基于SVM的SAR图像分割方法

先去噪再分割的SAR图像分割方法会损失有用的纹理信息,因此本文给出了一种直接对含噪SAR图像进行分割的方法.首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征,计算图像的灰度均值作为图像的灰度特征,然后用完全无监督的聚类算法进行分类,最后将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,用训练后的分类器对图像进行分割.实验结果表明:本文所给出的方法在分割的准确性和抗噪性方面都优于几种有代表性的分割方法.     

Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像参数化有限模型都有其特定的物理背景或者数学假设,很难准确估计SAR图像中各地物的密度分布,为了解决这一问题,提出一种基于非参数化无限混合模型的SAR图像分割方法,该方法利用Dirichlet过程对SAR图像进行建模,进一步采用非参数化Bayes模型分割包含复杂地物目标的SAR图像。Dirichlet分布作为一种基于分布的分布可以确定不同类别的先验概率,由样本估计出密度函数来描述图像,从而可以更精确地分割各类地物。该算法在模拟图像与真实SAR图像上进行了比对测试,实验结果验证了Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法的有效性和稳健性。     

基于SFCM及水平集方法的溢油图像分割

传统的单一模糊聚类算法（FCM）适用于无噪声图像的分割,而对于具有噪声、特殊点值及瑕疵的图像分割则无能为力。本文提出了应用嵌入空间信息的模糊聚类算法（SFCM）与水平集方法的结合,对海洋溢油污染的合成孔径雷达（SAR）图像进行分割处理,得到了优于其它算法的分割图像。通过对SAR溢油图像分割的数据分析,验证了算法的有效性。     

基于正则化方法的SAR图像分割及目标边缘检测算法

为了准确地分割图像并获取清晰、连续的边缘特征,在系统分析正则化技术的基础上,提出了一种基于正则化技术的SAR图像分割及目标边缘检测算法。该算法首先利用一种改进的正则化方法对SAR图像进行预处理,然后分析图像的统计特性,利用阈值化技术获取SAR图像的目标区域和阴影区域,最后通过加窗处理技术对分割后的目标区域进行边缘特征提取。并用MSTAR数据进行大量的仿真实验,结果表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法在获取良好的分割结果的同时能更精确、更完整地检测出目标的边缘特征。     

选择利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分割

为得到极化SAR图像中不同异质程度区域的准确分割,本文提出一种选择利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分割方法。该方法采用分形网络演化算法思想,将简单线性迭代聚类算法生成的超像素作为初始对象;再根据区域异质度指标,选择利用Wishart分布或K分布描述对象的统计相似性;最终实现综合利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分形网络演化分割。通过模拟数据和真实极化数据进行实验并与其它方法相比较,结果表明,本文方法在整体上能准确分割不同异质程度的地物,在局部细节上分割结果边界更精细。     

基于模糊集和Otsu理论的PCB图像分割算法

针对印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)的图像分割问题,对Otsu法进行了改进.即首先用基于Otsu法的双阈值分割方法分割出所需的模糊区域;然后根据PCB图像的特点,运用模糊集理论描述不良问题的能力,构造出图像的隶属度函数;最终形成了基于模糊集和Otsu的分割算法.利用该算法对各种PCB图像进行了分割实验,实验结果表明:该算法对PCB图像具有良好的分割效果.     

基于高斯分解的多尺度3D Otsu阈值分割算法

针对阈值图像分割算法对噪音敏感的问题,提出了一种新的基于分解的Otsu阈值分割算法。整个分割算法为一个迭代过程,在每次迭代中,该图像首先用3D Otsu算法进行分割,然后利用高斯核函数对原图像进行滤波,得到一个平滑的图像,然后被输入到下一个迭代中。最后,合并每次迭代过程中产生的分割结果,获得最终的分割结果。该算法的优点在于分割结果稳定,且具有较强的抗噪性。本文在MR大脑图像上进行实验,结果表明,该算法优于其他同类阈值分割算法。     

一种复合的SAR图像去噪算法

针对SAR图像噪声影响分辨率的问题,提出一种新的复合SAR图像增强和去噪方法．该方法首先利用信号的小波相邻尺度相关性将信号和噪声分离,然后根据SAR图像近似瑞利分布的特点把SAR图像转换为近高斯分布,再分别利用复数扩散震动滤波器对SAR图像信号部分进行增强,用各项异性扩散方程对含噪部分进行去噪,最后用小波平稳变换对图像进行重构．实验结果表明,与传统的SAR图像去噪算法相比,新算法在边缘增强和噪声去除能力方面均有显著提高．     

融合SRADPRO和SCM模型的SAR图像分割

将改进后各向异性扩散相干斑抑制算法(SRADPRO)用于合成孔径雷达(SAR)图像相干斑抑制,并和脉冲发放皮层模型(SCM)结合,提出一种自适应SAR图像分割算法.该算法首先计算SAR图像均匀采样区的标准差,并以此评价SAR图像中相干斑的影响程度,进而自适应地决定是否采用SRADPRO进行降斑处理,然后再利用SCM进行图像分割.由于SCM的自动波扩散机理,使得该算法在获得分割后的SAR目标的同时,也得到了目标边缘检测结果.与多种常规算法的比较结果证明了SAR图像分割算法的有效性.     

