基于双重超像素集的快速路径相似度图像分割算法

为克服基于路径相似度计算时间复杂度高以及基于单一过分割区域集的聚类方法 容易导致误合并的缺陷, 提出一种结合均值漂移和路径相似度的谱聚类算法. 该算法使用超像 素构建基于路径相似度的模型来实现加速. 首先, 利用均值漂移算法对图像进行两次预分割(不同参数), 将这些过分割区域视为两组超像素集合, 构建基于双重过分割区域集的加权图; 之后, 使用各超像素的色彩均值和超像素间存在的交叉像素计算初始相似度, 再利用路径相似度模型得 到基于路径的相似度; 最后, 采用Multiway Ncut算法进行聚类. 通过算法自身参数和图结构实验, 测试算法的鲁棒性和稳定性; 通过多幅彩 色图片的分割实验, 表明本文的方法在准确性和时效性方面都具有很好的性能.     

基于高斯超像素的快速Graph Cuts图像分割方法

提出了一种交互式的快速图像分割方法.该方法通过使用高斯超像素来构建Graph cuts模型以实现加速.首先,利用融合了边缘置信度的快速均值漂移算法,将原始图像高效地预分割为多个具有准确边界的同质区域,并将这些区域描述为超像素,用于构建精简的加权图.然后,使用区域的彩色高斯统计对超像素进行特征描述,并在信息论空间中对高斯...     

基于图像颜色纹理的均值漂移分割算法

针对传统均值漂移算法对图像纹理特征不敏感的不足,利用图像纹理特征的独特性,提出了一种基于颜色纹理的均值漂移分割算法.结合欧式距离和高斯函数计算当前像素点与其周围像素点的颜色相似度,再使用Gabor变换提取图像不同方向、尺度上的纹理特征,结合颜色的相似度,对该像素点均值漂移的过程加权.该算法充分考虑了图像纹理的周期性、尺度性以及图像颜色的关联性.实验结果表明,算法对色彩信息不明显的纹理图像有良好的分割效果,也会提高彩色图像分割结果的准确性.分割算法用于大型水上桥梁识别,能够提高桥梁识别率.     

基于小波变换和KFCM的彩色图像分割

提出一种将小波变换和核模糊C均值聚类算法相结合的快速彩色图像分割算法。利用小波变换的多分辨率特性,在分辨率最大尺度上的LL子带进行均值漂移聚类,快速获得初始粗分割结果,在其基础上进行模糊核聚类分割,将上一层的结果用于下一层的初始化,重复至最低分辨率后用最小分类器对原始图像进行最终分割。实验结果证明,该算法分割速度快,对自然彩色图像的分割结果优于模糊C均值算法和均值漂移算法。     

基于SLIC的改进GrabCut彩色图像快速分割

GrabCut算法用户交互量少且分割精度高,但它迭代使用GraphCuts的求解模式使得在处理高分辨率图像时,耗时巨大。提出了一种快速GrabCut算法,在高斯混合模型参数估计过程中,通过SLIC算法构建精简的GraphCuts模型以实现加速。通过SLIC算法将原始图像快速地预分割成具有确定边界且区域内相似度高的超像素图,并以此构建精简的网络图。以块内的RGB均值描述超像素特征进行高斯混合模型参数估计。为了提高分割精度,使用得到的GMM参数对原始图像进行分割。实验结果证明了该算法在时效和精度上都有很好的性能。     

一种基于超像素和改进U-net的多模态脑部肿瘤图像分割方法

针对多模态脑部肿瘤图像分割难度较大和对脑部肿瘤边缘区域的分割不足等问题,本文将多模态脑部肿瘤图像分割任务分成两部分解决.第一部分是对脑部肿瘤轮廓区域的分割,先用超像素分割算法对图像进行预处理简化图像的表示形式,再提取每个超像素区域的灰度直方图,通过皮尔逊相关系数计算每个超像素区域的相似度,最后用均值漂移算法对剩余的直方...     

