一个土石混合料图像分割系统

在对石块图像的分割过程中，针对石块图像的形状差异大、同一石块的不同区域具有显著不同亮度特征的实际情况，采用了基于模糊隶属度的区域生长方法。在区域生长中，根据所得到的种子的不同特征，选用不同的生长函数。对种子的提取，提出了相对统计特征的概念。利用相对统计特征不仅提取了用于区域生长的种子，在此基础上，还初步知道了各个种子所对应的石块的大小和与整个石块相对应的初步的统计特征，这正是基于不同尺寸的模糊隶属度的区域生长方法的基础。通过这种方法，对石块图像的分割取得了很好的效果。     

动态相对模糊区域生长算法

为了提高区域生长的分割精度和模糊连通度算法的运算速度,减少算法所需的人工干预和种子点选取对分割结果的影响,提出了一种融合区域生长和改进模糊连通度,并结合置信区间和区域竞争方法,用于医学图像分割的动态相对模糊区域生长算法.首先算法使用置信区间区域生长快速地得出初步的多个对象分割结果,然后利用置信区间的参数,对分割区域间重叠部分使用动态相对模糊连通度算法进行再分割.通过在大量医学图像上的实验,实现了复杂背景下的图像分割.实验结果表明,该算法所需交互少,并能提高分割精度和速度.     

区域生长法在PCB元件分割中的应用

针对PCB图像中元件区域的提取,提出一种基于种子窗口和自适应生长阈值的区域生长算法,实现元件的自动分割.算法改进了以往区域生长算法中种子点的选取方法,并以初始种子点附近区域的统计值和已生长区域的特征相结合的方法自动确定生长阈值,分割过程兼顾元件的局部特征和全局特征.实验结果表明,基于种子窗口和自适应生长阈值的改进区域生长法具有较好的分割效果.     

基于模糊隶属度函数的脑图像分割方法

为提高医学图像在组织边界不清晰以及灰度不均匀下的分割性能，提出一种基于多类样本间模糊距离的隶属度函数分割方法。通过磁共振序列测量确定反映磁共振图像脑部组织特性的映射图，经预处理后得到样本模糊标签；设计基于多样本类间模糊距离的隶属度函数确定各样本的隶属度，该隶属度的确定综合考虑了同类样本与不同类样本之间的空间距离，降低了同类样本之间的隶属度依赖；训练模糊支持向量机对三种主要脑组织进行分割。在脑图像公开数据集上的分割实验表明，改进算法可有效提高分割精度。     

基于改进区域生长的图像显著区域的提取方法

提出一种改进的区域生长方法来进行显著区域的提取。与以往基于像素或基于简单的NxN区域的方法不同．首先采用分水岭算法对原图像进行初始分割,利用显著图和区域的相对位置进行种子区域的自动选取,在生长过程中,将基于区域的相对边界强度,连接紧密程度与传统的区域颜色均值差异度准则相结合．构成新的区域可生长度评价函数。实验结果表明．该方法与现有算法相比,有效提高图像感兴趣区域提取的准确性。     

基于模糊连接度的高分辨率SAR图像道路自动提取

针对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像受到乘性斑点噪声的影响,且道路环境复杂多变的问题,提出一种基于模糊连接度的高分辨率SAR图像道路自动提取方法。首先,对SAR图像进行斑点滤波,以降低斑点噪声的影响;其次,结合指数加权均值比(ROEWA)算子检测结果和模糊C均值(FCM)分割结果自动提取种子点,从而提高自动化程度;最后,利用以图像灰度和ROEWA检测算子边缘强度为特征的模糊连接度算法对种子点进行扩展提取道路,经形态学处理后得到最终结果。对两幅SAR图像进行实验,并与FCM方法分割出的道路结果进行比较,所提出的方法在提取完整率、正确率及检测质量上均优于模糊C均值方法。实验结果表明,所提出的方法能较有效地从高分辨率SAR图像中提取不同宽度和弯曲程度的道路,且无需人工输入种子点。     

局部熵驱动的模糊区域竞争图像分割

针对现有图像分割模型对光照敏感,提出一种新的基于区域的主动轮廓线模型。该模型能量泛函包含一个惩罚区域弧长的几何正则项和一个区域数据拟合项,特别的是数据拟合项采用局部熵来区分不同的区域。首先,根据图像像素空间排列之间的相关性,采用一个滑动窗函数提取图像局部熵特征,将图像从灰度空间转化到相应局部熵特征空间;然后,在局部熵空间计算最大后验分割概率得出两相区域竞争模型,为了能够快速求解该模型,采用隶属度函数替换特征函数得到了凸的模糊区域竞争模型。最后,采用快速的Chambolle对偶方法得到全局最小解。实验结果表明,该算法可以得到令人满意的分割效果且收敛速度快和对光照稳定。     

基于多孔小波和模糊区域特征的图像融合方法

提出了基于模糊区域特征的图像融合方法，该方法是在多孔小波（htrous wavelet）多分辨率分析的基础上，根据图像每层的低频分量进行K-mean，将低频图像分解为重要区域、次重要区域以及背景区域；图像各个区域针对不同属性模糊化，根据每个区域各自的模糊隶属度来确定每一部分区域的融合策略，最终得到融合图像的多尺度表示，再对其进行多分辨率反变换就可以得到图像的融合结果。实验表明，该文提出的基于模糊区域特征的图像融合方法具有较好的融合结果。     

基于量子遗传参数优化的广义模糊熵阈值法

利用量子遗传算法的优势,提出一种针对广义模糊熵参数的嵌套优化方法.利用量子遗传算法依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行寻优,同时依据模糊熵最大准则对每个参数m所对应的模糊隶属度参数也进行组合寻优,从而可实现基于广义模糊熵图像分割的自动阈值选取.实验证明本文方法对光照不均匀的图像进行分割,能取得良好效果.     

基于图像片的模糊C均值聚类图像分割

本文提出了一种全新的基于图像片的模糊C均值聚类的图像分割方法.将图像片的思想引入聚类分割中,提出IPFCM方法,用局部的图像片来代替聚类分割中的像素点,从而增大不同类别之间的差异,并对隶属度更新函数进行改造使隶属度函数分布具有单峰值性.实验结果表明,本文方法具有较强的抗噪性和较高的分割精度,图像的隶属度函数与理想隶属度...