基于均值偏移的户外图像快速分割算法

提出一种改进的基于均值偏移的户外图像快速分割算法,使其能够满足基于视觉的户外移动机器人导航对图像处理的快速性要求。阐述了均值偏移算法的基本原理,给出了图像快速分割的具体实现方法:对图像进行尺度空间变换,用均值偏移算法在选定的颜色空间中对图像进行分割。通过对多种户外环境下采集到的图像进行实验,结果表明该算法对户外彩色图像快速分割取得了良好的效果。     

基于均值偏移和边缘置信度的焦炭显微图像分割

针对焦炭显微图像中光学组织的特点,提出了一种结合均值偏移和边缘置信度的焦炭显微图像分割。该方法首先计算图像像素的边缘置信度,利用边缘置信度设计均值偏移算法中的权值函数,对特征空间的采样点进行加权,以提高模式点检测的准确性;然后以扩展的均值偏移向量进行迭代,实现焦炭显微图像的初步分割;由于在初步分割中产生过多的聚类数,导致了相同组分区域的过分割。因此通过空域距离和区域边界像素的置信度平均值设置合并条件,合并相同光学组分的焦炭区域,实现图像的最终分割。实验表明,该方法能够有效地分割出焦炭显微图像中不同光学组织组分区域,为焦炭光学组织的自动识别提供可靠依据。     

基于KL变换的模糊C-均值聚类彩色图像分割

根据图像色彩特征空间的正交特性,以及构成特征空间的特征向量和特征值之间的统计特性,提出了一种新的彩色图像指定区域分割算法。首先在指定区域选取采样像素,通过KL变换计算采样像素的协方差矩阵、特征值、特征向量;由特征向量构成指定区域的色彩特征空间,然后对原色彩空间中的向量进行空间变换和权重变换;最后用模糊C-均值聚类方法聚类变换后的向量,得到分割结果。文中给出了静物图像的聚类分割结果,体现了算法对于指定区域细节分割的准确性。     

自适应快速FCM彩色图像分割研究

模糊C均值聚类算法（FCM）广泛用于彩色图像分割,但该算法存在需要预先指定聚类数目、计算量大、耗时长且易陷入局部最优等缺点。提出一种自适应快速模糊C均值彩色图像分割方法,该方法首先运用蚁群算法,自动获取初始聚类中心和聚类数目,然后使用基于梯度的分水岭算法对原始彩色图像进行预分割,得到一系列由色彩特征空间具有一致性的点构成的子集,最后对这些子集的中心进行模糊聚类。实验结果表明：由于子集数量远小于原始图像像素数目,使聚类样本数量显著减少,大大提高了聚类速度,同时在聚类中以特征距离代替欧式距离,增强了算法的鲁棒性。     

基于改进的K均值聚类彩色图像分割方法

提出了一种改进的K均值聚类图像分割方法。针对彩色图像的像素特征,利用Ohta等人的研究成果,选取能有效表示彩色像素特征的彩色特征集中的第一个分量作为图像像素的一维特征向量,用来替代经典K均值聚类图像分割中的灰度．大大降低了运算量。基于粗糙集理论的算法,求出初始聚类个数与均值。选用对特征空间结构没有特殊要求的特征距离代替欧氏距离,应用改进的K均值聚类算法对样本数据进行聚类,从而实现对彩色图像的快速自动分割。实验表明,该图像分割算法可有效提高图像分类的精度和准确度,并且运算代价小．收敛速度快。     

皮肤红斑彩色图像分割的降维方法研究

论文通过在HSV色彩空间分析皮肤红斑彩色图像的颜色分布特征,提出了适用于皮肤红斑彩色图像分割的一维特征参量,并将该特征参量用于模糊c均值聚类算法,对红斑彩色图像进行了分割实验。实验结果表明,与用其它特征参量的图像分割实验相比,使用该特征参量可以提高分割速度和分割正确率。     

基于矢量量化和区域生长的彩色图像分割新算法

针对光照变化和阴影对图像分割的不利影响问题,提出了一种基于矢量量化和区域生长的彩色图像分割新算法。该算法不仅考虑了彩色图像的颜色信息,而且也考虑了彩色图像的空间信息。该算法首先利用一种修改的GLA算法对彩色图像进行量化,并根据彩色图像量化的结果选取种子像素;然后基于矢量角相似性准则,并结合像素空间邻接信息,对每一个种子像素进行区域生长;最后利用模糊C-M eans算法来对未能归类的剩余像素进行分类。实验表明,该算法不仅可以在很大程度上克服光照变化及阴影对图像分割的不利影响,而且分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

改进的分层马尔可夫随机场彩色图像分割算法

针对传统的分层马尔可夫随机场（MRF）算法难以描述彩色图像像素值分布等问题,提出一种基于RGB色彩统计分布的分层MRF分割算法。在分层MRF模型的基础上,设定了相关参数并对分割过程进行了公式推导;结合RGB色彩统计分布模型,重写了分层MRF能量函数,利用k-means算法作为预分割算法,实现了算法的无监督分割。相比传统的分层MRF分割模型,该算法充分利用了彩色图像的像素值的信息,可有效地减少颜色分布参数和计算成本,能更准确地描述各分割对象的颜色分布;且该算法不受目标和背景颜色区间分布、目标空间分布的限制,能够很好地描述不同目标和背景。通过大量实验验证了算法的有效性,其在运算速度、分割精度等方面均优于传统MRF算法和模糊C均值（FCM）算法。     

