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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
In this article, a segmentation approach for cloud detection in Meteosat Second Generation (MSG) multispectral images is proposed. The proposed algorithm uses recursive segmentation that dynamically reduces the number of classes. This algorithm consists of two steps. First, an initial segmentation of the image is obtained using local fuzzy clustering. The clustering algorithm is formulated by modifying the similarity measure of the standard fuzzy c-means (FCM) algorithm. The new similarity function includes the spectral information as well as the homogeneity and spatial clustering information of each considered pixel. In the second step, a hierarchical region-merging process is used to reduce the number of image clusters. At each iteration, the segmentation algorithm proceeds with a new partition until the final result of the segmentation is obtained. The proposed method has been tested using synthetic and MSG images. It yields a compact and coherent segmentation map, with a satisfactory reproduction of the image contours. Moreover, the different types of clouds are well detected and separated with appropriate accuracy.  相似文献   

2.
目的 SAR图像中固有的相干斑噪声增加了图像分割的困难.为此,提出一种分布式SAR图像分割算法.方法 首先假设图像中同质区域内像素满足同一独立的Gamma分布,依此建立SAR图像模型;为了刻画SAR图像中像素的类属性,建立标号场的MRF(Markov Random Field)模型;在Bayesian理论框架下建立图像分割模型;在多主体系统(MAS)框架下,结合MRF模型和遗传算法(GA)模拟分割模型.MAS结构由分割主体和协调主体组成,其中分割主体利用最大期望值( EM)算法估计MRF模型参数,从而实现全局分割;协调主体利用GA实现全局最优.结果 为了验证提出方法的有效性,分别对模拟和RADARSAT-I/II SAR图像进行实验,并与EM和RJMCMC算法比较.本文算法的用户精度、产品精度、总精度及kappa系数均高于EM算法.定性和定量分析结果验证了本文算法的鲁棒性和有效性.结论 实验结果表明提出的分布式MAS框架下SAR图像分割方法,能够提高分割精度.该方法适用于中高分辨率单极化的SAR图像,且具有很好的抗噪性.  相似文献   

3.
图像分割是图像分析及图像理解的关键步骤。与其他图像分割算法相比,均值漂移(Mean Shift)算法具有原理简单、无需先验知识、可以处理灰度图像及复杂的自然彩色图像等优点。但该算法需要对图像中每个像素点进行迭代计算,因此分割所需要的时间较长。本文提出了一种快速Mean Shift图像分割算法(Fast mean shift,FMS),将少量像素点作为初始点进行迭代计算,而出现在高维球区域内的其他像素点根据其到已有类中心的距离进行归类,从而减少Mean Shift算法的迭代次数,缩短分割时间。实验结果表明,本文提出的快速Mean Shift图像分割算法可以获得良好的分割结果且具有较高的分割效率。  相似文献   

4.
In this article, a brief review on texture segmentation is presented, before a novel automatic texture segmentation algorithm is developed. The algorithm is based on a modified discrete wavelet frames and the mean shift algorithm. The proposed technique is tested on a range of textured images including composite texture images, synthetic texture images, real scene images as well as our main source of images, the museum images of various kinds. An extension to the automatic texture segmentation, a texture identifier is also introduced for integration into a retrieval system, providing an excellent approach to content-based image retrieval using texture features.  相似文献   

5.
一种基于规则的脑组织磁共振图像分割新方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
本文将小波算法、分水岭算法及基于区域的模糊C均值算法相结合,提出了一种基于规则的二次分割方法实现对脑组织磁共振图像的分割。首先,采用一种基于小波的滤波嚣去除图像中的噪声;然后采用分水岭算法实现对图像的初始分割。为克服分水岭算法的过度分割问题,本文提出了基于区域的模糊C均值(RFCM)聚类算法实现对过度分割区域的合并。尽管分水岭算法存在过度分割现象,仍有一些区域分割得并不完全,尤其是在脑脊液与灰质,或灰质与白质的过渡区域。为此,本文提出一种局部区域连续性与全局信息相结合的基于规则的多阈值分割方法,对分水岭算法初始分割不完全的区域再次分割。通过对大量模拟数据和真实数据分割的实验证明了此方法的准确性和可靠性。  相似文献   

