基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割

传统模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,并且使用对噪声较敏感的欧氏距离作为像素与聚类中心距离度量的标准,因此抗噪性能较差.为了克服传统FCM算法的局限性,本文提出了一种基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割方法(2DFCM).该方法利用二维直方图描述的像素邻域关系属性,一方面为聚类提供较准确的初始聚类中心,从而避免聚类中的死点问题;另一方面通过提出聚类中心同时在像素值、像素邻域值二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域信息的新的聚类目标函数,实现了图像的分割.实验结果表明,这种方法抗噪能力强、收敛速度快,是一种有效的模糊聚类图像分割方法.     

岩心颗粒彩色图像的多维特征KFCM聚类分割算法

岩心颗粒的彩色图像包含的信息具有复杂性和多样性,除了人眼视觉系统容易感知的颜色与空间形状特征之外,还隐含着更深层次的纹理特征信息。提出一种多维特征核模糊C均值(Kernel Fuzzy C-Means,KFCM)聚类分割算法:首先使用Gabor滤波器组在频域的不同尺度和方向上对岩心颗粒彩色图像进行卷积滤波处理,并将Gabor滤波结果作为频谱的局部纹理特征;然后将纹理特征、颜色特征以及图像像素点空间位置信息合并到核模糊C均值聚类算法中,从而实现岩心颗粒彩色图像的分割。结果表明:与其他算法的分割结果相比,多维特征KFCM聚类分割算法能更准确地识别不同类型的岩心颗粒的彩色图像,获得了良好的分割结果。     

HSI空间和改进 C-means的彩色人民币号码分割方法

针对采集到的人民币号码图像都是彩色图像并携带有噪声这一现象,本文提出基于 HSI空间和改进的 C-means算法的人民币彩色号码图像分割方法。选用 HSI颜色空间作为彩色分割空间,在 HSI空间内,将 HSI的 3-D搜索问题转化为 3个 1-D的搜索问题,求取图像在 3个 1-D方向上的灰度直方图,该方法根据图像当前点 3×3邻域内每个像素灰度值与当前点灰度值差值的大小情况,确定聚类算法中当前点的灰度值 p(m)的值,采用 C-means聚类算法分别确定文字和非文字的聚类中心,利用欧式距离进行人民币号码前景和背景的聚类判断。该方法直接对彩色人民币号码图像进行分割,考虑了当前点与邻域像素点之间的相互关系,具有一定的自适应性。实验结果表明,提出的号码图像分割方法不受图像噪声和局部边缘变化的影响,且变换后数据量减少,易于计算,该方法对字母和数字的分割都有效,鲁棒性较强。     

面向直方图加权的快速FCM的图像分割算法

提出一种改进的图像分割算法SWFFCM(special weight fast fuzzy C-means algorithm),该方法将需要聚类的二维像素点投影到一维灰度直方图空间,利用不同灰度值图像空间像素离散程度的区别,对一维灰度直方图进行线性加权,每一个灰度值变量使用四分位相对离差系数作为其权值.实验表明,算法减少了FCM(fuzzy C-means algorithm)算法的迭代数量,提高了图像聚类分割速度,减少了像素点错分比例,从而提高了图像的分割精度.     

一种基于FCM的图像分割方法

提出一种新的图像分割方法 FWFCM(fast walvet fuzzy C-means method),该方法对图像像素点的灰度进行模糊隶属度的分析,将需要聚类的像素空间投影到灰度直方图空间,从而减少了经典FCM算法的迭代计算量,提高了算法的收敛速度;并且利用小波变换的多分辨率的分析,抑制噪声点对图像分割的影响,提高了图像分割的精度.     

时空联合的红外运动目标提取算法

针对红外图像对比度差、边缘模糊的特点,提出了一种基于时空联合的红外序列图像目标提取的新方法.算法充分利用了红外目标的亮度特征、背景信息以及运动信息.时域分割中通过建立帧差图像背景的高斯分布模型,采用变化检测模板来确定红外目标约束区域.然后,构造图像像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵并约束到传统的模糊聚类算法中,空域分割则利用该模糊聚类来对目标约束区域进行有效分割.最后将时空分割结果融合便能实现最终的红外目标提取.实验结果表明,该方法简单有效,能准确提取动态场景中的红外目标.     

