融合自适应局部特征与改进模糊C均值的服饰分割算法

提取人体着装图像的服饰区域时,易受光照、阴影遮盖与人体姿态、肤色等问题的影响,提出一种融合自适应局部特征与改进模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)的服饰图像分割算法。首先,通过改进区域生长法消除阴影实现前景提取;其次,采用MDSMGR-WT超像素分割获取图像局部特征,将自适应局部信息融入双加权FCM目标方程中,实现二次精细化分割;最后,经肤色检测提取目标服饰区域。实验结果表明,该方法的准确率可达78.93%,召回率90.12%,查准率89.93%。该方法能够减少内部区域噪声,提高服饰图像的分割精度。     

图像去噪领域中的优化中值滤波算法研究

文中,主要针对传统的标;住中值滤波算法的一些缺陷,通过对均值思想的利用设计了基于加权处理的自适应中值滤波算法,实验结果表明,改进后的算法能够在消除脉冲噪声的前提下更好的保护原有图像中细节信息。所以,改进后算法相较于传统的标准中值滤波算法具有更好的适用性。     

基于均值漂移的模糊C均值聚类图像分割方法

本文针对模糊C均值聚类（FCM）算法在分割噪声图像和含有颜色相近区域的图像时存在的不足,提出了一种结合各向异性均值漂移的模糊c均值聚类（FCM）新算法。该算法在传统的FCM算法中引入了均值漂移（MS）算法,分割图像时利用Ms算法可快速找到峰值点和图像空间信息的优点,对颜色漂移区域和细长区域均能保留更多的图像信息,同时具有较强的抗噪能力。     

基于TL-FCM的储粮害虫图像分割算法研究

针对储粮害虫的图像识别需求,结合传统模糊C均值算法(FCM)在粮虫图像分割时运算开销过大、噪音敏感度偏高等不足,提出TL-FCM(Tower layered FCM)粮虫图像分割改进算法。该方法采取塔状层次构架来降低运算的时间复杂度,同时对目标图像的像素隶属度进行约束,为传统算法中的目标函数引入约束项,从而有效约束邻域信息。仿真结果能够证明所构建的优化算法处理时间较短,且能够有效保留粮虫图像分割区域细节,算法性能和效果均比较理想。     

基于邻域关联特性的纸病去噪方法

对传统的均值滤波、中值滤波的优缺点进行了分析,引入基于邻域关联特性的图像滤波去噪方法。该方法针对纸病图像噪声源多、样本有限等局限性,根据系统各因素间的内部联系和发展态势的相似程度来度量因素之间的关联程度,从而进行滤波。仿真结果表明,这种算法在高斯噪声和椒盐噪声滤波方面能有效地滤除噪声,同时还能较好地保护图像细节。在纸病检测测试中,该方法可以解决纸病准确去噪的问题。     

广义核或混合核FLICM畜肉图像分割方法

针对传统核模糊C均值聚类(Kernel Fuzzy C-Means,KFCM)畜肉图像分割方法对噪声适应能力不强的问题,提出基于广义核函数或混合核函数的模糊局部信息C均值聚类(Fuzzy Local Information C-Means,FLICM)畜肉图像分割方法(KFLICM_UG方法和KFLICM_MG方法)。首先利用广义核函数或混合核函数可以有效兼顾学习能力和泛化能力的优势,将图像的每一个像素映射到高维的特征空间,扩大像素有用特征的类间差异,使像素在高维特征空间中拥有更优的线性可聚性;然后结合像素的局部空间和灰度信息,确定其模糊隶属度,在高维的特征空间中依据图像特征对像素进行模糊局部信息C均值聚类,最终实现畜肉图像的分割。大量的实验结果表明,相比现有的模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)分割方法、KFCM分割方法和FLICM分割方法,本文提出的KFLICM_UG方法和KFLICM_MG方法可以获得更好的分割效果,更低的分割错误率,且具有更强的噪声适应能力和鲁棒性。     

基于改进MRF的凝胶图像分割算法

为了得到更好的凝胶图像分割效果,文章提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)模型分割算法的改进算法,首先用非局部均值(NL-means)对图像进行滤波,然后通过模糊c均值算法(FCM)实现了图像的初始聚类分割,进一步通过二阶逻辑模型(MLL)模糊聚类作为先验知识获取其先验概率并因此得到后验概率,在此过程中引入了灰度点密度权值来实现聚类和均值方差的更新,最终实现凝胶图像的最优化分割。     

