融合颜色和区域信息的彩色图像分割新方法

结合了均值漂移算法和区域合并算法,取长补短,提出了一种融合颜色和区域信息的彩色图像分割方法。该算法首先利用均值漂移求取各个局部极值(聚类中心),在带宽求取和权重设置上使用了自适应法则,使算法更具有适用性;然后使用一个基于阀值的区域合并算法,解决了均值漂移对纹理和关照变化的过分割。实验证明,该算法是有效的。     

融合mean shift和区域显著性的彩色图像分割算法

提出了一种无监督的提取图像中显著区域的彩色图像分割算法。首先,运用mean shift算法对图像进行分割,得到初始的分割结果;然后,根据给出的区域显著性的定义和区域合并策略,对初始分割结果进行合并,得到最终的分割结果。仿真结果表明,对于大多数测试图像,该算法都能获得很好的分割结果,并且具有较高的运行效率。     

基于区域一致性和NSCT的SAR图像分割

提出反映合成孔径雷达（sAR）图像区域一致性的G值图,在此基础上运用区域生长方法对图像进行粗分割。在对粗分图像进行区域合并的过程中,对于含有丰富方向和纹理信息的SAR图像,使用非下采样Contourlet变换（NSCT）进行区域特征提取,并采用一种新方法进行区域合并。仿真结果证明了SAR图像分割算法的有效性。     

自然场景下多区域特征融合的混合航拍图像分割算法

混合图像分割算法所包含的两个部件中,初始分割不能形成低误分割率的过分割区域集,而区域合并存在缺少区域合并标号选择机制,且存在确定区域合并停止时刻的方式常不满足场景需求的不足。针对以上问题,提出一种基于多级区域信息融合的混合图像分割算法（MRIHS）。首先,使用改进的马尔可夫模型平滑超像素块,以形成初始分割区域;其次,在对初始分割区域进行相似性度量并选定待合并区域对后,利用设计出的区域标号选择机制来选定合并后的区域标号;最后,定义一种最佳合并状态以确定合并停止时刻。为验证MRIHS性能,在视觉对象类别（VOC）、剑桥驾驶标签视频数据库（CamVid）、自建的河湖巡检（rli）数据集上,将其与基于多维特征融合的混合图像分割算法（MFHS）、改进的基于区域合并的FCM图像分割算法（IFRM）、基于段间和边界均质性的混合图像分割算法（IBHHS）、基于多维色彩变换与一致性的混合图像分割算法（MCCHS）进行对比。结果表明：MRIHS在VOC、rli数据集上的边缘召回率（BR）、可达分割精准度（ASA）、查全率、重合率至少分别比其余算法提高了0.43个百分点、0.35个百分点、0.41个百分点、0.84个百分点;欠分割误差（UE）至少减少了0.65个百分点。在CamVid数据集上,MRIHS的查全率、重合率指标至少比其余算法提高了1.11个百分点、2.48个百分点。     

结合整体一致性和局部差异性的图像目标显著性检测

目的 为准确描述图像的显著信息,提出一种结合整体一致性和局部差异性的显著性检测方法,并将显著性特征融入到目标分割中。方法 首先,利用频率调谐法(IG)对目标整体特征的一致性进行显著性检测。然后,引入NIF算法检测显著目标的局部差异性。最后结合两种算法形成最终的显著性检测方法,并应用于图像目标分割。结果 在公认的Weizmann数据集上验证本文方法显示目标的绝对效率并与其他算法对比,实验结果表明本文方法在精确率,召回率,F1-measure(分别为0.445 6,0.751 2,0.576 4)等方面优于当前流行的算法。并且在融合显著性的图像目标分割中,取得满意的实验结果。结论 提出一种新的显著性检测算法,综合体现目标的整体和局部特征,并在公开数据集上取得较高的统计评价。实验结果表明,该算法能够对自然图像进行较准确的显著性检测,并成功地应用于自然图像的目标分割。     

融合区域合并和Graph Cuts的彩色图像分割方法

针对使用Graph Cuts方法对图像进行分割极大影响分割精度这一问题,提出了一种新的融合区域分级合并和Graph Cuts的彩色图像分割算法。该算法首先使用均值漂移算法对图像进行初始分割,将原图像分割为具有较好边界的同质区域;然后,通过计算区域相似度对区域进行分级合并,之后构建精简的加权图,并使用Graph Cuts进行分割。多幅彩色图像的分割实验结果证明,所提算法具有较好的分割效果。     

融合均值漂移和区域合并的彩色图像分割方法

彩色图像分割是从图像处理到分析的关键步骤之一。结合了均值漂移和区域合并算法,在HSV空间,提出一种融合颜色和空间信息的彩色图像分割方法。该算法先由改进的均值漂移（Mean shift）算法求取各局部极值（聚类中心）,并利用全局信息,改进了现有的带宽求取和权重设置自适应法则;针对均值漂移带来的纹理和光影的过分割,使用改进的fisher距离进行区域合并,取散度作为停止度量。实验证明,此算法是有效的。     

基于区域生长的彩色图像分割算法

针对传统种子区域生长算法在分割具有复杂纹理的彩色图像中存在的问题,提出一种改进的种子区域生长算法,该算法在YCbCr颜色空间中进行,采用离散余弦变换提取图像纹理特征值,进行自动种子及种子区域的生长,并用区域合并改善过度分割。实验结果表明,该算法能有效提高图像分割的精确性。     

