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目前图像语义分割算法中可能会出现分割图像的不连续与细尺度目标丢失的缺陷,故提出可变形卷积融合增强图像的语义分割算法。算法集HRNet网络框架、Xception Module以及可变形的卷积于一体,用轻量级Xception Module优化HRNet原先存在的Bottleneck模块,同时在网络的第一阶段串联融合可变形卷积,通过建立轻量级融合加强网络从而增强针对细尺度目标特征物的辨识精度,从而使得该轻量级融合增强网络在粗尺度目标物被分割时取得相对多的细尺度目标的语义特征信息,进一步缓解语义分割图像的不连续与细尺度的目标丢失。使用Cityscapes数据集,实验结果可以说明,优化后的算法对于细尺度目标分割精度得到了显著的增强,同时解决了图像语义分割导致的分割不连续的问题。然后进行实验使用的是公开数据集PASCAL VOC 2012,实验进一步的验证了优化算法的鲁棒性以及泛化能力。 相似文献
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医学图像分割是医学领域不可或缺的组成部分,对于诊断和治疗具有重要意义。在MATLAB软件环境中设计了医学图像分割算法。从医学影像库中选取2张不同诊断图像,采用图像处理算法进行分割,并对处理结果进行研究和探讨。分割算法以阈值分割法和边缘检测法为主要研究对象,其中阈值分割法以大津(Otsu)算法分割为主,边缘检测法采用索贝尔(Sobel)算子、高斯拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian,LoG)算子、Canny算子3种算子进行对比分析。选出一种更普适的分割算法,有效提高医学图像的分割精度和效率。 相似文献
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分割位置提示的可变形部件模型快速目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滑动窗口目标检测方法需要穷举搜索目标、检测速度较慢的问题, 提出一种可变形部件模型候选点检测算法.图像先经过两种不同原理的分割方法预处理, 尽量使至少一个分割接近目标真实位置,分割的左上角附近称为候选点. 然后,将可变形部件模型作为底层检测器,模型的训练和测试都只在候选点上进行, 这大大提高了检测速度.在PASCAL 2007数据集上的实验结果表明, 候选点检测在一半类别上的正确率超过了穷举搜索方法. 相似文献
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王彦林 《电脑编程技巧与维护》2014,(19):78-79
基于边缘检测算法的图像分割技术是图像分析基础算法之一,在讨论边缘检测算法基本原理的基础上,在Matlab中实现了边缘检测算法,并对Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子在边缘检测中的效果进行了对比分析。 相似文献
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针对照度不均匀的图像提出了一种基于边缘信息构造阈值图像的分割算法。该算法着眼图像上目标、背景及照度在空间分布的连续性,利用边缘处梯度大、阈值容易确定的特点,以其边缘邻域中的极大值和极小值的均值作为该边缘处的阈值,然后以稀疏的边缘阈值为控制点,通过曲面拟合得到全图分布的阈值图像再对图像进行分割。该算法分割效果好,边缘吻合度高于其他典型算法,且抗模糊能力强,有利于平滑去噪,克服了基于边缘方法易受噪声影响的弱点。 相似文献
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在RGB空间中,将最大香农熵准则和最小交叉熵准则两种评价准则与大概率合并和小概率合并两种合并策略相结合,提出基于Unit-Linking PCNN的四种彩色图像分割方案,并在各分量分割结果基础上利用Unit-Linking PCNN实施边缘检测,合并得到彩色图像的边缘检测结果。分析了各评价准则和合并策略的优劣,比较了各分割方案条件下的图像分割和边缘检测效果。与HSV空间中得到的相关结果进行分析比较,该文分割和边缘检测结果体现了图像的更多的细节,说明了在RGB空间中进行彩色图像分割和边缘检测的合理性。与相关文献结果相比,该方法的模型参数对图像分割结果的影响较不敏感。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的彩色图像分割和边缘检测效果,具有较强适用性。 相似文献
