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联合分割是一类针对前景相同或相似的图像集进行处理的图像分割算法。本文将分割问题视为前背景像素的分类问题,提出了一种基于超像素和机器学习的联合分割算法, 其中使用支持向量机来实现超像素的分类。相比于其他联合分割算法,本文使用词袋(BOF)模型来描述每个超像素,并引入词频-逆向文件频率(Tf-idf)加权算法来优化提取到的特征。为了减少用户交互工作,通过只在一组前景相似的图像中使用一幅种子图像,并在训练分类器时采用样本抽取的方法来解决正负样本数量不平衡的问题。本文使用iCoSeg联合分割标准图像集来测试本文的算法,实验结果表明,相比其他联合分割算法,本文的方法在精确度和灵活性上都更有优势。 相似文献
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提出一种基于区域限制的EM(Expectation Maximization)和图割的非监督彩色图像分割方法,以解决自动确定分割类数问题.首先,生成图像的超像素,提取图像的CIE Lab颜色特征和多尺度四元数Gabor滤波特征;为了高效自动地确定分割类数,同时避免因直接使用超像素造成的奇异值问题,对每一个超像素采样并使用采样像素表示超像素;然后采用高斯混合模型对采样像素集合进行建模,使用加入区域限制的分量EM自动获取模型组件数及参数,最后使用图割结合高斯混合模型对图像进行优化,获取最终分割结果.实验结果表明,该方法在分割效率和分割质量上均得到较大提升. 相似文献
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在岩心颗粒图像进行目标提取的过程中,由于颗粒颜色丰富,类别和大小不一,且存在边界模糊等情况,导致颗粒分割很困难.针对以上问题,本文提出一种基于改进的简单线性迭代聚类(SLIC)算法,首先对图像进行预处理,增强目标区域同时模糊背景部分,消除孤立的噪声点且保护边缘信息;其次,结合LBP纹理特征对图像进行超像素分割;最后,结合区域之间的颜色特征进行超像素合并.实验表明,与现有的其它算法相比,该算法能准确地分割颗粒的边界,更有效地提取目标颗粒,极大地降低了后续对提取目标进行分析的复杂度. 相似文献
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腹部CT图像肝脏肿瘤分割是进行肝脏疾病诊断、手术规划和放射治疗的重要前提。针对肝脏肿瘤灰度异质、纹理丰富、边界模糊等因素引起的分割困难,该文提出基于级联Dense-Unet和图割的自动精确鲁棒分割方法。首先运用级联的Dense-UNet获取肝脏肿瘤初始分割结果及感兴趣区域,然后利用图像像素级和区域级特征,分别构建可有效区分肿瘤与非肿瘤的灰度模型和概率模型,并将其融入图割能量函数,进一步精确分割感兴趣区域中的肿瘤组织。最后分别采用LiTS和3Dircadb公共数据库作为训练集与测试集进行实验,并与现有多种自动分割方法进行了比较。结果表明,提出方法可有效分割CT图像中灰度、形状、大小、位置各异的肝脏肿瘤,能提取更精确的肿瘤边界,尤其对于对比度低、边界模糊的肿瘤具有明显优势。 相似文献
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为了提高Kinect相机获取的深度图质量,提出了一种基于超像素分割的图像修复算法。 首先对深度图和彩色图分别 进行双边滤波和超像素分割;其次,结合深度图像和彩色图像相似性,记录彩色分割块的位 置,并对应于 深度图中;最后,在每个分割块对应深度区域中,根据丢失像素点在分割块中所占比例,划 分为无空洞区 域、小空洞区域、大空洞区域和全空洞区域4类。采用快速行进算法对小空洞区域进行 修复,利用中 值填补算法进行大空洞区域修复,对全空洞区域利用邻域区间对应彩色图像相似性进行填充 。4种类型中 的无空洞区域无需修复。实验结果表明,本文方法与FMM、Shen和Scheming的方法相比, 平均均方根误差(RMSE) 分别降低了2.958、0.822和0.078,修复 的主观质量也有所提高。 相似文献
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海陆分割在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义。针对传统算法不能很好地对SAR图像进行海陆分割,提出了基于改进SLIC超像素分割和分层区域合并准则(HSWO)的海陆分割算法。针对SAR图像统计特性,首先对SLIC超像素分割和HSWO算法模型分别进行改进,然后用SLIC超像素分割算法对图像进行超像素分割,并按照分层区域合并准则对超像素块进行聚类,最终实现海陆分割。实验表明,所提出的改进模型具有较高的处理精度和处理效率,相比于其他算法更适用于SAR图像的海陆分割,具备一定的工程应用价值。 相似文献
