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.     

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.     

图割综述

综述了图割的基本理论框架及利用图割解决问题时的主要流程和图割方法存在的难点问题.介绍了图割的发展状况及图割的应用领域,指出了其中的公开问题,并对图割未来的研究方向做出展望.     

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MDD的多状态网络二端可靠性算法

为解决多状态网络二端可靠性问题,提出了多值离散概率模型MDD_WS2TR,基于该模型给出了MFMC_MDD算法。该算法基于最大流最小割思想,对最小割中的边进行合并,过滤掉稠密网络中无关紧要的边,降低了计算量。在构建网络MDD的过程中,定义了操作算子TBoolean,该算子对MDD进行剪枝,压缩了最大流的状态组合空间,降低了MDD之间进行合并操作的复杂度。在一组随机流网络图上对MFMC_MDD算法进行测试,验证了MFMC_MDD算法的有效性。     

图的边割的矩阵判别法

对以往文献给出的割边的关联矩阵判别法进行了分析,结果表明,按照代宏霞文章《图的割点的矩阵判别的推广》中给出的图G-S的关联矩阵的定义,不能处理某些特殊的图,因此对图G-S的关联矩阵给出新定义,并将上述文献的结论进行了推广,进而得到无向图、有向图的边割的矩阵判别法.     

基于V氏图的图像分割及表示

提出了一种基于Ｖ氏图的图像分割及表示方法,它包括一个分割过程和一个优化过程,通过分割过程将图像粗略分割成灰度分布均匀的多边形区域,优化过程通过调整Ｖ氏图种子点的位置,使得各个Ｖ氏图区域中的灰度变化达到极小,以使相邻Ｖ氏图 边界能够吻合铁轮廓,文中同时采用每个Ｖ氏图区域内的像素均值为表示原始图像,并引入区域边界上的平滑滤波来减小描述误差。     

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.     

基于多尺度分析及图论归一化割的矿岩颗粒图像分割及应用

为了克服矿岩颗粒图像分割中的欠分割和过分割现象,基于矿岩颗粒图像的特性, 提出了一种结合多尺度分析与图论的矿岩颗粒图象分割算法。该算法首先利用图像多尺度变换缩小图像,以去噪和减少数据量,再利用改进的图论归一化割(Normalized Cut)算法来分割矿岩颗粒图像。对多种类型的矿岩颗粒图像进行了分割实验,并与阈值、分水岭,聚类分析及FCM等常用的分割方法进行了比较。实验结果证明:研究的算法对岩石颗粒图像具有优于其它分割算法的效果;新算法应用到了大型露天矿的爆堆中的岩石块度测量与分析, 效果令人满意。     

基于改进Graph Cuts的印刷电路板CT图像分割算法

基于锥束CT的印刷电路板(PCB)无损检测是近年来出现的新的PCB检测手段,但是CT图像中普遍存在的金属伪影容易导致PCB图像的错误分割。为了抑制金属伪影对PCB图像分割的影响,文章提出了一种基于图割的交互式分割方法。利用受金属伪影影响的PCB图像灰度分布特点设计了新的权值函数,并进一步利用了用户输入的信息,将用户选取的种子点信息作为计算区域项权重的重要参数。通过对多组印刷电路板图像进行分割实验比较,结果表明与经典的Graph Cuts和Grabcut等算法相比,文章方法在准确性方面有明显提高。     

基于图同构的机械CAD模型特征识别算法

为了实现CAD和CAPP之间的信息集成,提出一种CAD模型特征识别算法.首先通过提取模型的B-Rep信息,将CAD模型用属性邻接图来表示;然后利用面的凹凸性将CAD模型分解为若干独立的特征子图;最后利用图同构算法实现CAD模型的特征识别,并用一个实例来验证了该算法.     

基于改进SIFT算法的苗木图像特征点提取

根据自然环境下苗木图像的特点,通过改变尺度空间的金字塔结构对SIFF算法进行改进。采用改进后的算法对不同的焦距、光照条件、遮挡程度下拍摄的70组苗木图像进行特征点提取和匹配实验。结果表明提出的改进算法显著提高了程序的运行速度,验证了改进算法的有效性。     

基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法研究

随着图像检索系统的发展,现有的各种图像特征提取方法已不能很好的满足用户的需要。另外,合理组织和管理图像数据库已渐渐成为用户检索的关键所在。基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法融合了图像感兴趣区域及非感兴趣区域权重并由提取出的图像的颜色及纹理特征得到对应的特征向量。之后利用SOM聚类分析方法实现图像加权前后特征聚类,实验结果表明,该特征提取算法提取出的图像特征向量作为聚类输入不仅可以提高聚类准确率而且更适合对实际数据的聚类。     

基于局部特征的图像模式识别算法研究

本文对基于局部特征的图像模式识别的SIFT/SURF算法进行了详细描述及分析,对比两种算法的不同特点,即运算速度、收敛性、抗噪性等,并对两种算法进行了实验.实验结果对于算法改进具有显著的借鉴意义.     

基于独立集划分的图着色算法

针对经典的图着色问题,在顶点集随机划分的基础上,设计了一种寻求集合个数最少的独立集划分遗传算法.运行算法获得的独立集个数即为图的色数.算法引入了模块化函数思想,采用了单向传递交叉算子.通过贪婪局部优化初始种群和杂交后代个体,使算法具有较好的收敛速度.对四个经典算例的仿真结果表明,本文提出的算法可获得问题的高质量解,是一种有潜力的算法.     

改进的OTSU算法在图像分割中的应用

针对用传统OTSU算法处理灰度级不连续的图像时,所求出的阈值不能很好地收敛到全局最优的种种问题,对OTSU算法进行修改,并把改进后的OTSU算法应用在心脏这类灰度级不连续图像上,实验表明该方法具有良好的分割效果.