结合小波系数的Normalized Cut分割算法

为了提高normalized cut分割算法的准确率,结合小波系数调整图像的亲和矩阵。首先采用小波系数计算图像的边缘信息,然后使用边缘信息对原始图像构造一个图,求取图的拉普拉斯矩阵的前K个特征值,并对第二个特征值对应的特征向量进行分类,得到最终的分割结果。使用一些自然图像进行了验证,结果证明新方法能提取目标更为细致的细节,保留更多有用的信息。     

基于分水岭算法和图论的图像分割

提出一种新的基于分水岭算法和图论的图像分割方法FWTN(First Watershed Then Normalized cut),以克服传统的分水岭算法造成的图像过度分割。FWTN方法在分水岭算法之后,用Normalized Cut方法在区域之间进行分割,产生最终所分割的图像。FWTN成功地解决了过分割问题,同时还对Normalized Cut方法中的NP-hard问题有所改进。实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。     

基于图论的Normalized Cut图像分割方法研究

基于图论的图像分割是近年来国际上研究图像分割算法领域中一个新的热点研究方向,Normalized Cut（规一化分割）是基于图论的分割方法中比较典型的一种。本文介绍Normalized Cut方法的相关内容,分析它的优缺点并提出几种有效的改进方法。最后,实验显示Normalized Cut在特定图片的分割上取得了不错的效果。     

基于活动轮廓的多分辨率自适应图像分割

本文在活动轮廓模型的基础上,提出了一种自适应图像分割方法,引入了新的图象统计信息、梯度信息有关的加权外部能量,使得分割结果与模型的初始位置无关,不受噪声影响;利用ACD方法使模型自适应地改变其拓扑结构;为了提高图象分的速度和鲁棒性,提出了多分辨率图象分割算法,利用该方法对一些形状、拓扑结构复杂的物体进行了分割实验,结果验证了该方法有效性。     

基于多分辨率图像锥分割图像对图像锥质量的分析

等值滤波器、高斯滤波器、多项式样条滤波器和Meer et al滤波器是四种典型的用于产生多分辨率图像锥的低通滤波器.本文分析比较了它们的频域特性:抗混淆性和滤波性,并通过分析比较它们对图像信息损失程度的影响,指出用特性不同的滤波器产生的多分辨率图像锥的质量是不相同的,提出高质量的多分辨率图像锥将更加快速、准确和有效地分割图像.分割图像的实验结果证实了这一结论.     

一种融合区域生长与图论的图像分割方法

该文提出一种融合区域生长与图论的图像分割方法,一般的基于区域的分割方法在区域生长完成之后需要进行区域的合并,以消除过分割现象。该文的方法在区域生长完成之后,用NormalizedCut方法在区域之间进行分割,产生最终所分割的图像。在方法上区域生长方法考虑的是图像的局部信息,NormalizedCut方法考虑的是图像的全局信息,该文的方法融合了两者的优点。该文的算法主要以灰度图像为研究对象,实验结果表明可以取得很好的分割效果。     

利用分水岭分割的多分辨率遥感图像融合算法

对全色图像和多光谱图像进行融合可以获得更加清晰的图像信息。提出了一种基于分水岭分割和小波变换的多分辨率图像融合算法。利用正交小波变换得到原图像的小波金字塔表示。对近似图像进行分水岭分割,并且用小波逆变换把原始分割结果逐步映射回更高的分辨率层。通过联合区域分析,得到各层的联合区域分割图,并用此图来指导各层小波系数的融合。对融合系数进行小波逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该法对遥感图像的融合十分有效,能很好地兼顾融合图像的光谱质量和空间清晰度。     

基于多分辨率分割的区域图像融合

图像融合是一项综合同一场景的多幅源图像信息的技术.现有的区域图像融合方法或者是只对最高层低频带分割并以此分割信息来指导所有层的融合,或者是其多分辨率分割方法过于复杂难以满足实时性.鉴于此,该文发展了一种基于多分辨率分割的区域图像融合方法.它的主要特点是多分辨率分割.其步骤为:首先对源图像进行小波变换的多分辨率分解,然后对分解后每一层的低频图像都进行区域分割,最后用每一层分割得到的区域信息来分别指导每一层的融合.仿真表明该文发展的基于多分辨率分割的区域图像融合方法的融合性能要优于传统的基于窗口的图像融合方法和只对最高层低频带分割的区域图像融合方法.     

