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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
区域图像检索(RBIR)是基于内容图像检索(CBIR)的一个分支,它以图像分割为基础,通过图像局部视觉特征的相似性进行图像检索。由于准确的图像分割技术尚不成熟,区域图像检索性能容易受到冗余分割和错误分割的影响。为了降低RBIR中图像分割的影响,提出了一种基于前景和背景划分的区域图像检索方法。该方法通过规则分块、图像分类和有效区域定位来得到图像分割区域,然后应用中心对象提取算法(COEA)获得图像主体对象,最后提取颜色和纹理特征进行相似度匹配。实现了一个基于上述方法的RBIR系统ObFind,实验结果表明该方法不仅具有与SIMPLIcity相当的检索性能,而且计算复杂度更低。  相似文献   

2.
图像分割在多媒体,图像处理,计算机视觉领域扮演着重要角色。提出了基于图像分割熵的二区域图像分割方法。 首先,根据熵的特性:单个随机变量所对应的熵越大,所包含的信息量越大,图像是单一区域时,所含的信息量(熵)较小,引入图像分割熵(ISE)测度,用于度量两区域图像分割准确程度,将两区域图像分割问题转化成ISE最小值问题。然后,采用迭代图切(graph cut)算法给出ISE最小值问题的近似解,实现二区域图像分割。实验结果表明,基于图像分割熵的二区域图像分割方法是可行有效的。  相似文献   

3.
卫星图像数据量大、特征信息丰富、背景复杂、拍摄过程中易受干扰,用一般的基于参数统计的图像分割方法难以实现准确的分割;将自组织映射算法(SOM算法)和具有爬山过程的遗传算法(HGA算法)结合在一起,建立了一种基于混合智能算法的图像分割方法,用于卫星图像的分割;此方法通过SOM算法进行颜色特征提取,再通过HGA算法进行颜色特征聚类,实现对卫星图像的分割;实验结果表明基于混合智能算法的图像分割技术分割效果的准确率达到了91%,可以较好地分割卫星图像,具有较高的分割准确性。  相似文献   

4.
火焰图像分割质量对基于数字成像的燃烧监测十分重要。受炉膛背景及燃烧工况的影响,难以同时满足火焰图像分割速度和准确度(即火焰图像分割结果与真实火焰接近程度)的需求。提出一种基于多尺度颜色特征和小波纹理特征(MCWT)的无监督火焰图像分割方法,用于提高火焰图像分割的质量和速度。结合火焰图像颜色特征及小波纹理特征构建特征矩阵,对特征矩阵进行压缩并初步检测压缩尺度火焰区域。根据压缩尺度火焰边缘确定原始尺度火焰边缘区域并构建火焰边缘区域特征矩阵,进一步分割得到准确火焰图像分割结果。采用该方法对某工业煤燃烧实验炉内不同燃烧工况下的火焰图像进行分割,并与传统分割方法对比。实验结果表明与其他传统分割方法相比,提出方法能够更准确且快速地实现不同燃烧工况下火焰图像的分割,并且其对于含有高斯噪声和椒盐噪声的火焰图像都具有更好的分割效果。  相似文献   

5.
基于图论的图像分割算法是当前图像分割领域研究的热点,其中归一化分割(Ncut)是一种典型的图论分割算法。但Ncut分割的速度慢,分割结果容易受图像的噪声和虚假边缘的影响,难以应用到实际。为此,提出一种基于图论的等周(Isoperimetric)改进分割算法。该算法使用解线性方程的方法代替解特征向量的方法、用4-邻接的方法代替全连接,避免了复杂的空间滤波。该算法运用到岩心图像分割中,提高了分割的效率,取得了较好的分割效果。  相似文献   

