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为准确地提取舌象特征,在解决选取种子像素和定义区域均匀性测度两项关键技术问题的基础上提出了一种改进的区域生长算法。实验表明该方法取得了良好的分割效果。 相似文献
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图像分割作为计算机视觉领域的一个重要分支,在可穿戴计算、自动驾驶、医学图像分析等方面都发挥着重要作用,并有着广泛应用。为了更好地了解图像分割领域的发展以及研究现状,该文对图像分割进行了深入梳理和系统述评。首先,对图像分割的含义以及其工作流程、指标等进行阐释;然后,对图像分割方法按照时间的跨度进行分类——基于阈值和区域、基于图论和聚类,以及基于深度学习的图像分割,对每类方法的代表性算法进行分析介绍,较为全面地总结了每类方法的基本思想和优缺点;最后,对该领域目前存在的问题和未来的发展方向进行展望,提出实时图像语义分割、弱监督或非监督语义分割和三维场景的语义分割是目前研究中的主要挑战。 相似文献
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用于图像分割的滤波EM算法 总被引:5,自引:0,他引:5
利用邻近像素类别上的相关性,在采用EM算法对模型参数求解的过程中,以滤波方法引入像素的空间位置信息,降低了EM对初始值选择的敏感性.该算法在引入了像素的位置信息的同时,保持了EM算法的简单性,并为混合分量个数的选择提供了一种新的实现途径.对实际图像的分割结果证实了算法的有效性. 相似文献
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遥感图像处理技术目前已经广泛的应用于军事以及农业等众多领域。遥感图像中的目标物如果进行分割,那么就可以得到更多的目标物信息,并且可以为进一步的处理奠定良好基础,比如说对于目标物的跟踪、分析以及识别等。本文对图像分割的标准进行了介绍,并且对基于图论的交互式遥感图像分割法进行了详细的分析。 相似文献
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图像分割经典模糊C均值(FCM)算法需要较长的运行时间。为了提高图像的分割处理精度,利用超像素方法建立了FCM聚类快速分割图像算法。通过分水岭分割算法对其进行优化处理获得快速FCM(FFCM)算法,并进行了详细的试验分析。研究结果表明:相比较多尺度分水岭超像素(MGR-WT)、稳健边缘超像素(RE-SH)方法,FFCM表现出了更优的性能。设置噪声后,FFCM算法发生了分割效果下降的现象。对于高斯与椒盐噪声,采用FFCM算法表现出了优异的概率指数(PRI)、信息误差(VOI)和全局一致性误差(GCE)性能指标,具有更稳定的分割性能。该研究对提高图像分割效果具有很好的实际应用价值。 相似文献
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图像颜色分割是图像处理的一项技术。本文提出一种基于直方图采用磨光技术的自动分割图像颜色的算法。通过给定图像的颜色数,经过磨光算法处理,自动确定图像的中心色及分割限,准确地归并图像颜色。此算法可适用于黑白或彩色图像的处理。 相似文献
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由于人舌体的特殊性质,从舌像中直接分割舌体时常存在过分割和过合并现象。针对舌像特点提出了一种结合图论分割和多分辨率分割的图像分割算法,用一种图论分割算法让舌像在两种分辨率下分别进行分割,根据两种分割的结果把它们进行交或者并处理,从而有效地分割出舌体。实验结果表明这种方法能够有效避免直接使用图论分割时出现分割过度或者欠分割的情况。 相似文献
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为了提高医学图像分割的准确性, 针对分水岭分割算法中的过分割问题, 提出了一种改进的医学图像分水岭分割算法。该算法首先在分水岭变换前进行预处理初步分割, 主要包括多尺度形态学滤波、多尺度梯度算子计算、自适应标记提取以及分水岭变换; 然后在初步分割变换后, 通过基于邻接图的区域灰度相似性与边界相似性相结合的合并准则, 对分割后的区域进一步合并。实验结果表明, 新算法有效地解决了分水岭算法的过分割问题, 具有较强的抗噪性能和边缘定位能力, 能够满足医学图像的分割要求。 相似文献
