基于纹理特征的自适应SLIC超像素分割算法

由于简单线性迭代聚类算法（Simple Linear Iterative Cluster,SLIC）只考虑了颜色和空间信息导致分割不准确且边界附着度不高,且人工预设的超像素块数也会影响后续分割效果,提出了一种基于纹理特征的自适应SLIC超像素分割算法。先使用图像复杂度衡量图像分割的难易程度,根据自适应计算合适的图像分割块数,再基于SLIC算法把局部二值模式（Local Binary Patterns,LBP）纹理特征纳入相似性度量,提高SLIC算法分割精度。实验结果表明,本文方法与SLIC算法相比有更高的评价指标。     

简单线性迭代聚类的超像素算法

当前,图像分割处理中存在过程繁琐、效率低下等问题,加上图像超像素形状及大小不均等影响因素,难以适应高性能计算要求。基于此,本文提出了简单线性迭代聚类改进算法。首先预处理获得像素信息,减少算法执行过程中的计算耗时;其次,通过一系列算法优化,降低访存时间,使其更有利于后续并行化的操作;最后依据像素点的处理之间互不产生依赖的情况,使用向量化和并行化的手段,对算法进行整体加速,进一步提升算法效率。实验结果表明,本文提出SLIC改进算法相比基准模型,在计算速率和算法性能方面得到提升。     

基于SLIC超像素粒化的粗糙熵图像分割算法

粒化是粗糙熵阈值化算法的重要步骤,针对图像预处理的粒化方式不同,采用一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素的粒化方式.利用SLIC超像素算法的亮度相似性和空间相邻性将像素分为信息粒,在该粒度下构造了图像目标和背景的上下近似集及其粗糙不确定度.在此研究基础上,设计了粗糙熵阈值化分割算法.实验定性和定量地比较了本文算法...     

基于超像素的印刷品色差在线检测方法

针对彩色印刷行业中,印刷品色差在线检测准确率低、速度慢的问题,提出一种新的检测方法.基于超像素的思想,采用简单线性迭代聚类(SLIC,simple linear iterative clustering)算法,对具有相似特征的相邻像素进行聚类,形成结构紧凑、近似均匀的像素块,每个像素块即为一个超像素.用超像素代替像素块内多个相似像素,分别提取标准图像和待检测图像的颜色特征.再用CIEDE2000色差公式进行色差计算.实验结果表明,该方法在保证检测结果准确率的基础上,能够有效地减少数据计算量,提高检测效率.     

一种新的高光谱遥感图像超像素分割方法

为了解决简单线性迭代聚类算法在高光谱遥感图像超像素分割任务中分割精度较低的问题,提出一种基于多级线性迭代聚类结合改进标签传播算法(LPA)的新的无监督高光谱遥感图像超像素分割方法。首先,扩充简单线性迭代聚类(SLIC)的适用范围至多通道对高光谱图像进行超像素初分割;然后,对色彩标准差较大的超像素进行多级迭代细致分割,引入基于局部二进制模式的高光谱遥感图像纹理特征提取方法计算高光谱图像纹理特征并融合多段光谱特征计算超像素间相似度以构建带权图网络;最后,改进LPA社区发现方法进行超像素合并,将改进的标签传播算法运用于超像素合并可以得到更加稳定准确的超像素合并效果,提高超像素分割精度。将该方法与多种方法进行比较,结果表明,该方法对高光谱遥感图像的超像素分割结果更准确,超像素边缘更贴合真实地物边界,能有效改善高光谱遥感图像超像素分割中精度较低的问题。     

基于超像素统计量的随机森林遥感图像分类

针对遥感图像地物覆盖分类方法对图像空间分布信息利用不足的问题,提出一种基于超像素统计量的随机森林遥感图像分类方法。以北京市海淀区为研究区,选用Landsat-8卫星为主要数据源,通过改进SLIC超像素分割方法,使之适用于多光谱遥感图像中超像素的分割,提取超像素常见的六个统计量(最小值、最大值、均值、标准差、上四分位数、下四分位数)用于随机森林在遥感图像中的分类。实验结果表明,本文对研究区遥感图像的总体分类精度为89.01%,明显改善了对地物的错分和漏分现象,能够推广到Landsat-8遥感图像的地物覆盖分类工作中。     

基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法

近年来谱聚类算法被广泛应用于图像分割领域,而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。 针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出了基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法。该算法利用超像素将彩色图像进行预分割,利用用户提供的少量标记信息构造预分割区域的基于半监督的模糊相似性测度,利用该相似性测度构造预分隔区域的相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对预分割区域进行划分得到最终的图像分割结果。由于少量标记信息和模糊理论的引入,提高了传统谱聚类的分割性能,对比实验也表明该算法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。     

基于SLIC区域分割的三维地形重建算法

为利用无人机在高空连续拍摄的两幅航拍图像准确实现三维地形重建,提出了通过将图像进行区域分割来达到不同地形区域分别生成数字高程模型DEM数据的方法。首先利用简单线性迭代聚类SLIC超像素算法将图像分割为多个包含单一地形的超像素区域,再利用各区域的颜色信息进行相邻同类地形区域的融合,最后在所得的各区域内通过SIFT特征点提取与匹配、计算三维坐标来生成DEM数据。通过将重建地形结果与卫星地图对比表明,利用该方法能够有效实现地形重建;通过对比本文算法与传统地形重建算法的重建结果表明,利用该方法能准确呈现各地形间的边界信息。     

内容自适应超像素分割网络

现有的超像素算法对所有像素采用相同的分割约束,导致超像素在边界粘附性和紧凑性之间产生多余的相互抑制。此外现有算法很少与深度网络结合使用。文中提出了一种内容自适应超像素分割网络,可以根据图片内容动态分配紧密度因子,使超像素在边界周围具有高边界粘附性,在其余区域具有高紧凑性。通过与其他复杂方法的比较试验,该方法有效地减少了边界粘附和紧凑性之间的折衷,同时产生了具有良好性能的超像素。     

基于分块思想的汽车牌照定位算法研究

改进了基于分块思想的汽车牌照定位算法. 首先将图像等分成若干个子图像, 利用子图像内车牌水平边缘密度的聚集程度分割图像, 保留可能的车牌区域, 并进行区域合并. 由于车牌中号码基本均匀分布, 其号码边缘所占有的面积与整个牌照面积的比例在一定范围内, 对于牌照区域内的子图像也会具有同样的比例. 当采集距离造成牌照尺寸发生变化时, 其比例值会仍在设定的范围内, 可适应车牌大小不同的情况, 同时, 由于以块方式搜索, 速度明显加快.     

