基于直方图的图像模糊聚类分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。     

基于Matlab的图像自动标注

图像自动标注在检索大量数字图像时起到关键作用,它能将图像的视觉特征转化为图像的标注字信息,为用户的使用及检索带来极大的方便。研究了图像自动语义标注方法,设计并实现了基于Matlab图像自动标注系统,能够提取图像颜色特征和纹理特征,与已标注图像进行相似性度量并标注出图像语义关键词     

基于区域分割与相关反馈的高效图像检索算法

为了提高图像标注与检索的性能,提出了一种基于区域分割与相关反馈的图像标注与检索算法.该算法利用视觉特征与标注信息的相关性,采用基于区域的视觉特征对每幅图像采用聚类方法获得其一组视觉相似图像.通过计算与其距离最近的前三个分类的相似度,然后对这些关键字概率向量进行整合,获得最适合该图像的关键字概率向量,对图像进行标注.利用用户的反馈信息,修正查询关键词与每个分类之间的关系,进一步提高图像检索的准确性.实验结果表明,提出的算法具有更高的查准率与查全率.     

基于改进视觉字典模型的图像检索算法

目前在图像检索领域,由于视觉字典其性能突出,已成为图像检索领域构建视觉词典的主流方法。但传统的视觉字典方法存在运行时间效率低、内存消耗大等缺点。因此本文采用ROOTSift算法提取图像的特征点并利用高效的K-means聚类算法建立支持动态扩充的随机视觉字典。该方法基于视觉字典构建视觉词汇直方图和倒排序索引文件,并对视觉词重新分配权重以提高检索命中率。最后利用欧氏距离法查询完成相似性匹配。试验结果表明该方法能提高图像检索的准确率,对大规模的图像检索能够达到很好的检索质量。     

一种基于DFC聚类算法的图像分割方法

图像分割是一种重要的图像技术,在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类很多,有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像。目前,图像分割的方法层出不穷。其中,最具代表性的图像分割算法是基于FCM聚类算法的图像分割方法。然而FCM聚类算法从理论上来说存在着聚类数目无法自动确定及运算的开销太大的缺点,因而限制了这种方法的应用。针对其不足,本文将FCM聚类算法引入到图像分割方法中。数值实验结果显示：新方法分割图像的效果是良好的。     

基于图学习的医学图像标注方法

近年来,由于医学成像技术的飞速发展,产生大量的数字化图像.医学图像是医生诊断的重要参考依据,因此如何对医学图像有效的标注和检索变得越来越重要.本文提出利用图学习的方法来标注医学图像.首先根据医学图像的特性进行预处理,然后将图像信息和标注词建立联系,最后将标注词从已标注图像传递到未标注图像.实验结果证明,基于图学习的医学图像标注方法明显的提高了标注性能,是一种有效的方法.     

基于Otsu和模糊核聚类算法的极化SAR图像分类

随着极化技术的发展,越来越多的高分辨率SAR图像出现,对其分类成为一个耗时的工作。针对该问题,提出了基于Otsu和模糊核聚类算法的极化SAR图像分类。将SAR图像分类分为两步,第一步借助Otsu法进行粗略分割,将图像转化为若干个区域;第二步利用模糊核聚类算法将第一步剩下的像素进一步分类。实验结果表明,该算法既可保持较高的分类精确度,又可保证较快的计算速度。     

基于FCM聚类的X光图像分割算法

本文采用FCM聚类算法实现了对X光图像的分割,在分割过程中利用直方图数据简化了运算并设定聚类初始值,根据分割对象的特点,采用一维的灰度特征值实现分割,取得了比较理想的分割效果.     

基于改进AP聚类算法的人脸标注技术研究

利用网络新闻图像以及与图像相关的文字说明构造一个有人名标注的人脸库.人脸库中的人脸通过对新闻图像进行人脸检测得到,人名从与图像相关的文字说明中提取得到.通过一个聚类过程得到人脸与人名之间的对应关系,并通过一个合并聚类的过程可以识别出同一个人的不同名字.对AP聚类算法进行改进,实验表明相比于k-means与AP算法,改进...     

垃圾彩信中海量图片检索和聚类关键技术研究

本文总结了不良违规图片管理经验,详细介绍了海量图片相似检索和聚类技术的诸多关键技术,包含视觉词和嵌入码的生成、索引、结果打分等,并给出了许多工程化的实践经验。     

基于颜色和空间特征的彩色图像获取方法

本文针对基于内容的彩色图像相似性获取问题,提出了一种新的相似性获取方法,它既考虑了颜色内容特征,也包含了图像的空间关系特征.文章设计了无序矩阵来描述图像空间位置的相对关系,这种无序矩阵具有对旋转和平移不变性的特点.在进行图像间相似性测量时,首先用颜色直方图相交法对图像全局颜色分布进行相似性测量,再对得到的候选图像队列用新的算法进行测量,剔除不相似的图像.新的测量算法既考虑了颜色内容的匹配,同时也考虑了空间相似性的因素.用不同类型的图像对这种方法进行实验,其结果表明,它在彩色图像相似性检索时是很有效的,具有较高的检索精度.此外,它在图像发生小的旋转和平移等形变时,表现出较高的可靠性.     

