基于区域色彩空间和LBP算法的图像分割

提出一种基于区域色彩空间和LBP算法的图像分割.该算法用颜色和LBP直方图作为区域描述符,量化HSV颜色空间,并根据LBP算法的Uniform模式,利用较少的LBP算子描述大部分纹理特征,有效降低了区域特征矢量的维数,提高了区域相似度计算的执行效率.此算法能有效地将对象从复杂图像场景中分割提取出来,且结果与人眼的主观视觉有良好的一致性,在轮廓细节和执行效率上比MRSM算法更优.     

基于区域相似度的图像自动标注方法

面对图片的数量与种类的快速增长,如何有效地组织和处理大量的图片信息并从其中检索出用户需要的信息成为一个重要的问题。图像检索技术是解决此类问题的核心技术。为了能够有效地标注和检索图像,提出了一种基于区域匹配的图像自动标注方法,实验证明,该方法能够有效地对图像进行标注。     

图像相似度计算算法分析

针对灰度直方图提取算法在计算图像相似度时,受颜色分布等外界因素干扰较大的问题,提出基于特征点匹配的SIFT算法。其可通过构建尺度空间提取特征关键点,求解匹配度来弥补传统算法在计算图像相似度时的局限性。实验结果表明,相比于传统算法,SIFT算法能够通过匹配更多的特征点,从而更好地计算图像的相似度;对于一组相似图片,通过SIFT算法能提取出308个特征点,图片相似度可达63%。     

二次聚类图像分割算法

图像分割技术在各个领域中应用广泛,简单描述了模糊C均值聚类算法,在此基础上利用图像（ l,α,β）颜色空间分离,将亮度空间进行二次聚类,根据像素点到第二次聚类中心的隶属度所得整幅图像的聚类域。能有效的将灰度图像或彩色图像中相似区域聚集分类,为图像预处理提供很大帮助。通过实验验证了算法的有效性。     

基于HSI色彩坐标相似度的彩色图像分割方法

该文提出一种基于HSI彩色空间的图像分割方法。欧氏距离作为图像分割中常用的衡量像素点之间彩色关系的依据,在HSI坐标系下却不能很好地反应两个像素点之间的关系。因此,提出相似度代替欧氏距离作为一种新的衡量两个像素点之间彩色关系的依据。算法通过确定HSI分量中占主导地位的分量,建立彩色图像分割模型,创建一个和原图尺寸一样的颜色相似度等级图,并利用相应的颜色相似度等级图的颜色信息对像素点进行聚类。实验结果表明,所提出的分割算法具有很强的鲁棒性和准确性,在其他条件相同的情况下,基于相似度的分割方法优于基于欧氏距离为基准的彩色图像分割。     

基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法

海陆分割在合成孔径雷达(SAR)图像的海面目标检测以及海岸线提取等海洋应用方面具有非常重要的意义。针对合成孔径雷达图像的特点,提出了基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法。首先为抑制SAR图像固有相干斑噪声并较好地保留图像的边缘信息,采用精致Lee滤波对图像进行预处理。然后对图像进行SLIC超像素分割,再将分割后的图像进行FT区域显著性检测以及显著值相似度聚类。最后将处理后的图片二值化得到海陆分割结果。实验结果表明,本文所提海陆分割算法具有很高的处理精度以及较高的处理效率。     

基于分块颜色直方图的快速图像检索

针对传统颜色直方图不能反映图像空间颜色位置信息的问题,提出一种基于分块颜色直方图的检索方法,该方法先对一幅图像进行合理的分块,然后提取包含了图像位置信息的分块颜色特征,对提取的颜色特征采用相似度计算的方法,计算出两幅图像之间的相似度。实验结果表明,该方法不仅提高了图像检索的速度,同时也提高了检索的准确度。     

基于自适应相似度距离的改进FCM图像分割

为了改善传统FCM算法抗噪性差的问题,提出了基于自适应相似度距离的FCM算法.算法将像素分为两个特征:第一个描述的是像素的内在属性(灰度级特征),第二个描述邻域像素特征(空间特征).在此基础上,基于自适应相似度距离,根据像素在图像中的空间位置决定哪一个特征拥有优先级,对其进行聚类.图像分割结果表明,算法比标准FCM算法有明显改善,具有很好的抗噪性能,取得了更好的分割效果.     

基于局部边缘二值模式的图像检索

在定义局部边缘的基础上提出了局部边缘二值模式(LEBP),并结合Gabor滤波器将其扩展到多分辨率LEBP(MLEBP)。对传统的中心对称局部二值模式(CS-LBP)和方向局部二值模式(D-LBP)进行了改进,新描述符在不增加计算复杂度和提高特征维数的基础上,进一步融入了局部边缘信息。为验证新描述符的性能,采用3个通用的纹理图像库进行图像检索实验。结果表明,结合本文方法,明显提高了传统描述符的分辨能力。     

基于改进方向纹理谱特征的图像检索

在定义图像局部邻域纹理方向特性的基础上,提出了一种新的方向纹理谱描述符。该描述符针对局部邻域内中心像素与其相对的邻域像素,既充分考虑了它们间的灰度变化关系,又考虑了它们间灰度差异的变化关系,从而更有效地描述了局部纹理特征。为证明新描述符的分辨能力,采用4种不同图像库进行图像检索对比实验,结果表明,本文的新纹理谱描述符取得了最好的检索效果。     

一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法

提出一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法.首先采用改进后的SIFT算法对图像进行计算,同时采用快速分割算法对原始图像进行分割,对照分割后的区域分别取每个区域最显著的几个SIFT特征,最后采用局部降维算法,将高维特征降低到可以接受的低维度特征.实验表明,该方法的运行时间短,对特征提取的位置界定准.     

