基于边缘信息的RGB-D图像超像素分割算法

针对简单线性聚类算法（SLIC）中需要初始预设超像素个数和大量重复聚类计算的问题，提出一种基于边缘信息的RGB-D图像超像素分割算法。利用各向异性高斯核提取彩色图像中边缘强度信息，在此之上，自适应地提取图像的初始聚类中心。仅对位于图像边缘附近的像素点进行重新聚类标记计算，这种策略在保证聚类准确的同时，大大降低了重新聚类计算的复杂度。同时，本文提出一种基于边缘信息的距离度量准则来度量两个像素点之间的空间距离。在公开的图像数据集上的实验结果表明，相比其他几种算法，本文算法的分割结果更能反应出场景中物体的轮廓信息，而且算法效率更高。     

基于皮尔森相关系数的自适应SLIC超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)算法对不同图像自适应性差的问题,提出了一种基于皮尔森相关系数的自适应SLIC超像素图像分割算法。首先,通过量化非间隔进行图像预处理,并计算颜色熵作为图像复杂度,从而确定所需分割的超像素个数。其次,利用皮尔森相关系数作为相似性度量函数。最后,通过纹理特征对类内异常点进行滤除,确保种子点更新的准确性。实验结果表明,在超像素个数相同的情况下,基于皮尔森相关系数的自适应SLIC超像素图像分割算法相比主流超像素分割算法,可以获得更高的边缘命中率以及更低的欠分割率,性能优于LSC(Linear Spectral Clustering)、SLIC和SLIC0(Simple Linear Iterative Clustering Zero)算法。     

基于快速SLIC的图像超像素算法

针对SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法在超像素聚类过程中耗时较长的缺陷,提出一种基于快速SLIC的图像超像素算法。该算法首先剔除在颜色空间上与聚类中心相似度较低的像素,从而仅用部分近邻像素更新聚类中心,以确保聚类中心快速达到稳定并阻止误差传播,提高边缘命中率;其次,在初始化网格后,将每个超像素的边缘像素视为不稳定像素,将超像素的非边缘像素视为稳定像素并保持稳定像素的类别不变;最后,通过对不稳定像素进行迭代标记来实现快速超像素图像分割。在MATLAB环境下分别对所提算法与6种对比算法进行测试,在超像素个数相同的情况下,所提算法在BSD500数据集上与经典的SLIC算法相比分割误差率降低5%,分割精度提高0.5%,运行时间减少0.18 s。实验结果表明,与主流的超像素算法相比,所提算法在提升超像素分割质量的同时能够有效降低算法的计算复杂度。     

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。     

一种嵌入局部信息的快速KFCM聚类分割算法

针对核空间模糊局部C-均值聚类分割算法时间复杂性过大而不适合实时场合图像分割需要的问题,提出了一种核空间局部模糊C-均值聚类分割的快速算法。利用像素与其邻域像素之间的空间距离信息和灰度方差信息构造一种加权共生矩阵;将图像像素的一维直方图以及像素与邻域像素之间的二维共生直方图相结合构造了一种新的核空间模糊C-均值聚类分割目标函数,并对其推导获得隶属度和聚类中心迭代表达式;将图像像素采用该算法聚类所得隶属度进行邻域滤波处理,以便改善该算法的抗噪性能。实验结果表明,该分割算法相比核空间局部模糊C-均值聚类分割更有利于实时场合和大幅面图像分割的需要。     

基于模糊连接度的近邻传播聚类图像分割方法

针对现有近邻传播聚类图像分割方法分割精度低的问题,提出一种基于模糊连接度的邻近传播聚类(FCAP)图像分割算法。针对传统模糊连接度算法不能得出任意点对间模糊连接度的不足,结合最大生成树提出了全模糊连接度算法。FCAP算法先使用Normalized Cut超像素技术进行超像素分割,这些超像素可以看作数据点以及它们之间的模糊连接度;然后使用所提出的全模糊连接度算法计算超像素间的模糊连接度,根据模糊连接度和空间信息计算超像素的相似度;最后使用近邻传播(AP)聚类算法完成分割。实验结果表明,FCAP算法明显优于超像素处理后直接使用AP聚类算法进行分割的方法,并且优于无监督图像分割方法。     

概率加权测地距离的脑部MR图像超像素分割

超像素是一种重要的图像过分割,因为医学图像具有边界模糊、不同组织的灰度范围互相重叠的特点,为超像素分割带来极大困难.针对脑部MR图像超像素生成问题,从脑部MR图像的特点出发,充分利用脑部MR图像表达先验知识,结合脑部MR图像的一般结构,定义每个像素属于脑组织中一个类别的概率,并基于分类概率提出一种有效的边界梯度计算方法;在此基础上,提出一种概率密度加权的测地距离脑部MR图像超像素分割算法;最后应用模糊C均值聚类算法作为后续分割处理,获得脑部MR图像的组织分类.与现有算法在分割性能上进行定量比较的实验结果表明,文中算法能够产生更准确的分割边界.     

