基于支持向量机与水平集的颅内血肿图像分割方法研究

颅内血肿图像的正确分割是血肿三维重建和血肿体积计算的关键,其结果可为医生的临床诊断提供帮助。由于脑部血肿CT图的特性,采用单一的分割方法很难分割出目标区域,首先采用全局阈值对图像预处理,再采用支持向量机(SVM)和水平集(Level Set)相结合的方法分割颅内血肿,方法具有一定的新颖性,经过实验证明,该方法能够自动、较准确地分割颅内血肿。     

基于粗糙集和支持向量机的图像分割技术研究

为了提高图像分割精度和实用性,利用粗糙集和支持向量机优点,提出一种基于粗糙集和支持向量机相融合的图像分割算法。首先利用粗糙集图像区域特征进行约简,以降低特征向量维数,然后采用支持向量机对这些特征进行学习,建立图像分割模型,从而实现图像的分割。实验结果证明,该方法不仅提高了图像分割精度,大大缩短了训练时间,而且分割效果要优于常规图像分割算法,能够很好满足图像处理的实时性要求,为进行图像分割提供了一个新的研究思路。     

支持向量机的多目标图像分割算法仿真研究

研究图像的目标分割和识别优化问题,针对大量自然场景图像中分割出的各种不同日标,从各种背景分割出有意义的目标有困难.为了从图像中准确分割日标,提出了一种支持向量机( SVM)的多目标分割技术.首先将图像分割为较小的区域,并利用区域融合算法将其合并为语义日标.然后通过用户的交互,指定部分关键点和关键区域,并使用支持向量机算法,将图像中的各区域分类为关键区域,融合为最终的日标区域.试验结果显示方法能分割出图像中不同的目标,能够更好地保留图像分割细节信息,使分割结果与人眼视觉的判断标准相近,证明改进的方法能广泛适用于多日标自动识别.     

基于支持向量机和灰度共生矩阵的纹理图像分割方法

图像分割是计算机视觉领域的研究热点。灰度共生矩阵是图像灰度的二阶统计度量,反映了纹理图像灰度在方向、局部邻域和变化幅度的综合信息,以能量、对比度、熵、差方差和差熵作为纹理图像的特征,利用支持向量机(SVM)对这些特征进行训练和分类,以达到纹理图像分割的目的。详细说明了纹理图像的分割过程,同时分析了不同参数情况下对分割精度的影响。针对Brodatz纹理库的实验结果表明:该方法具有较好的分割效果。     

基于支持向量机分类水平集方法的图像特征提取研究

本文提出了一种基于支持向量机分类器的水平集方法的图像特征提取方法,在提取图像特征的水平集方法应用中,通过改进水平集能量函数,引入区域信息,能够同时提取图像目标的内外边界,并且收敛速度快。提取图像特征之后通过支持向量机非线性分类器对待处理图像进行分类。     

基于Gabor小波和支持向量机的储粮害虫图像分割

国内外农业图像的处理大多采用常规方法,要么在时域要么在频域,而不能同时在时域和频域分析图像,且不具有多分辨率特征.文章通过提取储粮害虫图像的Gabor特征,结合支持向量机进行图像分割,综合了二维Gabor小波可以同时在空域、频域和方向上获得最佳的分辨率和SVM对小样本学习及分类的优越性.实验结果表明该方法分割速度快.容错性好,能够正确分割有噪声的储粮害虫图像.     

基于支持向量机的磁共振脑组织图像分割

脑组织图像分割在医学图像分析中具有重要的理论和应用价值。由于支持向量机被看作是对传统学习分类器的一个好的替代,特别是在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能,因此可采用支持向量机方法对磁共振脑组织图像进行分割研究。为了验证支持向量机分割磁共振脑组织图像的效果,利用支持向量机进行了脑组织图像分割实验。实验结果表明:核函数及模型参数对支持向量机的分割性能有较大的影响;支持向量机方法适合作为小样本情况下的学习分类器;对目标边界模糊、目标灰度不均匀及目标不连续等情况下的图像(如医学图像)分割,支持向量机方法也是一个好的选择。     

改善的支持向量机图像分割分类器构造

构造分类器是图像分割中重要的处理环节,论文将先验知识引入支持向量机,对支持向量机做了改善,在改善的支持向量机基础上构造实现了一个分类器,重点是将为了检验分类器的有效性,通过对UCI机器学习数据库的数据进行的实验,实验结果表明改善的支持向量机分类准确率比支传统持向量机的准确率高。     

基于支持向量机方法的多目标图像分割

支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小训练样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。该文采用了支持向量机方法对多目标图像进行了分割研究。实验结果表明:模型参数对支持向量机方法的分割性能有较大的影响;对多目标图像的分割,支持向量机方法是一种很有前景的分割技术。     

基于支持向量机方法的医学图像分割

医学图像分割是图像分割研究领域的难点问题。支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。论文采用支持向量机方法对医学图像进行分割研究。实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的医学图像分割技术。     

基于支持向量机的图像型火灾探测算法

针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于支持向量机的图像型火灾探测算法,并与基于神经网络的图像型火灾探测算法做了比较。实验结果表明支持向量机克服了神经网络容易过学习、容易陷入局部极小点等不足,同时避免了人为设定特征量识别阈值时需要做大量实验和统计的复杂性。基于支持向量机的图像型火灾探测算法识别准确率高,对于小样本、高维数、非线性的分类问题效果显著。     