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智能采摘机器人在采摘灵武长枣果实时,其视觉系统采集的目标图像中,目标在自然场景下存在粘连、遮挡、重叠、阴影等问题,造成在图像目标识别时的误识对象问题,这对智能采摘是极其不利的。针对这一问题,提出了一种基于几何特征的灵武长枣图像分割的算法。根据灵武长枣的外形接近椭圆的特征,通过大量统计灵武长枣果实的外形特征数据,建立基于灵武长枣外形的几何模型。通过一系列图像预处理获得二值图像,再利用形态学变换进行连续腐蚀得到目标物的相对质心点位并标记,以确定目标物个数。以标记的质心作为模型的中心,在变换后的二值图像中建立该几何模型,利用所建立模型的边界曲线拟合出灵武长枣图像中目标物的分割线,从而实现灵武长枣图像的分割。实验结果表明,该方法能够简便快捷地解决图像目标物之间的粘连、阴影问题,并能保证高准确率。对于果实粘连较轻的图像,其分割准确率可达到92.31%。 相似文献
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FCM用于彩色图像分割存在聚类数目需要事先确定、计算速度慢的问题,为此,提出一种快速的模糊C均值聚类方法(FFCM)。首先,对原始彩色图像进行基于梯度图的分水岭变换,从而把原始彩色图像数据分成一些具有色彩一致性的子集;然后,利用这些子集的大小和中心点进行模糊聚类。由于FFCM聚类样本数量显著减小,因此可以大幅提高模糊C均值聚类算法的计算速度,进而可以采用聚类有效性指标确定聚类数目。实验表明,这种方法不需要事先确定聚类数目,在聚类有效性能不变的前提下,可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现了彩色图像的快速分割。 相似文献
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用于彩图分割的自适应谱聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对自调节谱聚类算法的缺陷,提出一种新的自适应谱聚类算法。它用全局平均N近邻距离作为比例参数σ,利用本征矢差异来估计最佳聚类分组数k,达到了比前者更好的效果,且更容易实现。在彩色图像分割实际应用中的实验结果表明,该算法适应性强、计算代价小、精度较高,性能好于或至少不差于以往的类似算法。 相似文献
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一种基于主色外观图的彩色图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在对三维传统的颜色直方图(CCH)作出了一系列改进的基础上,提出了一种基于主色外观图(DCG)的新的彩色图像分割方法.首先根据改进后的颜色直方图确立彩色图像的近似主色成分,然后再利用CIE-1976色差公式分别计算出其每个像素与主色之间的距离,并据此建立相应图像的颜色距离直方图(CDH),它精确地反映了图像像素与参考色之间的色彩相似度.为了证实CDH在彩色图像分割中的效用性,又通过进一步地扩展得到了CDH集,或可称为主色外观图.实验结果表明,就精确性、鲁棒性和计算的复杂度而言,基于DCG的分割方法能够得到比传统阈值法和聚类法更好的分割效果. 相似文献
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针对传统的分层马尔可夫随机场(MRF)算法难以描述彩色图像像素值分布等问题,提出一种基于RGB色彩统计分布的分层MRF分割算法。在分层MRF模型的基础上,设定了相关参数并对分割过程进行了公式推导;结合RGB色彩统计分布模型,重写了分层MRF能量函数,利用k-means算法作为预分割算法,实现了算法的无监督分割。相比传统的分层MRF分割模型,该算法充分利用了彩色图像的像素值的信息,可有效地减少颜色分布参数和计算成本,能更准确地描述各分割对象的颜色分布;且该算法不受目标和背景颜色区间分布、目标空间分布的限制,能够很好地描述不同目标和背景。通过大量实验验证了算法的有效性,其在运算速度、分割精度等方面均优于传统MRF算法和模糊C均值(FCM)算法。 相似文献
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目标区域的先验形状在基于形变模型的超声图像分割方法中扮演着重要的角色。为了提高先验形状模型对目标轮廓形变细节的建模能力,提出了一种基于高斯过程的统计形状模型。目标的形状被表示成一种离散的随机时间序列;利用高斯过程的性质对训练集中的目标形状变化进行统计学习,从而生成目标的先验形状和先验概率。为给形变模型向目标区域的演化提供观测模型,结合超声图像中目标边缘内外灰度变化特征设计了一种径向纹理特征模型。分割的优化被转化为求最大后验概率的过程。基于真实的临床超声图像实验结果显示,与其他方法相比该方法在复杂形变区域和弱边缘区域提供了更准确和鲁棒的结果。 相似文献