基于均值漂移的自适应纹理图像分割方法

提出了一种基于小波多尺度分析和均值漂移的无监督纹理分割方法.该方法利用均值漂移聚类实现基于小波特征的完全无监督自适应多尺度分割,既不需要进行训练也不需要分割类别数等先验知识.该方法根据一定的策略在尺度间进行信息传递,自适应地为图像不同区域确定合适的分割尺度,即纹理内部区域使用粗尺度特征而不同纹理间的交界处使用较细尺度特征,这样就在保证区域一致性的同时更准确地定位图像边缘.对比实验结果表明,该方法在合成纹理和真实纹理图像中都有较好的性能,其多尺度的分割过程类似于人类视觉系统感知,并且较之有监督的传统分割方法也更具优势.     

基于均值漂移和小波变换的彩色图像分割方法

提出一种新的彩色图像分割算法,该算法利用均值漂移算法进行初始分割,利用其分割结果确定模糊C均值聚类(FCM)算法的初始聚类中心和聚类数目,以提高FCM算法的收敛速度;利用小波变换的多分辨率特性,实现图像由粗到细的图像分割。     

基于小波变换的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好地对SAR图像进行分割,该文结合SAR图像和小波变换多分辨分析的特点,提出了一种新的SAR图像分割方法。首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征信息,然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像小波能量纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

基于相关性比较算法的均值漂移图像分割*

迭代过程中带宽的大小对算法的准确性和效率有很大的影响,它不但决定了参与迭代的采样点数量,而且还会影响算法的收敛速度和准确性,因此带宽的选择十分重要。采用相关性比较算法计算均值漂移算法中的带宽,然后将均值漂移算法用于图像分割。实验结果表明,新算法能够获得较好的图像分割效果和质量。     

基于Contourlet变换的图像智能分割方法研究

由于获取图像的设备不同,不同设备所拍摄图像的质量、空间分布特性差异较大。采用当前图像分割方法对图像噪声进行分割时,容易产生过分割和奇异扩散现象。为此,提出一种基于Contourlet变换的图像智能分割方法。该方法先采用方向滤波器组实现图像各个方向纹理分离,利用小波变换替换拉普拉斯变换进行图像多个方向子带分解,计算图像多尺度似然函数,并依据图像最大似然函数估计准则获得图像的初始分割,在此基础上采用自适应上下文结构从图像粗尺度的分割结果融合至最细尺度,获得最终的图像智能分割结果。仿真实验结果表明,所提方法能够有效消除噪声对图像分割的影响,使图像分割精度更高,且运行时间更短,该方法在图像获取设备中具有较高的实践价值。     

基于均值漂移和区域合并的指针仪表图像分割

均值漂移算法在图像分割中有着十分重要的作用,考虑到图像的噪声和边缘保持等因素,提出了一种基于均值漂移的图像平滑和基于阈值的区域合并的指针式仪表图像分割方法.首先利用均值漂移算法对图像进行滤波降噪,然后对滤波降噪后的图像通过阈值的区域合并方法进行阈值分割.经过均值漂移滤波后的图像不仅能很好地保持指针仪表图像的边缘特征,还能有效地去除噪声,而基于阈值的区域合并方法能够使得分割的图像效果更明显.     

基于贝叶斯估计的改进Contourlet变换的SAR图像滤波

针对小波变换和轮廓波变换在合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像中去噪应用的不足,结合小波变换和轮廓波变换的优点,将小波变换与轮廓波变换相结合,提出一种改进轮廓波变换方法。首先将待处理图像进行小波变换,然后对低频子带图像进行重建,得到一个细节子带图像,然后使用方向滤波器组对其进行多方向划分。再采用贝叶斯最大后验概率估计对划分后的方向子带信号进行估计。实验结果表明此方法在抑制图像斑点噪声的同时,很好的保持了均匀区域的辐射特性,保持了图像中的边缘以及细小纹理,且没有人为畸变。此外算法的高频子带图像含有更为丰富的纹理,对于边缘特征的提取非常有益。     

基于图像颜色纹理的均值漂移分割算法

针对传统均值漂移算法对图像纹理特征不敏感的不足,利用图像纹理特征的独特性,提出了一种基于颜色纹理的均值漂移分割算法.结合欧式距离和高斯函数计算当前像素点与其周围像素点的颜色相似度,再使用Gabor变换提取图像不同方向、尺度上的纹理特征,结合颜色的相似度,对该像素点均值漂移的过程加权.该算法充分考虑了图像纹理的周期性、尺度性以及图像颜色的关联性.实验结果表明,算法对色彩信息不明显的纹理图像有良好的分割效果,也会提高彩色图像分割结果的准确性.分割算法用于大型水上桥梁识别,能够提高桥梁识别率.     

重要性图约束的均值漂移图像分割

针对已有算法结果分割区域过多问题,提出采用边缘正交场构造重要性图,通过边缘特征稳定性约束分割区域,从而有效地提高分割质量。构造边缘正交场,通过高斯积分提高边缘线的连续性和稳定性。采用边缘特征进行距离变换,生成图像的重要性图。采用均值漂移进行图像预分割,根据相邻区域边界上的重要性强度对分割区域结果进行合并。实验结果表明,和原有分割方法相比较,算法在保持原始图像重要区域的同时,对细节区域进行有效合并,明显提高分割质量。     

