基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割

将遗传算法（GA）与模糊C－均值聚类算法（FCM算法）相结合，并运用于图像分割，以期解决标准FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码，然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数，在适当的交叉率和变异率下，最终实现了基于遗传模糊C－均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下，通过引入直方图统计特性，实现了遗传模糊C－均值算法的快速运算，最后，运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证，并与标准FCM算法进行了对比，分割实验表明了本方法比标准FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。     

基于ACS-FCM算法的图像分割研究

对蚁群算法、模糊C均值聚类(FCM)算法进行了探讨,并在FCM图像分割算法的基础上,提出了一种改进的ACS-FCM算法,结合边缘检测技术应用于图像分割.实验结果表明,与其他几种分割算法相比,该方法具有更好的可靠性与有效性,能取得更理想的分割效果.     

基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法

针对传统的模糊C均值(FCM)算法在图像分割方面存在的缺点,提出一种基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法.该算法在传统FCM算法的目标函数中引入图像空间信息及对隶属度的约束,使得到的聚类中心更加合理,并且增强了算法对噪音的鲁棒性.实验结果表明,本算法可以有效地提高图像分割的质量.     

基于核函数及空间邻域信息的FCM图像分割新算法

针对传统FCM算法在进行图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种新的基于核函数及空间邻域信息的FCM图像分割算法。该算法根据像素间灰度值的差异程度,将空间信息引入传统的FCM算法,建立新的包含邻域信息的隶属度迭代函数,实现图像的分割。同时,算法还引入核函数,用内核诱导距离代替了传统FCM算法中的欧式距离,对输入图像的样本特征进行优化。实验结果表明,本文算法能够获得较好的分割效果,同时具有较强的抑制噪声的能力。     

相对熵模糊C均值聚类分割算法

针对模糊C均值聚类分割算法无法获得复杂图像的细节信息问题,提出一种相对熵模糊C均值聚类分割算法。该算法利用划分隶属度构造相对熵,对传统模糊C均值聚类进行正则化约束,将其作为正则化因子添加到传统FCM的目标函数,得到新的聚类目标函数。通过拉格朗日乘子最优化推导,得到新的隶属度和聚类中心的迭代更新表达式。实验结果表明,该算法对于图像与背景灰度相近的复杂图像可以清晰的分割出图像的轮廓,也比FCM方法获得更多的图像细节信息。     

基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪

提出了一种静止背景视频序列中运动目标的检测与跟踪方法.对连续两帧图像序列作差分计算,对差分图像的灰度分布建立混和高斯模型(GMM),采用期望最大化(EM)算法估计模型参数,并引入基于GMM模型的边界检测算子,进而构造运动边界图像.改进静态图像轮廓提取算法GVF-Snake,利用运动边界图像修改GVF-Snake的能量项,使其能够提取视频序列中运动目标的轮廓.采用一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法解决Snake初始轮廓需要手工设定的问题,采用一阶差分预测算法加快轮廓收敛速度.利用改进的GVF-Snake算法对运动目标进行检测与跟踪,结果表明,该算法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.     

基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术

针对遥感图像分割迅速性和准确性不高的问题,提出了一种基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术并将其应用于电力规划建设领域。以模糊均值聚类算法为基础,采用样本特征值平方差方式定义了新的特征距离,并通过引入空间函数方式实现了对图像空间信息的利用,从而对模糊均值聚类算法进行改进。结果表明：改进FCM算法单张图像处理时间约为FCM-S图像处理算法的0.43倍,约为FCM图像处理算法的0.19倍;改进FCM算法图像分割准确率约为95.3%,比FCM-S算法高约2.7%,比传统FCM算法高约7.1%。     

一种改进的FCM聚类算法在噪声图像分割中的应用

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割应用中具有噪声敏感性的问题,提出一种改进的NFCM算法.该算法通过依据邻域期望极大值准则考虑一个中心像素的邻域像素值对其的影响,进而修改标准FCM算法的目标函数来实现.实验结果表明,该算法在分割带有噪声的图像时,图像去噪效果较其他FCM衍生算法更好,耗时更少,而且具有很好的鲁棒性.     

一种改进的CV水平集图像分割方法

由Chan Vese提出的水平集图像分割模型可以不依赖于图像的边缘信息而对弱边缘以及含有内部轮廓的图像具有良好的分割效果.但对于背景图像灰度包含两个及以上等级分层时,图像分割得不到准确的结果.提出一种新的基于C V模型的改进算法,该算法引入了快速C V方法的思想,融入全局梯度信息以及目标的先验知识.实验结果表明,该方法能够很好地分辨出背景图像复杂灰度包含多个等级分层的目标区域轮廓且具有良好的适应性.     

基于改进型脉冲耦合神经网络的刀具磨损图像检测

脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)图像分割法能很好将机械 加工中的刀具磨损区域分割出来,但分割出来的图像是二值图像,很难将刀体和背景区分开来 ,这样就难于达到对刀具及其磨损状态进行精确监测的目的,为了解决这一难题,文中提出了 改进的脉冲耦合神经网络分割算法,可成功分割出刀具磨损区、刀体和背景区域,通过对分割 后图像的分析与识别,可以实现对刀具磨损状态的检测.对车削加工中刀具不同磨损阶段的磨损图像进行分割的实验,证明了该算法的有效性.     