基于多代表点近邻传播的大数据图像分割算法

基于多代表点近邻传播聚类算法,提出一种有效的大数据图像的快速分割算法。 该算法首先运用均值漂移算法将彩色图像分割成很多小的同质区域,然后计算每个区域中所有 像素的颜色向量平均值,并用区域数目代替原图像像素点数目,选用区域间的距离作为相似度 的测度指标,最后应用多代表点近邻传播聚类算法在区域相似度矩阵上进行二次聚类,得到最 终的图像分割结果。实验结果证明,提出的算法在大数据图像的分割中取得了较为满意的分割 效果,且分割效率较高。     

基于多尺度分析和均值漂移的Kway-Ncut算法

提出一种基于多尺度分析和均值漂移的谱聚类算法.该算法以Kway-Ncut算法为基础,通过缩小待分割图片的分辨率来实现快速和对大分辨率图片的分割.首先,利用均值漂移算法对图片进行预分割,随后缩减图像和预分割结果的分辨率.再利用预分割提供的先验信息和像素的空间一致性构建相似度模型,计算缩小后的图片像素相似度,使用Kway-Ncut进行分割.最后,将分割结果扩展为原始分辨率,用原始分辨率的预分类信息对图像边界及细节部分加以恢复,获得最终的分割结果.通过使用多幅彩色图像进行分割实验,结果表明文中算法在准确性和高效性方面都有良好表现.     

基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法

提出一种基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法。首先,对图像运用mean shift算法进行滤波,在对图像进行平滑的同时保持图像的边缘;然后,运用K均值算法对图像在颜色空间进行聚类,得到初始分割的结果;最后,给出了一种区域合并策略,对初始分割获得的区域进行合并,得到最终的分割结果。仿真结果表明,算法的分割结果和人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

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。     

基于显著性密度修正的均值漂移分割算法

针对固定空间和色彩带宽的均值漂移分割算法无法解决的错分割问题,提出一种基于显著性特征进行密度修正的均值漂移分割算法。首先基于密度估计的主颜色量化结果计算区域视觉显著性;其次,将区域视觉显著性融合像素级显著性作为色彩特征空间聚类的密度修正因子,将密度修正后的融合图像作为输入执行均值漂移分割;最后进行小区域合并获得最终分割结果。实验结果显示,所提分割算法在四种尺度上的真实边界准确率和召回率平均值达到0.64和0.78,与其他方法相比,分割精度有显著的提高;同时,在视觉上有效提高了目标完整性,增强了自然图像中目标分割的鲁棒性。     

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。     

一种快速均值漂移图像分割算法

图像分割是图像分析及图像理解的关键步骤。与其他图像分割算法相比,均值漂移(Mean Shift)算法具有原理简单、无需先验知识、可以处理灰度图像及复杂的自然彩色图像等优点。但该算法需要对图像中每个像素点进行迭代计算,因此分割所需要的时间较长。本文提出了一种快速Mean Shift图像分割算法(Fast mean shift,FMS),将少量像素点作为初始点进行迭代计算,而出现在高维球区域内的其他像素点根据其到已有类中心的距离进行归类,从而减少Mean Shift算法的迭代次数,缩短分割时间。实验结果表明,本文提出的快速Mean Shift图像分割算法可以获得良好的分割结果且具有较高的分割效率。     

对彩色和亮度通道进行各向异性扩散的彩色图像分割

提出了一种利用各向异性扩散和平均值位移聚类的彩色图像分割的逄法。它主要的思想是把一幅彩色图像分成彩色通道和亮度通道，再分别对两种通道进行各向异性扩散，然后再利用平均值位移算法进行聚类分割，最后把两者的结果合并起来就可得到最后的分割结果。在这种算法中，各向异性扩散起着去噪、增强和粗分割的作用，它让一幅图中彩色信息更均匀。平均值位移在扩散的基础上，作最后的分割处理。使用CIE L*u*v*色彩空间作为图像的表示进行分割，能很有效地有彩色分量上分割出彩色区域，而彩色信息区别不明显的区域则可以通过对亮度信息分割得到。实验数据表明，它是一种有效、稳定、健壮的算法。     

基于汉字连通分量的印刷图像版面分割方法

针对彩色印刷图像背景色彩丰富和汉字存在多个连通分量,连通域文字分割算法不能精确提取文字,提出基于汉字连通分量的彩色印刷图像版面分割方法。利用金字塔变换逆半调算法对图像进行预处理,通过颜色采样和均值偏移分割图像颜色,标记文字连通分量,根据汉字结构和连通分量特性重建汉字连通分量,分析文字连通分量连接关系确定文字排列方向实现文字分割。实验结果表明,该方法能够有效地重建汉字连通分量,在彩色印刷图像中实现对不同字体、字号、颜色的文字分割。     

一种基于区域分级合并的彩色图像分割方法

在区域合并过程中,手工设置颜色相似性和边界距离的权重极大地影响了分割的精度和自动化.针对这一问题,提出了一种新的基于区域分级合并的彩色图像分割算法.该方法能够根据邻接区域的边界特点设置权重因子,从而自适应地融合区域的颜色相似性和边界距离.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;通过计算区域相似度对区域进行分级合并.多幅彩色图像的分割实验结果证明,所提算法优于传统的基于区域合并的方法.     

融合多特征的均值漂移彩色图像分割方法

针对均值漂移图像分割方法中只考虑图像颜色和空间信息,对纹理丰富的图像不能进行有效分割的情况,提出一种新的融合图像颜色、纹理和空间等低层特征信息的图像分割方法.用极性、各向异性和对比度来表示图像的纹理信息,并结合颜色和空间信息形成图像分割特征;然后用均值漂移进行图像滤波;最后,进行区域合并得到分割结果.实验结果表明,该方法对纹理丰富的自然风景图像有较好的分割效果.