基于形态学梯度重建的分水岭算法改进研究

图像分割是图像分析和计算机视觉领域中一个最重要的处理过程,常用的边缘检测算子存在边缘定位不准等缺点,而传统的分水岭算法则对噪声敏感且存在过分割的问题。本研究提出基于形态学梯度重建的改进型分水岭算法,该算法通过在人脸图像预处理过程中对图像进行中值滤波消除部分噪声,然后再对滤波后的图像进行增强对比度以及重构梯度图处理,最后利用分水岭算法对处理后的图像进行分割。仿真实验应用不同的算法对同一图像进行计算分割,对比结果显示,本研究提出的方法能够较好地抑制过分割,并且能够分割出人脸图像的主要特征。     

改进型自适应中值滤波算法在图像处理中的应用

对于高强度的椒盐噪声,标准的中值滤波算法在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾.针对上述问题,提出了一种改进型自适应中值滤波算法,该算法结合图像灰度直方图,先将噪声限制在一定的灰度值范围内,然后通过调整窗口局部大小进行滤波处理.仿真结果表明,与其他滤波算法相比,该方法的图像处理效果明显改善.     

基于FCM与小波变换的碳纤维木质复合材料图像分割研究

针对模糊C均值聚类(FCM)图像分割算法对图像的噪声敏感以及算法只利用了图像像素本身的特征并没有考虑像素的邻域信息等问题,将其与小波变换相结合应用到自制短切碳纤维木质复合材料的微观研究中。该改进FCM算法利用小波变换确定聚类中心与改进欧氏距离计算函数,再利用邻域像素的信息改进像素特征值,从而实现优化FCM的目标函数计算方式。通过实验分析与对比,该改进算法图像分割边缘清晰与抑制噪声能力强,同时算法在运行时间与迭代次数上均有所减少,具有一定准确性与可靠性。     

图像分割算法在花型自动识别中的应用

针对提花毛皮样片扫描图像的花型自动识别问题,提出了一种改进的基于空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法,该算法利用像点邻域区间的粗糙度和邻域像点的值修正像点与聚类中心的距离,对像点的模糊隶属度函数进行修正,利用修正后的模糊隶属度函数进行聚类中心的迭代计算,获得合理的聚类中心。经多幅提花毛皮样片的花型图像分割实验表明,该算法具有对噪声不敏感的优点,在进行提花毛皮样片扫描图像的花型识别时,能获得较好识别结果。     

基于核模糊c-均值聚类与阈值分割的SAR影像分割算法

由于SAR影像存在强烈的相干斑点噪声,传统的方法分割方法存在缺陷。文章在SAR影像分割研究中引入模糊聚类分析,设计了基于核模糊c-均值聚类与阈值分割结合的SAR影像分割算法,对SAR影像实现分割实验,通过实验分割结果的分析,证明了算法的可靠性。     

改进频率调谐显著算法在疵点图像分割中的应用

为提高织物疵点分割精度,提出了一种用于织物疵点图像分割的改进频率调谐显著（FT）算法。首先,利用织物疵点和背景区域透光率的不同,将光源和相机分别置于织物两侧来获取图像,提高疵点区域对比度;其次,应用非局部均值滤波器（NLM）替代FT 算法中的高斯滤波器,增强对背景纹理的平滑和降噪能力;研究发现NLM滤波器中滤波参数对疵点分割精度影响较大,提出了基于平均最大类间方差的参数优化方法;然后,将改进FT 算法应用于疵点图像预处理,进一步提高疵点对比度;最后,使用最大类间方差法对疵点显著图进行分割。对2 种不同织物疵点图像的分割实验结果表明,使用改进FT 算法对粗经、竹节、结头、断纬、油污和破洞等常见疵点图像进行预处理,可显著提高疵点分割精度。     

