基于SOM神经网络的颜色图像分割

1.引言基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval)已广泛应用于生化、军事、文化、教育等领域。其原理是利用图像自身的特征,如颜色、纹理、形状及对象空间关系等信息,建立图像的特征矢量以进行检索。它与传统的基于文本的图像检索相比,能够更充分地利用图像的语义信息。在CBIR方法中,用户检索时通常可以提供样本图像,检索系统将该样本图像同图像库中的图像按一定方法进行比较,将与样本图像相似的图像返回给用户。     

一种基于微结构特征的多文种文本无关笔迹鉴别方法

与字符识别一样, 计算机自动笔迹鉴别是一个涉及到不同文种的研究课题. 本文提出了一种基于网格窗口微结构特征的文本无关的笔迹鉴别方法, 能适用于各种不同文种的笔迹. 该方法对笔迹中局部细微结构的书写变化趋势进行描述, 并采用加权距离度量方法进行笔迹相似性度量. 利用该方法实现了文本无关的多文种笔迹检索系统, 并在实际汉字、英文、藏文和维吾尔文的笔迹库上进行了测试. 实验证明, 该方法是一种高效且适用性较广、限制性较少的笔迹鉴别方法.     

基于肤色分割的复杂背景图像的人脸检测

提出了一种基于肤色分割和KL变换相结合的检测人脸的方法。首先利用肤色模型将彩色图像分割成肤色区域和非肤色区域，然后对肤色区域进行预处理，剔除一些不包含人脸的区域，最后对肤色区域进行KL变换，通过椭圆面积；位则．确认人脸区域。实验结果表明这种方法能较好地在复杂背景中检测出人脸。     

基于图像多尺度运动特征的模糊分割算法

从运动分析的角度出发,对所研究的图像序列,提出了一种基于空域－时域连续小波变换（CWT）的模糊分割算法。运用可分离的小波函数作为滤波器来提取不同尺度上的运动参数,由不尺度上的运动特征参数构成特征参数集,然后运用快速模糊聚类算法实现基于运动特征的图象分割。该分割算法不仅对噪声具有较强的适应性,而且也极大地提高了图像分割的速度,同时使得分割结果能够更加准确地反映运动物体的特征。     

基于数学形态学的边缘检测和图像分割方法

本文提出利用数学形态学对图像进行边缘检测和图像分割，与传统的方法相比较，该方法不仅可滤除图像中的噪声，而且通过改变结构元的大小、方位、形态能够将不同的目标图像提取出来。     

一种基于遗传算法的图像FCM分割方法

图像分割对于图像分析和图像理解有着极为重要的意义。提出一个基于遗传算法的图像分割算法，在充分利用遗传算法优异的全局搜索能力的基础上，该算法根据图像的灰度分布按照模糊聚类的分割策略实现图像的分割，并且根据预应力的隶属度阈值自动地确定聚类数目。理论分析和实验表明，所提出的算法能产生很好的分割效果，并能自动确定分割类数。     

基于图像区域的交互式文本图像阈值分割算法

针对现有局部阈值分割算法因参数过多带来的参数选择问题以及在分割结果中块与块之间不连续性问题,利用用户提供的先验知识或经验,提出了一种基于灰度图像区域的交互式文本图像阈值分割算法.该方法首先粗略地将图像进行分块;利用标准差作为衡量图像块含有信息量(背景信息与目标信息)多少这一度量,接着按标准差大小对所有图像块进行排序;然后由用户输入交互式信息将所有图像块分为3个集合:仅含背景或仅含目标的图像块、含有少量背景或者是含有少量目标的图像块以及背景和目标分布比较均衡的图像块;最后对各个集合中的图像块分别按相应准则进行分割.实验结果表明,对于均匀和非均匀光照条件下的文本图像,与全局分割算法、直接分块分割算法和Chou方法相比,该方法在分割效果上有显著提升,而且执行效率也较高.另外,对于部分非文本图像也同样有效.     

一个基于视觉非线性的图像分割算法

提出一个基于视觉非线性的图像分割算法,其主要思想是模拟人的视觉感官机理设定图像的局域性阈值,能够有效地对光照不均匀,景物间灰度变化不明显的图像发割。文中将其应用于木捆端面和图像分割中,实验证明该算法明显优于传统的图像分割法。     

基于形态学滤波和分水线算法的目标图像分割

提出了一种基于形态学的目标图像区域划分方法。该方法先利用形态学滤波消除不同尺度的噪声和微小干扰区域对目标图像的影响，再利用改进的分水线算法对目标图像进行区域划分，得到目标图像的基本结构。为了消除传统分水线算法引起的过分割现象，本文还给出了一种新的过分割区域合并算法。该方法能够把复杂的目标图像分割成为一系列反映目标基本结构特征的简单区域．为目标的描述和识别提供了方便。实际图像的处理结果显示这种方法行之有效。     

连续手写体汉字文本的分割与识别

本文讨论手写体汉字的基本分割问题以及解决该问题需做的一些工作，并提出了一种新的分割方法，用于在线和离线系统识别自由格式手写体汉字的句子。该方法通过调整空间阈值和最小均方差判别以实现基本分割和精细分割，从中可得到五种最可能的分割方案，抽取所有可能的分段并进行识别。由分段建立起栅格点，利用基于Ｖｉｔｅｒｂｉ的算法搜索到最可能的字符序列。本算法对自由格式连续手体汉字的处理具有很强的适应性和灵活性。对自然     

基于笔画系数变换的手写汉字笔迹鉴定

本研究以手写汉字的基本笔画为对象,确定反映书写特征的相对幅度和相对斜率为时域特征,并对时域特征进行Fourier变换,抽取变换实系数形成特征空间,实现笔迹鉴定。本研究采用10位书写者,各书写70个汉字,提取5种基本笔画,进行笔迹鉴定的实验,实验取得了满意的结果。     

