结合密度峰聚类的K均值图像分割算法

针对K均值聚类算法在图像分割应用中的不足,结合密度峰聚类算法对原有算法进行改进,得到了一种图像分割效果较好的改进K均值算法。K均值算法需要人工指定聚类中心数目,并且聚类中心的随机初始化对最终的图像分割结果有很大影响。针对以上缺点,对K均值算法进行改进,通过密度峰聚类算法自动确定了图像分割的聚类中心数目和较为准确的初始聚类中心。为了衡量色差在人眼中的感知情况,在算法中引入了NBS距离作为距离测度。实验结果表明,改进后的图像分割算法在分割图像时具有稳定的性能和较好的效果。     

自适应天牛须优化与K均值聚类的图像分割算法研究

在机器识别中,图像分割是重要的一个步骤,传统分割手段存在一定缺陷。针对传统K均值聚类分割的初始聚类中心敏感的缺陷进行了优化,利用自适应天牛须优化算法,避免了这一问题。通过实验结果表明,该算法(ABASK)对图像进行分割,既可以保证图像轮廓的分割,同时还可以更多地保留图像细节。     

基于快速C均值聚类算法的烧结断面图像分割

利用图像分割技术,采用基于快速C均值聚类（FFCM）算法,实现了烧结图像背景、红火区和气孔区的自动分割。该算法在Visual C＋＋2008软件开发平台上编程实现并与其他算法作了比较。实验表明该算法对于具有多峰直方图的烧结断面图像有良好的实时性和分割效果,为烧结断面图像特征提取和识别工作奠定了良好基础。     

用模糊聚类Fuzzy C-Means算法实现图像分割

本文描述了一种有效的Fuzzy C-Means(FCM)聚类算法的数学原理及其在图像分割中的应用,该算法的主要特点是提供了一种非监督的模糊聚类方式。为了减少计算量,文章引入了塔型数据结构PDS(Pyramid Data Structure),并对FCM算法的初始模糊矩阵的选取和实验结果进行了讨论。     

用于分割无损检测图像的改进的抑制式模糊C均值聚类算法

由于无损检测图像灰度分布不均衡,常用的模糊C均值聚类算法不能对图像中的目标与背景进行有效分割,故提出一种改进的抑制式模糊C均值聚类算法(IS-FCM)对无损检测图像进行分割。通过对抑制式模糊C均值聚类算法(S-FCM)的目标函数融入每一类的总隶属度以均衡化目标像素和背景像素对聚类结果的影响,在构建的新目标函数基础上推导出新的隶属度和聚类中心迭代形式,然后分析了所提算法的收敛性并给出了执行步骤,最后通过无损检测图像对所提算法进行分割实验。结果表明,IS-FCM算法不仅能够对灰度分布不均衡的无损检测图像进行有效分割,还扩展了S-FCM算法的应用范围,增强了鲁棒性和适应性。     

基于改进灰狼优化算法的QFN芯片图像多阈值分割方法

在QFN芯片封装缺陷检测中,增加图像分割环节可有效提高缺陷检测准确性与检测效率。针对图像分割中传统算法效率低、智能优化算法分割精度低稳定性差的问题,本文提出一种基于改进灰狼优化算法（IGWO）的图像多阈值分割方法。首先,改进原始灰狼优化算法非线性因子,平衡算法搜索效率与挖掘能力;其次,引入反向学习策略提高种群整体质量,引入正弦函数、调整头狼权重以改进灰狼更新策略,增强算法多样性与挖掘能力;然后,提出头狼靠拢与种群变异交替进行的位置更新策略,平衡算法收敛性能与跳出局部最优能力;最后,以Kapur熵为适应度函数,求解最优分割阈值。将本文提出的改进灰狼优化算法的多阈值图像分割方法,与灰狼优化算法（GWO）、基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法（DSF-GWO）、基于莱维飞行的樽海鞘群优化算法（LSSA）、改进北方苍鹰算法（INGO）的图像分割方法进行实验对比,结果表明：本文方法在分割用时方面,约为DSF-GWO的1/2,INGO的1/4;在分割精度与稳定性方面,在进行QFN芯片缺陷图像的连续30次分割时,本文方法具有最大Kapur熵平均值、最小标准差与最短分割时间。因此本文方法可实现高精度、高稳...     