结合支持向量机与C均值聚类的图像分割

针对支持向量机进行图像分割时需要用户设定训练样本问题,提出一种根据图像特征使用C均值聚类算法自动获取支持向量机训练样本的方法。首先将图像分成几个区域,对每个区域利用小波分解去掉含有图像边缘的区域,然后对剩余的平滑区域计算能量均值作为特征值,使用C均值聚类算法对平滑区域分类,将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,最后用训练后的分类器对图像进行分割。实验结果表明提出的方法取得了很好的分割结果,同时用一幅有代表性的图像进行支持向量机训练,所产生的分类器可以应用于所有该类图像,因此可以很容易应用到体数据的分割中。     

基于多特征结合与加权支持向量机的图像去噪方法

在基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法的基础上,提出了一种基于多特征结合与加权SVM的图像去噪方法。首先,根据图像中相邻像素的相关性及椒盐噪声的特点,提取含噪图像中的多种特征;然后,利用针对不平衡数据集所改进的加权SVM分类器,识别出含噪图像中的噪声点,再利用支持向量回归机(SVR)对噪声点的原始灰度值进行回归预测;最后,重构图像以达到去噪的目的。实验结果表明,该方法能提高SVM分类器对噪声点的识别率,改善分类器的性能,并能在去噪的同时较好地保留图像的边缘信息,获得较高的峰值信噪比(PSNR)。     

核向量机与支持向量机相结合的二阶段快速学习方法

支持向量机(SVM)作为一种有效的模式分类方法,当数据集规模较大时,学习时间长、泛化能力下降;而核向量机(CVM)分类算法的时间复杂度与样本规模无关,但随着支持向量的增加,CVM的学习时间会快速增长。针对以上问题,提出一种CVM与SVM相结合的二阶段快速学习算法(CCS),首先使用CVM初步训练样本,基于最小包围球(MEB)筛选出潜在核向量,构建新的最有可能影响问题解的训练样本,以此降低样本规模,并使用标记方法快速提取新样本;然后对得到的新训练样本使用SVM进行训练。通过在6个数据集上与SVM和CVM进行比较,实验结果表明,CCS在保持分类精度的同时训练时间平均减少了30%以上,是一种有效的大规模分类学习算法。     

基于Rescaled Hinge损失函数的多子支持向量机

针对多分类学习模型性能会受异常值影响的问题,提出基于Rescaled Hinge损失函数的多子支持向量机（RHMBSVM）。首先,该方法通过引入有界、非凸的Rescaled Hinge损失函数来构建相应的优化问题;然后,利用共轭函数理论将优化问题作等价变换;最后,使用变量交替策略形成一个迭代算法来求解非凸优化问题,该方法在求解的过程中可自动调节每个样本点的惩罚权重,从而削弱了异常值对K个超平面的影响,增强了鲁棒性。使用5折交叉验证的方法进行数值实验,实验结果表明,在数据集无异常值的情况下,该方法的正确率比多子支持向量机（MBSVM）提升了1.11个百分点,比基于Rescaled Hinge损失函数的鲁棒支持向量机（RSVM-RHHQ）提升了0.74个百分点;在数据集有异常值的情况下,该方法的正确率比MBSVM提升了2.10个百分点,比RSVM-RHHQ提升了1.47个百分点。实验结果证明了所提方法在解决有异常值的多分类问题上的鲁棒性。     

基于直推式支持向量机的图像分类算法

直推式支持向量机(TSVM)是在利用有标签样本的同时，考虑无标签样本对分类器的影响，并且结合支持向量机算法，实现一种高效的分类算法。它在包含少量有标签样本的训练集和大量无标签样本的测试集上，具有良好的效果。但是它有算法时间复杂度比较高，需要预先设置正负例比例等不足。通过对原有算法的改进，新算法在时间复杂度上明显下降，同时算法效果没有明显的影响。     

基于支持向量机的纸张缺陷图像分类识别

根据支持向量机（SVM）在小样本、高维模式分类中具有的优良分类性能,提出将支持向量机应用于实际的纸张缺陷分类。针对三种现场易出现的缺陷,通过对缺陷图像进行预处理、特征选择,再利用SVM进行分类,利用交叉验证进行参数和模型选取,取得了较好的分类效果,为纸张缺陷的分类指出一种可行的方法。     

基于超像素快速模糊C均值聚类与支持向量机的柑橘病虫害区域分割

针对目前柑橘病虫害图像数据集较少,病虫害目标复杂、散漫,难以自动定位分割的问题,提出了一种基于超像素快速模糊C均值聚类(SFFCM)与支持向量机(SVM)的农业柑橘病虫害区域分割方法.该方法充分利用了SFFCM快速、鲁棒的优点,且融合了空间信息的特点,同时避免了传统SVM在图像分割上需要人工选择样本的缺点.首先,利用改...     

基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别

基于轮胎花纹分类识别在交通与刑事部门的重要作用,提出了一种新的基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别方法。分别采用非下采样Contourlet变换和灰度共生矩阵方法提取轮胎花纹特征;组合两种方法所提取的特征作为图像特征,并从中提取5个有效特征作为最终识别特征;运用提取的5个特征和多级支持向量机分类器完成轮胎花纹的分类识别。新的特征提取方法所得轮胎花纹特征分离度高,用决策树SVM分类器预测分类效果理想,对轮胎花纹的正确分类识别有着重要意义。     

基于K型支持向量机的遥感图像分类新算法

为了提高遥感图像的分类精度和识别速度,提出了一种基于K型支持向量机（SVM）的遥感图像分类新算法,该算法将灰度共生矩阵提取的纹理特征与光谱特征相结合进行分类。对两组Landsat ETM+数据进行分类仿真实验,结果表明,在多光谱遥感图像的分类中,新算法提高了分类效率、分类精度和泛化能力,K型SVM是一种优于径向基函数SVM的分类器。