头脑风暴算法在多阈值Otsu分割法中的应用

利用头脑风暴算法对Otsu多维阈值分割适应度函数进行优化求解。与其他经典智能算法进行对比,结果表明,该方法应用在Otsu多阈值分割中快速有效,获得了较好的分割效果,是一种可行的图像分割方法。     

基于粒子群算法的Otsu法图像阈值分割

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,Otsu法是一种效果较好、实现简单的阈值分割方法.针对传统的Otsu阈值计算方法需要在全灰度范围内搜索一个最佳门限组合,耗时较多,难以实际应用这一问题,采用协同和带压缩因子的粒子群改进算法求解Otsu阈值,通过分别用改进粒子群算法和标准粒子群算法对lena测试图像的实验表明,前者相较于后者有更高的精度.而在计算时间方面,两者都不到传统方法的百分之一,有利于提高图像处理的实时性,也证实了将粒子群算法用于阈值分割是可行的.     

一种基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割方法

图像分割在SAR图像处理中具有很重要的意义。文中提出了一种基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割方法。该方法针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声对现有分割方法带来的影响,利用Gaussian-Hermite矩的不同阶矩并结合SAR图像特征将目标从含噪背景中分割出来。实验部分同时采用了仿真数据和实测SAR数据,通过与小波能量等4种方法的分割结果进行比较,显示出了该方法的有效性。     

融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu法

为了克服图像噪声对二维Otsu阈值分割方法性能的影响,采用图像像素的灰度和非局部空间灰度特征构造新的二维直方图,其中像素的非局部空间灰度特征是通过对与当前像素具有相似邻域结构的像素灰度加权平均得到的。将此直方图引入到快速二维Otsu阈值分割方法中,可得融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu阈值分割法.实验结果表明改进算法对图像噪声具有一定的鲁棒性,在含噪图像上的分割结果比较理想。     

二阶广义概率的二维Otsu阈值分割

针对传统二维Otsu阈值法分割结果不够准确和普适性较差等问题,提出了一种基于二阶广义概率的二维Otsu快速图像分割方法。首先用改进的邻域模板构建二维直方图并将其对应的二元概率分布进行修改得到二阶广义概率以便提高分割性能;然后对二维直方图主对角线上的目标和背景两区域的Otsu公式中对应量准确取值,使阈值选取更准确,并通过调整广义概率的参数来提高算法的通用性;最后对二维直方图进行分析得到Otsu计算特性,利用此特性导出新型、快速的递推算法来降低计算复杂度。实验结果表明:与当前二维Otsu法相比,本文提出的方法不仅分割更准确和通用性更强,而且占用的存储空间和运行时间都更少。     

加权空间函数优化FCM的SAR图像分割

传统模糊c-均值聚类算法没有考虑图像像素空间信息特征,在应用于合成孔径雷达图像分割时,由于合成孔径雷达图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果．基于此问题提出加权空间隶属度和加权空间函数并应用于c-均值聚类算法,加权空间隶属度是多尺度条件下空间各相邻像素的位置和强度信息的加权隶属度值,加权空间函数中各加权空间隶属度的影响系数由自适应遗传算法优化,最终的隶属度值由加权空间函数修正．由于在这种聚类过程中融入了优化的空间信息,因此弱化了斑点噪声的影响,提高了分割精度．这种算法应用于实际合成孔径雷达图像分割实验,结果表明此算法对初始分类结果不敏感,具有较强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割结果．     

基于泊松噪声-双边滤波算法的桥梁裂缝修补痕迹图像分割方法

裂缝作为混凝土桥梁的主要病害大量存在,部分裂缝修补后会二次开裂,在病害智能识别中,裂缝修补痕迹易与混凝土剥落等缺陷混淆,因此,裂缝修补痕迹的准确识别不仅是二次裂缝准确识别的基础,也是混凝土桥梁整体病害识别的重要环节。为了获取边缘清晰连续的裂缝修补痕迹,先对裂缝修补痕迹的图像添加泊松噪声,再利用双边滤波对添加的噪声及原有噪声进行平滑。然后用Otsu算法对裂缝修补痕迹进行图像分割,并使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）评价滤波效果,使用运行时间和最大连续可用内存块（LCFB）使用情况评价分割效果。最后以河南省某高速公路桥梁历年定检中的裂缝修补痕迹图像为例,对方法进行实际验证。结果显示：经过泊松噪声-双边滤波算法处理后,裂缝修补痕迹图像PSNR值最高约35.090 1 dB,SSIM值可达约0.880 1,说明添加泊松噪声可改善图像质量并优化双边滤波效果;经过Otsu算法进行图像分割的运行时间比其他方法约短25%～50%,LCFB比其他方法约提高0.25%;经过处理的裂缝修补痕迹图像达到理想预期效果,验证了提出方法的有效性和可行性。     

联合模型初始化独立谱聚类算法

针对原始谱聚类算法初始化敏感的缺点,提出了一种基于联合模型的初始化独立谱聚类算法并将其用于图像分割．通过引入联合模型可以充分利用待聚类数据所包含的空间邻近信息和特征相似性信息,得到更精确的聚类结果;通过引入K-调和平均算法克服了原始谱聚类算法对初始化的敏感性,从而得到更稳定的聚类性能．最后,通过对纹理图像和合成孔径雷达图像分割验证了新算法的有效性．