结合LPG&PCA的中智学图像分割

目的：针对传统图像分割方法易受噪声干扰的影响,提出一种新的结合LPG&PCA（Principal Component Analysis with Local Pixel Grouping）的中智学图像分割方法。方法：该方法首先利用中智学集合理论把图像转化成中智学图像;然后建立LPG&PCA滤波模型,利用图像中不确定性元素信息,对图像进行 LPG&PCA滤波运算和 增强运算,使处理后的噪声点更加平滑;最后,利用 均值聚类方法进行分割。结果：实验结果表明,该算法可以有效地消除噪声,提高图像的峰值信噪比,在抗噪性、分割错误率等方面都有较佳的效果。结论：由于本文的方法将中智学集合理论应用到图像分割中,充分利用了图像中的不确定性因素,从而提高了图像分割的精度。理论分析和实验结果表明了该算法的有效性。     

基于相似性的中智学图像分割方法

针对传统图像分割算法抗噪性差的问题,提出基于相似性的中智学图像分割方法。该方法在中智学基础上,利用图像信息的不确定性,结合相似性运算对图像信息进行处理。根据像素点的不确定性,图像在中智学领域内经相似性运算和图像增强后,利用聚类将其分割。实验结果显示,该方法可以有效剔除噪声,提高图像的信噪比,对合成图像分割错误率仅为0.110 7,低于其他方法,表明本方法在抗噪性以及图像分割效果上比其他方法更为理想。     

基于均值漂移与空间信息的导向模糊C均值遥感图像分割算法

作为图像数据结构分割的重要工具,模糊C均值已被广泛应用于计算机视觉领域。然而模糊C均值在图像分割过程中不能有效地保留边缘和抑制噪声,往往得不到理想的分割结果。为解决这一问题,本文利用导向滤波器推导出一种新的改进模糊C均值算法。该算法的第一个创新点是其线性平移不变滤波过程,利用边缘保持平滑特性来保留分割中的边缘结构。第二个创新点是该技术通过将空间信息引入目标函数来改善对噪声的鲁棒性,空间信息通过导向滤波的平均输出获得。为了解决聚类算法中初始聚类中心问题,在图像分割过程中使用均值漂移算法选取初始聚类中心。本文方法的主要优点在于其对边缘保留和噪声具有鲁棒性,进而提高分割精度。基于合成图像和真实遥感图像的实验结果表明,与其他主流分割算法相比,该方法在分割性能方面表现出了良好的性能。     

核空间中智模糊聚类及图像分割应用

目的 为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法 引入核函数概念。利用满足Mercer条件的非线性问题,用非线性变换把低维空间线性不可分的输入模式空间映射到一个先行可分的高维特征空间进行中智模糊聚类分割。结果 通过对大量图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试获得的核空间中智模糊聚类算法提高了现有算法的对含噪声聚类的鲁棒性和分类性能。峰值信噪比至少提高0.8 dB。结论 本文算法具有显著的分割效果和良好的鲁棒性,并适应于医学,遥感图像处理需要。     

基于全变分模型的自适应FCM图像分割

针对模糊C均值(FCM)算法对噪声敏感的缺点,在FCM目标函数中引入全变分惩罚函数,提出一种基于全变分模型的FCM图像分割方法。该方法根据图像的纹理变化,自适应调整图像保真项的惩罚因子,同时在考虑分割代价的情况下,使迭代循环过程中的图像噪声得到平滑。实验结果表明,该方法能提高图像的分割效果,有效解决噪声抑制与精确分割之间的矛盾。     

一种改进的指纹图像分割算法

提出了一种传统的指纹图像分割算法——方差法的改进算法。该算法给出了图像块均值及方差的新的计算方法,并用均值和方差的比值作为前景和背景区域的分割标准。既能有效抑制噪声对分割效果的影响,又能对对比度较低的图像实现理想分割。实验结果表明该方法比传统的方差法和方向法分割更准确。     

优选抑制式非局部空间模糊C-均值图像分割方法

当图像被噪声严重污染时,像素的邻域像素也可能被污染。此时,来自于像素点的邻域像素的局部空间信息无法在含噪图像分割中发挥积极的指导作用。鉴于此,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素构造新的非局部加权和图像,并在新图像的灰度直方图上采用优选抑制式模糊C-均值聚类,提出优选抑制式非局部空间模糊C-均值图像分割方法。实验结果表明,该方法能进一步提高模糊C-均值聚类方法对于图像噪声的鲁棒性,获得了更加理想的分割结果。     

一种自适应的模糊C均值聚类图像分割方法

针对传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中对噪声十分敏感这一局限性,提出一种自适应的FCM图像分割方法。该方法充分考虑图像像素的灰度信息和空间信息,根据像素的空间位置自适应地计算一个合适的相似度距离来进行聚类分割图像。实验结果表明,与传统的FCM相比,该方法能显著提高分割质量,尤其是能提高对于图像噪声的鲁棒性和分割图像区域边缘的准确性。     

基于图割与改进模糊C均值的图像分割

为提高图割算法对图像的分割效果,提出一种改进的模糊C均值聚类算法(FCMA)和图割分割算法相结合的图像分割方法。首先,用均值漂移算法将图像过分割成多个小区域(超像素),用得到的超像素代替像素点作为图的顶点,以相邻像素块间的关系为边构建图模型;然后,采用改进的模糊C均值(FCMA)算法对前景和背景的混合高斯模型分别进行聚类分析;最后,用最大流/最小割算法求取能量函数的全局最优解即得到图像的分割结果。实验结果表明,该方法在分割结果上具有较强的区域一致性及较为清晰、平滑的图像边缘,并且该方法对含有噪声的图像也能得到较好的分割结果。     

