基于FCM和随机游走的地层图像分割方法

颜色特征是地层图像分割的重要依据,但地层图像的高噪声以及地层边界颜色混合使得颜色特征空间聚类分割方法无法获得很好的结果.本文提出了一种融合模糊C均值聚类与随机游走算法的图像分割算法,该算法在聚类过程中结合像素的空间信息计算像素的隶属度,在基于随机游走的半监督图像分割算法中像素结点构成的四连通图上插入类属结点作为已标记结点,将随机游走者第一次游走到某个类属结点的概率作为该像素隶属于该类的隶属度.实验结果表明,本算法可以对地层边界颜色混合区域的像素更准确地进行分类,噪声敏感性降低,有效解决构造模拟地层图像的分割问题.     

基于LBP纹理特征的随机游走图像分割

本文通过求解融入纹理特征信息的对称、半正定线性方程组,提出一种新的基于随机游走(Random Walker)的纹理图像分割算法。为了构造该方程组,首先通过局部二元模式(Local binary pattern,简称LBP)算子来描述纹理,将图像映射至不同纹理之间有显著区别的LBP图(LBP map)上,进而将其与梯度和几何信息结合并构造倒数型像素相似度,形成方程所需的权值矩阵,在随机游走模型下使已标号区域向未知区域传递,从而实现纹理图像分割。最后以纹理图像、噪声合成图像、MRI、CT图像为实验对象来验证算法的有效性。定性及定量实验结果表明,在多目标分割任务下,本方法有更好的有效性和精确性。     

基于随机游走算法的红外与可见光图像融合

红外与可见光图像融合可有效弥补单一传感器的不足,生成视觉效果更好、清晰度更高的融合图像.基于多尺度分解的融合方法在设计融合两幅图像的细节层与基本层的融合规则时,往往仅考虑细节层和基本层中的单尺度信息,易造成融合图像包含的有效特征较少.针对此问题,提出了一种基于随机游走算法的融合规则来融合基本层和细节层,该融合规则从两幅显著图中估计出一幅具有多尺度信息的显著图用于基本层和细节层的融合,可将每层中的多尺度信息有效地融合到输出图像中,从而使融合图像更有益于人眼观察.     

基于随机游走算法的红外与可见光图像融合

红外与可见光图像融合可有效弥补单一传感器的不足,生成视觉效果更好、清晰度更高的融合图像.基于多尺度分解的融合方法在设计融合两幅图像的细节层与基本层的融合规则时,往往仅考虑细节层和基本层中的单尺度信息,易造成融合图像包含的有效特征较少.针对此问题,提出了一种基于随机游走算法的融合规则来融合基本层和细节层,该融合规则从两幅显著图中估计出一幅具有多尺度信息的显著图用于基本层和细节层的融合,可将每层中的多尺度信息有效地融合到输出图像中,从而使融合图像更有益于人眼观察.     

基于随机游走策略改进的降雪模型图像分割方法

为了提高图像分割的准确度,尽可能降低分割边缘噪声对图像分割的影响,提出了一种基于降雪模型的图像分割方法,先对降雪模型及积雪表面效应做了详细分析,得出降雪模型运用于图像分割具有较强的适应性,接着在传统的随机游走图像分割算法中加入了自适应降雪模型的特性,生成新的算法,最后运用虚拟图像和真实图像进行算法性能实例仿真,结果表明,该算法的图像分割性能优于常见的NCut和传统随机游走图像分割算法,具有一定的研究价值。     

基于连通性和随机游走的好友推荐算法

近年来,随着在线社交网络的普及,好友推荐受到越来越多的人关注。如何为用户快速准确地推荐朋友是考量平台服务能力的一项重要指标。针对基于社会图局部特性的朋友推荐方法存在对路径信息利用不足以及基于全局特性的朋友推荐方法计算成本高,过程复杂等问题。为此,文中提出一种新的在线社交网络好友推荐算法。它从连通性出发,考虑了节点在整个网络的重要性,同时根据"小世界"假说以及随机游走概念,考虑了所有的有限路径,能为用户快速准确地推荐好友。实验结果证明,文中提出的方法显著的提高了在线网络朋友推荐的准确性。     