一种基于近似有限Rodgelet变换的SAR图像分割方法

由Donoho等提出的有限正交Ridgelet变换成功应用于高噪声图像的边缘检测和分割，但由于有限Radon的“缠绕”现象使得在该方法图像的重构时产生边缘的“混叠”和“洞”，影响了边缘检测和图像分割的质量。论文结合Wedgelet变换提出了基于“自然直线”的近似有限Ridgelet变换从根本上克服了这些缺陷和解决了离散Radon变换的图像重构问题。最后将这一方法用于SAR图像分割，并取得了满意的结果。     

基于Contourlet域的SAR图像去噪算法

从SAR图像斑点噪声特性和Contourlet变换系数的统计特点出发,将Contourlet变换与二元收缩去噪模型相结合,提出一种新的基于Contourlet变换的SAR图像去噪方法。对于高分辨率SAR 图像,该算法能更有效地去除SAR图像上的斑点噪声。     

红外遮挡人体目标模板图像的Mean Shift分割算法

提出了一种红外图像中遮挡人体目标的分割方法。首先通过传统的阈值选取方法或直方图聚类等红外图像分割的方法,获取遮挡区域目标的二值化模板。用目标像素在模板中的相对行列坐标作为特征集使用Mean Shift算法分别计算各像素在行列方向的收敛位置并使用复数向量进行联合表达,再次以所有的复数向量作为特征集进行Mean Shift聚类,根据各像素位置对应的复数向量所属类别对其进行划分,完成遮挡目标的分割。与分水岭算法相比,该算法的分割结果完整保留了目标模板的外形,并且可以通过Mean Shift 带宽参数的选择完成不同精细程度的分割。     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像融合

针对不同波段SAR图像的融合,该文提出了一种在Contourlet变换域融合的方法,利用Contourlet变换的充分表示图像边缘信息的能力,将图像分解为低通系数和不同方向的高频系数,对方向高频系数定义一个边缘信息量测指标,选择量测指标大的系数作为融合系数,解决了小波变换融合中图像边缘信息容易丢失的问题。通过对两波段SAR图像进行融合实验并与小波变换融合结果比较,在视觉特性与统计因子客观评价上均取得了更好的效果。     

SAR图像的NSCT域自适应收缩相干斑抑制

提出了一种基于Nonsubsampled Contourlet（NSCT）变换域自适应收缩的SAR图像相干斑抑制算法。首先将SAR图像分解至NSCT域,其次对NSCT系数进行Pizurica自适应收缩。利用NSCT变换的良好的方向选择性及平移不变性,同时结合Pizurica自适应收缩的方向空间相关性及其局部噪声度量,自适应地得到各方向的高频子带系数对应的收缩因子,修正NSCT系数,最终将修正后的子带系数通过NSCT逆变换获得经过斑点噪声抑制的图像。实验结果表明,与小波域软阈值和Contourlet域软阈值算法相比,该算法在有效抑制SAR图像斑点噪声的同时能更好、更清晰地保持图像的边缘细节特征。     

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。     

Using Entropy Based Mean Shift Filter and Modified Watershed Transform for Grain Segmentation

Life science research aims to continuously improve the quality and standard of human life. One of the major challenges in this area is to maintain food safety and security. A number of image processing techniques have been used to investigate the quality of food products. In this paper, we propose a new algorithm to effectively segment connected grains so that each of them can be inspected in a later processing stage. One family of the existing segmentation methods is based on the idea of watersheding, and it has shown promising results in practice. However, due to the over-segmentation issue, this technique has experienced poor performance in various applications, such as inhomogeneous background and connected targets. To solve this problem, we present a combination of two classical techniques to handle this issue. In the first step, a mean shift filter is used to eliminate the inhomogeneous background,where entropy is used to be a converging criterion. Secondly, a color gradient algorithm is used in order to detect the most significant edges, and a marked watershed transform is applied to segment cluttered objects out of the previous processing stages. The proposed framework is capable of compromising among execution time, usability, efficiency and segmentation outcome in analyzing ring die pellets. The experimental results demonstrate that the proposed approach is effectiveness and robust.     

一种基于近似有限Ridgelet变换的SAR图像分割方法

由Donoho等提出的有限正交Ridgelet变换成功应用于高噪声图像的边缘检测和分割,但由于有限Radon的“缠绕”现象使得在该方法图像的重构时产生边缘的“混叠”和“洞”,影响了边缘检测和图像分割的质量。论文结合Wedgelet变换提出了基于“自然直线”的近似有限Ridgelet变换从根本上克服了这些缺陷和解决了离散Radon变换的图像重构问题。最后将这一方法用于SAR图像分割,并取得了满意的结果。     

基于非子采样Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合*

为了对多波段SAR图像进行有效的融合,提出了一种基于非子采样 Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合方法。该方法首先对多波段SAR图像进行基于亮度的波段选择,按选择方法将图像分别赋予R、G、B通道;所得RGB 图像通过IHS变换得到亮度分量I;再利用非子采样Contourlet变换对I分量和另一波段图像进行多尺度分解,低频和高频图像分别采用活性测度和绝对值最大规则进行系数选择;最后将融合结果与H、S分量进行IHS反变换,得到新的RGB图像。实验结果表明,采用该方法进行多波段SAR图像伪彩色融     

一种基于超像素和改进U-net的多模态脑部肿瘤图像分割方法

针对多模态脑部肿瘤图像分割难度较大和对脑部肿瘤边缘区域的分割不足等问题,本文将多模态脑部肿瘤图像分割任务分成两部分解决.第一部分是对脑部肿瘤轮廓区域的分割,先用超像素分割算法对图像进行预处理简化图像的表示形式,再提取每个超像素区域的灰度直方图,通过皮尔逊相关系数计算每个超像素区域的相似度,最后用均值漂移算法对剩余的直方...