6.
为了提高现有胰腺图像分割方法性能,提出一种超像素和U型全卷积网络(U-NET)结合的胰腺图像分割方法.首先,提出一种胰腺CT图像的超像素分割方法;然后,依据分割结果对图像进行映射降维得到腹部视觉概要图像,再将其与超像素位置信息作为U型全卷积网络的输入;最后,得到分割好的胰腺器官.在NIH胰腺公开数据集上的实验结果表明,文中方法将戴斯相似系数(DSC)提高到87.9%,高于目前已有的胰腺图像分割方法.并且其运算速度高于U-NET.  相似文献   

7.
基于并行点火PCNN模型的图像分割新方法   总被引:11,自引:1,他引:10  
彭真明  蒋彪  肖峻  孟凡斌 《自动化学报》2008,34(9):1169-1173
提出一种并行点火脉冲耦合神经网络(Parallelized firing pulse coupled neural networks, PFPCNN)模型的图像分割方法. 首先用改进的Unit-linking PCNN (ULPCNN)模型对图像进行增强, 便于后续的图像分割. 然后采用PFPCNN新模型对增强后的图像进行分割, 最后用最大香农熵方法判定最佳分割结果. 各种复杂场景下的仿真实验及定量评价表明, 本文提出的图像分割方法, 其效果明显优于常规的PCNN分割方法.  相似文献   

8.
图像分割经典模糊C均值(FCM)算法需要较长的运行时间。为了提高图像的分割处理精度,利用超像素方法建立了FCM聚类快速分割图像算法。通过分水岭分割算法对其进行优化处理获得快速FCM(FFCM)算法,并进行了详细的试验分析。研究结果表明:相比较多尺度分水岭超像素(MGR-WT)、稳健边缘超像素(RE-SH)方法,FFCM表现出了更优的性能。设置噪声后,FFCM算法发生了分割效果下降的现象。对于高斯与椒盐噪声,采用FFCM算法表现出了优异的概率指数(PRI)、信息误差(VOI)和全局一致性误差(GCE)性能指标,具有更稳定的分割性能。该研究对提高图像分割效果具有很好的实际应用价值。  相似文献   

9.
基于改进粒子群算法的图像闭值分割方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对图像提取问题,最优阈值选取是否合理对图像分割效果至关重要。在处理不同种类图像区域时,粒子群算法(PSO)由于早熟现象难以准确计算最优分割阈值,因此导致图像分割准确率低。为了提高图像分割准确率且准确地提取出图像目标,提出一种基于混沌粒子群算法(CPSO)的图像阈值分割方法。受益于混沌运行的遍历性、对初始条件的敏感性等优点,CPSO很好地解决了PSO的粒子群过早聚集和陷入局部最优等难题,加快了全局搜索最优解的能力。采用具体图像对CPSO算法图像分割性能进行仿真实验,结果表明,相比于其它图像分割算法,CPSO不仅加快了运算速度,提高了图像分割效率,而且提高了图像分割准确率,非常适合于图像实时分割处理。  相似文献   

10.
OTSU法(最大类间方差法)被认为是图像分割中阈值自动选取的最优方法之一,针对自主开发的视觉导航区域交通智能车辆(CyberCar)的导航路径在强光照条件下不能直接应用此方法取得准确分割效果的问题,提出了一种基于区域的罗伯特梯度算子的图像分割方法。分割实验表明,与OTSU法分割效果相比,采用的图像分割方法能够准确地对强光照条件下的导航路径图像进行分割,并具有更好的实时性。  相似文献   

11.
图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。  相似文献   

12.
图像分割是数字图象处理中的一个重要问题;基于阈值选取方法的半导体器件的图象分割,具有较高的运算效率;文中针对常见阈值选取方法的具体使用情况进行了比较研究,并提出了具体算法实现,最后提出最佳的处理算法;实验结果表明该算法能够有效提高图象分割的质量,从而提高了半导体器件检测的正确率和自动化程度。  相似文献   

