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图像分割是图像处理的一个重要领域,本文尝试从一个新的角度来理解与研究图像分割的方法,提出将多种分割方法加以综合集成的思路。它包含了三个方面的内容:将图像作合理区域划分;区域分割算法的优选;区域间分割结果的平滑过渡。 相似文献
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强轲楠 《计算机光盘软件与应用》2012,(14):105-106
针对传统的基于图论的图像分割方法分割效果不理想的问题,提出一种新的基于图论使用蚁群算法分割图像的算法。该算法基于图论,考虑了图像的灰度信息,采用蚁群算法的基本原理分割图像,使得分割出目标更为准确。 相似文献
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图像分割的商空间粒度原理 总被引:9,自引:1,他引:8
从商空间粒度理论角度分析图像分割概念,研究已有的图像分割方法,提出图像分割的商空间粒度原理.用商空间的三元组(X,f,Г)-([X],[f],[Г])来描述图像分割过程,阐述基于商空间粒度计算理论的图像分割原理及基于粒度分层、合成及其综合技术下图像分割的方法,并提出了基于粒度合成原理的复杂纹理图像的分割算法.该算法通过分别提取多纹理图像中纹理区域的方向性及粗细度特征,形成图像的不同粒度,然后根据粒度合成原则,对所形成的粒度进行合成,从而实现对纹理图像的分割,实验表明该算法对复杂纹理图像分割是有效的. 相似文献
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基于梯度算子的蚁群图像分割算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于梯度算子的改进蚁群图像分割算法,解决了用传统分割方法很难将目标与背景灰度值相似图像分割的难题.该算法基于经典的梯度算子图像分割,从聚类的角度出发,综合像素的灰度、梯度特征进行特征分割.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法,通过设置不同的蚁群、聚类中心、启发式引导函数和信息激素来解决蚁群算法循环次数多,计算量大的模糊聚类问题.实验证明,该改进蚁群算法可以快速准确的分割出背景和目标灰度值极其相似图片的目标图像,是一种有效的图像分割方法. 相似文献
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朱强 《计算机工程与应用》2013,49(23):127-131
为了提高图像分割的准确度,尽可能降低分割边缘噪声对图像分割的影响,提出了一种基于降雪模型的图像分割方法。对降雪模型及积雪表面效应做了详细分析,得出降雪模型运用于图像分割具有较强的适应性;接着在传统的随机游走图像分割算法中加入了自适应降雪模型的特性,生成新的算法;运用虚拟图像和真实图像进行算法性能实例仿真,结果表明,该算法的图像分割性能优于常见的NCut和传统随机游走图像分割算法,具有一定的研究价值。 相似文献
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研究将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法.新方法基于最佳熵阈值分割技术,用粒子群优化算法自适应选取分割阈值.仿真实验针对Lena图像分割问题,将遗传算法与粒子群优化算法分别独立运行,对得到的阈值以及均值、方差进行了比较,并将运行时间作为算法复杂度的评价指标.统计结果显示,论文算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显较短.仿真结果表明,基于粒子群优化的图像分割算法是可行的、有效的. 相似文献
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《计算机光盘软件与应用》2013,(2):65-66
使用极限学习机(ELM)的方法进行图像分割问题研究。针对传统图像分割方法中存在着结构设计复杂、所需时间较长、造成图像分割分辨率低,清晰度不高等问题,提出了一种基于极限学习机的图像分割算法。在确定了最优参数的基础上,建立了基于ELM的图像分割算法。最后仿真实验证明本文提出的算法能快速有效的分割图像,图像分割孤立点少,边缘明显,同时该算法大大的缩短了样本的训练时间。 相似文献
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基于谱聚类的多闭值图像分割方法 总被引:4,自引:4,他引:0
阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于图像像素级的权值矩阵描述图像像素的关系,因而算法需要的存储空间及实现的复杂性与其它基于图的图像分割方法相比大大减少。实验表明,该方法分割图像的时间少,且能够单阈值和多阈值分割图像,与现有的阈值分割方法相比,其具有更为优越的分割性能。 相似文献
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针对图像分割的性能分析问题,运用灰色聚类决策技术建立一种多层次的综合评估方法。该方法通过图像多个分割指标的特点,得到合适的白化函数,再通过白化函数和灰色聚类权值的分析计算,将收集到的分散信息生成灰色聚类矩阵,以此对图像分割性能进行分类;其评估结果的离散性高,便于区分不同分割算法的性能。应用实例表明,该方法很好地克服了以往评估方法的不灵敏性和奇异性,从而使评判更容易进行。 相似文献
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Esmat Rashedi Hossein Nezamabadi-pour 《Engineering Applications of Artificial Intelligence》2013,26(4):1322-1332
In this paper, a novel image segmentation algorithm based on the theory of gravity is presented, which is called as “stochastic feature based gravitational image segmentation algorithm (SGISA)”. The proposed SGISA uses color, texture, and spatial information to partition the image into homogenous and semi-compact segments. The proposed method benefits from the advantages of both clustering and region growing image segmentation techniques. The SGISA is equipped with a new operator called “escape” that is inspired by the concept of escape velocity in physics. Moreover, motivated by heuristic search