基于类间蚂蚁竞争模型的显著图像分割算法

由于单类蚁群算法分割易造成欠分割或者过分割,提出基于类间蚂蚁竞争模型的显著图像分割算法。首先根据线性迭代聚类超像素分割算法(simple linear iterative clustering,SLIC)对图像进行预处理,在保留原始图像信息的前提下,将图像分割成各个区域,这样不仅可以提高分割精度得到理想的分割结果,还可以缩短运算时间。同时为了弥补单类蚂蚁分割易造成的欠分割或者过分割,引入两类蚂蚁,每一类蚂蚁寻找各自目标(前景/背景),不同类别的蚂蚁之间进行信息互补与竞争,使得分割结果更加准确。根据种群竞争思想,设定两类蚂蚁,每类蚂蚁设定食物目标不同,从而相互竞争,“优胜劣汰”,最终找到各自的食物,根据两类蚂蚁分泌的信息素竞争得到最终的结果。实验结果表明,该算法运行快速,分割结果更加精确。     

基于SLIC与Delaunay图割的交互式图像分割算法

针对现有的交互式图像分割算法在处理高分辨率图像时仍不够高效的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类（simple linear iterative clustering,SLIC）与Delaunay图割的交互式图像分割算法。使用一种简化但是高效的SLIC算法将图像分割为多个在感知上有意义的原子区域,并提取这些区域的代表像素点;对处在背景矩形框内的代表像素点进行Delaunay三角剖分,构建图结构;最后利用最小割最大流算法将图中的节点分为两部分,并将这些节点对应为相应的原子区域,达到将图像分割为前景和背景的目的。与其他交互式图像分割算法进行实验对比,结果表明所提算法在计算效率上有较大提升,并更为准确。     

基于SLIC分层分割的无人机图像极小目标检测方法

针对无人机可见光图像目标小、对比度弱的问题,本文提出一种基于简单线性迭代聚类（Simple linear iterative clustering,SLIC）分层分割的极小目标检测方法。首先使用预处理方法提高原始图像的对比度,并利用Top hat融合方法进行初始分割以确定目标区域,其次利用SLIC方法完成目标精细分割,并采用改进的具有噪声的基于密度的聚类方法(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对SLIC分割结果进行超像素聚类,最后提取目标的邻域熵等多种底层特征,使用特征匹配方式检测目标,获取最终检测结果。本文提出了一种全局检测和局部检测相结合的检测策略,极大提高了检测速度。仿真结果表明,本文方法可以有效提高无人机小目标的检测性能,加速检测速度。     

一种基于RSSI的贝叶斯室内定位算法

为提高室内定位系统中基于接收信号强度指示(RSSI)的定位精度,提出一种基于RSSI的贝叶斯室内定位算法。在对RSSI信号进行高斯滤波预处理后,利用三角形质心算法计算未知节点的初始坐标,对该初始坐标进行贝叶斯滤波处理,得到更加准确的坐标。实验结果表明,该算法能降低定位误差,定位精度可达98%。     

基于直方图相关性约束的快速多阈值FCM图像分割算法

针对传统的模糊C均值(FCM)聚类算法在样本数和特征数较多时,运算较为复杂以及耗时较多的问题,本文提出了一种采用直方图的相关性作为约束采样率的快速多阈值FCM分割方法,控制图像失真,使得需要运算的数据量减少,以获得较快的分割速度.由于借助了基于模糊集的图像分割技术--模糊C均值算法实现多阈值图像分割,考虑到了每个像素对...     

基于WGS-84地球模型的三站时差定位算法

针对基于WGS-84地球模型的三站时差定位算法,从定位模糊、定位精度和运算效率3个方面,综合比较了传统的牛顿迭代算法与一种基于测量站覆盖范围的局域参考坐标系(以下简称局域参考坐标系)下算法的性能.将局域参考坐标系下算法的定位结果作为牛顿迭代的初值,结合两种算法,形成一种综合算法,并对3种算法进行性能比较.由仿真结果可知...     

基于Chan氏算法和文化算法的协同定位

提出一种到达时间差(TDOA)定位方法,利用Chan氏算法进行初始定位估计,将估计结果作为经验知识存储于信念空间中,采用文化算法求解定位估计中的最大似然函数,获得最佳估计坐标值,从而实现对移动台的最终定位估计。历史知识的引入能有效避免陷入局部最优值,并改善算法的定位精度。仿真实验结果表明,该方法性能稳定、定位精度高、收敛速度快。     

基于RFID的边界虚拟参考标签定位算法

介绍VIRE室内定位算法的原理,针对VIRE算法对边界标签定位准确度低的问题,提出边界虚拟参考标签定位算法BVIRE。该算法通过建立线性回归方程,在边界处加入边界虚拟参考标签。仿真结果表明,在不额外增加参考标签且不增大射频干扰的前提下,BVIRE算法较原算法使靠近边界处待定位标签的定位准确度得到较大提高。