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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 343 毫秒

1.  基于图割的图像分割方法及其新进展  被引次数:8
   刘松涛  殷福亮《自动化学报》,2012年第38卷第6期
   鉴于图割的理论意义和实际应用价值,系统综述了基于图割的图像分割方法. 首先,深入分析了基于图割的图像分割方法的基本原理,主要从定性和定量角度剖析了图割与能量函数最小化之间的关系, 然后,概括了基于图割的图像分割方法的基本步骤,包括能量函数的设计、图的构造和最小割/最大流方法, 其次,系统梳理和评述了基于图割的图像分割方法的国内外研究现状,最后,指出了基于图割的图像分割方法的发展方向.    

2.  基于马尔可夫随机场的图像分割方法综述  被引次数:1
   徐胜军  韩九强  刘光辉《计算机应用研究》,2013年第30卷第9期
   系统地综述了基于MRF的图像分割方法。介绍了基于MRF模型的图像分割理论框架, 给出了当前MRF图像建模研究的热点问题。概括了基于MRF模型的图像分割算法, 包括图割算法、归一化割算法、置信度传播算法等, 指出了这些算法的发展方向。    

3.  图像分割的图论方法综述  
   王梅  李玉砲  全笑梅《计算机应用与软件》,2014年第9期
   图像分割是图像处理与计算机视觉领域的基本问题之一,其本身固有的不适定性是该领域研究的最大挑战。图像分割的图论方法充分利用图像的整体和局部特性,具有很大的灵活性,较高的计算效率及良好的分割特性,成为分割领域的一个新的研究热点。根据当前主要的几类基于图论的分割模型概括了图像分割图论方法的基本框架,包括图的映射和构造、分割准则及目标函数的设计及求解。系统综述了图像分割图论方法的每一类别的理论及研究进展。最后就图像分割图论方法中尚存的问题及未来的可能发展方向提出了见解。    

4.  图割综述  
   张少娟  邹建成《北方工业大学学报》,2010年第22卷第3期
   综述了图割的基本理论框架及利用图割解决问题时的主要流程和图割方法存在的难点问题.介绍了图割的发展状况及图割的应用领域,指出了其中的公开问题,并对图割未来的研究方向做出展望.    

5.  基于图割优化的Markov随机场图像分割方法综述  
   臧顺全《电视技术》,2013年第37卷第1期
   Markov随机场能有效地刻画图像像素间的关系,具有完善的理论基础,因而在图像分割等领域得到研究者的关注.图割作为一种基于图论的组合优化方法,已经较好地用在基于MRF的图像分割等计算机视觉方面.简要介绍了Markov随机场模型和图割优化方法,给出了基于图割优化的Markov随机场图像分割框架,分析了Markov随机场方法和图割优化在图像分割中的研究现状,并指出其将来的发展方向.    

6.  基于线段分割的图割立体匹配  
   段军  何明一  戴玉超《电视技术》,2012年第36卷第11期
   提出了一种基于线段分割的图割立体匹配方法。首先,把图像的扫描线分割成不相重叠的、彩色-空间一致的线段基元。然后,在能量最小化框架下利用图割优化算法实现立体匹配,采用图割方法得到全局最优解,本算法中优化的节点不是传统的像素,而是分割得到的线段单元。图割方法是在拟合能量最优化的情况下给每个线段单元分配对应的视差来实现立体匹配的。多组测试数据上的实验结果说明了本方法的有效性。    

7.  基于图割的矩形目标交互式分割方法  被引次数:1
   郎咸朋  朱枫《计算机应用研究》,2010年第27卷第11期
   为得到更加精确的图像分割结果,可以在基于图割的分割框架中引入形状先验指导分割。针对矩形目标提出了一种目标/背景交互式分割方法。分割能量用马尔可夫随机场最大后验概率描述,通过限制有向图中的流向引入形状先验,可以保证图割优化后的分割结果为矩形形状。对仿真图像与真实图像的实验结果证明了该算法的有效性。    

8.  图割方法综述  
   林强  董平  林嘉宇《微处理机》,2015年第1期
   介绍了近年来图像分割方法及图割的研究进展。首先将现有的多种类型图像分割方法归结为五类典型方法,并分析各自的特性;接着详细介绍图割的概念和图割的三种分割方法,每种方法的应用现状和特性;最后指出了图割的一些研究方向。    

9.  结合形状先验的图割目标分割方法  
   张微《电子设计工程》,2014年第15期
   为了减少图像目标分割过程中噪声、阴影、背景复杂等因素的影响,将形状先验引入图割图像分割框架中,提出一种结合形状先验的图割目标分割方法。该方法给出了形状先验的定义,并将其转化为势函数的形式加入到能量函数中,通过能量最小化过程得到最终分割结果。同时,图像对齐过程能够适应形状模版与待分割目标之间的仿射不同。形状先验能够较好地约束目标边界,相比与传统图割算法,分割结果有了明显改善。实验结果表明,该算法具有有效性。    

