基于RGB空间的非经典K最近邻算法应用研究

为迅速、准确、无过多人工干预的进行图像分割,提出了一种K最近邻算聚类方法并将其应用于图像处理。与经典K最近邻算法在样本库中寻找最近邻点不同,该算法在待分割图像的RGB空间中寻找每一个像素点的K个最近邻点,参考所有像素点同最近邻点之间的平均距离,引入聚类阈值并对像素点的归属进行判断。对火焰图像的分割实验结果表明,在分割精度相接近的情况下,该算法的分割速度要快于其它几种常见算法。     

基于改进k-means聚类算法的车轮踏面损伤检测研究

为提高列车车轮踏面检测效率,设计了一套基于机器视觉的车轮踏面动态检测系统,分析了k-means聚类算法,通过加权欧式距离对该算法进行改进,利用聚类法具有保持最大相似性的特性,将基于加权欧式距离的k-means聚类算法用于机器视觉的图像处理。先对原始图像作图像增强、图像灰度化等预处理,再以特征聚类思想对图像作阈值分割,使图像中的各部分特征更加突出。图像处理结果显示,基于加权欧式距离k-means聚类算法的车轮踏面损伤视觉检测系统可以有效地检测出踏面损伤。     

基于K-means聚类算法的图像分割方法比较及改进

为了探讨K-means算法应用于图像分割时在不同颜色空间中的聚类效果,选用了不同分辨率的多对图像进行研究,分析了基于RGB和YUV颜色空间的分割结果,并提出一种新的混合模型,即在YUV聚类距离公式中引入图像的二维信息熵的差量,同时利用YUV颜色空间中的Y分量作为其灰度进行计算,实验结果表明,基于YUV颜色空间聚类的改进模型分割效果比单纯使用YUV颜色空间进行聚类更佳。     

基于减法聚类和K均值聚类的彩色图像分割算法

传统图像分割方法大都存在分割速度低下、过度分割等缺点.针对上述问题,提出一种新的彩色图像区域分割算法.这种方法首先将图像转化至L*a*b*空间,并划分为子块,抽取图像子块的颜色、纹理和位置特征组成子块的特征向量,然后运用减法聚类,获得聚类簇数和初始蔟中心,最后利用改进的K均值算法在像素点特征空间进行聚类,进而分割图像成区域.实验结果表明这种新方法具有分割效率高、分割效果理想等优点.     

用于图像分割的非局部空间约束的核FCM算法

图像分割是图像分析、图像理解的前提和关键,其结果直接决定着图像分析和理解的质量.模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法是一种常用的图像分割算法.然而,由于经典的FCM算法只考虑像素自身,从而对外围噪声比较敏感.因此,提出了一种改进的用于图像分割的FCM聚类算法.该算法通过利用核方法修改FCA-NLASC算法中的目标函数而实现,即用核距离替代FCA-NLASC中的欧氏距离,相应地得到核FCA-NLASC聚类算法——KNLASC-FCM聚类算法.利用提出的算法分别进行人工合成图像和实际图像的实验结果表明,当图像含有噪声时,与算法FCA-NLASC相比,KNLASC-FCM算法在主观视觉、客观量化两方面的评价中均具有更好的分割性能.     

基于FCM的彩色多目标图像分割

针对传统的图像处理方法对彩色多目标图像分割时会出现分割精度低、目标定位不准等现象,文章采用基于模糊理论的模糊C均值聚类(FCM)方法实现图像处理.通过将图像从三颜色分量具有高度线性相关性的非均匀RGB颜色空间转到均匀且色域宽阔的Lab空间,并选取合适参数进行聚类实现分割.实验显示,对比其他颜色空间,文章方法能够较为准确地实现彩色多目标图像的分割,有效提高分割的精度,减少欠分割与过分割现象,更好地保留图像信息.     

一种改进的K-means聚类服装图像分割算法

图像分割是图像处理中的重要环节,如何提高图像分割的准确度一直以来都是图像领域的研究重点及难点.K-means聚类算法作为经典聚类算法得到广泛应用,但是,k值的选取往往难以确定.针对这一问题,提出了一种改进的K-means算法.首先将输入的彩色图像转化为灰度图像,统计灰度直方图的峰值数,将其设定为聚类数k,然后对原图像的每个像素点进行聚类,实现分割.实验结果表明,与传统的K-means算法相比,该算法能够确定最佳的聚类数,并且分割效果好.     

一种改进的ISODATA算法及在彩色荧光图像中的应用

根据石油地质部门的实际需要, 提出了一种改进的ISODATA聚类算法，并以此对彩色荧光图像进行分割.该算法首先从统计模式识别的角度出发，将彩色图像各个像素点的色彩分量转换到更符合人视觉的HLS空间；并在进行自组织迭代前，对样本空间进行初分，为取得更好的聚类效果创造了条件；最后，在进行相似度运算时，根据不同的分割需要分别对色度、亮度、饱和度三个分量进行了加权处理，获得了较好的分割效果.     