基于马尔可夫模型的多分辨率图像分割算法

为解决图像分割中过分割、欠分割和依赖初始分割问题,提出一种基于马尔可夫模型的多分辨率图像分割算法。利用变权重方法改进多分辨率马尔可夫随机场算法,结合曲波和小波变换对图像进行多分辨率分析,并通过区域合并减少图像中的区域数。实验结果表明,与经典算法相比,该算法的分割性能较好。     

基于人类视觉系统区域分裂的图割遥感图像分割算法研究

针对传统Normalized Cut(NC)在分割图像过程中实时性差的特点,提出一种使用人类视觉系统(HVS)区域分裂的图割方法.根据HVS特性用区域分裂算法将遥感图像分割成多个小区域,再结合各个小区域的灰度和空间信息从全局角度用NC方法在区域间进行划分,完成图像的最终分割.实验表明,相对于传统的NC方法,该算法在获得...     

遗传算法优化归一化划分准则的图像分割

传统Normalized Cut准则的图像分割需求解广义特征方程,二值化分割效果不佳。为改善图像分割效果,将Normalized Cut准则作为优化函数,使用遗传算法进行优化,通过最优化染色体确定分割结果。实验表明该方法能获得较高精度的分割结果。     

一种基于归一化割的图像分割算法*

归一化割准则不仅度量了不同分组之间的总体不相似性,同时度量了各个组之内的总体相似性.具体研究了基于归一化割的图像分割算法,并将其应用于不同类型的图像分割中,取得了较好的效果.     

结合EFD与NCut的彩色图像分割方法

为了克服边缘流引导的各向异性扩散(EFD)方法过分割和归一化分割(NCut)方法计算复杂度高的缺点,提出结合EFD和NCut的彩色图像分割方法。首先利用EFD对图像进行预分割,然后将分割区域作为节点构建带权无向图G,用NCut对图进行全局最优化分类,并进行相应后处理,得到最终结果。由于图G是基于过分割区域而非像素点的,所以算法效率得到较大提高。另外,EFD方法可有效利用图像的局部信息,NCut方法则考虑到图像的全局特征,因此文中方法综合两者的优点。实验结果表明,文中方法能够取得较好的分割效果。     

Normalized Cut与分水岭变换在高光谱影像混合像元端元提取中的应用

现有的遥感影像端元提取方法主要是从光谱特征角度提出,而结合空间信息的端元提取方法是近些年遥感影像混合像元分解的研究热点,为此使用图论的图像分割Normalized Cut与分水岭变换方法提出了一种改进的空间预处理模型用于高光谱遥感影像混合像元的端元提取。该方法在混合像元端元提取过程中不仅利用遥感影像的光谱信息而且引入了像元的空间位置信息,实验结果表明本文提出的端元提取方法与现有的方法相比提高了遥感影像的混合像元分解精度。     

基于Ncut的SIFT特征匹配算法

经典尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在实时性差、纹理相似区域易发生误匹配的问题。为此,提出一种基于归一化分割(Ncut)的SIFT特征匹配算法。针对相同背景的运动视频,将归一化分割算法的图论聚类思想融入SIFT特征匹配中,根据运动趋势相似度对特征点进行Ncut运动聚类,再逐类分别匹配,通过缩小各特征点匹配过程中的搜索范围,减少匹配时间及不同特征类之间的误匹配。实验结果表明,该算法能提高匹配效率,对纹理相似区域的误匹配现象有较好的抑制作用,实现了相邻图像帧的特征稳定匹配。     

Ncut在图像分割中的应用

Normalized cut (Ncut)是一种基于图论的方法,它融合了图像的不同特征实现图像的分割.介绍了Normalized cut的定义和算法的实现过程,总结了近年来该算法在求解特征方程方面的改进,着重讨论了Ncut算法在图像分割相关领域的应用,包括了医学图像分割、矢量场分割、视频分割等等.最后对该算法做了进一步总结,并展望了该算法的发展方向.