10.  基于图论的图像分割研究进展  被引次数:9
   闫成新  桑农  张天序《计算机工程与应用》,2006年第42卷第5期
   基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该方法将图像映射为带权无向图,把像素视作节点,利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。论文对图论方法用于图像分割的基本理论进行了简要介绍,并对当前图论方法用于图像分割的最新研究进展进行了综述。    

11.  结合非局部信息与图割的图像分割算法  
   王涛  纪则轩  孙权森《计算机辅助设计与图形学学报》,2015年第5期
   基于图割的交互式图像分割方法从图像背景中分离出前景目标,在图像处理和计算机视觉领域引起了广泛的关注。为了进一步提高分割精度,提出一种结合图像非局部信息和图割的交互式图像分割算法。在建模图像非局部信息时为每个像素点设置一个固定大小的搜索窗口,每个像素点只需考虑与搜索窗口内像素之间的关系;计算非局部像素对之间相似性时采用图像片替代像素,通过图像片之间的相似性替代像素之间的相似性,以表征图像的非局部信息;将图像非局部信息引入到图割框架中,在传统能量函数的边界项将图像的局部信息与非局部信息合并,组成结合局部非局部信息的新的能量项;构图时新添加一组边集?非局部边集来表示图像的非局部信息,再通过最大流/最小割算法求解得到最终的分割结果。最后通过实验验证了该算法的有效性和可行性。    

12.  基于图论最小割集算法的图像分割研究  
   张健  李白燕《安徽化工》,2014年第5期
   为了提高图像分割的质量,采用图论最小割集算法进行了研究。首先将图像中的像素点映射为图论节点,节点权值通过平衡因子与共享最近邻节点数的比率计算;然后基于最小化能量方程建立图像最小割集,提取分割块内的灰度值作为块特征向量,用最小生成树对图分割;接着用判定函数判断临近区域是合并或者分割;最后给出了算法流程。结果表明,该算法可以分割出目标信息,并且算法鲁棒性好、峰值内存小。    

13.  基于图论最小割集算法的图像分割研究  
   张健  李白燕《激光技术》,2014年第6期
   为了提高图像分割的质量,采用图论最小割集算法进行了研究。首先将图像中的像素点映射为图论节点,节点权值通过平衡因子与共享最近邻节点数的比率计算;然后基于最小化能量方程建立图像最小割集,提取分割块内的灰度值作为块特征向量,用最小生成树对图分割;接着用判定函数判断临近区域是合并或者分割;最后给出了算法流程。结果表明,该算法可以分割出目标信息,并且算法鲁棒性好、峰值内存小。    

14.  基于快速递推模糊2-划分熵图割的红外图像分割  
   尹诗白  王一斌  邓箴《光学精密工程》,2016年第3期
   考虑现有图割算法没有充分考虑红外图像的模糊特性,分割精度和运行效率低的缺点,提出了基于快速递推模糊2-划分熵图割的红外图像分割算法以实现复杂背景下红外图像的自动高效分割.该方法利用图像感兴趣区域的最大模糊熵信息设计图割能量函数的似然能,基于局部最大模糊2-划分熵值迭代检测出包含图像最大信息的感兴趣区域来确保提取目标信息的完整性.为了提高最大模糊熵寻优的效率,引入时间复杂度为O(n2)的递推算法,将模糊熵计算转化为递推过程,并保存所有递推的熵函数值用于后续的穷举寻优.针对确定的感兴趣区域,利用该区域最大模糊2-划分时隶属度函数分布设置图割能量函数的似然能,从而充分考虑图像的模糊特性.对分割结果与几种常用的算法进行了视觉比较及运行时间,错分率,F指标的量化分析.结果表明:该算法分割精度F值高达95%,运行时间较其他常用算法至少缩短了72%,基本满足自动红外图像分割对精度、效率和鲁棒性的要求.    