基于改进的相似度度量的谱聚类图像分割方法

针对传统谱聚类图像分割方法存在分割准确度不够高的缺点,提出一种基于改进的相似度度量的谱聚类图像分割方法。该方法首先使用超像素分割算法将图像预分割为一定数目的超像素集合,并构建以超像素为节点的图;然后融合超像素的协方差描述子、颜色信息、纹理信息、梯度信息以及边缘信息作为超像素的特征来度量超像素间的相似性,进而得到超像素的相似度矩阵;最后使用NJW算法对超像素图进行分割。大量的实验结果验证表明,改进的分割方法在分割精度上优于目前存在的无监督分割方法,并且在交互式分割的模式下,该方法可以准确分割出用户指定的目标。     

融合区域合并和Graph Cuts的彩色图像分割方法

针对使用Graph Cuts方法对图像进行分割极大影响分割精度这一问题,提出了一种新的融合区域分级合并和Graph Cuts的彩色图像分割算法。该算法首先使用均值漂移算法对图像进行初始分割,将原图像分割为具有较好边界的同质区域;然后,通过计算区域相似度对区域进行分级合并,之后构建精简的加权图,并使用Graph Cuts进行分割。多幅彩色图像的分割实验结果证明,所提算法具有较好的分割效果。     

基于多代表点近邻传播的大数据图像分割算法

基于多代表点近邻传播聚类算法,提出一种有效的大数据图像的快速分割算法。 该算法首先运用均值漂移算法将彩色图像分割成很多小的同质区域,然后计算每个区域中所有 像素的颜色向量平均值,并用区域数目代替原图像像素点数目,选用区域间的距离作为相似度 的测度指标,最后应用多代表点近邻传播聚类算法在区域相似度矩阵上进行二次聚类,得到最 终的图像分割结果。实验结果证明,提出的算法在大数据图像的分割中取得了较为满意的分割 效果,且分割效率较高。     

基于均值漂移和小波变换的彩色图像分割方法

提出一种新的彩色图像分割算法,该算法利用均值漂移算法进行初始分割,利用其分割结果确定模糊C均值聚类(FCM)算法的初始聚类中心和聚类数目,以提高FCM算法的收敛速度;利用小波变换的多分辨率特性,实现图像由粗到细的图像分割。     

Segmentation fusion based on neighboring information for MR brain images

In this paper, we study on how to boost image segmentation algorithms. First of all, a novel fusion scheme is proposed to combine different segmentations with mutual information to reduce misclassified pixels and obtain an accurate segmentation. As the class label of each pixel depends on the pixel’s gray level and neighbors’ labels, the fusion scheme takes both spatial and intensity information of pixels into account. Then, a detail thresholding segmentation case is designed using the proposed fusion scheme. In the case, the local Laplacian filter is used to get the smoothed version of original image. To accelerate segmentation, a discrete curve evolution based Otsu method is employed to segment the original image and its smoothed version to get two different segmentation maps. The fusion scheme is used to fuse the two maps to get the final segmentation result. Experiments on medical MR-T2 brain images are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed segmentation fusion method. The experimental results indicate that the proposed algorithm can improve segmentation accuracy and it is superior to other multilevel thresholding methods.     

基于空间相关性的图像分割算法研究

提出一种充分利用图像的空间相关性来达到高效快速地进行图像分割的新方法。利用均值漂移算法对图像进行分割形成过度分割的区域,并使这些区域保持理想的边缘和空间相关部分,用图结构表示的区域相邻图来代替分割的区域。和K-均值算法的思想一样,迭代循环置信传播算法以其具有收敛速度快的特点被用于最小化开销函数、整合过度分割的区域和获得最终的分割结果。基于分割区域而不是图像像素的图像聚类分割方法可降低噪声敏感性,同时提高图像分割质量。与FCM和MRF算法相比较,该算法在复杂场景图像中显示了更好的分割性能。     

