改进的非局部FCM脑核磁共振图像分割与偏移场恢复耦合模型

核磁共振图像技术可用于对疾病的辅助诊断,然而受成像机制的影响往往图像中含有噪声以及偏移场,使得传统的模糊C均值(FCM)算法很难得到较好的分割结果.为此,提出一种基于FCM算法的分割与偏移场恢复耦合模型.首先将偏移场耦合到模型中,以降低灰度不均匀对分割的影响;其次将非局部信息融入模型中,使其在降低噪声影响的同时还能保持细长拓扑结构区域信息;最后引入隶属度正则项,以降低隶属度在过渡区域的影响,改善模型的分割效果.实验结果证明,文中模型对噪声具有较好的鲁棒性,并且在分割过程中能较好地恢复图像偏移场,得到较理想的分割结果及偏移场估计.     

局部熵驱动下的脑MR图像分割与偏移场恢复耦合模型

核磁共振图像受成像机制的影响往往导致图像中含有噪声以及偏移场,使得传统的图像分割方法很难得到较好的分割结果.为此,提出一种基于局部熵的分割与偏移场恢复耦合模型,首先在小邻域内构建基于模糊C均值(FCM)聚类模型的局部统计项并将偏移场信息耦合到模型中,以恢复图像偏移场;其次采用非局部信息来构建邻域正则项,使得模型在降低噪声影响的同时能有效地保留图像结构信息;最后在对局部能量项进行全局积分时引入局部熵信息,使得模型具有各向异性,从而对噪声和偏移场影响更具鲁棒性.实验结果表明,本文方法可以得到较准确的分割和偏移场矫正结果.     

结合非局部信息的脑MR图像分割与偏移场恢复耦合模型

磁共振图像由于成像机制的影响往往导致图像中含有噪声和偏移场,使得传统方法很难得到较好的分割结果.为此,在模糊C均值模型的基础上提出一种分割与偏移场恢复耦合模型.首先构建基于非局部信息的邻域正则项,使得在降低噪声影响的同时能有效地保留图像结构信息;其次在模型求解时引入人工蜂群算法,使得模型能快速逼近凸优解.实验结果表明,该模型对噪声和偏移场均具有较好的鲁棒性,可得到较准确的分割和偏移场矫正结果.     

多元高斯混合模型脑MR图像去壳模型

将脑部组织从MR图像中提取出来已经成为脑部图像处理中的一个重要环节,它可以提高后继的脑组织定位、容积测量等处理的精确度。但由于脑MR图像往往具有偏移场、弱边界和强噪音,使得基于图像梯度信息的水平集模型很难得到真实解。高斯混合模型使用了图像全局信息,能较好地处理弱边界问题。但传统的高斯混合模型仅使用了灰度值分布信息,未对像素的位置进行考虑,这使得其在处理噪音图像时效果并不是很理想。利用图像多种信息构造新的信息场,使得由信息场构造的高斯混合模型更能降低偏移场、噪音等影响,同时防止曲线从弱边界泄漏。传统的高斯混合模型求解参数时,往往仅使用EM算法,易陷入局部最优。针对这个缺点,引入粒子群算法,并对其进行改进,使得改进的算法可以较快地得到精确解。对脑MR图像分割实验表明该模型可得到较好的分割效果。     

改进的核磁共振图像分割与偏移场恢复耦合模型

生物医学图像分析可以辅助医生诊断疾病,然而,图像中常含有噪声以及灰度不均匀现象,使得传统的图像分割方法不能得到满意的结果。针对这些问题,构造一种基于图像区域信息的偏移场恢复耦合模型,使得模型可以在分割的同时恢复出图像偏移场。为了得到全局最优解并提高算法效率,将该模型改进成1范数下的凸函数,并使用基于Split-Bregman方法对该耦合模型进行快速求解。实验结果表明,本文方法可以降低噪声和灰度不均匀的影响,得到较准确的分割结果和偏移场信息,而且大大地降低了计算复杂度。     

引入模糊因子的EM图像分割

基于有限高斯混合模型,在采用EM算法对混合模型参数求解的过程中,引入模糊因子,改善图像分割方法.该方法可以降低其对初选值的依赖和像素点值对混合模型分量间参数的干扰.结果表明,对含有高斯噪声影响的图像有较好的分割结果,目标图像的区域形状保持好、相对位置明确.     