基于改进蝗虫算法优化Canny算子的鸡蛋裂纹图像检测

目的:提高鸡蛋线形、网状裂纹检测率。方法:针对蝗虫优化算法(GOA)求解高维复杂优化问题时收敛效率不高的缺陷,设计改进的模糊C-均值算法(FCM)对蝗虫种群进行等级划分;设计自适应极值逆向学习和编码突变更新机制,以扩展算法深度搜索空间和全局寻优能力;采用改进的GOA对参数进行优化,并将改进蝗虫算法优化Canny算子用于鸡蛋裂纹检测。结果:该方法对鸡蛋线形裂纹和网状裂纹漏检率分别降低了21.4%~31.2%,63.2%~69.7%,优于其他算法。结论:该方法能有效提升鸡蛋裂纹检测准确率。     

基于改进型FCM聚类算法的彩色牛肉图像中筋膜区域分割方法研究

介绍一种基于HSI颜色空间的改进型FCM聚类算法,并将此算法运用于牛肉眼肌切面图像中筋膜区域的分割。该方法根据牛肉眼肌切面图像像素分布的特点,将H分量和I分量作为聚类分割算法的特征向量,改进了FCM聚类算法初始聚类中心的选取方法以及距离度量公式。结果表明:所提出的算法在保证FCM算法本身收敛速度快的同时,也提高了图像区域分割的精度和准确性,对噪声具有较强的抑制能力。     

基于FCM的针织物花纹自动分割

介绍了模糊C均值聚类算法的基本概念。由于企业在利用针织物CAD系统对来样产品进行花纹仿制时,一般采用人工仿制的方法,耗时耗力,为解决此问题提出了采用图像处理技术,结合FCM算法,对针织物表面的花纹进行自动分割的方法,其中包括:图像采集、图像预处理和织物纹理分割,在图像预处理中详细说明了图像灰度化和傅立叶低通滤波的过程。经过试验检验,结果表明,相对于传统的方法,该分割方法对于不同颜色、不同类型的针织物都有良好的花纹识别效果,具有较好的通用性。     

基于平滑滤波和分水岭算法的重组织织物图像分割

针对带有重组织的织物图像特点,提出了一种根据纱线颜色进行图像分割的方法。首先将织物图像转化为Lab颜色模式,采用混合中值滤波算法滤除扫描噪声;其次通过设置色差容许值改变高斯权值的平滑滤波算法进行滤波,去除织物图像中的重组织阴影和同颜色纱线纹理,保留纱线颜色特征;然后提取织物图像的色差梯度,通过分水岭算法进行图像分割,获得区域标记图像;最后将颜色相近的分割区域进行合并,得到织物图像的分色索引图像。实验结果表明,提出的算法可以对重织物图像进行较为准确地分割。     

一种非线性滤波算法应用

在数字图像处理技术中,中值滤波是一种对干扰脉冲和点状噪声有良好抑制作用,而能较好地保持图像边缘的非线性图像增强技术。介绍了中值滤波算法的原理、中值滤波的特性以及中值滤波的编程实现。     

基于Mean Shift的织物图像分割算法

首先介绍了Mean Shift算法的处理过程,然后以处理织物图像分割为研究对象,将扩展形式的Mean shift算法用于解决织物图像分割问题。新提出的织物图像分割算法包括2个步骤:Mean Shift图像滤波和Mean Shift图像分割,并介绍了各自的原理。分割效果有3个关键参数控制:空域带宽、色度域带宽和最小区域限制。实验结果给出了3个参数的影响和选取分析,最后给出该织物图像分割算法与原CAD处理效果比较图,表明该算法具有可行性、有效性和鲁棒性。     

基于改进图像阈值分割算法的纱线疵点检测

针对纺织行业纱线疵点检测方法可靠性差、灵敏度低、检测速度低的问题,提出一种基于数字图像处理的纱线疵点判定方法。首先,搭建纱线图像采集系统,完成纱线图像采集;其次,针对纱线边缘信息难处理以及传统双边滤波对椒盐噪声处理效果差的问题,对双边滤波进行改进,改进后的双边滤波可有效保存纱线边缘信息;再者,针对传统阈值分割计算量大、最佳阈值难以寻找的问题,对传统阈值分割算法进行改进,改进的阈值分割算法在保证处理效果的同时提高了整体算法的处理速度;最后,采用亚像素对纱线边缘进行计算,提高了纱线疵点检测的精确度。实验结果验证了算法的有效性及可靠性,该算法在提高精确度的同时将检测速度提高了20%以上,对提高纱线质量检测的准确性具有重要意义。