改进K均值聚类算法在电厂工况划分中的实现

本文介绍了改进K均值聚类算法的基本原理及应用。通过优化了初始聚类中心和可自适应调整到最佳值,改进的K均值聚类法和原始K均值法相比具有更高的分类准确率及更强的无监督自学习能力。并将此方法应用于基于实时数据的电厂工况划分,实验结果理想。     

K-均值优化初始中心聚类单板图像的分割

针对彩色图像处理运算量大、计算耗时和灰度图像分割自适应阈值选择困难的问题,在通过对单板彩色图像充分分析的基础上,基于背景和目标颜色差异比较明显,提出了基于彩色图像RGB彩色空间的R通道的K-均值优化初始中心聚类的分割方法。该方法不需要彩色空间的变换,进一步降低了计算的复杂度。实验结果表明,可以提高分割的效率和准确性。     

FCM聚类算法和粗糙集在医疗图像分割中的应用

本文通过结合FCM聚类算法和粗糙集，提出了一种新的图像分割方法。首先，以不同聚类数情况下FCM的分割结果为依据构建属性值表，基于属性构成的不可分辨关系将图像分成多个小区域；然后，通过值约简获得各属性权值并以此为依据，计算各区域之间的差异度，进而通过差异度定义的等价关系，实现各区域相似度评价；最后，通过相似度定义的最终等价关系实现区域合并，完成图像分割。该方法在人工生成图像和大脑CT图像及MRI图像的分割中得到验证，实验结果表明，本文方法和FCM方法相比，可以降低错分率，且对模糊边界区域的分割效果较好。     

基于像元相互关系的FCM聚类分割算法

针对传统模糊C均值(FCM)算法在图像分割时未考虑像元间的相互关系,且未事先给出初始聚类中心的问题,提出了一种考虑像元间相互关系的FCM聚类分割算法。该算法基于数据场原理,首先利用像元间的相互关系,通过计算各像素点的势值,形成图像数据场,然后利用图像数据场势心,确定FCM算法的初始聚类中心,最后在图像数据场的基础上,利用FCM算法实现对目标图像的聚类分割。利用人工合成图像和工件表面缺陷图像对算法的有效性进行验证,实验结果表明,该算法具有较好的分割效果,且对于条痕、脱碳、孔洞3种缺陷的不同噪声图像分割的正确率均在93%以上,同时具有较高的平均结构相似性。     

基于SIFT算法的目标匹配和识别

针对目标跟踪过程易受噪声干扰导致跟踪效果不理想,甚至丢失跟踪目标的问题,利用了尺度不变特征变换（SIFT）方法对单帧图像进行了目标特征点的提取和匹配,并结合线性卡尔曼滤波和聚类分析,剔除误匹配,实现了目标位置的最小均方误差估计。仿真结果表明,当图像存在不同程度的噪声影响时,基于SIFT的卡尔曼滤波目标匹配算法能有效减小目标跟踪误差,精确识别目标位置,提高目标跟踪精度。     

基于遗传算法和虚拟现实的施工设备布置系统

为辅助设计人员解决施工设备布置问题,基于遗传算法、虚拟现实技术和三维模型处理技术,提出了类交互式遗传算法。该算法首先执行计算机自动迭代完成的自然阶段,在满足人工参与条件后进入虚拟现实环境,进行人工评价和人工指导变异。通过对比分析表明,该算法能在明显减少用户参与次数的前提下,取得优于交互式遗传算法的解。基于该算法,实现了施工设备布置系统原型,并设计了基于不同技术的不同模块间的数据交互机制。实际应用验证了系统的有效性。     

基于遗传算法的动态连续型设备布局方法

在企业未来产品需求可预测的情况下,对具有多个计划期的车间内动态设备布局问题进行了研究.将动态设备布局中设备重置费用简化为设备移动成本与产能损失成本,结合静态设备布局问题连续模型以及动态设备布局问题离散模型的研究方法,构建了针对不等面积设备的动态多期布局问题的连续模型,并设计了改进型的遗传算法对模型进行了求解.此算法具有新颖的编码策略以及自适应选择交叉算子,具有良好的寻优能力.最后通过对一个3×8动态连续型设备布局问题的实例验证,证明了模型与方法的可行性.     

基于纹理分布特征的虹膜识别算法

二维小波变换方向性差,不能从方向和频率同时描述虹膜纹理.基于此,分析了归一化虹膜纹理的分布特点,提出了基于纹理分布特征的虹膜识别算法.对原始人眼图像进行虹膜定位等预处理操作,得到归一化的虹膜纹理图像;对归一化虹膜图像进行了二维小波多尺度变换,结合虹膜纹理分布特点,选择小波分解水平通道;依据点能量贡献度,消除伪特征点并进行了点能量编码;计算了不同虹膜编码间海明距离,以其为依据进行分类.在给定距离阈值为0.25的前提下,可以达到99.91%的正确识别率.实验证明该算法是有效、可行的,并具有较高的识别率,识别速度也很快.     