基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法

针对当前彩色印刷品色差检测过程中效率低、复杂性高等问题,提出了一种基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法（SFFCM）。先用简单线性迭代聚类（SLIC）算法将图像分割为紧密相邻的超像素区域。每个超像素区域被视为一个独立的聚类单元。随后,将模糊C均值聚类（FCM）算法应用于超像素的归属关系计算中,即引入隶属度值,允许超像素归属于多个聚类中心,并通过权衡归属度值来实现模糊聚类。实验结果表明,相对于其他算法,本文方法在保持良好实时性的同时,实现了较好的分割效果,有效平衡了算法复杂度与分割效果之间的关系。     

基于随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割

K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域.但K-均值聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果.针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子群优化（RWPSO）和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK.在算法运行初期,利用随机权重粒子群优化的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;在算法运行后期,利用K-均值聚类的局部搜索能力,实现算法快速收敛.实验表明：RWPSOK算法能有效地克服K-均值聚类易陷入局部最优的缺点,图像分割效果得到了明显改善;与传统粒子群与K-均值聚类混合算法（PSOK）相比,RWPSOK算法具有更好的分割效果和更高的分割效率.     

一种基于蚁群聚类的多模板图像边缘融合方法

根据所采集图像的离散性特点,提出了一种基于蚁群聚类的新型的多模板图像边缘融合方法.该算法综合了图像聚类的方法和模板边缘提取的方法,运用蚁群聚类的思想来提取图像的边缘特征,并进一步融合多种边缘提取模板来设置聚类的启发式引导函数和初始聚类中心,从而避免了传统蚁群算法聚类搜索时的盲目性.系列仿真实验验证了这一方法的可行性和有效性.     

基于FT与超像素模糊C均值聚类的马铃薯病虫害图像识别技术

本文针对马铃薯病虫害区域难以自动分割的问题,提出了一种基于FT显著性检测与超像素模糊C均值聚类（SFFCM）相融合的无监督分割方法。该算法利用FT显著性检测增强梯度图像,并对梯度增强图像进行重构。经过分水岭分割后,对各超像素区域颜色求平均,利用FCM算法聚类得到最终的分割图。实验表明,与SFFCM、SFFCM-SR相比,本文算法分割效果占优。     

基于 YCbCr 颜色空间的快递单手写文字分割

目的在YCbCr颜色空间下,利用Cb颜色分量信息结合阈值分割方法,提取快递单图像手写体文字信息。方法首先将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间下,然后在Cb颜色分量图像下进行图像阈值分割处理操作,最后对提取出的手写体文字信息进行中值滤波去噪处理,并将该算法提取的结果与基于YCbCr颜色空间使用K均值聚类方法提取的结果在分割效果、分割时间与文字识别率上进行对比。结果利用Cb颜色分量提取出的手写体文字信息更清晰,具有更快的处理速度和更高的识别率,快递单图像平均处理时间为1.36 s,识别率为89%。结论单独利用Cb颜色分量信息提取手写文字就可得到较好的提取效果,算法简单、可行。     

H-Cb混合颜色模型下快递单手写体提取算法研究

目的在不受光照条件的影响下,利用H-Cb混合颜色模型,提取快递单底单图像手写体文字信息。方法首先将图像从RGB颜色空间分别转换到HSI颜色空间和YCbCr颜色空间;然后将改进的YCbCr颜色空间的Cb颜色分量与HSI颜色空间的H颜色分量进行信息融合;最后对提取出的手写体文字信息进行阈值和反相处理,并将该算法提取结果与基于YCbCr颜色空间Cb颜色分量阈值分割方法和基于Lab颜色空间的手写文字聚类算法的提取结果,在分割效果、文字识别率上进行对比。结果利用H-Cb混合颜色模型检测出的手写体文字更准确,具有更高的识别率,在理想文字切分条件下识别率达96%。结论使用H-Cb混合颜色模型提取手写文字受光照条件影响小,提取出的图像噪声小、识别率高,算法简单可行,为彩色图像的检测与判定技术提供了支撑。     

基于颜色传递和对比度增强的夜视图像彩色融合

针对基于颜色传递夜视图像彩色融合算法存在的热目标不突出问题,提出一种基于颜色传递和对比度增强的彩色融合算法。该算法首先利用非线性扩散和迭代阈值分割方法提取出图像中的热目标,然后在HSI颜色空间利用热目标和灰度融合图像对颜色传递得到的初步彩色融合图像进行调整,接着将处理结果变换回RGB颜色空间,得到最终的融合图像。实验结果表明,利用该算法得到的融合图像不仅与人眼视觉感知习惯一致,而且显著增强了目标与背景的对比度,从而有效提高了目标的可探测性。     

