适用于已给定颜色处理的彩色矢量最小距离误差扩散算法

提出了一种彩色矢量最小距离误差扩散算法.较常规误差扩散算法而言,可更好地处理编织过程中将彩色图像分解成由已给定颜色组成的离散图像的问题.该算法将每个像素点的RGB值作为一个矢量,采用矢量误差扩散系数矩阵计算像素点的误差和矢量,分别计算像素点原RGB矢量值与误差和矢量的和值与每个已给定颜色矢量的矢量距离,选矢量距离最小的已给定颜色矢量作为输出.仿真结果表明,采用该算法可将连续色调彩色图像转换到已给定的颜色色系,处理结果有较好的视觉效果并满足编织要求.     

基于距离的粒计算分类算法

提出了一种基于距离的粒计算分类算法.首先,将粒表示为具有超菱形、超球和超正方体三种形式;第二,设计两粒之间的合并算子,实现不同粒度之间的转换;第三,选取粒度阈值,控制粒之间的合并过程,并构造基于距离的粒计算分类算法.使用UCI机器学习的基准数据集合验证该算法的性能,实验结果验证了基于距离的粒计算分类算法的可行性.     

基于二进制粒与粒计算的属性约简

目前有关粒计算的理论与方法主要有商空间理论、词计算理论和粗糙集理论.以粗糙集理论发展的粒计算理论为基础,定义了幂图、粒度幂图及二进制粒等概念,提出基于二进制粒计算与粒度幂图的两种属性约简算法,把属性约简问题转化为在粒度幂图中的搜索问题,为属性约简开辟了新的途径.理论分析表明,所提出的算法是有效可行的.     

彩色图像分割中基于图上半监督学习算法研究

提出一种新的基于图上半监督学习的彩色图像前景/背景分割模型与算法.该算法的目的是利用人工标定的部分像素点分割信息以实现对整幅图像的分割.通过结合像素点颜色特征和像素点颜色与前景/背景颜色的相似性特征,构造了新的图节点之间的双高斯权重函数,并对此提出自适应的参数选择策略与彩色图像半监督分割的能量模型,通过优化该能量模型将...     

基于粒计算的二进制矩阵及在决策树算法的应用

介绍了基于粒计算的二进制信息粒矩阵,给出了粒计算粒度的概念、粒的关联度运算、关联粒度矩阵和条件属性重要度等几个基于二进制信息粒计算的基本定义,并基于上述定义提出一种新的基于粒计算的决策树分支和剪枝算法在气象预报中的应用,实例结果证明了所提出的算法是有效和可行的.     

基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割方法

提出了一种基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割新方法.在RGB空间中,由于R,G,B分量之间有很高的相关性,直接利用这些分量不能得到所需的效果.在提出的算法中,彩色图像首先被转化到HSI颜色空间,图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(I分量).对彩色通道采用基于Unit-Link-ing PCNN的分割算法进行分割,对亮度通道采用最大类间方差阈值算法进行分割,然后将分割后的结果用大概率合并的方法进行组合,得到最终分割结果.试验结果表明,这种方法具有很好的彩色图像分割效果.     

基于二二进制粒与粒计算的属性约简

目前有关粒计算的理论与方法主要有商空间理论、词计算理论和粗糙集理论。以粗糙集理论发展的粒计算理论为基础,定义了幂图、粒度幂图及二进制粒等概念,提出基于二进制粒计算与粒度幂图的两种属性约简算法,把属性约简问题转化为在粒度幂图中的搜索问题,为属性约简开辟了新的途径。理论分析表明,所提出的算法是有效可行的。     

四元数聚类算法在苹果图像识别中的应用

针对自然环境下苹果图像识别问题,提出在RGB颜色空间中,利用彩色图像像素点四元数表示和四元数旋转特性,改进K-means聚类算法,完成苹果目标的分割识别。该算法能有效区分苹果目标和背景,识别精度高,不但可以应用到成熟红苹果分割识别,还能应用于青苹果分割识别。实验表明,该四元数聚类算法可以取得较好的苹果识别效果。     

校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法

提出了校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法,包括:(1)提出了图像粒化方法,实现图像空间向粒度空间的转化;(2)设计粒之间合并运算和分解运算,构造粒之间的模糊包含关系μ和σ,实现不同粒度空间之间的转化,获取图像的先验知识,指导校园航拍图像超分辨率重建算法的设计;(3)根据自顶向下、自底向上两种模式和图像先验知识,设计校园航拍图像超分辨率重建粒计算算法,实现粒度空间向图像空间的转化.实验验证了提出方法的可行性.     

基于粗糙集和MRF的彩色图像分割方法

提出了基于粗糙集和马尔科夫随机场(MRF)的彩色图像分割方法.将图像分割分为两个阶段:粗分割阶段和细分割阶段.基于粗糙集分割方法不仅仅考虑了每个像素点的颜色特征,也考虑了像素点邻域的颜色信息,这提高了粗分割的分割精度.在基于粗糙集分割的基础上,采用颜色特征和纹理特征,建立多特征的自适应可变权重马尔科夫随机场分割模型,再利用禁忌搜索算法逐步更新像素点标记,实现图像的最大后验概率估计.传统的MRF分割模型中需要人工设定图像分割数目以及随机给定初始分割,文中的算法,初始分割和初始类别数都将由粗分割获得.实验表明,文中算法可以有效地实现彩色图像分割.     