一种融入局部信息的直觉模糊C-均值聚类图像分割算法

模糊C-均值(FCM)算法对图像噪声敏感,聚类过程中只考虑图像的数值特征信息而忽略像素间空间约束关系,同时单一隶属度并不能充分描述图像的不确定性,这使得基于FCM的图像分割不够准确.融入局部信息的改进FCM算法虽然对图像噪声有一定鲁棒性,但对图像细节保持不够,难以分割微小区域.针对上述问题,提出一种基于直觉模糊集的改进模糊C-均值(IFS_FCM)图像分割算法.该方法将直觉模糊集理论融入到FCM中,充分考虑图像的不确定性,同时在目标函数中引入空间邻域信息,使得该分割算法对噪声鲁棒性增强的同时还能保持图像细节信息.实验结果表明,IFS_FCM能获得更加理想的图像分割效果.     

基于Type-2模糊聚类的图像分割算法

模糊C均值算法是图像分割的常用方法,但该算法对噪声非常敏感。为此,提出一种新算法,在模糊C均值算法基础上引进Type-2模糊理论,以提高算法的分割准确性和鲁棒性。该算法对模糊C均值算法中每一个样本的隶属度进行分段线性拉伸,利用拉伸的结果作为一个新的隶属度函数,并用该函数对图像进行分割。实验结果表明,该算法准确性较高,且具有良好的抗噪能力。     

基于MRF场的SAR图像分割方法

提出了一种基于MRF（Markov Random field)模型的SAR（Synthetic Aperture Radar)图像分割算法,本算法利用ICM（（Iterative Conditional Mode)局部 优化方法,获得MAP（maximum a posteriori)准则下的图像分割结果。并引入了剔除外层数据的机制,用MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)数据进行实验,结果表明,算法能有效减少斑点噪声的影响将图像分割为目标,阴影,背景三部分,实验结果是令人满意的。     

湿地遥感图像分割算法设计及实现

提出了一种结合熵和模糊C均值的聚类分割方法。模糊C均值（FCM）聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感,基于二维直方图的模糊C均值聚类算法除了考虑像素点的灰度信息外还考虑了像素点邻域的空间信息,可有效地抑制噪声;在目标函数中引入熵项则能更好地抑制噪声和外围点对类中心估计的影响。实验分析结果表明,算法对湿地遥感图像的分割效果优于FCM算法。     

基于改进像素相关性模型的图像分割算法

图像分割是计算机视觉中的研究热点和难点.基于局部信息的模糊聚类算法(FLICM)在一定程度上提升了模糊聚类算法的鲁棒性,但噪声强度较大时无法获得较好的图像分割效果.针对传统的模糊聚类算法分割精度不佳等问题,提出了改进像素相关性模型的图像分割算法.首先通过分析像素的局部统计特征,设计了一种新型的像素相关性模型,在此基础上...     

基于局部蚁群算法的图像分割

为了解决光照不均匀、有噪声,或者背景灰度变化较大时,采用单一阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况,提出一种利用局部蚁群算法对图像进行阈值分割的改进算法。对图像进行分块,在每块内分别设定阈值进行分割,可以有效减少像素错误归类的现象。该算法对图像的不同区域设置不同的迭代次数和蚂蚁走的步数,获得了更好的分割效果。实验表明该算法可以提高分割的精度,缩短程序运行的时间。     

基于图像片马尔科夫随机场的脑MR图像分割算法

传统的高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）算法在图像分割中未考虑像素的空间信息,导致其对于噪声十分敏感.马尔科 夫随机场（Markov random field,MRF）模型通过像素类别标记的Gibbs分布先验概率引入了图像的空间信息,能较好地分割含有噪声的图 像,然而MRF模型的分割结果容易出现过平滑现象.为了解决上述缺陷,提出了一种新的基于图像片权重方法的马 尔科夫随机场图像分割模型,对邻域内的不同图像片根据相似度赋予不同的权重,使其在克服噪声影响的同时能 保持图像细节信息.同时,采用KL距离引入先验概率与后验概率关于熵的惩罚项,并对该惩罚项进行平滑,得到 最终的分割结果.实验结果表明,算法具有较强的自适应性,能够有效克服噪声对于分割结果的影响,并获得较高的分割精度.     

基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法

为了克服图像噪声对图像分割结果的影响,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息,构造了基于像素的灰度信息和非局部空间灰度信息的二维直方图,并将此二维直方图引入到Otsu曲线阈值分割法中,提出了基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法。实验结果表明,该方法能进一步提高原始二维Otsu曲线阈值分割法对于图像噪声的鲁棒性,获得了更加理想的分割结果。     

基于图像识别的袋装粮数量识别研究*

设计了一种基于平面图像识别的袋装粮数量智能识别方法。对粮库现场采集的图像样本,运用数字图像处理技术对图像进行降噪和对象体特征突显;然后运用区域增长法对图像中每一闭合像素区域进行聚类分割;最后根据相应几何特征值判定粮袋身份并通过其椭圆度的范围,以实现粮袋所属面的判定,达到对粮堆重量的自动识别。