基于k-Means算法的彩色QR码识别

为了降低彩色QR码解码过程中出现的混叠效应,提高彩色QR码解码的正确率,提出一种基于HSV颜色模型的k-Means聚类算法。为了选择适合彩色QR码的颜色空间模型,通过实验验证了在RGB,Lab,HSV 3个颜色模型下k-Means聚类算法的效果。在HSV颜色模型下,根据等欧氏距离的原则建立彩色编码模块的配色模型,最大程度地减小解码中颜色的混叠效应。彩色QR码解码预处理阶段,利用基于HSV颜色模型的光线补偿的k-Means聚类算法对彩色编码模块进行颜色分离,以提高解码的精度。研究结果表明:在HSV颜色模型下,k-Means聚类效果最好,图像区域分类效果最清晰;所建立的配色模型可以最优地为彩色编码模块配色;基于HSV颜色模型的光线补偿的k-Means聚类算法可以提高彩色QR码解码的正确率。因此,建立合理的配色模型进行彩色编码模块的颜色设置,同时采用基于HSV颜色模型的光线补偿的k-Means聚类算法进行颜色分割,可以大幅度地降低彩色QR码编码模块之间的混叠效应,从而显著提高彩色QR码解码的正确率。     

改进 Otsu 算法在铝塑泡罩药品包装缺陷检测中的应用

目的为了满足药品缺陷检测系统的具体要求,需要有更好的图像分割效果。方法在二维Otsu法的基础上,提出新的阈值分割输出函数,并改进传统算法,使运算量大幅度降低。结果理论分析和仿真实验结果表明,该方法更能顾及药品图像边缘细节,具有好的分割效果,且分割速度也能满足实时检测要求。结论该改进算法用于铝塑泡罩药品包装缺陷检测更具有适用性和实时性。     

基于免疫密母算法的图像分割

密母算法具有全局和局部搜索能力,但其具有对参数敏感、个体学习计算复杂度高的缺点.为了克服密母算法的缺点,本文提出了基于免疫密母算法的图像分割(IMAIS)方法.该方法对图像分割时采用了两个种群,并分别用密母算子和免疫克隆算子对这两个种群同时进化,加快种群收敛速度.实验结果表明了本方法的可行性和有效性.     

Deer Body Adaptive Threshold Segmentation Algorithm Based on Color Space

In large-scale deer farming image analysis, K-means or maximum betweenclass variance (Otsu) algorithms can be used to distinguish the deer from the background. However, in an actual breeding environment, the barbed wire or chain-link fencing has a certain isolating effect on the deer which greatly interferes with the identification of the individual deer. Also, when the target and background grey values are similar, the multiple background targets cannot be completely separated. To better identify the posture and behaviour of deer in a deer shed, we used digital image processing to separate the deer from the background. To address the problems mentioned above, this paper proposes an adaptive threshold segmentation algorithm based on color space. First, the original image is pre-processed and optimized. On this basis, the data are enhanced and contrasted. Next, color space is used to extract the several backgrounds through various color channels, then the adaptive space segmentation of the extracted part of the color space is performed. Based on the segmentation effect of the traditional Otsu algorithm, we designed a comparative experiment that divided the four postures of turning, getting up, lying, and standing, and successfully separated multiple target deer from the background. Experimental results show that compared with K-means, Otsu and hue saturation value (HSV)+K-means, this method is better in performance and accuracy for adaptive segmentation of deer in artificial breeding scenes and can be used to separate artificially cultivated deer from their backgrounds. Both the subjective and objective aspects achieved good segmentation results. This article lays a foundation for the effective identification of abnormal behaviour in sika deer.     

包装机械手轨迹规划和控制系统设计

目的 针对常见分区域图像修复算法中,对于待修复目标的分离效果不佳而导致的修复效果较差等问题,提出一种基于改进K均值聚类的图像修复方案。方法 首先将待分割图像转换到CIELab颜色空间,对a,b分量进行聚类运算,得到K个聚类中心,通过改变聚类迭代次数,得到粗分割结果;然后采用数学形态学对分割结果进行细化处理,精确分离得到目标对象和背景;最后,采用Reinhard算法对目标和背景分别进行色彩迁移,得到图像修复结果。结果 所提模型中的区域分割算法,其分离效果均优于经典的分水岭算法、最大类间方差法和基于Lab通道的最大类间方差算法,采用Reinhard色彩迁移算法图像修复结果比较接近理想修复效果。结论 由最终结果可知,提出修复法的整体效果较为理想,且优于传统的分区域图像修复算法,可为生产实践提供必要的理论依据。