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基于图论阈值算法的图像分割研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高阈值分割图像的质量,提出了采用图论阈值算法。首先,构造图论和图像的映射函数关系,每个顶点通过点来映射,每条边通过线来映射。用基于区域属性的图像边缘决策表,不同像素点或不同组像素点之间的灰度特征差作为权重系数,通过基于决策属性权重来构造像素联系图;然后,采用聚类法计算像素到目标类和背景类的相似程度,最小生成树策略解决伪割集问题;最后,给出图像阈值设定以及算法流程。实验仿真表明,本文算法的分割图像效果清晰,消除了图像分割中存在的过合并和欠合并现象,本文算法的信息熵为28.780 3bit,处理时间为1.454 3s。满足分割结果中对执行时间少、信息含量大等要求。 相似文献
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郭雪荣 《信息技术与信息化》2021,(1):140-143,148
图像去雾中对大气光估计会直接影响后续过程中透射率和去雾结果,目前算法对大气光估计通常以图像中最亮的像素点作为大气光强度的经验值,会存在大气光强度误估、偏差等,导致图像去雾残留.本文提出一种基于超像素分割的大气光估计与优化对比度增强相结合的图像去雾算法.首先将图像分割成超像素块,计算每个区域的分数与相邻区域的相似度,结合... 相似文献
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采用Graph cut的图像分割分为交互式分割与自动分割,为了弥补交互式分割需要用户的参与、分割结果依赖种子点的选取与模型的建立、需要用户的进一步修正才能得到满意结果等不足,介绍基于相似性的自动图像分割。该方法采用Mean-shift平滑图像、转换成YCbCr空间后将图像分割成若干区域块等方法,建立合适的能量函数后利用最大流/最小割定理求最小割。并通过实验证明,该方法在自动性、准确性、时间效率方面都获得较好结果。 相似文献
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随着我国落地机动车数量增加,路面交通压力也逐步增加,采用人工智能方法对车辆进行快速识别,从而获得车辆和路况等信息具有重要意义。针对SLIC算法在目标与环境颜色或亮度极度相似时效果不佳的问题,文章考虑车辆具有对称性和轮廓等特征,提出一种基于自适应的超像素分割车辆检测算法。在原有算法引入变量λ,用于衡量亮度与颜色之间的重要性,改善SLIC模型。论文选定了BIT-vehicle数据集在YOLOv5模型进行实验。此算法能有效提高YOLOv5模型在车辆识别的性能,实验结果表明对比未处理的模型精度提高1%,全类平均精度提高1.3%。 相似文献
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为了提高高分辨率图像分割效率,解决复杂图案中待分割目标边缘附近前景与背景区分度小而造成的分割目标不完整问题,本文通过引入超像素HOG特征,提出了一种基于超像素多特征融合(superpixel multi-feature fusion,SMFF)的快速图像分割算法.首先采用目前最有效的超像素算法对待分割图像进行超像素预分割,然后提取基于超像素的HOG特征、Lab颜色特征和空间位置特征,设计基于超像素的多特征度量算法,最终采用图割理论实现了基于超像素多特征融合的快速图像分割.实验结果验证了本文算法的有效性,其算法性能接近于目前最经典图像分割算法,且本文算法的时间性能要明显优于其它对比算法. 相似文献
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围绕图像分割算法介绍了一种快速的超像素分割算法,传统的分割算法在算法效率,计算成本,复杂度等方面均存在问题。围绕着以上问题,进而提出了一种改进型的算法:超像素分割算法SLIC,并通过实验测试数据性能参数比对,证明了该种算法的优越性,且获得了更好的品质和更高的计算效率。 相似文献
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为了减少图像目标在分割过程中受到噪声、复杂背景等因素的影响,将图像的多特征信息引入到图割算法中,提出了一种结合图像的多特征信息图割目标分割方法。该方法先选取像素点的多种图像特征组成特征向量,并对已做好标记的目标和背景种子点的特征向量分别进行FCM聚类,然后分别计算各像素点与这两类种子点的各聚类中心的最短欧式距离,并据此信息完成对能量函数的构造,最终运用最大流/最小割的方法得到图像分割的结果。其与传统图割算法相比,分割结果有了明显改善。实验结果表明,该算法具有有效性。 相似文献