基于商空间理论的遥感图像分割

Sankar K．Pal等最近提出了一种基于“粗糙熵”的图像分割算法，主要是按照目标和背景这两大类对图像进行分割，不足之处在于不能满足多类目标提取的需要。为此，基于商空间的粒度分解和粒度合成原理，综合粗糙集和聚类算法对之进行改进。通过对遥感图像进行分割处理，证明了改进后算法的有效性。     

基于梯度算子的蚁群图像分割算法研究

提出了一种基于梯度算子的改进蚁群图像分割算法,解决了用传统分割方法很难将目标与背景灰度值相似图像分割的难题.该算法基于经典的梯度算子图像分割,从聚类的角度出发,综合像素的灰度、梯度特征进行特征分割.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法,通过设置不同的蚁群、聚类中心、启发式引导函数和信息激素来解决蚁群算法循环次数多,计算量大的模糊聚类问题.实验证明,该改进蚁群算法可以快速准确的分割出背景和目标灰度值极其相似图片的目标图像,是一种有效的图像分割方法.     

融入类贡献抑制因子的灰度级模糊C均值图像分割

基于灰度级模糊C均值图像分割算法具有分割速度快的优势。由于无损检测图像中背景类和目标类差异较大,该算法不能有效地将目标分割出来,故提出改进的基于灰度级的模糊C均值算法。构建了一种与类大小反向相关的类贡献抑制因子表达式,将之融入目标函数后能够降低较大类对目标函数的贡献,这可避免较小类的聚类中心受较大类的影响而靠近较大类的聚类中心。最小化新的目标函数可得新形式的隶属度和聚类中心表征形式。采用类大小差异较大的无损检测图像进行试验,结果显示本文算法得到的分割图像视觉效果良好,而且指标G_mean也更高,进一步提升了基于灰度级模糊C均值算法适应能力。     

基于粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

基于粒子群优化的改进模糊聚类图像分割算法将微粒群搜索聚类中心作为图像分割的聚类初值,克服了FCM分割算法对聚类中心初值敏感的缺点,大幅提高了图像分割算法的计算速度。改进的模糊聚类图像分割算法,一方面考虑到像素的空间位置信息和相互邻域之间像素有很大的相关性,在目标函数中引入邻域惩罚函数;另一方面提出聚类在二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域单元熵的新聚类目标函数。实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,对初始聚类中心不敏感,抗噪能力强,是一种有效的模糊聚类图像分割方法。     

基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法。算法将苹果图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进混合蛙跳算法的适应度值,通过改进的混合蛙跳算法寻找最大的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对花牛苹果图像进行分割。选取强光、较强光、较弱光和弱光条件下四幅花牛苹果图像进行分割实验,结果表明,采用基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效改善花牛苹果图像的分割效果。     

基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法。算法将玉米叶片病害图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进和声搜索算法的适应度值,通过改进和声搜索算法寻找最优的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对玉米叶片病害图像进行分割。选取强光、中光、弱光条件下三幅玉米叶片病害图像进行分割实验,结果表明采用基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效提高玉米叶片病害图像中病斑分割的效果。     

一种融合Canny和改进ISODATA的砾岩图像分割算法

针对基于边缘流和传统ISODATA（迭代自组织的数据分析算法）相融合的算法对砾岩图像进行分割时存在速度慢、分割不准确的问题,提出了一种融合Canny和改进ISODATA聚类相结合的砾岩图像分割算法。该算法将图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间,利用Canny算子对砾岩图像的L分量进行边缘提取,得到过分割图像;运用改进的ISODATA聚类算法进行聚类,得到聚类图像,消除了Canny算子的过分割问题。在砾岩图像的分割应用中,该算法取得了较好的分割效果。     

复杂纹理图像分割方法研究与实现

复杂纹理分割是图像分割领域的难点之一,给出了基于模糊粒度计算与模糊聚类相结合的分割算法,实验表明该算法对复杂纹理图像分割十分有效。     

改进的交互式Otsu红外图像分割算法

为提高红外图像中目标分割的精度和抗噪性能,提出了一种改进的交互式Otsu图像分割算法。采用图像信息熵特征和类间方差特征对经典Otsu算法的阈值判别函数进行改进,获得的最优阈值能较好地将目标从背景中分割出来,且具有良好的边缘保持效果,提高了算法的分割精度。同时,针对红外图像目标单一的特点,采用交互式粗分割的思路,先在红外图像中提取包含目标的局部封闭区域,进而在提取的区域内进行改进的Otsu分割。通过对红外图像激光光斑目标提取过程的实验结果表明：改进的Otsu分割算法大大降低了背景噪声对分割算法的影响,提高了抗噪性能与分割精度,且最大程度地减少分割算法的运算量,并较好地保持了目标模糊边缘,分割效果优于传统的Otsu算法和相关的改进Otsu算法。     

基于分水岭的多目标核聚类图像分割

传统的聚类图像分割方法一般仅仅利用图像中的灰度信息。为了更好地利用图像中的区域和边缘信息,提出一种基于分水岭过分割的多目标模糊核聚类图像分割算法。该算法采用分水岭算法获得图像的过分割区域,采用多目标模糊核聚类算法对区域代表点和分水岭上的像素进行聚类。根据聚类结果将图像中的像素进行标记,得到最终的分割图像。实验结果表明,由于利用了图像区域信息,使得目标能够比较完整地从背景中分离出来。     