基于颜色空间和优化初始中心的模糊c均值聚类算法

提出了一种基于HIS空间的优化初始中心的模糊c-均值的彩色图像分割方法．首先将彩色图片由RGB转换为HIS,并将H和1分开处理,通过计算样本的权重,选取有代表性的样本作为初始聚类中心,给出优化初始聚类中心的FCM算法,将该算法应用于H和I通道,得出新的基于颜色空间的FCM算法．该算法可以得到较稳定的结果,并且提高了聚类的准确率．     

基于颜色相似系数的彩色图像分割方法

基于两种像素之间颜色相似系数的计算,根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性·计算在RGB颜色空间进行,省去了其他分割方法中的颜色空间转换过程·为提高图像分割过程的效率,采用了改进的区域生长法实现整个彩色图像的分割·实验结果表明,本方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉感知特性,适合于不同的应用目的·     

基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割算法

提出了一种基于区域的自动种子区域生长法进行彩色图像分割的算法.该方法首先应用分水岭算法对图像进行初始化分割,形成过分割效果.然后从分水岭算法形成的区域出发,根据一定的规则自动选出一些区域作为种子区域,进行种子区域生长.与传统的种子区域生长法(SRG)以图像中的像素点作为种子进行生长的方法不同,本方法以区域作为种子并以区域作为生长单位进行区域生长.实验结果表明,该算法能够产生较好的分割效果及较快的分割速度.     

基于3D-CT图像的髋脱位定量智能诊断方法

根据正常状态下股骨头与髋臼月状面所在球面同心的原理,结合三维图像分割与球面拟合两种主要思想以及细节的算法处理,提出一种有效的髋脱位定量辅助诊断方法.首先将髋臼与股骨头三维分割,获取各自的独立数据;提取髋臼与股骨头表面数据并剔除误差点后,利用最小二乘法分别拟合出股骨头表面和髋臼月状面所在的球面,并通过两球面的球心距数值确定髋臼是否脱位.实验结果表明,此方法判断结果有效,同时可计算出髋臼复位需要移动的距离,提高诊断精度.     

融合多特征和谱聚类集成的图像分割方法

针对图像单一特征分割结果的适应局限性,提出融合多特征和谱聚类集成的图像分割方法(MFSC-IS).首先对图像进行基于粒计算的多特征子分割;然后将分割结果映射到超图,利用谱聚类集成算法得到最终分割结果.实验结果表明,与Gpb(Globalized probability of boundary)算法相比,融合多特征和谱聚类集成方法可以得到一个相对较好的分割结果.     

基于颜色特征的胸环靶图分割算法

胸环靶图的识别是自动报靶系统的重要研究内容之一。在分析胸环靶颜色特征的基础上,提出了一种基于颜色特征的胸环靶分割方法。首先从RGB颜色模型颜色空间分析了靶环绿色恒量的存在性;并基于绿色恒量特征初提取胸环靶图像。然后在HSI颜色空间中基于色调和饱和度分量进一步提取靶环图像。最后对二值化后的图像作投影变换,确定胸环靶在图中的位置。该算法其他的胸环靶分割算法,避免了阈值选择不当的问题;并且能够有效克服光线、背景变化和天气条件的影响,具有很好的鲁棒性和自适应性,定位精度高。     

基于HIS空间的快速模糊C-均值彩色图像分割

提出了一种基于HIS空间的快速模糊C-均值的彩色图像分割方法．首先将彩色图像由RGB转换为HIS,根据H分量和,分量分别计算出每个像素的4个隶属度,然后把H分量和I分量的一个隶属度结合形成一个二维特征矢量,最后对二维矢量进行快速模糊C-均值聚类得到最终的图像分割结果．     

室外多变光照条件下农田绿色作物的图像分割方法

针对室外农田绿色作物图像分割中存在的问题, 提出一种基于绿色作物G\|R颜色特征, 结合最大类间方差Otsu法和面积阈值分割的农田绿色作物图像分割方法, 解决了室外光照不均及复杂土壤背景环境下农田图像中绿色作物与背景不易分割的难题. 实验结果表明, 该方法不仅对作物、 土壤和光照变化不敏感, 且可以消除图像阴影部分的影响, 与颜色索引方法EXG-Otsu和RGB算法（G>R, G>B）相比, 该方法分割效果更理想.     

基于纹理和邻域信息的肤色分割算法

为有效分割图像中的肤色信息,提出一种基于纹理和肤色点的邻域信息肤色分割算法.首先,根据图像中的肤色点在RGB颜色空间上的分布规律,利用统计直方图模型对肤色部分进行初步分割;其次,为提取图像中的纹理信息,采用Gabor滤波器进一步过滤掉与人类皮肤颜色接近但纹理粗糙的区域;最后,采用掩码图像中的肤色点作为种子点进行邻域信息的扩散,得到最终掩码图像.实验结果表明,与统计直方图肤色模型相比,该方法肤色分割效果更好.     

彩色地图分色算法及其实现

研究彩色地图的一种新的图象分色算法．首先将彩色图象通过非线性变换,转换到孟塞尔颜色空间,然后通过色彩学习,进行彩色图象分色．该算法还利用了图象空间相关信息的马尔科夫场模型,可使分色结果得到局部优化,降低了运算量,取得较为理想的效果．