基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法

针对乳腺X线影像肿块分割易受弱边缘和周围组织干扰的问题,提出一种基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法.利用二维最大熵阈值法、区域生长及形态学方法自动确定一系列标记点,采用平均边缘梯度评价法选择有效标记点进行随机游走分割以获得初步分割结果,并在此分割基础上进行星芒状结构检测,获得完整的肿块分割边缘.随机选取227例肿块图像进行分割,对分割结果进行特征提取和分类.实验结果表明,该算法克服了半自动随机游走的应用局限性,提高了乳腺肿块的分割精度;与其他分割算法相比,该算法在后续的分类中具有更高的分类精度.     

结肠镜图像自动分割技术研究

提出了一种融合颜色、亮度、空间距离和纹理等特征的彩色结肠镜图像分割新算法.纹理特征采用一组Gabor滤波器对原始图像滤波后计算得到的分形维特征.利用基于元素问相似性的随机聚类方法对特征空间进行聚类.通过对图中的切割进行采样,自动获得最佳的类别数目,算法复杂度较低,其随机特性使得它具有抗噪声的鲁棒性.对多幅结肠镜图像进行分割实验,结果证实了该算法的有效性.     

基于超像素的Graph-Based图像分割算法

针对EGBIS分割算法中的过分割问题,提出了一种基于超像素的graph-based图像分割算法SGBIS.首先,对图像进行基于简单线性迭代聚类（SLIC）的超像素预分割;然后以每个超像素作为节点构造带权无向图,以相邻超像素颜色平均值的欧式距离作为图中边的权值;最后利用基于图的算法合并超像素得到分割结果.用VI、PRI和F值3个指标分析了算法性能,结果表明,新算法可以得到更为理想的分割效果;引入交互分割区域合并,也可满足用户图像分割的需求.     

一种基于二维网格的自动视频对象分割及跟踪方法

提出了一种基于二维网格的自动视频对象分割及跟踪方法。该方法首先检测图像中的特征点，然后将特征点分为运动和静止两类，再提取、构造粗糙运动对象轮廓，再进一步得出较精确的运动对象边缘，最后跟踪分割出的运动对象，实验证实算法是有效的。     

利用2-hop随机游走进行异质网络社区发现

针对异质社交网络社区识别问题,提出一种基于随机游走层次社区识别算法。提出异质网络层级吸引力度量函数,构建异质网络随机游走模型;设计了一种基于2-hop互随机游走的异质网络节点相似性度量函数;通过将该相似性函数推广到层次聚类并设计相应的相似矩阵校准方案,异质社区识别任务可以在较短的时间内迭代完成。人工合成网络和真实网络上的仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法

提出了一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法。首先提出一种基于高阶统计量的帧间差分图像处理方法,然后运用边缘检测得到空域分割结果和用累计差分与对称差分得到时域分割结果,综合时空域分割结果得到运动目标的边缘,最后对边缘图进行区域填充与数学形态学处理,得到运动目标掩模图像。实验结果表明本文算法能够得到较准确的分割结果。     

基于Mean Shift和随机游走的图像分割算法

提出了一种改进的随机游走算法。首先,采用Mean Shift算法对图像进行预处理,将图像划分成一些同质区域,用同质区域作为节点进行随机游走,在降低节点数的同时也抑制了噪声对分割的影响;其次,利用马氏距离定义区域之间的权值;对种子点进行了改进,增加了辅助种子点,利用辅助种子点和用户标记的种子点进行随机游走,实现同质区域的合并,实现图像的最终分割。实验结果表明,该算法提高了图像分割的精度。     

基于显著性检测的极光弧分割算法

针对全天空极光图像低对比度、边缘模糊的特点,提出一种基于显著性检测的极光弧分割算法。通过直方图统计全天空极光图像视野内的灰度信息,计算出视野内像素间的欧氏距离,以凸显极光弧区域,并生成极光弧显著图,再利用模糊C均值聚类分割算法对显著图进行分割,得到极光弧分割结果。采用中国北极黄河站观测的2000余张极光弧图像进行实验,视觉效果及利用分割图计算极光弧倾斜角与人工标注的对比结果均表明,与基于显著性的分割算法与最大类间方差法、模糊C均值聚类法、局部模糊C均值聚类法等分割算法相比较,具有较好的抗噪声性能和分割结果。     

基于高斯混合模型和帧间梯度信息的运动目标视频分割算法

视频序列的运动分割是运动分析和运动跟踪的基础,本研究基于高斯混合模型和帧间梯度信息提出了一种新的运动目标分割算法。在利用亮度信息对背景建立自适应高斯混合模型的基础上,进行前景的粗分割;针对由于视频信号的亮度和色彩分量随光照突变有较大的改变,导致大片背景的高斯模型产生错误匹配,误判为前景的问题,为了提高高斯模型分割算法的鲁棒性,结合结构梯度互相关函数对分割结果进一步校正,使之能适应剧烈的光照变化;最后,利用数学形态学进行后处理,消除影子和孤立的噪声点。通过不同场景的运动分割实验,表明该算法在复杂背景和剧烈光照变化条件下具有较强的鲁棒性和较高的分割精度。     

基于图游走和图注意力的点云分类与分割

针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模型聚焦于点云的关键区域,提升网络的特征提取能力;最后,在初始点云中提取距离特征作为初始残差嵌入到网络中,避免网络过平滑。在ModelNet40数据集、ScanObjectNN数据集进行了点云分类实验,在ShapeNetPart数据集与Toronto-3D数据集上分别进行了点云部件分割与点云语义分割实验,实验结果表明：相较于基准网络DGCNN,分类精度分别提升了1.3百分点、5.6百分点;分割精度分别提升了1.2百分点、33.1百分点。通过在ModelNet40-C数据集上进行稳健性分析,验证了所提网络具有较强的鲁棒性。     

基于等距随机游走图的三维动态曲面对准

为了提高三维动态曲面在噪声和遮挡下的对准精度,提出时空等距随机游走图算法. 该算法根据相邻两帧采样点的乘积空间定义图节点,通过时空相邻性进行节点裁剪处理. 以测地距离定义图边约束,将等距映射转化为图稳定性节点选择的随机游走问题. 通过马尔可夫链理论,计算得到最终的对应结果. 通过对不同动态曲面数据库的实验分析表明,该算法针对具有明显噪声和空洞的三维动态曲面能够得到一致性对准关系,性能优于已有算法.     