基于边缘流与区域归并的彩色图像分割方法

为了克服边缘流各向异性扩散（EAD,edgeflow-dfiven anistropic diffusion）过分割和最小生成树（MST,minimum spanning tree）方法计算复杂度高的缺点,提出了结合边缘流与区域归并的彩色图像分割方法。首先利用EAD方法对图像进行预分割,然后利用MST方法依据全局最优化...     

奶牛图像的分割算法研究

为解决在实际生产环境中使用计算机自动识别奶牛的问题,提出了针对奶牛图像的分割算法,以提高识别率。该算法首先将奶牛图像从RGB空间转化为Luv空间,然后将图像作4×4大小的子块划分,对各子块进行块内颜色聚类并提取颜色和纹理特征,通过颜色内聚将子块中的颜色范围缩小到2~4种,并将其中所占数量最多的两种颜色作为子块的颜色特征;纹理特征则是基于对子块分别横向和纵向扫描并统计出来的,反映子块的颜色在横向和纵向的分布特征。在此基础上按奶牛的颜色和纹理特征进行基于子块的区域生长,最终达到清晰分割的目的。在对50个实地采集样本中按本文所述的方法进行分割,分割准确率达到80%以上。实验证明,本文提出算法能有效地将奶牛从背景中分离出来。     

基于图像分割的深度视频校正算法

在基于深度图的虚拟视点绘制过程中,由于通过深 度估计软件获取的深度视频存在大量的失真,从而导致绘制的虚拟视点中存在纹理失真和缺 失现象。本文围绕深度视频失真类型,提出一种基于分割的深度 视频校正算法。利用彩色深度一致性信息分区域校正深度失真,以解决由于深度块失真造成 的虚拟视点纹理 缺失问题。首先,提取彩色视频运动和边缘区域,得到彩色视频边缘和运动区域掩模图;其 次,在边缘和运 动信息的辅助下,对彩色图像进行Mean Shift聚类,并将不同类别区域赋以不同的标签;最 后,分别统计不 同类别连通区域对应的深度直方图,利用其峰值校正深度视频中深度彩色非一致区域。实验 结果表明,本文提 出的基于分割块的深度视频校正算法优于部分基于像素的滤波算法,可以有效地校正深度视 频块失真,解决 虚拟视点边缘失真和纹理缺失问题,同时虚拟视点质量平均提高了0.20dB。     

基于改进的Otsu准则的递归图像分割算法

基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。     

一种基于分割的图像去雾新算法

在雾天环境下,大气介质中悬浮颗粒的散射作用导致图像质量严重下降,限制了其使用范围,因此对雾天图像进行去雾处理是必要的.根据暗原色先验去雾的原理,在局部区域内基于图像分割的思想来较准确快速估计雾天图像的传播图,然后应用大气散射模型对雾天图像进行去雾处理,并通过直方图拉伸来增大处理后的图像的对比度.实验结果表明,该算法能有效去除雾气对图像的影响,与传统去雾算法相比较,具有较快的处理速度和较强的实用性.     

基于可控图像分割的快速视网膜血管提取算法

针对多数视网膜血管提取算法实时性不强和分割 精度不高的问题,提出了一种基于可控图像分割的 快速视网膜血管提取算法。首先,对视网膜G分量图像的灰 度进行反转和自适应直方图均衡化,应用结 构元素为“菱形”和“圆盘形”的形态学“开”运算平滑图像背景和增强血管对比度,消除 视盘后阈值分割并二值 化得到不含视盘的分割图像。其次,根据在灰度图像中检测到的视盘构建掩膜,再次对 视网膜绿色分 量图像自适应直方图均衡化后进行阈值分割,并和掩膜进行逻辑“与”运算得到含有掩膜的 分割图像。最后, 将不含视盘的分割图像与含有掩膜的分割图像进行逻辑“与”运算,并融合边界信息获得最 终的视网膜血管 结构。实验结果表明,本文算法能有效提取视网膜眼底图像的血管网络,有较强的实时性和 较高的分割精度。     

基于区域相似性与相异性的数字图像分割方法

针对数字图像数据量大、内容复杂、特征度量困难的特点,提出了一种综合区域相似性和相异性的基于图模型的分割方法.使用颜色方差作为距离度量,依靠区域邻接图和最近邻区域图来完成数字图像的快速区域合并分割.在合并过程中,通过合并区域的最小合并代价和最大合并代价变化,调整合并顺序,从策略上保证了分割区域的同质性和区域间的相异性.实验结果表明,该方法可以较好地解决图像的误分割现象.     

基于改进的Otsu准则的递归图像分割算法

基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。     

基于颜色特征图像检索方法的研究

对颜色特征进行了分析,对颜色空间的选取,颜色的量化,颜色相似度进行了描述,论述了基于颜色特征图像检索的主要方法直方图相交法,主要颜色表示法,基于参考颜色表方法,基于区域的颜色法及其它们的改进方法,并作出了相应的比较.