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。     

基于并行遗传算法的气球力Snake模型参数优化

针对气球力Snake模型的图像分割效果很大限度上依赖于初始参数的选取,借鉴遗传算法的高效、并行和全局搜索的性能,提出了一种求解气球力Snake模型最优参数的算法。该算法用气球力Snake能量泛函作为目标函数,引入图像相似度函数作为遗传迭代终止准则,采用并行遗传计算进行分割参数寻优。实际医学图像的实验结果表明,算法能避免通过大量实验来人工选取参数的繁琐,也解决了参数选取不当导致的分割结果不理想的问题,可以得到较好的分割效果。     

基于散装仓粮食图像分割阈值选取算法改进

文中针对复杂背景条件下的散装仓粮食图像二值化分割问题,将遗传算法引入改进的最大类间方差法中,利用遗传算法具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,提高了分割算法的时间效率,克服了采用传统最大类间方差法在散装仓粮食图像分割中的速度慢的局限性。     

基于空间特征的SAR图像分割方法研究

空间矩阵描述了不同区域间的相邻概率。SAR图像具有不同地域呈现不同纹理的特征,并且区域间有较大的对比度,因此SAR图像的空间矩阵具有同类区域间相邻概率最大,异类区域间相邻概率较小的特点。利用这一特点,该文提出了一种基于空间矩阵的图像分割的方法。该方法将空间矩阵作为适应度,用遗传算法可以使分割阈值收敛到最优,并在阈值搜索的过程中用孤立点检测的方法消除相干斑噪声的影响。仿真结果表明,这是一种有效的SAR图像区域分割方法。     

基于多代表点近邻传播的大数据图像分割算法

基于多代表点近邻传播聚类算法,提出一种有效的大数据图像的快速分割算法。 该算法首先运用均值漂移算法将彩色图像分割成很多小的同质区域,然后计算每个区域中所有 像素的颜色向量平均值,并用区域数目代替原图像像素点数目,选用区域间的距离作为相似度 的测度指标,最后应用多代表点近邻传播聚类算法在区域相似度矩阵上进行二次聚类,得到最 终的图像分割结果。实验结果证明,提出的算法在大数据图像的分割中取得了较为满意的分割 效果,且分割效率较高。     

基于模拟退火遗传算法的空瓶图像分割

针对空瓶检测的特点,把遗传算法和模拟退火算法引入到空瓶图像分割算法中,提出了一种利用遗传算法搜索最优分割阈值方法.该方法具有遗传算法的全局寻优能力和模拟退火算法较强的局部搜索能力,能够有效、简单地进行图像分割,可以满足实时检测系统中精度和速度的要求.     

基于混合蛙跳算法改进的OTSU遥感图像分割方法

阈值的快速选取和噪声处理对图像分割起着至关重要的作用。针对遥感图像分割过程中阈值快速选取和噪声处理的问题,首次提出一种基于混合蛙跳算法优化改进的OTSU遥感图像快速分割算法。该算法首先对图像进行处理,引入一个邻域的空间和灰度相似测量因子来进行抗噪并且保护图像细节。再以最大类间方差作为混合蛙跳算法适应度函数,通过混合蛙跳算法的局部搜索和全局信息交换来快速确定图像分割的全局最佳阈值。实验结果表明,与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法改进的二维OTSU图像分割算法相比,该算法能更有效地去除噪声的干扰,算法运算效率更高。     

基于改进的PCNN多目标图像分割算法

脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network,PCNN)可有效地用于图像分割.为获得满意分割效果,PCNN需要选取适当的参数,目前其参数往往通过反复试凑确定.针对这一问题,基于改进的PCNN模型,提出结合图像灰度直方图,以最大交叉熵函数作自适应遗传算法的适应度函数,采用自适应遗传算法搜索最优门限阈值函数的图像分割算法.实验结果表明,该算法可以有效地实现多目标图像分割,且分割效果优于多阈值Ostu算法.     

一种基于遗传算法的图像FCM分割方法

图像分割对于图像分析和图像理解有着极为重要的意义。提出一个基于遗传算法的图像分割算法，在充分利用遗传算法优异的全局搜索能力的基础上，该算法根据图像的灰度分布按照模糊聚类的分割策略实现图像的分割，并且根据预应力的隶属度阈值自动地确定聚类数目。理论分析和实验表明，所提出的算法能产生很好的分割效果，并能自动确定分割类数。     

结合SSFCM与随机游走的半监督图像分割算法

针对基于颜色特征空间的半监督聚类分割算法适合分割结果包含多个颜色特征相似目标的应用场合,但对高噪声图像却无法获得理想的分割结果,而基于随机游走理论的半监督图像分割算法需要用户对目标逐一进行标记的问题,提出一种半监督图像分割算法.首先根据用户标记采用半监督模糊C均值聚类(SSFCM)算法对图像颜色特征进行建模;然后引入一个确信度函数,并根据SSFCM算法得到的隶属度数据计算确信度函数值,再将像素分为2类,分别作为随机游走图像分割算法的已标记点和未标记点;最后采用随机游走算法完成最终的分割.实验结果表明,该算法对图像中的噪声具有良好的抑制作用,且无需用户对目标逐一进行标记.