15.  基于图割和水平集的肾脏医学图像分割  
   时永刚  谭继双  刘志文《计算机科学》,2016年第43卷第7期
   肾脏医学图像分割是医学图像分析和非侵入式计算机辅助诊断系统中的关键步骤。从CT、MRI图像中分割出肾脏及肾皮质,计算其体积和皮质厚度等信息,有助于评估肾脏的功能,从而制定相应的治疗方案。根据肾脏序列图像相邻切片之间结构灰度分布的相似性,提出了一种基于图割和水平集方法的自动肾脏及肾皮质分割方法。选取皮质区域具有足够对比度和清晰度的切片为初始参考图像,使用霍夫森林算法检测肾脏区域,对前景、背景进行均值聚类以估计其灰度分布,获取图割模型能量函数,分割出肾脏整体;通过形态学处理得到相邻切片肾脏的分割候选区域,重复上述分割。以此初步分割结果作为水平集方法的初始轮廓,进一步分割得到三维的肾脏整体和肾皮质区域。实验结果表明,基于图割和水平集的肾脏分割方法能够比较准确地分割出肾脏及肾皮质。    

16.  倒数交叉熵和改进图割结合的河流目标检测  
   吴一全  宋昱《哈尔滨工程大学学报》,2015年第6期
   为了克服交互式图割方法选取种子点的随意性和由此导致的分割结果的不准确性,提出了使用倒数交叉熵阈值分割和改进图割结合的河流目标自动提取方法。先利用倒数交叉熵阈值选取准则对河流图像进行初始分割,从初始分割结果中自动选取种子点。然后利用改进图割方法对河流遥感图像进行分割。改进图割中利用高斯混合模型对种子点区域进行建模,并利用结构张量矩阵计算平滑项。最后使用连通域检测方法去除小的连通域并得到最终结果图像。与交互式图割、基于倒数交叉熵和图割等4种方法进行了比较,实验结果表明提出方法得到的分割图像最为精确,分割效果最好。    

17.  基于形状先验和梯度约束的彩色图像分割  
   张微《自动化与仪器仪表》,2015年第2期
   针对图像遮挡、噪声等复杂场景下,仅依赖颜色信息难以准确分割的问题,将形状先验和图像梯度分别引入马尔科夫随机场框架中,提出一种基于形状先验和梯度约束的彩色图像分割方法。该方法基于颜色特征和形状模版定义能量函数,梯度信息的引入允许待分割目标与形状模版间有一定差异,且待分割目标与形状模版间的变换具有仿射不变性,整个能量函数通过图割算法实现能量最小化,得到最终分割结果。实验结果表明,该方法具有有效性。    

18.  SAR图像分割的改进参数核图割方法  
   《计算机工程》,2014年第7期
   针对合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题,提出一种改进的参数核图割方法。对参数核图割方法中的能量函数进行改进,在核空间中考虑分段常数模型,并实现目标函数的空间核化。SAR图像的分割通过能量函数的最小化实现,由不动点迭代估计区域参数,并由图割模型逐步最小化能量函数实现SAR图像的分割。为验证改进参数核图割方法的分割效果,对自然图像进行分割,结果表明,其分割精度达到83%,比参数核图割方法提高了11%。真实SAR图像的分割结果验证了该方法对SAR图像的分割结果优于参数核图割方法。    

19.  基于高阶马尔可夫随机场的图像分割  
   刘磊  石志国  宿浩茹  李红《计算机研究与发展》,2013年第50卷第9期
   图像分割是个病态问题,精确化的图像分割需要用户提供足够多的约束信息才能实现.近年来随着马尔可夫随机场吉布斯能量函数最小化图割求解技术的突破,许多国外研究人员开展基于图割方法的交互式图像分割技术的研究.在众多交互式图像分割技术中,由于用户友好性和潜在应用价值,采用矩形框约束的交互式图像分割方法非常吸引人.从超像素马尔可夫随机场模型和网格马尔可夫随机场模型出发,在吉布斯能量函数中引入高阶势能项,高阶势能项的引入使得新的模型既能捕捉细粒度的单个像素信息又能捕捉单像素一定范围内的关联信息,从而提高了矩形框限制条件下的图像分割性能.实验表明:与GrabCut算法相比,所提算法准确性上有一定提高.最后,将所提算法应用在视频对象分割上也取得了不错的效果.    

20.  利用图割实现背景自动切换  
   樊亚春  周明全  王学松  王同林《小型微型计算机系统》,2009年第30卷第9期
   视频序列图像的背景切换是从视频图像帧中自动准确的提取出对象图像,然后赋予对象图像新的背景.针对此问题,本文提出基于图割理论的图像对象提取算法.首先提出采用能量最小化模型分离图像对象背景,并利用最小割/最大流算法实现能量最小化模型.其次,为了提高算法分割效果,算法采用HSV颜色模型,削弱V分离的作用从而减弱亮度变化对于分割的影响;最后对分割后的对象二值图像进行修正,提出用形态学操作进行边缘修补,用目标同化进行空洞填补.实验证明,算法提取出的对象图像完整、图像边缘清晰,较好的实现了视频序列图像的背景切换.    

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