用于脑部核磁共振图像分割的具有抗噪能力的BCFCM算法

脑部核磁共振成像(MRI)是脑疾病临床诊断的重要手段,而脑组织的准确分割则是其中一个重要的环节。然而MRI图像中普遍存在的噪声和偏移场给脑组织的准确分割造成了很大的困难。在MRI图像分割算法中,偏移场矫正模糊C-均值算法(BCFCM)在模糊C-均值聚类算法(FCM)的基础上增加了对偏移场的估计和空间信息的使用,可以很好地消除图像偏移场对分割造成的影响。但是BCFCM算法由于没有考虑到噪声对偏移场估计的影响,因此对高噪声图像的分割效果欠佳。针对MRI脑组织分割,在图像预处理过程中提出一种快速的分割方法来去除颅骨及其附属物。此外,提出基于BCFCM的改进算法,该改进算法在迭代过程中可以通过对噪声强度的估计来自适应地改变目标函数窗口的大小。同时,该算法引入高斯核函数对偏移场进行平滑处理,并通过阈值限制偏移场的估计值,以有效地避免偏移场的错误估计对分割结果的影响。实验结果表明,改进后的算法不仅可以有效准确地 分割脑组织,而且具有较强的抗噪声和处理偏移场的能力。     

局部熵驱动的生物医学图像分割偏移场恢复耦合模型

为降低噪声影响同时恢复图像偏移场,提出一种基于局部熵信息的分割与偏移场恢复耦合模型.该模型在水平集理论的整体框架下将局部熵引入耦合模型,进而将其改造成全局凸函数,并利用Split-Bregman方法求得全局最优解.实验结果表明,文中模型可以准确、快速地分割灰度不均匀图像,同时可较好地恢复出图像的偏移场信息,对初始曲线和参数也具有较好的鲁棒性.     

基于领域关系广义混合模型图像分割的研究

针对高斯混合模型不能有效处理复杂噪声图像分割问题,提出了基于领域关系广义混合模型.在高斯混合模型基础上引入形状参数r提高混合模型对不同噪声适应能力,另外该方法结合图像中像素点邻域关系,融入像素点间的互动信息.与混合模型通常采用EM算法估计参数不同,该模型参数估计采用梯度方法,通过最小化负似然对数优化参数.实验结果表明,广义混合模型在处理高斯噪声,重尾噪声,混合噪声以及脉冲噪声图像分割问题都取得了很好的效果.     

用于图像分割的多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型

高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺陷,文中提出多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型用于图像分割。多分类高斯混合模型对传统混合模型进行二重分解:传统混合模型由M个分布加权混合得到,多分类混合模型进一步将M个分布中的每一个分布分解成R个分布。即多分类高斯混合模型由M个高斯分布混合组成,而这M个分布分别由R个不同的分布混合得到,提高了模型的拟合精度。基于邻域信息的高斯混合模型通过对模型中的先验概率和后验概率添加空间信息约束,增强了像素间的信息关联和抗噪性。采用结构相似性、误分率和峰值信噪比等指标来评价分割结果。通过实验发现:与现有的混合模型分割方法相比,文中方法大幅提高了分割精度,且有效地抑制了噪声干扰。     

基于边缘约束局部区域MRF的图像分割方法

针对常规马尔科夫随机场（MRF）模型对复杂自然图像分割时,存在对噪声敏感且边缘模糊的问题,构建一种基于边缘约束局部区域MRF（ECLRMRF）的图像分割模型。利用欧氏距离度量局部区域内邻接像素的相似度,依据其相似度构建局部空间来约束高斯混合模型,有效描述丰富的局部区域统计特征,并建立MRF模型的局部区域一致性约束项。利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘特征,并在分割过程中建立图像分割区域的边缘约束,通过在MRF模型框架下将局部区域统计特征和图像边缘特征相融合,解决局部区域MRF模型对图像分割边缘模糊的问题,再采用Gibbs采样算法实现对复杂自然图像的准确分割。实验结果表明,该模型能够更好地保留图像边缘信息,并且具有更好的分割效果。     

基于带权核范数最小化和混合高斯模型的去噪模型

非局部自相似性（NSS）先验在图像恢复中发挥重要作用,如何充分利用这一先验提高图像恢复性能仍值得深入研究,提出一种基于带权核范数最小化和混合高斯模型的去噪模型。首先,采用混合高斯模型（GMM）对无噪声的自然图像非局部自相似图像块进行训练,再用训练好的混合高斯模型指导退化的图像产生非局部自相似图像块组;然后,结合带权的核范数最小化技术实现图像的去噪,并对模型的保真项进行一般性扩展,给出收敛的求解算法。仿真实验表明,所提方法与基于3D滤波的块匹配（BM3D）算法、同时稀疏编码学习（LSSC）算法和带权的核范数最小化（WNNM）模型相比,峰值信噪比（PSNR）提高0.11~0.49 dB。     

基于图割的JPEG图像快速分割算法

基于图割理论的GrabCut算法由于使用所有像素来迭代估计高斯混合模型(GMM)参数,算法效率较低。针对该问题,提出一种基于图割的JPEG图像快速分割算法。以GrabCut算法为基础,对JPEG图像中DC系数构成的低频图像进行迭代分割,估计GMM参数以减少训练样本的数目。实验结果表明,该算法能在保证分割精度的前提下缩短高分辨率JPEG图像的分割时间。     

基于G-GMM的视频序列运动目标检测算法研究

为了能够从视频序列中快速准确地检测运动目标,在混合高斯背景差分法的基础上引入Grabcut算法,提出了一种新的运动目标检测G-GMM(Grabcut-Gaussian Mixture Model)算法。首先通过混合高斯模型背景差分法提取运动目标初始二值轮廓,构建其最小的外接矩形;然后初始化矩形内图像信息,寻找潜在前景区域;最后采用迭代算法实现最优化分割,得到准确的运动目标轮廓。实验结果表明,在静止摄像机户外视频监控系统中,提出算法具有较高的准确性和鲁棒性,对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测结果。     

