基于图论的遥感图像分割算法分析

遥感图像处理技术目前已经广泛的应用于军事以及农业等众多领域。遥感图像中的目标物如果进行分割,那么就可以得到更多的目标物信息,并且可以为进一步的处理奠定良好基础,比如说对于目标物的跟踪、分析以及识别等。本文对图像分割的标准进行了介绍,并且对基于图论的交互式遥感图像分割法进行了详细的分析。     

基于分水岭算法和图论的图像分割

提出一种新的基于分水岭算法和图论的图像分割方法FWTN(First Watershed Then Normalized cut),以克服传统的分水岭算法造成的图像过度分割。FWTN方法在分水岭算法之后,用Normalized Cut方法在区域之间进行分割,产生最终所分割的图像。FWTN成功地解决了过分割问题,同时还对Normalized Cut方法中的NP-hard问题有所改进。实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。     

基于图论Isoperimetric算法的岩心图像分割

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。     

基于图论的图像分割算法仿真研究

研究图像分割优化问题.由于图像可以分割为若干个不同的区域,要求分割边缘清晰,速度快.但传统图像分割算法由于计算复杂等原因,造成图像分割分辨率低,清晰度不高,当图像中的信息量非常大时,分割非常耗时等缺陷,提出了图论的图像分割算法.采用图论的图像分割算法是一种全局的分割算法,首先分析图像在不同FRFT域的能量分布特点,通过归一化剩余误差因子p评估和分析FRFT域的能量积聚性和图像所包含的信息,使用最小生成树方法对图像对区域分别进行分割,并最终合并,采用二值化方法对图像进行仿真.结果表明,改进的算法能有效的分割图像,提高了图像分割的速度,是一种有效的新颖的图像分割算法.     

基于图论Gomory-Hu算法的快速图像分割

Gomory-Hu算法是图论中的经典算法,用于寻找图的最小流割等价树,具有最优解,但是该算法很难处理较大的图像,而且倾向于分割出孤立点集。为此,给出了孤立点的判定方法,并提出一种基于Gomory-Hu算法的图像分割方法。该算法首先通过快速聚类减少图中顶点数目,然后构造新的赋权图,并应用Gomory-Hu算法对图进行最优划分,得到分割结果。提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,平均分割时间在3 s内。实验结果证明了算法的有效性和快速性。     

基于图论的Normalized Cut图像分割方法研究

基于图论的图像分割是近年来国际上研究图像分割算法领域中一个新的热点研究方向,Normalized Cut（规一化分割）是基于图论的分割方法中比较典型的一种。本文介绍Normalized Cut方法的相关内容,分析它的优缺点并提出几种有效的改进方法。最后,实验显示Normalized Cut在特定图片的分割上取得了不错的效果。     

一种基于图论的图像分割算法

针对图像分割应用中阈值难以确定的问题,提出一种基于图论的图像分割算法。利用二维高斯分布函数给出边权重函数的动态自适应系数,结合区域间、区域内的相似度函数定义差距函数,得到适合区域合并的动态判定函数。实验结果表明,与其他算法相比,该算法的图像分割效果较好,花费时间较少。     

基于图论Gomory Hu算法的快速图像分割*

GomoryHu算法是图论中的经典算法,用于寻找图的最小流割等价树,具有最优解,但是该算法很难处理较大的图像,而且倾向于分割出孤立点集。为此,给出了孤立点的判定方法,并提出一种基于GomoryHu算法的图像分割方法。该算法首先通过快速聚类减少图中顶点数目,然后构造新的赋权图,并应用GomoryHu算法对图进行最优划分,得到分割结果。提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,平均分割时间在3 s内。实验结果证明了算法的有效性和快速性。     

一种融合纹理信息与图论的图像分割方法

针对未成熟苹果图像果实同背景色彩差距较小导致难以分割效果的问题,提出一种融合纹理信息与图论的图像分割方法。该方法先将图像划分为图像块并计算每个图像块的纹理信息,以图像块为节点利用纹理信息构造权函数得到无向带权图,用基于区域合并的图论图像方法进行分割并二次吸收合并。实验结果表明,在对象和背景色彩接近时,该方法比传统分割法效果好,且改善了分割过细的情况。     

一种融合区域生长与图论的图像分割方法

该文提出一种融合区域生长与图论的图像分割方法,一般的基于区域的分割方法在区域生长完成之后需要进行区域的合并,以消除过分割现象。该文的方法在区域生长完成之后,用NormalizedCut方法在区域之间进行分割,产生最终所分割的图像。在方法上区域生长方法考虑的是图像的局部信息,NormalizedCut方法考虑的是图像的全局信息,该文的方法融合了两者的优点。该文的算法主要以灰度图像为研究对象,实验结果表明可以取得很好的分割效果。     