基于特征融合的脱机中文笔迹鉴别

提出一种基于文本依存笔迹特征融合的文本独立特征构造方法。建立基于方向指数直方图法笔迹特征(文本依存特征)的两因子分解模型。笔迹特征可分解成字符因子和书写因子两部分。通过两因子方差分析与数据挖掘,分离出与字符无关的书写因子,得到基于文本依存方法的文本独立特征。该方法对检材与样本笔迹的字符数量较少,特别是相同字很少或是根本没有相同字的情况下,能取得较理想的笔迹鉴别准确率,为少量字笔迹鉴别提供解决问题的思路。     

基于笔迹的身份鉴别

提出了一种鉴别笔迹的新方法.现有的笔迹识别方法大多需要进行分割或关联部分的分析,都是与内容相关的方法.在新方法里,把手写笔迹作为一种纹理来看待,将笔迹鉴别的问题转化为纹理识别来处理,这是一种与内容无关的方法.使用多通道二维Gabor滤波器来提取这些纹理的特征,并使用加权欧氏距离分类器来完成匹配工作.在实验中,使用了17个人的不同笔迹,取得了很好的结果.     

基于Gabor多通道滤波和Hopfield神经网络的纹理图象分割

文章针对纹理图象的特点,提出了一种基于Gabor多通道滤波和Hopfield神经网络的纹理图象的分割算法。首先构造一组Gabor滤波器（2－D）提取纹理图象多分辨率和多方向性的空域和频域特征。为了使纹理特征更加明显,在此基础上对滤波图象进行非线性变换,最后利用Hopfield神经网络通过松弛迭代算法实现纹理图象的快速分割,取得了良好的分割效果。     

基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类图像分割

快速广义模糊C均值聚类(FGFCM)在对高噪声图像进行聚类分割时,噪声容易导致聚类中心发生偏移,影响图像分割结果.为此,文中提出基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类算法,用于图像分割.首先根据非局部像素的噪声概率自适应确定参数平衡因子,更准确地反映图像包含的空间结构信息.然后利用该平衡因子有效结合FGFCM中的线性加权和滤波图像与原始图像的中值滤波图像,由于得到的自适应滤波图像根据图像中像素为噪声的概率自适应确定滤波程度,因此可以提高算法对噪声的动态抑制能力.实验表明,相比模糊C均值聚类和FGFCM,文中算法在对噪声含量较高的图像进行聚类分割时,可以得到更准确的结果.     

图像分割研究进展

至今提出的分割算法有上千种,而新的算法还在不断被提出。从图像分割实际应用的角度,或者从图像分割中使用的特定的理论工具的角度,可以对图像分割进行分类。Otsu算法、基于聚类的图像分割方法、运动分割、基于图论的图像分割方法和基于活动轮廓的图像分割方法是图像分割的主要研究领域,自然计算算法已成为图像分割新的研究热点。     

一种对光照具有鲁棒性的图像分割方法

研究了灰度图像的OTSU(最大类间方差)自动阈值分割法。OTSU方法作为一种单一阈值的分割方法,当图像受光照和反射光等的影响明显时,将会出现严重的误分割现象。考虑到OTSU方法的最大类间方差化的思想,根据灰度图像的像素点灰度的直方图分布、空间分布,提出了一个新的分割阈值方法。先根据OTSU方法的特点自设计一个函数,对图像进行变换,以便后面的处理,再对其图像以改进的OTSU方法进行分割。通过对化学实验中两种液体的拍摄图片及数字图像处理中标准图片进行试验,理论分析与实验结果表明：该方法能够对受光照及反射光影响大的图像实现正确的分割,将目标图像清晰地从背景中分割出来。     

基于分水岭变换的多尺度遥感图像分割算法

分水岭变换是一种适用于图像分割的强有力的形态工具,能够自动生成一系列封闭分割区域。分水岭变换的不足之处在于它的过分割结果。为了克服分水岭变换固有的过度分割现象,利用非线性滤波和改进的快速区域合并算法优化分水岭变换得出的初始分割结果,并针对高分辨遥感图像所体现出来的地物的多种信息特征,结合多种特征进行了区域合并。实验结果与MeanShift算法得到的结果进行了比较,证明该算法不仅能充分利用高分辨率遥感图像中地物的信息特征获得良好的分割效果,而且大大减少了计算时间。     

基于图切割的图像自动分割方法

针对图切割在图像分割中的研究主要集中于交互式图像分割,提出一种基于图切割,对彩色图像和灰度图像均可进行自动分割的方法。通过对图像进行初始化,建立能量函数的数据项、光滑项,图切割求解及迭代执行等步骤自动实现图像的分割,既无需用户人工交互进行约束,也无需对图像建模及对数据分布进行估计,可以较快速度获得良好的分割结果。通过实验对彩色图像和灰度图像进行自动分割,实验结果验证该方法的有效性。     

Land Cover Classification and Mapping based on Segmentation Optimized Hierarchical Object Classification System

With the wide application of high-resolution satellite,Object based Image Analysis (OBIA) has gradually become main stream of extracting land cover information.Segmentation optimization is a fundamental step in OBIA.Different land cover types usually have different optimized segmentation parameters.How to make full use of the optimal Multi-Resolution Segmentation (MRS) to establish a segmentation classification hierarchy and to achieve high-precision land cover mapping,is a challenge in object-oriented image analysis.based on the optimal segmentation parameters of different land cover types,this paper explores a method to construct a segmentation optimized hierarchical classification system based on the minimum optimized segmentation unit.Experiments show that this method can effectively reduce the dependence on the operator's personal experience when setting up the classification hierarchy system,improve the classification accuracy,and meet the requirements of automatic drawing.