基于图像片马尔科夫随机场的脑MR图像分割算法

传统的高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）算法在图像分割中未考虑像素的空间信息,导致其对于噪声十分敏感.马尔科 夫随机场（Markov random field,MRF）模型通过像素类别标记的Gibbs分布先验概率引入了图像的空间信息,能较好地分割含有噪声的图 像,然而MRF模型的分割结果容易出现过平滑现象.为了解决上述缺陷,提出了一种新的基于图像片权重方法的马 尔科夫随机场图像分割模型,对邻域内的不同图像片根据相似度赋予不同的权重,使其在克服噪声影响的同时能 保持图像细节信息.同时,采用KL距离引入先验概率与后验概率关于熵的惩罚项,并对该惩罚项进行平滑,得到 最终的分割结果.实验结果表明,算法具有较强的自适应性,能够有效克服噪声对于分割结果的影响,并获得较高的分割精度.     

基于条件生成式对抗网络的数据增强方法

深度卷积神经网络（CNN）在大规模带有标签的数据集训练下,训练后模型能够取得高的识别率或好的分类效果,而利用较小规模数据集训练CNN模型则通常出现过拟合现象。针对这一问题,提出了一种集成高斯混合模型（GMM）及条件生成式对抗网络（CGAN）的数据增强方法并记作GMM-CGAN。首先,通过围绕核心区域随机滑动采样的方法增加数据集样本数量;其次,假定噪声随机向量服从GMM描述的分布,将它作为CGAN生成器的初始输入,图像标签作为CGAN条件,训练CGAN以及GMM模型的参数;最后,利用已训练CGAN生成符合样本真实分布的新数据集。对包含12种雾型386个样本的天气形势图基准集利用GMM-CGAN方法进行数据增强,增强后的数据集样本数多达38600个,将该数据集训练的CNN模型与仅使用仿射变换增强的数据集及CGAN方法增强的数据集训练的CNN模型相比,实验结果表明,前者的平均分类正确率相较于后两个模型分别提高了18.2%及14.1%,达到89.1%。     

基于高斯混合模型的自动图像标注方法

为了进一步完善自动图像标注方法,提出基于高斯混合模型的自动图像标注方法。该方法通过建立每个关键词唯一的高斯混合模型(GMM),准确地描述关键词的语义内容,进而提高自动图像标注的精确性。最后,通过采用COREL图像数据集与不同方法的比较,从平均查准率、平均查全率的实验结果验证了该方法的有效性。     

基于混合微粒群算法的说话人识别

为了解决传统高斯混合模型(GMM)对初值敏感,在实际训练中极易得到局部最优参数的问题,提出了一种采用微粒群算法优化GMM参数的新方法。该方法将最大似然估计融入到微粒群算法迭代过程中,形成了新的混合算法。它利用微粒群算法的全局优化性及最大似然估计的局部寻优性求解高斯混合模型的参数,以提高参数精度。说话人辨认实验表明,与传统的方法相比,新方法可以得到更优的模型参数,使得系统的识别率进一步提高。     

基于投影熵特征的图像识别算法

原始定义下的投影熵特征对于图像信息利用不够充分,而且对图像缩放变换不具有不变性,针对这两方面的不足,给出了扩展规范化投影熵特征的定义,并将规范化后图像的局部投影熵特征向量用于图像识别;在进行图像识别时,利用期望最大化(EM)算法得到训练集图像局部投影熵特征的混合高斯概率分布模型,求取目标图像的相应特征到各个混合高斯函数的Mahalanobis距离,根据距离判别法原理得到目标图像所属类别。实验采用哥伦比亚大学计算机视觉数据库中的图像对算法进行验证,结果表明该算法具有较好的识别效果和良好的并行运算特性     

Target detection algorithm for dance moving images based on sensor and motion capture data

The effectiveness of classification based on motion capture data to identify the human skeleton dance types. The goal is based on the body joint's information is to perform the characteristic posture obtained by the ultra-high Kinect sensor, identifying for each dance. The proposed Target Detection (TD) algorithm is used to dance moving object identification based on the improved Gaussian Mixture Model (GMM). The proposed Target Detection (TD) algorithm based on a Gaussian Mixture Model is a widely used method for modeling background from a Kinect sensor moving objects. The used data set contains six folk dance sequences and their variations. Gesture recognition scheme using a plurality of time constraints, spatial information, and spatial distribution characteristics to create a training data set appropriate application. The Gaussian Mixed Model distribution background model account, the algorithm, and their frame difference can be extracted in straight lines to obtain target dance areas with less background and background photo station under motor damage conditions. Through real-time Target Detection (TD) algorithm dance moving images based on the Gaussian Mixture Model (GMM), these two algorithms effectively detect dance moving image targets.