algorithms, we incorporate a stochastic characteristic with the SGISA, which gives algorithm the ability to search the image for finding the fittest regions (pixels) that are suitable for merging. Several experiments on various standard images as well as Berkley standard image database are reported. Results are compared with a well-known clustering based segmentation method, C-means, a gravitational based clustering method (SGC), and the well-known mean-shift method. The results are reported using unsupervised criteria and pre-ground-truthed measures. The obtained results confirm the effectiveness of the proposed method in color image segmentation. 相似文献
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提出一种基于MSP-ROA边缘检测和区域合并的图像组合分割算法,算法中对边缘检测的结果做种子生长、标注和区域填充,并根据相似性准则对填充的初始分割结果进行相邻区域的合并处理,最终得到同质性和连通性都较好的图像分割结果。 相似文献
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目的 由于自然图像容易受到光照等因素的影响,其分割精度往往达不到人类视觉感知的需求,为此提出了一种新的结合格式塔完形规则的自然图像分割方法。方法 首先采用Ncut算法对原图像进行过分割得到若干个子区域,这些局部子区域能弱化光照、背景模糊等自然因素的影响;然后引入格式塔完形规则对区域进行度量,提出了基于区域的量化计算模型,进一步弱化了自然因素的影响,而且所得的区域率更加符合人的视觉感知;最后在区域率的基础上提出了新的合并算法,该算法简单且执行效率高,通过区域合并得到最终的分割结果。结果 30幅图像的定量和目视对比实验表明,本文算法不仅能够很好地将格式塔完形规则应用到图像分割上来,而且对比实验表明,本文算法在评价指数PRI、VOI、GCE上总体性能要优于其他算法,与人工标注的结果比较接近。结论 提出了一种结合格式塔完形规则的自然图像分割方法,该方法在过分割的基础上,采用格式塔完形规则对区域进行度量,有效降低了自然图像易受自然因素的影响,提高了分割精度。实验结果表明,本文提出的结合格式塔完形规则的图像分割算法高效性而准确,但不适合于尖细物体的自然图像的分割。 相似文献
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就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题,提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像,并利用位图切割重建梯度图像;对新梯度图像进行分水岭预分割;对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并,并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法,该算法引入位图切割,抑制噪声对分割结果的影响,在边缘模糊处分割准确,得到符合人类视觉的较小分割区域数目,同时在运行效率上提高。 相似文献
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SAR Sea Ice Image Segmentation Method based on Low Rank Sparse Representation and Improved MRF Model
Accurate segmentation of Synthetic Aperture Radar (SAR)images is the premise of interpreting the distribution information of sea ice.However the existing segmentation methodsare seriously interfered by speckle noise,which leads to high segmentation error and low reliability interpreting results.In this paper,a novel sea ice SAR image segmentation method based on low rank sparse representation is proposed,firstly sparse components are extracted from the source image by using robust principal component,and then bilateral filter is used to enhance the image details.Due to the MRF segmentation model based on fixed potential function cannot accurately reflect the relevance between the areas,MRF segmentation model based on interactive potential function is built to segment the sea ice image accurately.A series of Radarsat satellites data are tested to validate performance of the proposed method,the results show that compare with traditional segmentation algorithms,the proposed method algorithm can not only maintain the connectivity of the image better,but also has higher segmentation accuracy. 相似文献
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指纹分割是指纹图像预处理中的重要一步。对传统的指纹分割算法分析比较,并且在基于灰度方差的指纹分割算法的基础上,利用指纹图像区域脊线和谷线间隔均匀出现的纹理特征提出一种自适应指纹图像分割算法,避免了凭经验确定阈值的问题。实验结果表明,相比于基于灰度方差的指纹图像分割算法,该算法的分割效果更好,对噪声的抵抗能力更强,且对不同类型的指纹图像有较高的适应性。 相似文献