彩色图像色度距离权值的图论分割算法

提出利用色度距离特征权重的图论分割算法,对彩色图像进行区域分割分析。利用图论和HSI模型,解决自然灾害图像的分割问题。针对复杂的自然图像,将图像像素转换为图论中的节点,构造基于像素点HSI模型的带权无向图;构建带权无向图的图论分割权函数及分割准则,形成区域相似度判别方法;结合实际分割需求,对图论分割后的离散区域进行二次吸收与合并运算,获取连续兴趣区域;对分割的结果与其他算法进行了比较与分析。     

基于图像区域分割和置信传播的立体匹配算法

传统基于像素的立体匹配算法误匹配率较高.为解决该问题,提出一种基于图像区域分割和置信传播的匹配算法.采用均值偏移对参考图像进行区域分割,通过自适应权值匹配计算初始视差图,对各分割区域的初始视差用平面模型拟合得到视差平面参数,使用基于区域的改进置信传播算法求得各区域的最优视差平面,从而得到最终视差图.与全局优化的经典置信传播算法和图割算法的对比实验结果表明,该算法能降低低纹理区域和遮挡区域的误匹配率.     

基于云模型的图像区域分割方法

基于区域的图像分割方法由于其高效、稳健的特点成为自动或半自动图像分割方法的研究热点之一。针对区域分割方法中存在的不确定性问题,提出了一种基于云模型的区域分割方法。首先以云变换为基础确定了区域生长过程中的生长准则,然后以逆向云算法实现分割区域由定量的像素集合到定性的云概念的转换过程,最后以云综合算法为基础将相邻区域进行合并,实现了基于区域的不确定性图像分割。两组图像分割实验表明该方法可以准确地分割出目标,并优于传统的图像分割算法。     

基于区域增长和改进分水岭算法的胃腺癌细胞图像分割

提出了一种基于区域增长和改进分水岭算法的胃腺癌细胞图像分割方法。该法具有分割准确,算法结构简单等优点。该方法利用Canny边缘算子提供的边缘信息,采用区域增长法对彩色癌细胞图像进行区域分割并填充颜色。同时得到了区域的周长、面积和形态因子。在此基础上,利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法处理粘连区域,最终得到分割图像。     

融合显著性分析与图割的姿态无关服装区域分割算法

提出了一种针对多姿态人的服装区域分割算法,通过融合显著性分析和图割方法有效地提高了服装区域分割的性能.首先,提出一种基于滑动窗口的视觉显著性区域分析方法,计算前景?背景种子区域初始定位,实现种子区域定位的姿态无关性;然后,通过基于图的分割方法对初始种子区域进行矫正;最后,通过将种子区域作为输入的迭代图割方法——GrabCut获得服装区域分割.实验结果表明,文中算法具有较好的分割性能,具有应用前景.     

融合均值漂移和加权谱聚类的彩色图像分割

为了提高彩色图像分割的效率,提出了一种彩色图像分割新方法。该方法首先利用均值漂移算法滤除噪声干扰并对图像进行初始分割,初始分割后的图像由一些互不相交的区域组成;然后将这些区域视为图的节点建立区域连接图;最后采用融入了区域之间面积差异信息与空间距离信息的加权谱聚类算法进行聚类,获得最终分割结果。实验结果表明,该方法可较好地对彩色图像进行分割,并能有效地降低噪声的影响,保持图像边缘,且运算速度较快。     

一种基于显著区域的图像分割方法

提出了一种基于显著区域的图像分割方法.该方法首先根据自底向上的人类视觉注意模型计算出图像的综合显著图.以便反映出图像中各区域的重要程度;然后在此基础上,设计了两种分割算法,分别是基于1-D直方图最大熵法的区域分割和基于注意焦点的区域增长,其中注意焦点从显著图中得到;并结合显著图和分割图,以区域的平均显著度为依据提取显著...     

基于图像分割和控制点的立体匹配算法研究

提出了一种基于图像分割和地面控制点（GCP）的立体匹配算法。利用Mean-shift算法将参考图像根据彩色信息快速聚类成不同区域,利用像素点的RGB信息与梯度信息相结合计算初始视差;引入地面控制点（GCP）约束,构造能量函数,利用动态规划方法（DP）计算能量函数最小值;在图像分割区域内采用快速投票方式优化初始视差并获得最终视差图。实验结果表明：该算法能有效处理视差不连续和遮挡区域,也解决了DP算法带来的条纹等问题。     

基于分水岭算法的虹膜区域分割

在论文中使用了分水岭分割算法与区域合并相结合的方法,有效地对虹膜图像进行分割,并减少过度分割现象。首先对原图像做平滑处理,使用sobel梯度算子得到原图像的梯度图,然后使用分水岭算法对梯度图进行区域分割,最后将分割图像的过度分割部分进行区域合并。实验证明这种方法可以应用于分割带有噪声的图像,也能够减少过度分割现象。仿真结果表明,把这种方法用于虹膜区域分割中,可以得到精确的、封闭的虹膜边缘。     

基于分水岭算法的虹膜区域分割

在论文中使用了分水岭分割算法与区域合并相结合的方法,有效地对虹膜图像进行分割,并减少过度分割现象.首先对原图像做平滑处理,使用sobel梯度算子得到原图像的梯度图,然后使用分水岭算法对梯度图进行区域分割,最后将分割图像的过度分割部分进行区域合并.实验证明这种方法可以应用于分割带有噪声的图像,也能够减少过度分割现象.仿真结果表明,把这种方法用于虹膜区域分割中,可以得到精确的、封闭的虹膜边缘.     

