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相似文献
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1.
为改善传统模糊C均值(FCM)算 法对噪声干扰下图像的分割效果,提出了一种基于核空间邻域信息和自适应非局部均值相结 合的图像鲁棒分割算法。首先,利用传统FCM聚类算法进行初始聚类分割,将 所得聚类中心作为改进算法的初始聚类中心; 其次通过自适应非局部均值算法对图像进行平滑处理,避免图像过度分割;然后对引入核空 间邻域信息的目标函数进行最优化求解, 获取聚类中心和隶属度的迭代表达式;最后对像素进行分类时,利用邻域像素隶属度对像素 进行进一步滤波处理。实验结果表明:本文的 改进算法与传统FCM聚类算法、核空间FCM(KFCM)算法、基于邻域信息的FCM(FCM S)算法和基 于邻域信息KFCM(KFCM-S)算法相比,改进算法对强噪声干扰下的图像具有较好 的鲁棒性,并且能够有效分割图像的目标信 息和背景信息。从几种算法进行聚类分割结果所对应的峰值信噪比(PSNR)也可以看出,本文 改进算法的PSNR更高。  相似文献   

2.
基于图上的随机游走过程,提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)图像图谱分割方法。首先根据SAR图像的统计性质,构造了适合于SAR图像的相似度度量函数;然后在正交谱分解和矩阵逼近理论的基础上,建立了SAR图像图谱分割方法中分类数目的确定准则。最后实现了基于谱聚类的SAR图像分割,并通过实验证明了所提方法的有效性和应用潜力。  相似文献   

3.
基于加权割的图像分割   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
提出了一个新的图分割模型——加权割模型,设计了一个基于加权割的图像分割算法(Image segment-ation Algorithm Based on Weighted Cut,简记为ISAWC).加权割模型的特点是:(1)整合了图像的局部和整体分割信息;(2)在加权意义下最小化加权割能同时达到类间最大相异性和类内最大一致性.本文证明可通过求解一个特征向量问题来优化加权割.模拟点集和实际图像上的实验验证了ISAWC的有效性.  相似文献   

4.
空间一致性约束谱聚类算法用于图像分割   总被引:4,自引:0,他引:4  
近来出现的谱聚类算法在模式识别和图像分割中得到了广泛应用.与传统的聚类算法相比,谱聚类算法能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解.本研究从谱聚类和权核K-均值的等价性出发,基于图像的空间一致特性,提出了一种基于空间约束特性的谱聚类算法.该算法通过对加权核K-均值的目标函数加上空间一致约束项,利用近似逼近将目标函数最小化与谱聚类算法等价起来.仿真实验表明,此算法在图像分割中取得了比原始谱聚类算法更好的分割效果.  相似文献   

5.
直推式多视图协同分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
多视角拍摄条件下获取到含有同一刚性或静态目标多幅图像后,快速准确地在所有图像中分割出该目标是一个尚未被关注的问题。该文首次给出这个问题的数学描述,并借助图模型的描述方法,推导了它与传统的基于图割分割问题之间的关系。在求解该问题时,该文提出了迭代式协同直推优化算法,算法思想是将优化目标函数拆分为图像空间和3维空间分割两个子优化问题,利用图割和谱聚类分割的方法迭代求解两个子优化问题,并在迭代过程中设计传播、过滤、投票处理引入两个空间标签一致性约束,算法收敛时同时得到图像空间和3维空间的分割结果。最后,使用实际图像序列实验得出算法的平均误判率为3.4%,比较讨论和改进思路一并给出。  相似文献   

6.
可能性C-均值聚类(PCM)算法比传统模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PCM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法。算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度。由实验结果可知,所提算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的准确性和鲁棒性。  相似文献   

7.
可能性C-均值(PCM)聚类算法提高了数据聚类的抗噪性能,但由于这种算法没有考虑数据的空间依赖特性,应用于合成孔径雷达(SAR)图像分割时,受SAR图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果.该文在PCM目标函数中引入空间相对位置信息和多尺度空间像素强度信息,这些空间信息取值由前次迭代优化的聚类结果确定,空间信息影响程度(影响因子)由免疫克隆算法(ICA)优化,实现了空间信息影响因子的自适应调整,优化了PCM聚类结果.实验将这种算法应用于人工合成图像和实际SAR图像的分割,结果表明该文所提出的算法对初始分割不敏感,具有强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割效果.  相似文献   

8.
为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊C均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMRF和GRM模型应用到该目标函数中,其中HMRF模型通过先验概率建立标号场邻域关系,而GRM模型则在中心像素标号与其邻域像素标号一致的基础上建立特征场邻域关系。利用提出的算法和其它经典算法分别对模拟图像、真实SAR图像以及纹理图像进行了分割实验,并对分割结果进行精度评价。实验结果表明,该文提出的算法具有更高的分割精度。  相似文献   

9.
基于成对约束的混合核函数KFCM图像分割算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前一些基于模糊核聚类的图像分割方法得到了大量研究,但难以有效地解决核方法中的参数合理选择问题,分割结果受到核参数人为主观选择的制约,不能达到分割的自适应性和良好性.通过提出一种基于成对约束的混合高斯核的方法来解决上述问题.将传统的高斯核函数改进为混合核函数,该混合核函数由多个不同核参数的高斯核函数组成,对于该混合核函数采用基于成对约束的类别信息算法求解其中的核参数和权重系数,进而采用该混合核函数对图像进行聚类分割.实验结果表明:该方法成功解决了模糊核聚类中核参数的选择问题,使得聚类更具有自适应性,而且由该混合核参数得到的图像分割结果更为鲁棒和准确.  相似文献   

