基于改进广义模糊增强的图像分割方法研究

本文提出了一种基于改进广义模糊增强的图像分割方法。该算法就Pal模糊增强算法的不足进行分析,提出一种改进的广义模糊增强算法且将其应用于图像分割中,并就模糊参数选择缺乏理论依据的问题提出一个解决方案。在与各类传统分割方法的分割效果进行比较后,实验结果证明该方法的算法复杂度低,分割速度快且分割质量高。     

一种改进的字符图像分割方法

针对文本图像中字符图像分割问题,该文介绍了一种基于局部阈值分割的LLT算法,给出了相应的数学模型,然后进一步分析了算法的关键参数设置,并给出了相应的改进方法。实验结果证明,该文方法不仅可以有效的降低背景噪声的影响,还对具有不同字符宽度的文本图像分割具有很强的适应性。     

一种基于误差传递的图像噪声去除方法

为了滤除图像在彩集过程中受到干扰引起的噪声和增强图像的有用信息,提出了一种基于误差传递原理的图像噪声去除方法。该方法在计算复杂度、执行时间、二值化效果等方面均有较好表现,对于图像特征主要包含在图像的几何特征中的实时图像处理系统,取得了很好的实际效果。     

基于两级阈值的图像分割技术在文档图像中的应用

研究图像二值化分割问题。针对模糊或者蜕化文档图像背景与文字融合在一起导致难以区分的难点,提出一种快速有效的两级结构图像分割算法。首先利用迭代算法对图像进行单一阈值分割,在每次迭代过程中以图像均值为依据,对图像进行均衡化处理;在基于全局分割的基础上,在局部范围内根据噪声的统计特性对文档图像进行去噪处理。方法简单高效,实验结果显示该方法能快速地将文档中的文字与背景进行分离,为后续的文档自动化处理提供准确有效的二值化图像。利用该方法,可以方便地拓展到其他类型的二值化处理系统中,例如车牌分割等。     

基于广义模糊吉伯斯随机场图像分割新算法

吉伯斯分布作为一种引入图像空间信息的先验模型已广泛运用于贝叶斯图像分割中．然而，由于传统该模型只在确定类上有定义，而在模糊类上未曾涉及，使得在运用该模型对一些模糊图像或退化图像进行处理时，分割效果不理想，甚至无能为力．该文针对这些不足，从模型本身出发，在传统的吉伯斯随机场模型中引入模糊概念，并针对实际多值分割特点，提出一种高效、无监督的广义模糊算法，从而实现对多值图像的精确分割．文中首先介绍一种二值的广义模糊吉伯斯随机场模型；然后将这种二值模型进行多值扩展，提出分段模糊与广义模糊吉伯斯两种实用的多值分割算法；最后将其运用于一系列医学图像分割．实验表明，文中提出的广义模糊分割算法比基于传统随机场的算法有更好的图像分割能力．     

一种基于类推思想的图像分割方法

论文结合图像类推思想提出了一种图像分割的新思路。图像类推技术是一种基于学习的思想。论文利用图像自身的特性构造训练集合的源图像对,并学习他们之间的关系,达到图像分割的目的。实验证明基于类推思想的图像分割可以得到满意的分割效果。     

一种有效的指纹图像分割和细化方法

对指纹图像的预处理作了综述，并且针对指纹图像的自身特点，提出了对其分割和细化的新方法，同时，运用该方法对指纹图像进行了实验，实验效果很好。     

广义模糊Gibbs随机场与MR图像分割算法研究

为了对图像进行准确、可靠的分割,提出了一种基于广义模糊集的软分割算法,并将广义模糊集和G ibbs场结合起来,提出了广义模糊G ibbs随机场模型,同时建立了广义模糊G ibbs分割(GFGS)算法。该算法是首先把每一个分割类看作是广义模糊类,并以最大后验概率(MAP)为判别准则来决定每一个像素值的归类以及它属于该类的隶属度;然后用广义隶属度函数中负的部分来刻划数据中的异常值,使得该算法能有效地处理异常值;最后用该模糊类的质心来更新类的中心,并以人脑的仿真图像和临床MR图像进行了实验。实验结果表明,该算法能有效地滤除噪声和处理部分容积效应,是一个分割能力强、稳健性好的算法。     

基于特殊内容的图像分割压缩方法

针对扫描的简历图像存储所面临的压缩比和恢复质量之间的矛盾,提出了一种将简历图像分割压缩的方法,分析了简历图像分割压缩存储的可行性和有效性,找出分割压缩的难点和关键,并结合应用给出了一套具体的解决方法,实现了一个应用此种方法的图像分割压缩转换系统。对系统进行了测试,测试结果表明,该方法是一套简单有效的方法,有效地兼顾了压缩比和图像恢复质量。     

基于图像像素状态平衡的血管提取算法

为了消除血管减影图像中的噪声,从复杂背景中提取血管,提出了一种基于图像像素状态平衡的血管提取方法。将图像看成一个由目标区域与背景区域构成的平衡系统,目标区域与背景区域由于某种作用力处于一个内在平衡状态,但噪声的引入破坏了这种平衡,该方法通过恢复平衡状态来消除噪声,分离目标与背景区域。在此基础上发展出一种新的灰度图像二值化算法,并将其应用在脑部血管DSA图像的血管提取上,该算法能从背景噪声很强的DSA剪影图像中分离出完整的血管网络,实验效果令人满意。     

