基于蚁群算法的模糊C均值聚类的改进研究

在图像分割的研究中,模糊C均值(FCM)聚类算法较之前的硬聚类有了很大的改进,是一种基于函数最优方法的聚类算法,然而传统的FCM算法的聚类中心及个数难以确定,搜索过程易陷入局部最优。因此,提出一种基于蚁群算法的改进的FCM聚类算法。该算法利用了蚁群算法全局优化特征以及较强鲁棒性的特点,将通过蚁群算法得到的聚类中心及个数应用到传统FCM算法中,弥补了传统FCM聚类算法的不足。该算法对图像进行分块处理,并引入多尺度梯度,提高了图像分割的准确性,最后通过实验验证了该算法的有效性及实用性。     

结合图像灰度信息和空间信息的有意义区域分割

本文提出了一种应用图像灰度信息和空间信息的分割方法.首先利用快速的优化分水岭算法将图像分成多个小区域;其次,计算每一个小区域的特性参数,并确定各个区域之间的拓扑关系;最后用模糊C-均值聚类算法根据区域的灰度特性及空间特性进行归类,获取最终的分割结果.结果显示,该方法与阈值化模糊C-均值聚类算法相比,分割结果更加有意义,而且速度也有极大地提高.     

基于微正则退火与改进型FCM结合的遥感图像分割算法

本文提出一种基于微正则退火与加入空间邻域信息的FCM相结合的遥感图像分割算法,该方法在分割图像时将每幅图像划分成多个3x3邻域窗口,将图像的空间邻域信息和灰度值信息结合的约束项引入FCM算法的目标函数中,目的是为了降低算法对噪声的敏感性和更好的保持图像边缘信息;利用微正则退火算法优秀的全局收敛性对改进的FCM算法进行优...     

基于学生t分布的鲁棒分层模糊算法及其在图像分割中的应用

著名的模糊C均值算法（FCM）一直被视为图像分割应用中一个强有力的工具.然而,由于FCM中距离函数选择问题使得其对图像噪声的鲁棒性不足.本文提出了一个新的分层模糊C均值算法,使得传统的模糊C均值算法对于图像噪声和离群点有更好的鲁棒性.在此基础上引入了一个更加灵活的函数,即将距离函数本身看作是一个子学生t分布函数.使分层模型具有更好的通用性和灵活性.本文提出的算法可以扩展到其他基于FCM模型的算法实现,以获得更优的鲁棒性.实验结果表明本文提出新的分层模糊C均值算法的鲁棒性确实有效.     

基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法

针对传统的模糊C均值聚类（FCM）图像分割方法未考虑图像的空间信息,对噪声十分敏感的问题,本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法;该算法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法中,并对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,来确定模糊分类矩阵及聚类中心;最后,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属,以改善传统的PCM算法的分割质量。实验结果表明,该算法显示了较好的分割效果和较强的抗噪性能。     

蛙跳结合模糊C-均值的图像分割算法

实现了基于混合蛙跳与模糊C-均值结合的图像分割算法。克服了由于FCM算法易受初始聚类中心和隶属度矩阵的影响而使图像分割效果不理想的缺陷。蛙跳算法（SFLA）是一种全新的后启发式群体优化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。实验表明：该方法与FPSO结合既提高了图像分割的效率又能得到更好的图像分割效果。     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果.实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节.     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平...     

基于图像纹理特征的SIFT算法研究

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点, 而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题, 提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息, 在此基础上利用SIFT算法提取特征点, 这样能够减少冗余特征点, 以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明, 该算法与传统的SIFT算法相比, 冗余特征点少, 特征点匹配效率提高到98.04%。     

基于图像纹理特征的SIFT算法研究

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点,而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题,提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息,在此基础上利用SIFT算法提取特征点,这样能够减少冗余特征点,以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明,该算法与传统的SIFT算法相比,冗余特征点少,特征点匹配效率提高到98.04%。     

基于纹理特征的多区域水平集图像分割方法

现有多区域水平集方法大多利用复杂的能量函数来驱动多个水平集函数的演变,这样不仅模型复杂且存在很多限制.为此本文提出一种基于纹理特征的多区域水平集方法,利用任意数量的水平集函数来对相应数量的图像区域进行分割.本文首先对图像的颜色和纹理信息建立联合分布并将其代入能量函数;引入平滑概率标签,根据概率性质建立基于标签驱动的多区域水平集迭代更新方程.之后将每个水平集投影到离散概率空间得到一系列近似标签,并由这些标签得到基于多区域水平集的先验概率,从而将多个轮廓演变信息代入统计框架.而不同区域的统计参数也通过最小化能量函数由概率标签迭代更新.通过与其他分割算法在大量复杂实景图像上的实验对比,验证了本文算法的有效性.     