基于自适应局部阈值的彩色图像分割

使用基于图论的最小生成树方法进行图像分割,能够获得全局的分割效果及良好的运行效率,但是图中边的数目太多,而且使用固定阈值合并的最小生成树不能适用于所有彩色图像。本文针对这一问题,结合分水岭方法,先将分水岭变换产生的初始分割区域转变成图论中的顶点和边,再用最小生成树合并,通过分析局部信息变化,得到自适应局部阈值。实验表明,基于自适应局部阈值的最小生成树分割效果比基于全局阈值最小生成树的分割效果要好。     

基于图论的图像分割研究进展

基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该方法将图像映射为带权无向图,把像素视作节点,利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。论文对图论方法用于图像分割的基本理论进行了简要介绍,并对当前图论方法用于图像分割的最新研究进展进行了综述。     

基于最小生成树的图像分割

基于最小生成树思想,给出了一种利用改进的最小生成树进行图像分割的方案,减少了最小生成树的构建过程,对初分割的结果利用NNG算法进行合并。该方案节约了分割时间,并且对分割后的图像进行了有效的合并,达到了较好的分割效果。     

基于区域的图切割算法求解Mumford-Shah图像分割模型

在Egil Bae和Tai Xue-Cheng提出的图切割算法基础上,给出了一种改进算法用于求解Mumford-Shah图像分割模型。首先利用Mean Shift算法对原始图像进行过分割,基于过分割产生的小区域构造恰当的图,使得分割问题转化为求特定图的最小切割问题。数值实验结果显示,直接利用Mean Shift算法分割的效果不理想,本方法保持了与Egil Bae和Tai Xue-Cheng方法相类似的分割效果,而运算效率却有了很大提高。     

面向影像分割的多尺度快速区域合并方法

影像分割的区域合并技术中,传统的采用区域邻接图的方法存在着数据结构和算法复杂、难以扩充和维护、可考虑的特征因子有限以及空间浪费严重等问题。对此,提出了一种新的区域合并方法,提供了一套采用面向对象技术解决区域合并问题的新框架。在该框架下,区域的相异度指标、属性、邻接关系和行为可根据需要自由定义、扩充和修改,算法的稳定性和可维护性得到提升,合并过程被充分简化。在此基础上提出了多尺度合并区域的改进方法,并对等级队列的构建机制进行了优化。最后通过多尺度的对比实验,证明该方法不但能保证区域合并的精度,而且可以显著提高执行效率。     

Global Feature Tracking and Similarity Estimation in Time‐Dependent Scalar Fields

We present an algorithm for tracking regions in time‐dependent scalar fields that uses global knowledge from all time steps for determining the tracks. The regions are defined using merge trees, thereby representing a hierarchical segmentation of the data in each time step. The similarity of regions of two consecutive time steps is measured using their volumetric overlap and a histogram difference. The main ingredient of our method is a directed acyclic graph that records all relevant similarity information as follows: the regions of all time steps are the nodes of the graph, the edges represent possible short feature tracks between consecutive time steps, and the edge weights are given by the similarity of the connected regions. We compute a feature track as the global solution of a shortest path problem in the graph. We use these results to steer the – to the best of our knowledge – first algorithm for spatio‐temporal feature similarity estimation. Our algorithm works for 2D and 3D time‐dependent scalar fields. We compare our results to previous work, showcase its robustness to noise, and exemplify its utility using several real‐world data sets.     

Map segmentation for simultaneous localization and mapping in ruins

The distribution of environmental features of the internal ruins which are formed by a randomly seismic disaster is unpredictable. Therefore, the existing methods of map segmentation, which need to preset parameters, cannot be directly used. Considering the lack of prior knowledge, a map segmentation method based on the spectral clustering is proposed in the framework of hierarchical simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm. The method solves the problem of incremental complexity of SLAM algorithm using the division of environment. In accordance with the similarity of observed environment, a weighted graph is established. The nodes in the graph are generated by measuring the expected information gain and position redundancy. Then, the graph is partitioned into subjective results of map segment based on the criterion of minimum normalized cut. On the basis of the inherent sparse of SLAM, the proposed algorithm not only reduces the cost of calculation, but also minimizes the loss of information in order to ensure the global consistency. Finally, the feasibility and effectiveness of the algorithm are verified by simulation and experiment.     

基于图论的彩色图像快速分割方法研究

基于图论的图像分割方法作为一种全局的分割方法,当图像的信息量增大时,问题求解将非常耗时.提出一种基于图论的彩色图像快速分割方法,该方法首先用区域生长法将彩色图像划分为内部相似的一些区域,再用最小支撑树MST(Minimum spanning tree)方法在这些区域之间进行分割,产生最终的分割图像.以彩色图像作为研究对象,实验结果表明,相对于传统的MST图论分割方法,该方法在取得较好分割效果的同时,提高了分割速度.     

图像分割的自适应交互核图割模型

为了克服图割模型算法在实现图像分割时需要人为选定参数,以及图割模型可能会陷入局部最小值的不足,考虑到交互图割是一种灵活的全局最优算法,提出了基于EM方法的交互核图割算法。数据映射到核空间,构造了新的目标函数,这样可以更有效地解决分类分割问题;为了估计交互图割所需要的参数以及图割算法所需要的各种阈值,采用EM算法来估计这些参数,避免人为随机选取可能造成的不利影响,因而该方法是一种自适应的分割算法。实验结果表明,相对于交互图割算法,该算法分割合成图像时具有更低的误分率,处理光学等图像时,分割结果更准确,保留图像细节信息的能力更强。