要：为了提高大型雕塑型面钢架分割完整度,基于水平集接力设计了新型钢架分割方法。以水平集理论为核心,建立钢架的水平集模型,利用水平函数公式生成雕塑钢架型面模组,按照其应力子区域的分界线,对钢架模组进行初始分割,分析钢架结构灰度波动,获取波动值并带入到上述雕塑钢架型面模组中,将波动曲线与分界线重合,获取金属钢架最佳分割结构,以该结构为样本,利用主成分分析法,完成数据聚合,将钢架的多结构转化为单一结构,根据其结构密度点的连线顺序即可完成钢架分割。实验数据表明,与传统分割方法相比,应用新设计的设计方法后,对圆柱形金属钢架结构分割完整性提高了21%,棱柱型钢架结构分割完整度提高了23%,可以有效提高分割完整度。

摘要：为了解决当前焊缝缺陷检查算法在焊缝缺陷特征微弱、背景复杂的环境下,导致其缺陷漏检的不足,本文设计了基于水平集与强分类器Adaboost的焊缝图像缺陷检查算法。首先,设计水平集迭代轮廓线,制定演化收敛停止条件,定位出焊缝准确位置,并提取其轮廓;然后计算轮廓几何特征,建立基于Ada Boost的分类器,完成对缺陷的确认和分类。实验数据显示:与当前工件表面焊接缺陷检查技术相比,面对缺陷特征微弱、背景复杂环境时,本文算法具有更高的检测精度,能准确定位识别焊缝缺陷。

摘要：本文对基于水平集和支持向量机的图像声呐目标识别方法进行了介绍,这是一种利用声呐技术获得图像,并对目标进行识别的先进技术。水平集法可以根据声呐图像了解目标的大概轮廓,根据不变矩,找到特征矢量,并结合支持向量机,得到识别结果。这种方法有着较高的识别率,应用的范围也比较广,笔者根据自身经验对这种方法的应用情况进行了介绍,希望对相关工作人员提供一定参考意见。