一种全自动的MSTAR SAR目标图像分割方法

狄利克雷过程混合模型(Dirichlet Process Mixture,DPM)作为一种非参数概率统计模型,可以有效应用于SAR图像的非监督分类。文中提出一种全自动的MSTAR坦克SAR图像分割方法。该方法首先基于DPM确定出图像中的类别数目,接着使用马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)对所得图像类别概率的空间邻域关系进行描述,然后结合标号代价能量优化算法获取最终的分割结果。该方法在不需要人为指定待分割图像类别个数的同时,能较好地保证分割结果的合理性与连贯性。在MSTAR SAR数据上的实验表明了其有效性。     

基于L0平滑和随机游走的变电设备红外图像分割

针对经典随机游走分割的不足,本文提出了基于L0平滑的随机游走分割方法。利用基于L0梯度最小化的图像平滑方法对红外图像进行预处理,在此基础上对图像进行随机游走分割。实验结果表明基于L0梯度最小化的图像平滑方法能够降低局部图像灰度值变化对经典随机游走分割路径的影响,在很大程度上提高了经典随机游走对变电设备红外图像分割的准确性。     

一种基于随机游走的固件代码补丁修复判定方法

确定目标程序中的漏洞是否被修复,是软件安全性检测的途径之一,能够提高程序安全性。提出了一种基于随机游走的固件补丁存在性判定方法,利用程序分析技术对二进制固件函数进行代码特征提取和分析,判断固件中的函数是否进行了补丁修复,实现对固件漏洞代码的检测。该方法分别对固件中的目标函数和对应的漏洞函数、固件中的目标函数和补丁函数构建表征代码相似性程度的伴随图,并使用随机游走的方法筛选伴随图中的重要节点。基于重要节点信息,可以判断目标函数与漏洞函数、补丁函数的相似程度,实现对目标函数补丁修复情况的自动化判断。实验证明,提出的方法可以实现对固件补丁修复情况的高效判断,为提高二进制固件安全性提供支持。     

基于图上随机游走过程的SAR图像图谱分割方法

基于图上的随机游走过程,提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)图像图谱分割方法。首先根据SAR图像的统计性质,构造了适合于SAR图像的相似度度量函数;然后在正交谱分解和矩阵逼近理论的基础上,建立了SAR图像图谱分割方法中分类数目的确定准则。最后实现了基于谱聚类的SAR图像分割,并通过实验证明了所提方法的有效性和应用潜力。     

一种基于帧内图像分区的视频对象自动分割算法

视频运动对象的自动分割是实现新一代对象基视频编码标准MPEG-4的重要技术,本文提出了一种基于帧内图像分区的运动对象自动分割算法.首先以时域运动信息为依据利用高斯检验方法得到二值运动掩模图像,并建立MRF随机场模型进一步检验,然后提出了一种结合非线性变换的改进分水岭算法进行帧内图像分区,以划定对象区域与背景区域的界线,最后对时域分割和帧内分区结果进行比重运算,得到最终运动对象.针对MPEG-4标准测试序列和自采集手指视频序列的实验结果说明了算法的有效性.     