基于规一化割的声呐图像谱抠图分割

针对目前谱图理论应用于声呐图像分割时,效果不够理想的问题,提出一种结合Ncut和谱抠图的声呐图像分割方法.该方法首先通过形态学变换对声呐图像进行预处理,降低复杂背景对分割结果的影响;其次,引入数字抠图技术,通过改变Ncut算法中的拉普拉斯公式得到用于分割的图像透明度估计;最后,通过透明度处理得到最终的声呐图像分割结果.仿真实验证明了所提算法的有效性,与传统的谱图分割方法相比,没有对声呐图像的背景进行分割,并准确提取出了目标区域,得到了更理想且更细致的声呐图像目标分割结果,有利于后期识别.     

基于多尺度的改进Graph cut算法

针对Graph cut算法存在着计算复杂度高及可能出现过分割等不足,提出了一种基于多尺度的改进算法,以更好地解决图像分割问题。该算法将多尺度的Normalized cut作为Graph cut算法的目标函数,避免了过分割的现象,同时将精细尺度的精确性和粗糙尺度的易分割性统一结合起来,对像素点进行采样,不仅保留了原来像素点间的关系,还降低了计算复杂度。然后运用基于谱图理论的求解方式,将问题转化为对相似矩阵求解特征值和特征向量的问题,相似度较高。试验结果表明,本研究算法能够对用户选取的图片进行有效地分割,无需用户交互,分割快速且结果精确。     

基于图切的交互式图像分割方法

图切是一种基于图论的图像分割方法,它基于最大流/最小割定理实现能量函数最小化,其中能量函数的设定、实现的流程等方面可以改进以提高对不同图像的适应性.本文给出了一个基于图切的交互式图像分割方法,用户通过手绘封闭或不封闭线条的方法提供关于前景和背景的先验信息,在此基础上实现图像的分割.首先采用分水岭方法对输入图像进行预分割,把颜色相近的像素分为若干个小区域;设定合适的能量函数,将预分割的区域之间的颜色相似性、分割结果的平滑性等约束包含在能量函数中,利用求最大流的方法求取使得能量函数最小化的标签集合,从而实现图像的分割.实验证明,本文的方法能快速有效地实现交互式图像分割.     

图论在路面裂缝分割中的应用研究

针对图谱划分理论与路面裂缝的特点,提出了一种基于图论的路面裂缝分割方法,该方法将图像作为一个带权图进行分析．建立节点之间的位置距离和灰度差异的能量函数,函数的最小值作为路面裂缝检测的最优分组．通过实验与传统方法最大类间方差法、领域差异直方图法相比,此方法能较好的检测出大于1mm的路面裂缝．     

结合粒子群算法优化归一割的图像阈值分割方法

为了快速得到图像分割的最佳阈值,依据图论知识,利用灰度级相似矩阵代替像素级权值矩阵,将归一化切割准则作为优化函数.利用粒子群优化算法代替穷举法优化归一化划分准则,提出粒子群算法优化归一割的图像阈值分割方法.实验表明在分割性能上有较大的提高,在分割速度上也有较大的改进,能够满足实时性要求.     

基于图割的扩散张量磁共振图像胼胝体分割算法

扩散张量磁共振成像过程易因噪声导致扩散张量图像(diffusion tensor images,DTI)的体素数据发生畸变,使分割效果不佳.针对该问题,提出了一种基于图割的DTI胼胝体分割算法,该算法在求解能量函数的过程中,用非种子点与作为硬约束条件的种子点之间的J-散度中位数表示T-连接权值,用取值范围在(0,1]之间的单调递减指数函数表示N-连接权值,同时构造网格图结构,用最大流/最小切算法计算最小切,实现图像的全局最优二值化分割.DTI图像的分割实验结果表明:所提算法能更为准确地从受噪声影响的数据中提取出胼胝体,各参数不同取值时的重叠率指标统计分析也证明了新算法具有较高的分割精度.     

蒙特卡罗方法在河网计算中的应用

通过利用蒙特卡罗方法以及图论的有关概念，建立了河网计算的随机游动模型，并应用于实际的大型河网中，取得了较好的结果，利用蒙特卡罗方法计算河网可以避免解大型的矩阵，计算程序简单，通用，对于线性问题，可以单独就区域内任一点作计算，其值无需通过联解其他节点值求出，计算单点的工作量大大减小，而且，对于河网内新增河道，闸 门调度可以很方便地进行模拟。     

融合边缘流和归一化割的岩心图像分割

提出一种融合多尺度边缘流和归一化割的图像分割方法。首先采用多尺度边缘流,检测在大尺度和小尺度上均存在的边缘,并在小尺度上定位边缘,再通过边缘连接,得到封闭的边缘;然后把多尺度边缘流分割得到的区域作为归一化割中图的顶点,区域间的相似性度量作为相似性矩阵的元素,大大降低了归一化割对内存的需求,提高了特征方程的计算效率,使归一化割得到实用,同时也降低了边缘流的过分割现象。实验表明,在岩心扫描图像的分割中,该方法能得到很好的效果。