基于覆盖分割和活动轮廓模型的图像边缘提取算法

针对传统算法对边界模糊的图像分割效果不理想,分割结果多毛刺的问题,提出了一种由粗到细的图像边缘提取方法,主要由像素覆盖分割方法和Chan-Vese模型组成。将改进的覆盖分割方法和活动轮廓模型相结合,首先使用原始覆盖分割算法对图像进行分割,利用多方向模糊形态学边缘检测算法提取不同物体之间的边界;然后采用改进的像素覆盖分割方法给边界像素重新分配覆盖值;最后,运用活动轮廓算法进行细化的图像边界提取;分别进行了分割结果的定性比较,抗噪性测试以及提取的边缘对比实验。实验结果表明,该方法对具有模糊边界的图像,提取边缘结果优于其他可比文献中提出的方法。     

结合卷积神经网络和超像素聚类的细胞图像分割方法

针对细胞图像尺寸大、细胞形状各异,导致从图像中分割出精准的细胞十分困难的问题,以卷积神经网络为基础,结合染色校正方法和简单线性迭代的超像素聚类算法,提出了一种新的结构来进行细胞图像分割。首先,利用染色校正方法对细胞图像进行预处理,提高图像的颜色对比度;然后利用卷积神经网络获得初步分割结果;最后再将简单线性迭代聚类获得的超像素边界信息反馈到初分割图像上进行改进提升。提出的算法可以有效地减少图像局部信息的冗余,更准确地获得目标区域的边界位置。实验表明,本文提出的算法细胞分割准确率达到了92.72%,与经典卷积神经网络、阈值分割等其他细胞分割算法相比,具有更好的分割效果。     

一种改进的基于图论的图像分割方法

由于传统基于图论的图像分割方法是基于像素级别的,随着像素的增多,其应用也受到了限制,因此,提出一种改进的图像分割方法。该图像分割方法利用Dijkstra算法,将图像的像素点聚集形成超像素;应用Kruskal算法,得到最小生成树,确定并删除最小生成树的不一致边,完成图像分割。实验结果表明,改进方法分割的区域内部特征具有较好的均匀性和一致性。     

模糊相关图割的非监督层次化彩色图像分割

目的 基于阈值的分割方法能根据像素的信息将图像划分为同类的区域,其中常用的最大模糊相关分割方法,因能利用模糊相关度量划分的适当性,得到较好的分割结果,而广受关注。然而该算法存在划分数需预先确定,阈值的分割结果存在孤立噪声,无法对彩色图像实施分割的问题。为此,提出基于模糊相关图割的非监督层次化分割策略来解决该问题。方法 算法首先将图像划分为若干超像素,以提高层次化图像分割的效率;随后将快速模糊相关算法与图割结合,构成模糊相关图割2-划分算子,在确保分割效率的基础上,解决单一阈值分割存在孤立噪声的问题;最后设计了自顶向下层次化分割策略,利用构建的2-划分算子选择合适的区域及通道,迭代地对超像素实施层次化分割,直到算法收敛,划分数自动确定。结果 对Berkeley分割数据库上300幅图像进行了测试,结果表明算法能有效分割彩色图像,分割精度优于Ncut、JSEG方法,运行时间较这两种方法也提高了近20%。结论 本文算法为最大模糊相关算法在非监督彩色图像分割领域的应用提供指导依据,能用于目标检测和识别领域。     

基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类图像分割

快速广义模糊C均值聚类(FGFCM)在对高噪声图像进行聚类分割时,噪声容易导致聚类中心发生偏移,影响图像分割结果.为此,文中提出基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类算法,用于图像分割.首先根据非局部像素的噪声概率自适应确定参数平衡因子,更准确地反映图像包含的空间结构信息.然后利用该平衡因子有效结合FGFCM中的线性加权和滤波图像与原始图像的中值滤波图像,由于得到的自适应滤波图像根据图像中像素为噪声的概率自适应确定滤波程度,因此可以提高算法对噪声的动态抑制能力.实验表明,相比模糊C均值聚类和FGFCM,文中算法在对噪声含量较高的图像进行聚类分割时,可以得到更准确的结果.