An adaptive clustering algorithm for image segmentation

The problem of segmenting images of objects with smooth surfaces is considered. The algorithm that is presented is a generalization of the K-means clustering algorithm to include spatial constraints and to account for local intensity variations in the image. Spatial constraints are included by the use of a Gibbs random field model. Local intensity variations are accounted for in an iterative procedure involving averaging over a sliding window whose size decreases as the algorithm progresses. Results with an 8-neighbor Gibbs random field model applied to pictures of industrial objects, buildings, aerial photographs, optical characters, and faces show that the algorithm performs better than the K-means algorithm and its nonadaptive extensions that incorporate spatial constraints by the use of Gibbs random fields. A hierarchical implementation is also presented that results in better performance and faster speed of execution. The segmented images are caricatures of the originals which preserve the most significant features, while removing unimportant details. They can be used in image recognition and as crude representations of the image     

一种改进的序列图像自动排序算法

提出了一种改进的基于相位相关法的序列图像自动排序算法。首先利用改进的相位相关法计算出归一化相位相关度的峰值及峰值点坐标;然后利用峰值作为相关度准则判断2幅图像是否存在重叠部分,利用"最大"相关度求交自动确定头尾图像;最后利用峰值点坐标判断2幅相邻图像的位置关系。实验结果表明,该算法能有效地实现全景图像拼接中顺序混乱的序列图像的自动排序,避免了人工干预,具有实用价值。     

一种基于非均匀马尔可夫随机场的图像分割方法

提出了一种新的基于非均匀马尔可夫随机场(MRF)的图像分割算法。基于非均匀马尔可夫随机场的图像分割的关键是对MRF中耦合系数的估计。本文结合四叉树分解提出了一种新的非均匀MRF的耦合系数估计方法。先对图像用传统的MRF分割方法进行预分割,再在预分割的基础上用边缘检测算子检验出预分割图像中的边缘,再利用图像的边缘信息对图像进行四叉树分解,把图像分成不同大小的子块。再根据每个子块的大小,估计出非均匀MRF的耦合系数。实验表明,将本文方法估计出来的耦合系数应用到分割算法中去,能明显改善图像分割的效果,而且具有更好的自适应性。     

一种改进的Laplacian SVM的SAR图像分割算法

当有标识的样本数量有限时,Laplacian SVM算法需要加入尽量多的无标识样本,以提高分类精度.但同时当无标识样本数很大时,算法的时间和空间复杂度将难以接受.为了将Laplacian SVM应用于SAR图像分割这样的大规模分类问题中,提出了一种改进的Laplacian支持向量机算法(Improved Laplaci...     

一种有效的序列图像自动拼接方法

提出了一种基于相位相关法和加速鲁棒特性（SURF：Speeded-Up Robust Features）特征点匹配相结合的序列图像自动拼接算法。首先,利用相位相关法计算归一化相位相关度,通过最大相关度求交进行序列图像的自动排序,并计算得到平移参数;在平移参数指导下,粗估测特征检测感兴趣区域（ROI：Region of ...     

一种改进的核可能性C-均值聚类图像分割算法

可能性C-均值聚类(PCM)算法比传统模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PCM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法。算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度。由实验结果可知,所提算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的准确性和鲁棒性。     

区间二型模糊C均值聚类在图像分割中的应用

聚类分析是非监督模式识别的重要分支,模糊C均值聚类算法(FCM)是其中的一类经典算法,然而该算法以一型模糊集为基础,无法处理数据集以及算法中的不确定性,为此引入区间二型模糊C均值聚类算法(IT2FCM)。二型模糊集处理不确定性的能力强于一型模糊集,基于二型模糊集的IT2FCM在处理不确定性时效果优于FCM算法。文章以图像分割为应用对象,比较IT2FCM和FCM算法的分割效果,实验证明IT2FCM较传统FCM有更好的抗噪性。     

基于可变区域拟合水平集算法的改进

基于可变区域拟合水平集算法利用图像的局部区域信息,在活动曲线演化控制参数的手工设置使其应用受到了限制。本文提出了将灰度信息图像匹配原理应用到RSF模型中,根据计算相邻演化图像的相关系数实现迭代的自适应停止。实验结果表明,改进的RSF模型克服了自动设置迭代次数的缺点,实现了迭代的自适应停止,而且对弱边缘不连续图像能够有效地实现,节省了时间,提高了分割效率。