10.
基于分水岭-谱聚类的SAR图像分割   总被引:7,自引:2,他引:5  
由于谱聚类是基于图论的、以相似性为基础的聚类方法,需要计算图像中每对像素点之间的相似性.当图像很大时,计算相似性矩阵和求解相应的特征值、特征向量是很困难和耗时的.为此,针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,提出了一个两阶段的图像分割方法,首先采用分水岭算法对图像进行过分割,然后再用改进的谱聚类算法进行聚类.新方法不仅可以减少噪声对分割结果的影响,很好地保持图像边缘,而且对时间要求较高的应用也具有一定的参考价值.为了验证新方法的有效性,将其用于SAR图像分割,取得了较优的分割结果.  相似文献   

11.
基于灰度直方图和谱聚类的文本图像二值化方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
在自动文本提取中,经定位获得的字符区域需二值化后方能有效识别,由于背景的复杂,常用的阈值化方法不能有效分割自然环境下的字符图像。该文提出了一种基于谱聚类的图像二值化方法,该方法利用规范化切痕(Normalized cut, Ncut)作为谱聚类测度,结合灰度直方图计算相似性矩阵,并通过实验确定最佳的直方图等级数,与通常基于像素级相似矩阵相比,算法的空间复杂度和计算复杂性都大为降低。实验结果表明,针对自然场景下的字符图像,该文方法的二值化结果优于常用的阈值分割结果。  相似文献   

12.
SAR图像的自动分割方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于存在相干斑噪声的影响,给SAR图像分割造成很大的困难,该文提出了一种SAR图像的自动分割方法。首先在特征提取阶段,通过计算小波能量提取纹理信息,用邻域统计量提取灰度信息,用保边缘平均灰度提取边缘信息,以确保边缘准确。然后提出一种改进的完会无监督的聚类算法进行图像分割,该算法可以自动确定分割的类型数目。由于该方法充分考虑了SAR图像的纹理、灰度和边缘信息,因而极大地提高了其最终分割性能。实验结果证明了该方法的有效性。  相似文献   

13.
In this paper, we assess three standard approaches to build irregular pyramid partitions for image retrieval in the bag-of-bags of words model that we recently proposed. These three approaches are: kernel \(k\)-means to optimize multilevel weighted graph cuts, normalized cuts and graph cuts, respectively. The bag-of-bags of words (BBoW) model is an approach based on irregular pyramid partitions over the image. An image is first represented as a connected graph of local features on a regular grid of pixels. Irregular partitions (subgraphs) of the image are further built by using graph partitioning methods. Each subgraph in the partition is then represented by its own signature. The BBoW model with the aid of graph extends the classical bag-of-words model, by embedding color homogeneity and limited spatial information through irregular partitions of an image. Compared with existing methods for image retrieval, such as spatial pyramid matching, the BBoW model does not assume that similar parts of a scene always appear at the same location in images of the same category. The extension of the proposed model to pyramid gives rise to a method we name irregular pyramid matching. The experiments on Caltech-101 benchmark demonstrate that applying kernel \(k\)-means to graph clustering process produces better retrieval results, as compared with other graph partitioning methods such as graph cuts and normalized cuts for BBoW. Moreover, this proposed method achieves comparable results and outperforms SPM in 19 object categories on the whole Caltech-101 dataset.  相似文献   

14.
基于非负矩阵分解的谱聚类集成SAR图像分割   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
邓晓政  焦李成  卢山 《电子学报》2011,39(12):2905-2909
 本文提出了一种新颖的基于非负矩阵分解的谱聚类集成SAR图像分割框架.首先,个体分割结果的产生采用基于Nystrom逼近的谱聚类方法,使用不同的尺度参数,得到具有差异性的个体分割结果;其次,使用非负矩阵分解的方法来合并这些个体分割结果,使用非负矩阵分解方法的优点在于其合乎人类大脑感知的直观体验,并具有明确的物理含义;最后,根据合并得到的像素点隶属度关系得到SAR图像分割结果.为了验证本文方法的有效性,对3幅纹理图像和4幅SAR图像进行分割实验,并对比K-means方法、基于Nystrom逼近的谱聚类方法、Meta-clustering方法,本文的方法无论是定性还是定量分析都是较好的,并具有一定的实用性.  相似文献   

15.
夏桂松  何楚  孙洪 《电子与信息学报》2006,28(12):2209-2213
在研究传统的基于参数的合成孔径雷达(SAR)图像统计模型基础上,为了精确估计高分辨率SAR图像的统计分布,该文提出了一种结合基于核函数的非参数估计和马尔可夫上下文的SAR图像分割算法。该算法首先采用基于核函数的非参数方法估计SAR图像的统计分布,然后将此统计量作为图像分割的似然函数,利用马尔可夫上下文约束进行SAR图像分割。该文通过软件仿真对新算法和基于参数的统计模型的算法的效果进行了比较。研究发现,基于核函数的非参数估计方法仅仅依赖实际数据,在无法准确获取分布函数解析式的情况下往往具有更好的效果。实验证明,基于核函数的非参数估计方法对高分辨率SAR图像中较为复杂的场景如城区的提取取得了更为满意的结果。  相似文献   

16.
To enhance the segmentation performance and robustness of kernel weighted fuzzy local information C-means (KWFLICM) clustering for image segmentation in the presence of high noise, an improved KWFLICM algorithm aggregating neighborhood membership information is proposed. This algorithm firstly constructs a linear weighted membership function by combining the membership degrees of current pixel and its neighborhood pixels. Then it is normalized to meet the constraint that the sum of membership degree of pixel belonging to different classes is 1. In the end, normalized membership is used to update the clustering centers of KWFLICM algorithm. Experimental results show that the proposed adaptive KWFLICM ( AKWFLICM) algorithm outperforms existing state of the art fuzzy clustering-related segmentation algorithms for image with high noise.  相似文献   

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