一种基于视觉感知及相位特征的纹理分割新方法

本文提出了一种基于视觉感知机理和相位特征的新型纺理分割方法，它由方向滤波器设计、局部非缠卷相位信息提取和可变金字塔分割三部分组成，通过有代表性的仿真实验验证了其正确性和有效性。     

一种基于变差函数的纹理图像分割方法

本文基于变差函数提出一种图像纹理分割的新方法.由于变差函数反映图像数据的随机性和结构性,因而能很好的表达纹理图像的特征.文中算法根据变差函数的这种性质将单步长变差函数值作为图像纹理特征进行分割,实验结果表明它对纹理图像分割与识别是十分有效的.     

基于帧间高级特征差分的跨场景视频前景分割算法

当前基于深度学习的有监督前景分割方法得益于大量待分割场景的标注信息,其性能大幅超越传统的无监督方法.然而,获取高精度的像素级标注需要耗费大量的人力和时间成本,这严重限制了有监督算法在无标注场景的部署应用.为解决对场景监督信息依赖的问题,设计了一种与传统的帧间差分法相融合的跨场景深度学习架构,即帧间高级特征差分算法.该算法重点围绕时域变化等跨场景共性知识的迁移,在不依赖待分割场景监督信息的前提下实现高精度分割.面向五类不同模式的困难场景开展实验,本文算法的平均F值达到0.8719,超越了当前最高性能的有监督算法FgSegNet v2(相同的跨场景条件下)和最佳的无监督算法SemanticBS.本文算法对QVGA视频(320×240)的处理速度达到35帧/s,具有较好的实时性.     

基于深度卷积神经网络的场景自适应道路分割算法

现有基于机器学习的道路分割方法存在当训练样本和目标场景样本分布不匹配时检测效果下降显著的缺陷。针对该问题,该文提出一种基于深度卷积网络和自编码器的场景自适应道路分割算法。首先,采用较为经典的基于慢特征分析(SFA)和GentleBoost的方法,实现了带标签置信度样本的在线选取;其次,利用深度卷积神经网络(DCNN)深度结构的特征自动抽取能力,辅以特征自编码器对源-目标场景下特征相似度度量,提出了一种采用复合深度结构的场景自适应分类器模型并设计了训练方法。在KITTI测试库的测试结果表明,所提算法较现有非场景自适应道路分割算法具有较大的优越性,在检测率上平均提升约4.5%。     

基于纹理特征的汽车车型识别

提出了一种基于纹理特征的汽车车脸车型识别方法。首先对车辆图像进行预处理,再通过基于灰度共生矩阵的纹理分析,得到纹理特征值,即待识别车型的纹理特征,最后利用最小距离分类器进行车型识别。实验结果表明,文中提出的车型识别方法简便、快捷、有效。     

基于自适应窗口固定及传播的 多尺度纹理图像分割

 本文提出一种基于自适应窗口固定及传播的多尺度纹理图像分割方法,在小波域隐马尔科夫树模型(WHMT)的初始分割基础上,根据分割粗尺度上的区域一致性好,细尺度上的边缘准确的特点,利用上下尺度像素之间以及本层邻域像素的马尔科夫性,标记出图像的一致性区域和边缘区域,将一致性区域固定,类标直接下传到下一尺度,边缘区域则利用邻域信息确定出上文权值背景传播到下一尺度,与下尺度一起共同指导图像分割,从而很好的保持了区域均匀性和边缘准确性.同时根据纹理图像区域聚集性的特性,利用基于多项式展开和置信区间交叉(LPA_-ICI)方法找出各类区域聚集的物理位置中心,融入上下文权值背景中,使得指导分割策略能够更好的进行.实验表明,对于合成纹理图像来说,本文提出的多尺度融合算法在均匀区域内部及区域边界都大为改善,而且无须进行参数的训练,使算法快速的完成.     

结合Gabor纹理特征的局域化多通道水平集分割方法

本文提出了一种局域化多通道主动轮廓模型的图像分割算法.针对纹理特征比较明显的图像,通过Gabor滤波提取纹理特征,与图像灰度信息构成多通道.考虑到演化过程中曲线内部和外部特征属性不均匀,引入局域化思想,通过计算各像素在局部区域的最小能量得到图像分割结果.最后算法结合先验形状对有遮挡目标进行分割,并能得到理想结果.大量实...