基于改进的相似度度量的谱聚类图像分割方法

针对传统谱聚类图像分割方法存在分割准确度不够高的缺点,提出一种基于改进的相似度度量的谱聚类图像分割方法。该方法首先使用超像素分割算法将图像预分割为一定数目的超像素集合,并构建以超像素为节点的图;然后融合超像素的协方差描述子、颜色信息、纹理信息、梯度信息以及边缘信息作为超像素的特征来度量超像素间的相似性,进而得到超像素的相似度矩阵;最后使用NJW算法对超像素图进行分割。大量的实验结果验证表明,改进的分割方法在分割精度上优于目前存在的无监督分割方法,并且在交互式分割的模式下,该方法可以准确分割出用户指定的目标。     

几何距优化质心结合隶属度约束RFCM的脑MRI图像分割算法

针对现有图像分割算法聚类复杂以及分割精度不够高的问题,提出了基于几何距优化质心和粗糙模糊C-均值（RFCM）相结合的医学图像聚类分割算法。首先建立软集表示的像素集,并计算每个像素与质心之间的距离,然后基于像素和质心之间的最小距离,将像素分组到聚类中。为了将软集应用到粗糙模糊C-均值中,定义了一个模糊软集,进一步将输入图像转换为二值图像,通过计算连通区域的几何距选择适当的质心。最后利用这些新的质心计算更新像素的隶属度值,从而完成模糊聚类划分。在Allen Brain Atlas等三个医学数据库上评估了所提出混合算法的性能,获得的Jaccards系数和分割精度（SA）都优于几种对比算法。实验证明,提出的聚类分割算法具有良好的性能。     

基于自适应SLIC的岩心图像背景分割

针对岩心CT图像中岩心区域与背景区域边界模糊,现有的分割方法无法有效分割出岩心区域,影响数字岩心模型的准确性问题,论文提出了基于改进线性迭代聚类(SLIC)的岩心背景分割算法优化分割效果.首先以图像复杂度为依据,得出图像预分割的超像素个数;其次对岩心和背景区域的相似超像素进行区域合并,减少后续冗余计算;最后根据岩心像素与背景像素区域像素值差异分割岩心背景.实验结果表明,论文算法有效分割出岩心区域,避免了阈值法分割对岩心区域的破坏,减少了用户干预,在解决岩心背景分割的完整性和有效性方面表现出了良好的性能.     

基于空间聚类和边缘梯度的图像分割算法

提出一种结合空间聚类和边缘梯度信息的图像自动分割算法.在判断超像素颜色及纹理相似性的同时,进一步给出更加精确的分段边缘梯度计算方法,并采用测地距离来刻画超像素之间的相似性,使得分割结果更好地融合边缘不连续性与区域相似性.大量图像分割实验结果表明,该方法能更准确地找出分割边界,提高图像分割的准确性.     

基于自适应超像素分割的点刻式DPM区域定位算法研究

为解决点刻式直接零件标志(Direct part mark, DPM)码基本单元分割困难、区域定位欠精确等问题, 提出使用超像素分割和谱聚类相结合的算法,对含有DPM区域的图像进行初步分割和精确定位. 首先为提高超像素分割的准确、快速和完整性,本文利用近邻传播聚类思想实现自动聚类得到超像素区域, 并引入边缘置信度调整超像素边缘,形成自适应边缘简单线性迭代聚类 (Adaptive edge simple linear iterative clustering, AE-SLIC)算法. 该算法改进了简单线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering, SLIC)超像素分割算法存在的未明确界定超像素区域边缘信息和分割数目无法自适应确定等问题; 其次,将超像素作为谱聚类中图的顶点进行二次聚类, DPM区域内超像素因相似度高而被聚集为一类, 从而完成点刻式DPM区域的精确定位.经实验测试和分析,本文算法得到的超像素分割结果在完整性、 运算复杂度等方面优于常见的超像素分割算法.与基于像素点运算的传统定位算法相比, 本文算法具有良好的实时性、定位准确率和鲁棒性.     

基于改进像素相关性模型的图像分割算法

图像分割是计算机视觉中的研究热点和难点.基于局部信息的模糊聚类算法(FLICM)在一定程度上提升了模糊聚类算法的鲁棒性,但噪声强度较大时无法获得较好的图像分割效果.针对传统的模糊聚类算法分割精度不佳等问题,提出了改进像素相关性模型的图像分割算法.首先通过分析像素的局部统计特征,设计了一种新型的像素相关性模型,在此基础上...     