基于图像多尺度运动特征的模糊分割算法

从运动分析的角度出发,对所研究的图像序列,提出了一种基于空域－时域连续小波变换（CWT）的模糊分割算法。运用可分离的小波函数作为滤波器来提取不同尺度上的运动参数,由不尺度上的运动特征参数构成特征参数集,然后运用快速模糊聚类算法实现基于运动特征的图象分割。该分割算法不仅对噪声具有较强的适应性,而且也极大地提高了图像分割的速度,同时使得分割结果能够更加准确地反映运动物体的特征。     

一种改进的基于区域生长的彩色图像分割方法

提出一种改进的基于区域生长的彩色图像分割方法.首先,将图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间.其次,自动选取种子点,利用区域生长法进行分割.最后,使用改进区域合并算法合并相似的、小尺寸的区域.对网上随机抽取的图像进行了测试,实验结果证明了提出方法的有效性.     

基于区域的烟尘图像分割方法

烟尘图像分割是图像分割方法的一个较新的应用方向。高效、准确的烟尘图像分割技术对于大气污染监控、森林火灾预警以及军事情报获取等方面都有重要的意义。将阈值分割、区域生长、区域分裂与合并等基于区域的方法用于烟尘图像分割,并对三种分割方法在烟尘图像分割中的性能表现进行了分析。研究结果对烟尘图像分割中算法的选型具有一定的参考价值。     

基于分水岭和区域合并的图像分割算法*

提出一种应用分水岭与区域合并相结合的图像分割算法.本方法首先利用数学形态学分水岭算法对图像进行分割,然后对分割后的图像进行相似区域合并,以减少分水岭方法产生的过分割现象,从而得到较好的分割效果.     

分区域去运动模糊

去运动模糊一直是计算机视觉领域中面向画质增强的一个热点研究方向。模糊核的估算是去运动模糊中的关键问题。提出一种新的思路,即首先将模糊图像按照模糊核的相似度进行图像分割,再对分割后的图像应用空间不变去模糊算法。本文方法主要包含以下几个步骤:分离输入图像中的光照、颜色和纹理信息;分割图像;分区域估算模糊核,计算重叠区域模糊核,并根据计算出的模糊核进行分区域单核去模糊;利用重叠区域整合拼接去模糊结果并还原光照和颜色信息。实验结果表明本文方法比基于单核的去运动模糊算法效果要好。     

基于改进分水岭的棉花图像分割方法

针对棉花图像中存在阳光直射和阴影遮挡等因素而导致图像分割精度低、效果差的问题,提出一种改进分水岭的图像分割算法。该方法对原始图像进行各向异性扩散去噪预处理;利用鲁棒中值估计对形态学多尺度梯度图像进行硬阈值法梯度修正;对修正后的图像采用分水岭算法进行分割,对过分割的区域采用基于L*a*b*彩色空间的颜色相似度方案进行区域合并,从而将棉花提取出来。实验结果表明,提出的算法对阳光直射及阴影遮挡等干扰条件下的棉花图像分割能取得较好的效果。     

基于多特征的视频对象分割方法研究

目前从视频图像中分割出完整的运动对象仍缺少可用于一般性场合的算法.将视频图像的方向信息测度、颜色和运动信息相结合的视频对象分割算法可以解决这一问题.通过对序列图像中的连续帧进行帧差计算,利用方向信息测度和相似区域判定函数来找到特征相同的区域,并判断相邻子区域是否应该合并,然后再结合序列图像中的运动区域来提取运动对象.同时采用多分辨率分析来提高运算速度.最后,利用彩色图像边界序列图像检测方法来得到准确的区域边界.     

基于运动估计的交互式医学图像序列分割

针对医学图像难以自动分割,而医学图像序列采用手工分割时工作量巨大、效率低的问题,提出了一种新的交互式图像序列分割方法.在计算机的辅助下,用手工精确地描画出第一幅图像中对象的边界轮廓.后续图像的分割曲线用运动估计的方法自动得到.每完成一幅图像的分割用户都可以检查分割效果,如果不满意则可用手工修正.这个过程重复进行,直到整个图像序列分割完毕.实验结果表明,该方法能精确、快速地实现医学图像序列的分割.     

融合聚类和分级区域合并的彩色图像分割方法

提出了一种融合聚类的分级区域合并彩色图像分割方法。为平滑图像且保持良好边缘,首先用均值偏移算法进行滤波,在此基础上运用改进的k均值聚类方法在颜色空间对图像进行聚类,形成图像的初始分割区域。融合颜色、空间和邻域信息度量区域的距离,对初始分割区域进行分级合并,直至满足停止区域合并的准则。利用形态学腐蚀与膨胀算法对区域边缘进行平滑。仿真结果表明,算法的分割结果符合人类主观视觉感知,具有良好的一致性。     

基于子块的区域生长的彩色图像分割算法

提出了一种基于图像子块的区域生长算法,应用于彩色图像分割。首先将图像划分成多个不重叠子块,然后利用从CIE L*a*b*颜色空间中提取出的每个子块的颜色和纹理特征,先进行子块内颜色聚类,达到子块分类的目的,再根据生长准则进行基于分类子块的区域生长,实现对自然彩色图像的分割。实验结果证明了算法的有效性,分割结果符合人的主观感知。