6.
逐次超松弛迭代方法被广泛应用于油藏数值模拟中压力方程的求解.其并行实现是提高模拟速度的重要途径.传统并行方案大都只是在一次迭代内进行数据划分,而没有进一步将数据划分与迭代空间划分相结合,故针对SOR算法和SMP(symmetric multi-processors)系统的特点,以OpenMP为并行化实现工具,提出了基于SMP的并行逐次超松弛迭代方法(parallelSOR).方法通过改变不同迭代步内数据点的更新次序,使不同区域内的数据点可以并行执行多次迭代.总结出针对三维油藏区域在数据空间划分和迭代空间合并上相对较优的策略,分析了迭代过程中网格块的生长形状.与传统的并行策略相比,该方法具有可减小同步开销、改进数据局部性、cache命中率高等优点.实验结果表明,该方法具有较高的加速比和效率.  相似文献   

7.
The K-means Iterative Fisher (KIF) algorithm is a robust, unsupervised clustering algorithm applied here to the problem of image texture segmentation. The KIF algorithm involves two steps. First, K-means is applied. Second, the K-means class assignments are used to estimate parameters required for a Fisher linear discriminant (FLD). The FLD is applied iteratively to improve the solution. This combined K-means and iterative FLD is referred to as the KIF algorithm. Two KIF implementations are presented: a mixture resolving approach is extended to an unsupervised binary hierarchical approach. The same binary hierarchical KIF algorithm is used to properly segment images even though the number of classes, the class spatial boundaries, and the number of samples per class vary. The binary hierarchical KIF algorithm is fully unsupervised, requires no a priori knowledge of the number of classes, is a non-parametric solution, and is computationally efficient compared to other methods used for clustering in image texture segmentation solutions. This unsupervised methodology is demonstrated to be an improvement over other published texture segmentation results using a wide variety of test imagery. Gabor filters and co-occurrence probabilities are used as texture features.  相似文献   

8.
基于小波包特征的纹理影像分割   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
利用小波包变换来检测纹理图象上的灰度变化,以得到多分辨率、多方向性的微观统计特征图象,在此基础上用Envelop算法提取基于边缘信息的纹理特征,为了克服纹理特征之间的相关性,采用了子空间分类器对纹理特征图象进行分类,取得了较好的分割效果。  相似文献   

9.
基于最大互信息量的图像自动优化分割   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
由于传统的阈值分割算法只考虑到图像的灰度信息,而忽略了灰度的空间分布以及分割后图像与原图像之间的关系,因而分割效果不好。为了提高分割效果,从分割图像与原图像的内在联系出发,提出了一种新的基于K均值算法与互信息量(mutual information,MI)技术相结合的分割算法。新算法首先利用K均值算法确定全局阈值作为初值;然后以互信息量为目标函数,在小范围内计算分割图像与原图像的互信息量,互信息量达到最大时的阈值即为最优值。这是将图像配准方法用于分割的一种创新性尝试。通过对大量医学图像以及汽车牌照图像进行的实验结果表明,该新算法所得到的目标图像的边界特征保持完好,不仅虚假目标信息大大降低,而且图像边界细腻、连续,且定位性能好。  相似文献   

10.
在电力设备状态监测中,红外测温图像故障区域的分割是今后故障诊断智能化发展的关键环节。为了实现图像自动化处理,提高故障区域的分割精度,提出一种改进SLIC算法的故障区域分割方法。采用导向滤波器对红外测温图像进行预处理;在SLIC超像素迭代过程中增加亮度相似性限制条件,并将生成的超像素以种子点的色彩值匹配颜色;通过自动设置色调阈值,实现对电力设备故障区域的分割和标记。实验结果表明,改进的算法与原始SLIC算法相比,边缘召回率提高了4.10%,对故障区域的分割更具优势。  相似文献   

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