基于聚类算法的红外图像伪彩色增强

文中根据红外图像的特点,提出了一种基于K-均值聚类的红外图像伪彩色增强的新算法.该算法通过对红外图像灰度数据的统计学习,产生初始聚类中心,采用K-均值聚类算法对灰度进行聚类,并根据伪彩色编码的节点对聚类结果分段实现伪彩色的自适应分配.实验结果表明,该方法可增强红外图像的细节信息和层次感,具有更好的视觉效果.     

基于形态学操作和模糊聚类技术的超声图像分割

针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了多尺度形态学操作和模糊聚类技术相结合的图像分割方法.该方法利用多尺度形态变换提取图像的结构特征,通过对不同尺度结构特征数量的统计分析,估计图像中噪声尺度大小,并修改不同尺度结构特征的强度,从而实现对图像局部对比度的增强和噪声抑制.同时,使用新的模糊C均值聚类算法对增强后图像进行分割,从而进一步地减少图像中噪声对分割的影响,完成超声图像的有效分割.实验结果表明该方法对超声图像的分割是有效的.     

基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法

提出一种将聚类和小波变换相结合的彩色图像分割方法。首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色特征。利用小波变换得到每个分块的纹理特征,将颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。该方法将聚类算法和小波算法结合,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行分割实验,实验结果证明该算法的有效性。     

一种基于聚类分析的红外图像配准算法

为了提高红外图像匹配的精度和效率,提出了一种将Harris-Laplace关键点提取和旋转不变LBP特征描述算子相结合的局部特征检测新算法,该算法不仅在图像的尺度、光照和角度发生变化时,仍然能够得到很好的检测效果,而且能很好地描述图像的局部纹理特征.特征向量描述完成后,为了进一步提高红外图像特征点匹配的正确率,提出了一种基于K-means聚类分析的图像匹配策略.先利用Cosine余弦相关匹配策略实现特征点的初步粗匹配,接着采用K-means 聚类分析匹配策略剔除图像中大部分的错误匹配.实验表明:提出的算法表现出良好的鲁棒性,关键点提取的重复率(Repeatability)提高了9.2％.与传统的匹配算法相比,采用基于K-means聚类分析的匹配策略匹配精度可以提高5.05％,匹配时间可以缩短0.068 s.该特征描述算法和基于K-means聚类分析的匹配算法满足了红外图像配准的高精度性和高实时性的要求.     

基于M带小波变换与模糊聚类的图像去噪算法

M带小波变换是标准二带小波变换的自然推广,能够分析具有相对窄带的高频信号,而且能更好的集中信号能量,因此在信号处理中应用广泛.本文结合模糊聚类算法,提出了一种新的基于M带小波变换的图像去噪算法,利用模糊聚类算法把小波系数划分成两类:包含信号的小波系数与只包含噪声的小波系数,对只包含噪声的小波系数置为零,将包含信号的小波系数进行利用软阈值法进行收缩,最后对处理后的系数进行M带小波逆变换,得到去噪后的图像.对SAR图像的实验结果表明,该算法有效,而且能较好地保留边缘信息.     

一种基于K-均值聚类优化的快速分形图像压缩算法

提出了一种基于K-均值聚类的快速分形图像压缩算法,对搜索窗中的父块和子块,根据其方差的不同,用K-均值聚类方法分别对子块和父块进行聚类,子块只对同一类中的父块进行匹配,从而大大缩短了编码时间。实验结果表明,与经典分形压缩算法相比,本文算法编码速度可提高5倍;同基于方差的快速分形压缩算法相比,本文算法也有明显的优势。     

粒子群优化的聚类方法在图像分割中的应用

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤.K-均值聚类算法和粒子群优化方法结合,即将K-均值方法的结果作为一个粒子并采用粒子群优化的方法,通过适应度函数,利用新的分类中心调整粒子位置,产生新的聚类中心.并将此方法应用于图像的分割.最后,将两种方法的处理结果进行了比较,结果表示基于PSO聚类方法对图像的分割效果比原算法有所改进.     

基于小波多尺度分析的综合特征图像检索

以整数小波变换为基础,提出了一种综合颜色和空间特征的图像检索算法.该算法首先对图像做整数小波变换,提取其低频系数矩阵中环形区域的F-范数作为颜色特征;然后对低频分量分块并编码,利用马尔可夫链特性提取一步转移概率矩阵作为空间特征;再综合利用上述两个特征计算图像间的相似度,并进行彩色图像检索.通过对不同类型图像的检索对比实验结果表明,这种图像检索方法是行之有效的.