基于图像多尺度运动特征的模糊分割算法

从运动分析的角度出发,对所研究的图像序列,提出了一种基于空域－时域连续小波变换（CWT）的模糊分割算法。运用可分离的小波函数作为滤波器来提取不同尺度上的运动参数,由不尺度上的运动特征参数构成特征参数集,然后运用快速模糊聚类算法实现基于运动特征的图象分割。该分割算法不仅对噪声具有较强的适应性,而且也极大地提高了图像分割的速度,同时使得分割结果能够更加准确地反映运动物体的特征。     

基于直方图和模糊C均值的彩色图像分割方法

提出一种基于HSV空间的直方图和模糊C均值(FCM)相结合的彩色图像分割算法.首先将彩色图像转化到HSV空间,考虑到该空间的奇异性,把图像中的像素点根据饱和度和亮度划分为奇异点和非奇异点,然后对非奇异点建立3D HSV颜色直方图,并用爬山算法筛选出峰值进行像素点FCM聚类,对奇异点则建立1D灰度直方图,筛选出峰值进行直方图FCM聚类,最后合并两种分割结果.实验结果表明,该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,具有一定鲁棒性.     

自适应烟花算法下多维模糊C均值彩色图像分割

针对图像分割在自然场景中,分割精度不高和细节保持不够敏感,提出一种自适应烟花算法下的多维模糊C均值彩色图像分割算法.结合动态时间弯曲思想,以邻域像素相似特点构造弯曲曲线,得到多维相似距离和新的目标函数.在自适应烟花寻优算法下,找到最优聚类中心,最终达到对图像分割效果.实验表明,该算法与同类算法相比,对彩色图像有良好的分...     

基于改进水平集图像分割方法的乳腺超声病灶提取

准确高效的乳腺超声病灶提取技术具有重要应用价值,但超声图像灰度不均匀、伪影重、噪声强、乳腺病灶区域与周围组织相似度较高等特有属性给自动分割带来很大挑战。RSF模型是一种较为成功的图像分割方法,但对初始轮廓和噪声较敏感,直接用于病灶提取有待改进。针对图像局部分割需求,通过预提取初始分割区域作为水平集的初始条件,有助于提高分割精度;以局部能量为主导,较好地处理灰度不匀的超声特质,增加全局能量项以使零水平集能够更好地定位在弱边界;引入灰度变化率作用以提高轮廓在灰度匀质部分的演化速度。分割实验结果表明,该方法能较为准确地定位乳腺超声病灶,有一定的临床参考价值。     

一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法

图像分割是进行图像理解的基础,也是图像工程技术中一个重要的问题.近几年来关于图像的分割方法层出不穷,但随着多媒体技术和Internet技术的发展,彩色图像分割处理的准确性和实时性要求也越来越高.为此提出了一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法.经过大量的对比实验表明,用这种方法分割目标和背景区域差别较大的彩色图像具有分割效果好、实时性、鲁棒性强的特点,是一种较为理想的分割方法.     

基于多分辨率分析及QFCM算法的图像分割方法研究

在图像的多分辨率小波分析的基础上,采用高斯－马尔可夫随机场模型来描述图像的局部特征,利用ＬＭＳ算法（ｔｈｅ ｌｅａｓｔ－ｍｅａｎ－ｓｑｕａｒｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）求得模型的参数估计,构造出图像的特征集,再利用快速模糊Ｃ－均值聚类方法（ＱＦＣＭ）对该特征集进行模糊划分,从而完成图像的分割,实验证明,这种方法具有较强的适应性,尤其对于景物－背景对比度差以及信噪比较低的一类图像,具有良好的分割效果。     

一种基于模糊聚类的图象分割方法

模糊Ｃ－均值（ＦＣＭ）算法用于图象分割，是一种非监督模糊聚类后标定的过程，但是，ＦＣＭ算法存在着一些不足，进而限制了它在某些方面的应用，本文提出了一种基于模糊聚类的图象分割方法，较好解决了ＦＣＭ算法所遇到的问题，且本文从数学上和实验上证明了这种方法的有效性。     

基于信息熵的图像分割阈值迭代改进算法

将信息熵理论和分割阚值迭代法融合,提出一种基于图像目标信息熵的阈值迭代选取方法,并将这种改进的迭代法与目前常见的最大类间方差法和最大熵法进行比较.实验表明,此算法具有速度快,总体分割效果好的优点.     

基于能量思想的图像分割算法

CV(Chan-Vese)模型是一种基于偏微分方程的图像分割方法.在分析了CV模型的"能量"表达式的各个部分的基础上,证明了CV模型的前两项与阈值分割的等价关系,然后利用形态学中值运算与曲线演化的关系,用中值算子进一步缩小整个表达式的"能量",实现了一种基于CV模型的"能量"思想的快速图像分割算法.最后将该方法应用于医...     

基于贪心算法的快速模糊连接度图像分割

提出一种基于Dijkstra的贪心算法来实现模糊连接度的快速计算方法。每次寻找全局最优解,并从两个方面减少迭代次数来加快运算速度。首先,通过统一根节点模糊连接度的方式,去掉原始Dijkstra算法的更新操作,每个像素点一次即可完成模糊连接度的计算。其次,每一次迭代可以实现多个像素点模糊连接度的计算。通过真实医学图像测试表明,与其他改进算法相比,其分割速度明显加快,且不影响其分割精度。