结合图论的JSEG彩色图像分割算法

静态图像压缩标准（ JSEG）分割算法是一种经典的图像分割方法,它充分考虑到了图像的局部信息,可以获得比较精确的分割边界。但JSEG算法在分割过程中计算量相当大并且分割结果容易出现过分割现象。由此,文中提出一种结合图论的JSEG图像分割算法。首先去除JSEG算法中在多个尺度上反复计算J值的过程,改为仅在一个小尺度上进行计算。其次,在得到的J图上使用K-means方法进行聚类,分割得到过分割区域。最后,将分割后的小区域对应为图中的点,进而利用图理论的方法进行区域合并。实验结果表明新算法具有高精度和低复杂度的优势。     

图像分割方法综述研究

图像分割是计算机视觉领域重要和基础性的问题,也是颇具挑战性的任务。为了解该问题的研究现状、存在问题及发展前景,在广泛调研现有文献和最新成果的基础上,针对2000年之后主流的图像分割方法进行了研究,将之分为四类：基于图论的方法、基于聚类的方法、基于分类的方法以及结合聚类和分类的方法,对每类方法所包含的典型算法,尤其是该领域最近几年发表的最新文章的基本思想、优缺点进行介绍和分析。最后介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价指标,对比各种算法并总结全文,对未来可能的发展趋势进行了展望。     

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。     

基于内容的图像分割方法综述

图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,是许多图像处理任务的预处理步骤.近年来,国内外学者主要研究基于图像内容的分割算法.在广泛调研大量文献和最新成果的基础上,将图像分割算法分为基于图论的方法、基于像素聚类的方法和语义分割方法这3种类型并分别介绍.对每类方法所包含的典型算法,尤其是最近几年利用深度网络技术的语义图像分割方法的基本思想、优缺点进行分析、对比和总结.介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价标准,并用实验对各种图像分割算法进行对比.最后总结全文,并对未来可能的发展趋势进行了展望.     

基于谱图理论的特征匹配方法研究和改进

图像匹配问题是计算机视觉领域的一个基本问题,广泛地应用于很多领域,如:模式识别,自动导航,医学诊断,计算机视觉,图像三维重构等领域。将所研究的问题转化为数学问题,再利用数学工具解决这一问题,成为当今研究的一种重要手段。在这里,将图像匹配中的图像转化为数学-图论中的图,利用谱图理论解决图像匹配问题,从而形成了一类比较流行而新颖的方法,针对这一方法进行了较为系统的探究并做出了改进。     

医学图像图深度学习分割算法综述

精准分割医学图像中的器官或病灶,是医学图像智能分析领域的重要难题,其在临床上对于疾病的辅助诊疗有着重要应用价值。在解决医学图像信息表征及对非欧空间生理组织结构准确建模等挑战性问题方面,基于图深度学习的医学图像分割技术取得了重要突破,展现出显著的信息特征提取及表征优势,可获得更为精准的分割结果,已成为该领域新兴研究热点。为更好促进医学图像图深度学习分割算法的研究发展,对该领域的技术进展及应用现状做了系统的梳理总结。介绍了图的定义及图卷积网络的基本结构,详细阐述了谱图卷积和空域图卷积操作。根据GCN结合残差模块、注意力机制模块及学习模块三种技术结构模式,归纳并总结了其在医学图像分割中的研究进展。对图深度学习算法在医学图像分割领域的应用和发展做了概要总结和展望,为该领域的技术发展提供参考和新的研究思路。     

基于四叉树与图割的遥感图像分割方法

针对图割算法实时性差的问题,提出一种基于四叉树与图割的遥感图像分割方法。用四叉树分割方法将遥感图像分割成多个区域,根据区域的邻接性合并相似小区域,结合区域间的灰度和位置信息,利用Normalized Cut方法在区域间进行划分,完成图像的分割。实验结果证明该方法能有效消除四叉树方法的过分割现象。     

一种具有抗噪性的图像分割方法

基于图论的图像分割方法对有噪声污染的图像必须先进行预处理,算法自身不能抑制噪声。针对该问题,提出一种具有抗噪性的图像分割方法。该方法将图谱划分测度作为划分目标与背景的阈值分割准则,采用基于灰度值的权值矩阵代替基于图像像素个数的权值矩阵,描述像素之间的关联,并在图权计算中增加像素点与其邻域的空间相关信息,以提高算法的抗噪性。实验结果表明,使用该方法进行图像分割具有较好的分割效果,抑制噪声能力较强。