图像阈值化的自适应粗糙熵方法

摘 要：目的：图像阈值化将灰度图像转换为二值图像,被广泛应用于多个领域。因实际工程应用中固有的不确定性,自动阈值选择仍然是一个极具挑战的课题。针对图像自动阈值化问题,提出了一种利用粗糙集的自适应方法。方法：该方法分析了基于粗糙集的图像表示框架,建立了图像粗糙粒度与局部灰度标准差的相互关系,通过最小化自适应粗糙粒度准则获得最优的划分粒度。进一步在该粒度下构造了图像目标和背景的上下近似集及其粗糙不确定度,通过搜索灰度级最大化粗糙熵获得图像最优灰度阈值,并将图像目标和背景的边界作为过渡区,利用其灰度均值作为阈值完成图像二值化。结果：对所提出的方法通过多个图像分三组进行了实验比较,包括三种经典阈值化方法和一种利用粗糙集的方法。其中,所提出的方法生成的可视化二值图像结果远远优于传统粗糙集阈值化方法。此外,也采用了误分率、平均结构相似性、假阴率和假阳率等指标进一步量化评估与比较相关实验结果。定性和定量的实验结果表明,所提出方法的图像分割质量较高、性能稳定。结论：所提出的方法适应能力较好,具有合理性和有效性,可以作为现有经典方法的有力补充。     

基于改进粗糙集概率模型的鲁棒医学图像分割算法*

基于参数化模型的图像分割算法对复杂的医学图像分割精度较低,对此提出一种基于改进粗糙集概率模型的鲁棒医学图像分割算法。首先,将粗糙集的上下逼近与概率边界区引入最大期望算法中,表征每个类簇;然后,将图像的灰度分布建模为一个有限数量的混合粗糙集概率分布;最终,通过马尔可夫随机场引入图像的空间信息,提高图像分割算法的鲁棒性。基于合成脑部MR(核磁共振)图像库与真实脑部MR图像库的分割实验结果显示,本算法的分割精度与鲁棒性均优于其他参数化模型的分割算法及其他专门的脑部MR图像分割算法。     

基于微粒群优化和粗糙熵的图像分割算法

提出一种基于微粒群优化(PSO)的边界区域粗糙熵的阈值图像分割算法。该算法采用边界粗糙熵作为图像分割的评价标准,利用优化领域的PSO功能把图像分割问题转化为优化问题。实验结果表明,该方法使用PSO算法避免了早期大量熵的计算,相对于分块大小的敏感性较小,得到较好的分割效果,并且能提高计算速度,是一种实用有效的图像分割方法。     

利用变精度粗糙熵的图像分割算法

图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程,其结果将直接影响到目标物特征提取和描述,以及更进一步的目标物识别、分类和图像理解。因图像信息的复杂性和相关性,图像分割会出现不确定性和模糊性。图像用变精度粗糙集表示,结合粗糙熵和粒子群优化算法,提出变精度粗糙熵的图像分割算法,求出最大粗糙熵对应的最佳分割阈值,再用二值分割法对图像进行分割。实验结果表明,所提算法优于传统的单阈值分割法,且具有一定实用性和灵活性。     

变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法

图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。     

一种基于边缘检测及纹理分析的水坝图像分割算法

针对边缘检测算法的局限性及灰度水坝图像的特点,提出了一种基于边缘检测及纹理分析相结合的灰度图像分割算法,首先利用边缘检测算法对待处理图像进行边缘检测得到图像的粗分割,然后在原灰度图像中对得到的边缘位置点进行纹理分析,去除检测到的非目标对象的边缘从而得到分割图像,即细分割。将该算法应用到河坝监测系统中,实验证明该算法达到了很好的分割效果。     

基于色彩的图像数据库检索方法的研究

文中论述了基于色彩的图像检索方法,对色彩空间的选择、彩色聚类方法、色彩直方图的距离、以及基于图像分割的色彩直方图等方面进行了详细的论述;为提高图像检索的效率和精度,采用了多阶段相似比较的方法。     

Adaptive multilevel rough entropy evolutionary thresholding

In this study, comprehensive research into rough set entropy-based thresholding image segmentation techniques has been performed producing new and robust algorithmic schemes. Segmentation is the low-level image transformation routine that partitions an input image into distinct disjoint and homogenous regions using thresholding algorithms most often applied in practical situations, especially when there is pressing need for algorithm implementation simplicity, high segmentation quality, and robustness. Combining entropy-based thresholding with rough set results in the rough entropy thresholding algorithm.The authors propose a new algorithm based on granular multilevel rough entropy evolutionary thresholding that operates on a multilevel domain. The MRET algorithm performance has been compared to the iterative RET algorithm and standard k-means clustering methods on the basis of β-index as a representative validation measure. Performance in experimental assessment suggests that granular multilevel rough entropy threshold based segmentations - MRET - present high quality, comparable with and often better than k-means clustering based segmentations. In this context, the rough entropy evolutionary thresholding MRET algorithm is suitable for specific segmentation tasks, when seeking solutions that incorporate spatial data features with particular characteristics.     

基于粒度粗糙熵与改进蜂群算法的特征选择

经典的人工蜂群(artificial bee colony, ABC)算法面临着收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,因此基于该算法来进行特征选择还存在很多问题.对此,提出了一种基于粒度粗糙熵与改进蜂群算法的特征选择方法FS＿GREIABC.首先,将粗糙集中的知识粒度与粗糙熵有机地结合起来,提出一种新的信息熵模型——粒度粗糙熵;其次,将粒度粗糙熵应用于ABC算法中,提出一种基于粒度粗糙熵的适应度函数,从而获得了一种新的适应度计算策略;第三,为了提高ABC算法的局部搜索能力,将云模型引入到跟随蜂阶段.在多个UCI数据集以及软件缺陷预测数据集上的实验表明,相对于现有的特征选择算法, FS＿GREIABC不仅能够选择较少的特征,而且具有更好的分类性能.