韩斌
- 作品数：6 被引量：31H指数：4
- 供职机构：南京航空航天大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金水利部黄河泥沙重点实验室开放基金城市水资源与水环境国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球金属学及工艺矿业工程更多>>
- 基于改进CV模型的金相图像分割被引量：4
- 2017年
- 对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤,利用传统Chan-Vese(CV)模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割,提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数,对曲线内外两部分分别计算其倒数坎贝拉距离,并将该距离的大小作为拟合中心的权重系数,有效抑制了噪声点对区域拟合中心准确性的影响;引入指数熵自适应调节曲线内外能量权重,减少固定能量权重对曲线演化的影响;同时加入距离规范项以避免水平集函数的重新初始化,加速该模型的收敛.实验结果表明,与传统CV模型、测地线活动轮廓模型、距离规范项的水平集模型以及偏置场修正水平集模型相比,所提方法分割出的金相图像更加精确,分割效率较高且模型收敛性较好.
- 倪康吴一全韩斌
- 关键词：CHAN-VESE模型水平集指数熵
- SAR图像河流分割的加权指数区域能量模型被引量：7
- 2017年
- 传统主动轮廓模型很难实现精确的SAR图像河流分割。针对这一问题,本文提出了一种加权指数区域能量主动轮廓模型,以精确地提取SAR图像中的河流。该模型在Chan-Vese(CV)模型能量泛函中引入了指数区域能量,能更好地衡量分割图像和原始图像的差异程度,提高模型的分割准确性。此外,利用目标区域和背景区域内像素灰度的最大绝对差取代模型中常值区域能量权重,自适应地调节目标区域和背景区域的能量比重,加速曲线运动到目标区域的边缘,获得更高的分割效率。针对实际河流SAR图像进行了分割试验,结果表明:与传统主动轮廓模型相比,本文提出的模型能更快速、精确地分割SAR图像中的河流,在分割结果和分割效率两方面具有优势。
- 韩斌吴一全
- 关键词：SAR图像主动轮廓模型
- 基于改进CV模型的煤矿井下早期火灾图像分割被引量：7
- 2017年
- 煤矿井下早期火灾图像中火焰区域、火焰余辉及非火焰高灰度干扰区域三者的灰度值十分接近,利用传统的Chan-Vese(CV)模型很难将火焰区域精确地提取出来。针对这一问题,提出了一种改进的CV模型以实现煤矿井下早期火灾图像的精确分割。在计算目标和背景区域拟合中心时,引入自适应权值进行加权平均,充分考虑了像素点灰度值与拟合中心的差异,并据此确定该点对拟合中心的贡献度,更加精确地计算目标和背景区域的拟合中心;为了加速模型的演化,引入曲线内外区域像素的中值绝对差,替换模型中的内外区域能量系数,提高模型分割效率。最终达到快速提取早期火灾图像中火焰区域的目的。大量实验结果表明,与现有的Otsu算法、CV模型、引入能量权重的CV模型、引入梯度信息的CV模型以及两种类似提出模型的CV模型相比,利用改进CV模型对煤矿井下早期火灾图像,能取得更好的分割效果,并且满足实时性要求。
- 韩斌吴一全宋昱
- 关键词：矿井图像分割CV模型
- 利用区域信息融合混合活动轮廓模型的河流遥感图像分割被引量：8
- 2017年
- 目的河流遥感图像是背景复杂的非匀质图像,利用传统的活动轮廓模型进行分割往往不够准确。针对这一问题,提出了基于区域信息融合的混合活动轮廓模型来分割河流遥感图像。方法该混合模型将Chan-Vese(CV)模型和基于交叉熵的活动轮廓模型的外部能量约束项相结合,并赋予归一化调节比例系数。通过计算轮廓曲线内外区域像素灰度的方差和交叉熵,指导曲线逼近目标边缘。为了加速混合模型的演化,引入曲线内外区域像素灰度的类内绝对差,取代原有的内外区域能量权值,以提高混合模型的分割效率。结果大量实验结果表明,相较于CV模型、测地线模型、基于交叉熵的活动轮廓模型、CV模型和测地线模型的混合模型以及局部全局灰度拟合能量模型(LGIF),本文混合模型分割河流遥感图像的灵敏度和上述方法都接近于100%,准确率大幅提升,在90%以上,虚警率则下降了约50%,且所需迭代次数和运行时间更少。结论本文提出的混合模型主要适用于具有一定对比度的河流遥感图像,在分割性能和分割效率两个方面,都有明显的优势。
- 韩斌吴一全宋昱
- 关键词：图像分割自适应权值
- 利用改进CV模型分割煤矿井下早期火灾图像被引量：3
- 2018年
- 针对传统主动轮廓模型难以实现煤矿井下早期火灾图像火焰区域精确提取的问题,提出了一种改进的Chan-Vese(CV)模型.在计算目标和背景全局区域拟合中心的基础上,利用曲线内外区域局部灰度统计直方图获取目标和背景局部区域拟合中心,并对全局和局部区域拟合中心赋予归一化的调节比例,以综合利用图像全局和局部信息;为了加速曲线运动到目标边缘,利用曲线内外区域像素灰度的最小绝对差来取代模型中原有的内外区域能量权重,以提高模型分割效率.结果表明:与CV模型、局部二值拟合模型(LBF)、全局和局部灰度拟合混合模型(LGIF)、引入自适应能量权重的CV模型(WCV)相比较,提出的模型能更加快速、精确地提取煤矿井下早期火灾图像中的火焰区域,在分割效果和分割效率方面均有明显优势.
- 韩斌吴一全倪康
- 关键词：矿井图像分割主动轮廓模型
- SAR图像河流提取的主动轮廓模型的稳健估计算法被引量：4
- 2020年
- 针对现有主动轮廓模型无法精确提取SAR图像中河流的难题,提出了一种结合L1范数和拉普拉斯能量的主动轮廓模型。首先,将Chan-Vese(CV)模型中L2范数形式的外部能量约束项替换为L1范数形式的外部能量约束项,得到新的能量泛函;其次,提出了一种基于拉普拉斯核函数的外部能量约束项,并将其添加到上述能量泛函中,同时赋予两种外部能量约束项不同的调节系数;最后,引入曲线内外区域像素灰度绝对中位差的均值替代模型中的常数曲线内外能量权值,以得到完整的提出模型。针对实际SAR图像进行河流提取,结果表明:与现有主动轮廓模型相比,本文提出的模型在河流提取准确性和提取效率两方面具有明显优势。
- 韩斌吴一全
- 关键词：SAR图像主动轮廓模型L1范数