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为了解决多主体图像分割的交互分割问题,提出了一种基于SLIC超像素的自适应图像分割算法。首先利用SLIC对图像进行超像素分割处理,把原图像分割为大小相似、形状规则的超像素,以超像素中心点的五维特征值作为原始数据点通过自适应参数的DBSCAN算法聚类,确定多主体数目和分割边界。算法不需要用户交互,自适应确定分割数目。为了验证算法的有效性,在伯克利大学标准数据集BSDS500上与人工标注的分割图像进行比较,
前期的超像素处理使算法在时间上有很好的提升,对于一幅481×321像素的图像,只需要1.5 s就可以获得结果。实验结果表明,该方法可以有效解决多主体图像分割中的人工交互问题,同时在PRI和VOI的指数对比上也优于传统算法,本文算法可以在保证分割效果的基础上自适应确定分割数目,提高分割效率。 相似文献
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指针式仪表图像的快速分割法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
任光龙 《计算机工程与设计》2005,26(3):790-792
在指针式仪表图像中,由于目标和背景的灰度比较单一,出现了直方图中大部分灰度级上像素数为零的现象。根据这一特点并且考虑到传统的熵最大法分割效果好但耗时的缺点,提出了一种改进的快速算法。由熵最大法的原理推理可知,对于像素数为零的灰度级可以不进行熵值的计算。因此该算法比传统的熵最大法多采用一个环节,用来判断灰度级上的像素数是否为零,如果为零则忽略对应的灰度级。这样既不会影响分割效果,又通过减少指数运算次数节省了处理时间。实验表明,该算法在不影响传统算法分割性能的基础上,提高了图像分割的效率,为指针式仪表图像的实时识别奠定了良好的基础。 相似文献
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以固体推进剂药柱内窥镜图像表面缺陷的自动检测为例,在分析了此类图像特征的基础上,提出了一种利用梯度直方图信息的图像自适应阈值分割算法。通过实例,与原自适应直方图阈值分割算法和固定阈值分割算法相比较,结果表明:该算法采用可动态调整的形态学梯度算子计算梯度直方图,充分利用了图像的边缘信息和缺陷内部灰度分布不均匀的特性,算法简单,适应性广,具有实时准确分割图像的特点。 相似文献
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为了满足办公自动化的实时性要求,本文提出了一种改进的自顶向下的图文分割算法。该方法利用文本行基线之间的距离自适应的确定结构元素的大小,克服自顶向下算法要求对页面有先验知识的缺点。实验表明,本文提出的算法分割准确,速度快。 相似文献
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针对一维阈值分割只考虑图像的灰度级而不考虑像素的空间信息且需要目标函数的问题,根据最优进化图像阈值分割算法的基本思想,提出了一种无目标函数的二维图像阈值分割算法框架(2D-OEA)。2D-OEA将每个图像二维信息向量看作一个染色体,假设最优进化方向存在,建立进化方向更新模型;然后定义了染色体编码规则,通过简单随机采样初始化种群,再对种群进行交叉变异运算、适值计算、选择和阈值修正,得到稳定的最优二维阈值。分别从理论和实验分析了假设和模型的合理性。实验结果表明,假设和进化方向更新模型合理,2D-OEA快速、稳定且有效,分割结果优于OEA。 相似文献
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目的 针对传统分水岭算法中产生的过分割问题,提出一种基于阈值标记的分水岭彩色图像分割算法。方法 该方法将分水岭算法直接应用到原始梯度图像上而不是简化之后的图像,这样做的目的是可以保护边缘信息不受损失;利用不同尺寸结构元求取彩色图像形态学梯度,解决了关于保护边缘和图像简化之间的矛盾。同时算法设计一种阈值自动选取与标记提取方法,从梯度的低频成分中提取与物体相关的局部极小值,用这些极小值构成的二值图像强制标定原始梯度图像,在修改后的梯度上进行分水岭分割。结果 在仿真实验中,利用本文算法针对不同RGB彩色图像进行分割,获得准确、连续封闭的分割边界,与其他同类方法相比,得到符合人类视觉的最小分割区域数,同时在运行效率上也有很大提高。结论 该方法可以自适应提取标记而不需要先验知识,有效解决了分水岭算法的过分割问题,相对于传统的算法,提高了分割性能,有较好的适用性和鲁棒性,可将其应用于机器视觉、生物医学以及高光谱遥感图像分割领域。 相似文献