一种B超序列心脏图像的腔体分割方法及其在心腔体积定量计算中的应用

采用一种Snake模型，提出了针对高噪声B超心脏图像的腔体分割算法，并将这一方法运用到序列图像的分割中：对于序列中的第一幅图像，通过人工取点获得初始闭合轮廓逼近。最后将所有图像的分割结果运用于单个心腔体积的定量计算中，实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于边缘检测的颈动脉CT图像分割技术研究

在传统图像分割算法的基础上,提出_『基于改进边缘检测的颈动脉CT图像分割方法．首先利用Canny边缘检测算子对CT图像进行边缘检测,然后利用数学形态学方法进行后续处理,并提取各种目标的轮廓．实验结果表明,该方法能有效实现目标与背景的分离,为正确诊断提供了指导信息,大大降低了工作量．     

基于形状先验与轮廓预定位的目标分割

针对单帧图像中特定目标的分割一直面临着由于背景复杂和光照变化等因素带来的分割精度偏低的问题,提出一种基于轮廓预定位的先验局部二值拟合(local binary fitting,LBF)算法,用于人体上肢图像的分割.首先,利用浅层卷积神经网络对上肢形状模板进行筛选和预定位,得到分割目标的粗轮廓曲线;然后,利用基于先验形状的LBF算法对粗轮廓曲线进行演化,得到分割目标的精确轮廓曲线.实验结果显示算法的成功率在90%以上,表明该方法对于背景复杂和光照变化情况下的特定目标分割具有良好的效果.     

集中式光伏电站巡检无人机视觉定位与导航

为了使无人机在集中式光伏电站实现自主飞行,完成光伏组件红外及可见光图像采集任务,针对集中式光伏厂区光伏组串分布特点,提出光伏组串边缘检测方法,并通过视线导引法实现无人机路径跟随控制. 同一厂区的不同光伏组件之间存在颜色差异,针对其颜色特征提出自定义分割方法,结合形状特征可有效识别光伏组件;提取光伏组串轮廓和边缘信息可获取无人机理论飞行路径,通过视线导引法实现无人机对理论飞行路径的精准跟随以确保图像数据采集的有效性和完整性. 实验结果表明,提出的光伏组串识别算法具有较好的适应性和实时性,能够用于无人机理论飞行方向与无人机和光伏组串间偏移量的计算,利用导航控制算法能够实现理想的光伏组串循迹. 光伏组串识别算法和视线导引法能分别有效实现定位和导航,2个程序的结合能够满足无人机飞行控制要求.     

B超医学图像分割技术的研究

图像分割是图像处理过程中一个关键的环节.本文探讨了对B超图像的分割技术,对目前文献中常用的B超图像的分割算法--阈值分割法、结合特定理论工具的方法进行了分析和研究,总结了使用活动轮廊模型进行B超图像轮廓提取的关键技术,同时,联合使用动态阈值分割及最优阈值分割法,实现了对B超图像的二值处理.     

Improved Siamese network based object tracking combined with the deep contour feature

The existing Siamese object tracking algorithms easily lead to tracking drift under the influence of object deformation and occlusion, this paper proposes an improved object tracking algorithm based on deep contour extraction networks to achieve stable detection and tracking of any object under complex backgrounds. First, the contour detection network automatically obtains the closed contour information on the object and uses the flood-filling clustering algorithm to obtain the contour template. Then, the contour template and the search area are input into the improved Siamese network so as to obtain the optimal tracking score value and adaptively update the contour template. If the object is fully obscured or lost, the Yolov3 network is used to search the object in the entire field of view to achieve stable tracking throughout the process. A large number of qualitative and quantitative simulation results show that the improved model can not only improve the object tracking performance under complex backgrounds, but also improve the response time of airborne systems, which is suitable for engineering applications.     

基于超像素和密度峰值聚类的图像分割

图像分割是计算机视觉领域的一个重要组成部分。密度峰值聚类已应用于图像分割领域。但由于密度峰值聚类在聚类时只能考虑数据的全局空间信息,不能有效去除图像噪声,因此提出了一种超像素的图像预处理方法。该方法能充分考虑局部空间信息,具有较强的鲁棒性。通过改进的形态梯度重建和分水岭算法得到具有精确轮廓且去噪效果较好的超像素图像。在此基础上,加入密度峰值聚类完成后续分割。通过在光学图像数据集BSDS 500上进行实验,验证了超像素算法及图像分割算法的有效性。     

基于区域合并与轮廓模型的图像序列人物轮廓分割

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线生成的初步轮廓模型进行高斯函数的卷积运算,生成形态轮廓模型的有效对象模板,实现图像序列的人物领域中不依靠序列差分和移动向量亦能在图像序列中追踪移动对象。基于颜色空间转换的区域合并和轮廓模型算法,可满足视频背景变动并且背景复杂的情况下对图像序列中的人物轮廓进行有效分割。实验结果验证了本算法的有效性与鲁棒性,可有效而稳定实现图像序列中人物轮廓的分割。     

一种新的运动目标自适应图像分割算法

提出了一种新的运动目标自适应图像分割算法．在设置自适应跟踪波门对运动目标进行跟踪的基础上,依据最大类间方差函数准则自适应地求出调节系数,再用设置门限分割法完成图像的自适应分割．对该算法进行了详尽的图像分割实验,与著名的Otsu法、迭代法、最大熵法相比较,该分割算法不仅能适应多种复杂背景,而且分割精度高、速度快,是一种实用有效的图像分割方法．     

基于DSP与FPGA的靶标动态检测跟踪技术

针对靶场目标测试面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低等实际问题,提出了基于DSP（Digital Signal Processing）与FPGA（Field Programmable Gate Array）的数字视频图像信息进行目标动态检测跟踪的方法。该方法采用了图像分割检测方法与目标跟踪算法,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现复杂环境下运动靶标检测跟踪,提高了检测效率和精度。