13.
图像分割是图像处理中的主要问题,而医学图像领域是图像分割的一个重要的应用领域,医学图像具有复杂性,因而医学图像分割一直是图像处理中的一个研究热点和难点,对于一般的图像分割方法很难得到满意的结果.首先介绍了流域算法的基本思想、基本步骤以及流域变换过程中所存在的过度分割问题,然后利用区域中的面积信息和平均灰度信息、结合交互式流域变换,用户有效地选择感兴趣区域分割医学图像,实验结果表明采用该方法分割区域个数明显减少,能有效地解决流域变换中的过度分割问题.  相似文献   

14.
基于支持向量机的多光谱显微细胞图像分割   总被引:3,自引:1,他引:3  
文章根据多光谱图像数据维数高的特点,以像素各个波段的灰度值为特征,采用支持向量机(SVM)方法为核心来分割多光谱显微细胞图像。为提高计算速度,在亮度和色度分量上利用阈值分割法进行预处理;同时,对SVM分割后的图像,采用基于区域灰度差的生长准则进行后处理,获得了更好的分割效果。最后把支持向量机(SVM)方法与径向基神经网络(RBFNN)方法进行比较,实验结果表明,SVM分割效果优于RBFNN,是一种精度高、速度快的多光谱显微细胞图像分割方法。  相似文献   

15.
PCB检测中图像分割技术研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
光学检测是进行印刷电路板(PCB)装配质量检验的重要手段,应用图像分割技术可以提取PCB中的目标物以进行检测。针对PCB图像分割,提出一种基于改进量子遗传算法的图像分割方法。该方法将基于阈值的图像分割方法转化为阈值优化问题,通过改进量子遗传算法的计算实现最优图像分割阈值的求取。仿真结果验证了该方法的可行性。  相似文献   

16.
基于色彩学习的彩色图象分割方法   总被引:18,自引:0,他引:18  
图象分割是实现计算机图象识别与理解的基础,而彩色是进行图象分割的一个重要手段。本文给出了一种基色彩学习的彩色图象分割算法。  相似文献   

17.
图像分割是计算机视觉领域的传统问题,也是图像分析和模式识别的关键组成部分。提出了一种不依赖于图像分割数参数的图像自动分割算法。基于超像素间的测地距离,根据其定义的局部密度和偏移量,结合K-S假设检验来分析图像最佳分割数,并给出了图像自动分割算法。大量图像分割的实验结果表明:该方法可以准确地对图像进行自动分割,达到了较好的分割效果,相比其它方法,速度更快。  相似文献   

18.
至今提出的分割算法有上千种,而新的算法还在不断被提出。从图像分割实际应用的角度,或者从图像分割中使用的特定的理论工具的角度,可以对图像分割进行分类。Otsu算法、基于聚类的图像分割方法、运动分割、基于图论的图像分割方法和基于活动轮廓的图像分割方法是图像分割的主要研究领域,自然计算算法已成为图像分割新的研究热点。  相似文献   

19.
图像分割是医学图像处理、分析、研究的基础。由于人的视觉特性和数字图像本身所具有的模糊性,使得图像分割问题是典型的结构不良问题。而模糊集合论具有描述不良问题的能力,模糊集理论应用于图像分割是针对图像模糊性非常有效的方法。对近年来基于模糊集理论的医学图像分割技术的应用和发展进行了综述和讨论,展望了基于模糊集理论的医学图像分割技术的前景和面临的挑战。  相似文献   

20.
图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的重要技术。为实现高质量的数字图像分割,提出了一种结合图像灰度均衡和改进遗传算法的数字图像阈值分割方法。创新点在于一方面采用结合了最大类间方差法的改进遗传算法,并对遗传算法性能加以改进;另一方面,对图像进行了灰度均衡的图像前处理,使得算法具有更广泛的适应性。实验显示,方法克服了常见的图像阈值分割方法在处理灰度图像时出现的图像细节难以保留的问题,能够稳定地获得图像的最优阈值,实现保留图像细节的分割效果。  相似文献   

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