一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真

针对相似图像分割过程中,输入像素数据在转换空间上存在的不连贯和幅度变化特征差异很小,像素的隶属关系很难准确界定,导致分割阀值设定过程出现较大衰减,分割误差较大的问题,提出一种改进的模糊聚类图像分割算法.分析了传统的模糊C-均值聚类图像分割算法的弊端,对像素模糊划分矩阵和聚类中心进行推导,将迭代过程中像素数据集对聚类隶属的可能性和不确定性关系融入分割目标函数中,依据可能隶属度和不确定隶属度建立改进分割准则函数,同时对像素聚类进行更新,实现图像分割.仿真结果验证了所提算法的有效性,结果表明,改进后的方法在分割检测过程中,图像误差明显减小.     

基于图像精确过分割的虚拟现实场景构建

在分析了以往所采用的改进图像过分割方法的基础上,提出了一种新的虚拟场景构建算法.利用单场景建模,把图像分割成超像素,接着为超像素增加类别标志从而形成集群,然后由集群确定几何类别,最后剪切和折叠不同标志的图像,输出三维场景.该算法利用VMRL对一张图片进行建模,在虚拟漫游系统中无需用户直接参与,可以高效地构建虚拟现实场景.     

基于改进SLIC方法的彩色图像分割

针对简单线性迭代聚类( SLIC)方法边界分割不精确的问题,提出一种改进的SLIC方法。为降低纹理、噪声等信息对图像边界定位的影响,利用非线性扩散滤波器对图像进行滤波处理,在保持边缘信息的同时滤除噪声、平滑图像,并在第一次迭代后运用Sigma滤波器的特性增加聚类的限定条件,从而改进SLIC超像素聚类效果,提高迭代过程中聚类中心的准确度,减少误分割的现象,并使用像素的亮度距离合并孤立点。仿真结果表明,该方法在分割图像细节方面表现较好,与传统SLIC算法相比,在未增加时间复杂度的同时,能提高边界命中率。     

一种新的基于超像素聚类的图像分割算法

本文提出了一种使用具有噪声的基于密度的聚类方法进行超像素聚类来提高图像分割准确性的方法,首先以较低计算成本得到超像素分割,然后我们再利用密度聚类的原理将相关联的超像素聚集到一起,利用超像素对图像边缘信息的准确分割,来提高图像分割的准确性。我们在构建图形时使用局部邻域将算法应用于分割中,并利用DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集的特性对超像素进行聚类分析。将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别,则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。该方法的一个重要特征是其能够在像素点密度大过某个阈值时,保留图像区域中的细节。     

一种融合多种特征的SLIC超像素图像分割方法

为进一步提高分割精度、得到视觉效果更好的分割结果，提出一种融合多种特征的简单线性迭代聚类(SLIC)算法与由FCM和PCM算法(FCM-PCM)结合的图像分割方法。算法先将局部同质性特征与纹理特征融入传统SLIC算法特征中，提出一种融合多种特征的SLIC超像素分割算法(SLICHT);然后对由SLICHT超像素分割算法得到的超像素块运用FCM-PCM算法进行聚类合并，实现图像分割。与其他图像分割方法相比，该算法的实验结果在分割精度和视觉效果方面都有很好的表现。     

基于特征向量的颅脑CT图像分割方法

针对脑肿瘤和脑出血的检出应用,提出一种新的将颅脑CT图像分割为白质、灰质和脑脊液3个区域的方法.首先用阈值法与数学形态学结合的方法提取出颅腔内脑部组织,然后利用灰度信息将其分割成脑脊液区域和其他区域.计算其他区域像素的几何矩及几何矩的方差,并结合像素的边界特性为每个像素构建特征向量.用MFCM算法对特征向量进行聚类将图像分割成白质和灰质,并用数学形态学对聚类结果进行滤波.实验结果验证了本文方法的先进性.     

基于超像素及贝叶斯合并的图像分割算法

针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题,结合Mean Shift算法和非参数贝叶斯聚类模型,提出了一种新的图像分割算法MS-BRM（Mean Shift based Bayesian Region Merging）。首先,利用Mean Shift算法对图像进行超像素分割,然后根据非参数贝叶斯聚类模型,融合超像素的空间信息,提出一种区域合并策略对超像素进行合并,得到了最终的分割结果。实验结果表明,MS-BRM算法改善了超像素的过分割问题,对图像进行分割的结果保留了图像的边界信息,更加符合人类视觉的判断结果。