运用区域生长法的贴片元件定位识别算法研究

讨论了贴片机机器视觉系统中元件识别的机器图像处理的实现方法,针对贴片机中贴片元件(IC)高精度定位的要求,采用了以区域生长法为基础的元件中心和角度的计算方法,通过算法的耗时实验以及重复精度测试实验,验证了算法的可行性,得出了基于区域生长法的贴片元件定位识别算法,可满足高精度贴片的要求.     

基于多尺度分析的人脸识别算法研究

针对传统的人脸识别算法易受光照等因素影响的缺点,提出了一种基于多尺度分析的人脸识别算法。首先,对采集到的人脸图像进行预处理,去除噪声,减弱无用信息,增强有用信息;然后,在粗尺度上采用形态学梯度边缘检测算法对人脸轮廓进行提取,缩小人脸库的搜索范围;最后,在细尺度上对人脸的不变特征进行提取,采用Harris角点检测算法对在粗尺度上得到的边缘图像进行特征提取,减少计算量,提高了识别速度。在所拍摄的人脸库上对算法进行验证,实验表明,对易于进行轮廓提取的人脸图像的识别速度较快,精度较高。     

基于PSOA聚类和KMP算法的说话人识别方法

在说话人识别领域,MFCC特征参数得到了广泛的应用,但是MFCC特征参数包含了语义信息、语种信息和说话人信息等多种信息,所以存在参数中说话人个性特征信息不明显的问题,而且将MFCC应用于SVM分类器时受Mercer准则的限制.针对以上问题,提出了一种将PSOA聚类与核匹配追踪算法(KMP)相结合的说话人识别方法,首先通过PSOA聚类算法将MFCC特征参数进行变换处理,得到精简的MFCC特征参数,然后利用KMP算法对核函数形式没有任何限制的特性,对精简后的MFCC特征参数进行分类训练和识别.实验结果表明,基于PSOA-KMP的说话人识别方法相比GMM-UBM识别方法,在EER性能上相对提高了38％.     

基于视频图像的点读机书本识别算法

为实现点读机利用摄像头自动从自带电子书库中选择书本,提出了一种基于视频图像的点读机书本识别算法.该方法首先利用书本宽高比例进行预匹配,从书库中筛选出符合条件的书本;其次在分别提取待测书本与书库书本图像特征点的基础上,将待测书本与书库中满足预匹配条件的书本进行匹配;最后,根据待测书本与书库中书本的匹配率,确定待测书本是否在书库中,若在,则进一步从书库中识别出.通过大量书本的识别实验,其结果验证了本文方法的有效性与可行性.     

基于FAST特征提取的指静脉识别

现有的指静脉识别方法通常以包含静脉分布的灰度图为对象进行算法设计。但由于采集装置的局限性,光照强度的不确定性,手指血管周围组织的复杂性等,原始图像即使经过图像预处理过程,得到的灰度图中依然会存在不规则的阴影和非静脉特征,这可能使得被提取出的静脉特征不具有很好的代表性和区分性,从而降低识别结果的准确性。因此,本文提出以包含指静脉分布的二值图为对象进行算法设计,从而在识别过程中尽可能减少非静脉因素的干扰。在特征提取上采用了适于二值图特征点检测的加速分割测试特征提取算法,提取出静脉纹理边缘中符合要求的像素点作为特征点,进而对检测到的特征点进行向量化描述。同时为了提高匹配的精度,提出了基于圆形邻域的匹配算法,使用加权匹配距离描述图像之间的相似程度。采用山东大学公开的手指静脉数据库进行算法性能测试,平均识别率为0.993,等误率为0.0196。上述结果证明了算法的有效性,为指静脉识别算法设计提供了新的思路。     

一种基于颜色聚类和种子填充的目标识别算法

针对类人足球机器人目标识别易受光照强度变化影响的问题,改进了常规的扫描线种子填充算法,提出了一种基于颜色聚类分割和种子填充的目标识别算法。该算法采用HSI颜色模型,依据亮度和饱和度信息对图像粗分割,基于阈值将彩色区域和灰色区域分离,同时将灰色区域二值化;基于色调直方图聚类分析对彩色区域的像素进行了归类,通过改进扫描线种子填充算法实现了色块的最简扩充和特征提取,使颜色分割和特征提取同步进行,解决了目标物体的快速、精确识别。实验结果表明,该算法抗干扰能力强,分割精度高,能满足实时性要求,具有一定的实用价值。