基于K-均值聚类算法的中药叶片显微图像分割

本文试图利用图像分割技术,实现叶片自动分类。为了充分利用像素的色彩,分割算法在RGB颜色空间进行。颜色空间数据量巨大,直接进行聚类效率太低,因此,本文运用一种特殊的存储结构存储颜色空间数据,按颜色的密度特征对图像中的颜色进行排序和聚类,并根据待聚类色彩与已有聚类中心距离是否小于类内最大距离来决定归入已有的类或形成一个新的类。实验结果表明算法具有较好的分类效果。     

失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术

针对以LSB嵌入法为代表的空间域分割技术由灰度图像分割扩展至彩色图像分割存在分割效果差的问题,提出了失真代价动态更新条件下的彩色图像隐写分割技术.通过R红、G绿、B蓝三色元素构建三维立体颜色空间,在该空间内,依据视觉一致性距离,调整像素点聚类中心,进行颜色聚类处理.在应用失真代价动态更新方案下,采用自适应隐写算法进行图像安全隐写,抵抗外界干扰,减少噪点,保证隐藏信息具有不可见性.按照主、次色调进行排序,以子图像块中水平方向和垂直方向两个纹理为主要参数,进行颜色、纹理特征提取.确定图像特征后,依据子图像块区域生长方式,采用基于视觉特征图像分割方法对不同子图像块进行分割.通过实验对比结果可知,该技术最高分割效果可达到90%,具有实际应用价值.     

中文字符识别系统的研究与实现

为提高字符识别率,将 DAG-SVM(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine)算法应用于字符识别, 提出了一种基于 DAG-SVM 的 OCＲ(Optical Character Ｒecognition) 中文字符识别系统,分别对图像预处理、 分割,字符识别 3 个模块进行了研究与实现。图像预处理采用图像滤波、灰度化处理、图像归正; 图像分割包 括二值化处理、横向及纵向分割; 字符识别模块对当前流行的三大类算法进行了研究,选用 DAG-SVM 作为字 符识别的算法,并基于 Matlab 进行了实现及验证。结果表明该系统 OCＲ 字符识别率达 92． 86%。     

基于改进K-均值聚类的图像分割算法研究

为了实现彩色图像的准确分割,研究了在HLS颜色空间中基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法.首先对大样本的目标颜色进行数理统计,获取优化的初始聚类中心,从而实现准确分类和避免K-均值容易陷入局部最优的问题;然后在HLS颜色空间中引入加权欧氏距离来度量对象间的相关性,通过调整系数使对象不同的颜色属性内在特征得以充分利用.实验证明,该算法在保持K-均值聚类简洁、收敛速度快的同时能产生更好的聚类效果,实现彩色图像的快速准确分割.     

基于图像技术的迷彩面料颜色测量

颜色测量对于迷彩面料的色彩分析、产品设计、质量控制有着重要的指导意义。针对由织物组织纹理和图案的多样性造成测色难度增大的问题,提出一种迷彩面料图案分割的方法,并提取色彩信息加以分析。利用数码相机进行迷彩面料图像的采集,利用Mean Shift聚类算法将图像分割成不同颜色的色块,再用神经网络回归实现图像从RGB(red,green,blue)颜色空间到Lab颜色空间的转换,并通过正态分布法对迷彩颜色进行分析测量。试验结果表明:提出的图像处理方法可实现迷彩服面料颜色的自动分割;与Datacolor分光测色仪测色结果相比,正态分布法分析得到的平均色差不超过2。     

复杂背景下结合颜色和分形特征的多目标检测

针对复杂自然背景下的多目标检测,提出了结合颜色和分形特征的多目标检测算法.将RGB颜色空间转换到Lab颜色空间,采用改进K-means聚类算法,去除大片背景区域,计算区域分形维数和分形拟合误差.两种分形特征相结合能够准确排除小面积背景奇异区域的干扰,检测出待测图像中的多个目标.仿真结果表明:该算法能够正确检测出复杂自然背景下的多个目标,对彩色图像分割后的保留区域求分形特征,避免了搜索目标带来的计算量.相比于对全图提取分形特征的方法,本算法在时间上缩短约80%.     

基于 CatBoost 算法的面向对象土地利用分类

为实现较高层次的遥感影像分类及有效去除高维特征的信息冗余,以 Sentinel-2 遥感影像为数据源,应 用 CatBoost 算法对龙江县进行了面向对象的土地利用分类。利用 CatBoost 算法对全部特征集进行降维,分别使 用 CatBoost、ＲF(Ｒandom Forest)和 AdaBoost 算法进行土地利用分类并对分类结果进行对比。研究结果表明, CatBoost、ＲF 和 AdaBoost 算法的 Kappa 系数均在 0． 77 以上,且 CatBoost 算法的 Kappa 系数高达 0． 911 4。因此 CatBoost分类法是土地利用分类的有效方法,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。     

基于遗传算法的频谱池ICI 优化算法

为优化基于小波的频谱池系统中的载波间干扰( ICI: Inter-Carrier Interference) ，提出了一种基于遗传算法的载波间干扰优化方案。采用遗传算法获得最佳权重向量，抑制认知用户子载波干扰能量。该算法可在不牺牲认知用户带宽的条件下，优化认知用户载波干扰能量。仿真结果表明，在满足认知用户目标误码率条件下，明显抑制影响授权用户的载波间干扰，使授权用户获得更好的误码率性能。     

联合多尺度块匹配的非局部均值去噪算法

针对非局部均值（Non-Local Means, NLM）图像去噪算法易产生伪影与平滑细节的问题,提出一种联合多尺度图像块匹配的像素相似性测度,提高NLM算法去噪性能。首先,研究与分析了加权欧氏距离与欧氏距离两种相似性度量以及图像块尺寸设置对NLM算法的影响。其次,通过引入图像特征信息并利用K-means聚类方法将图像划分为平坦区域和包含边缘与纹理的结构区域,对每个类别中的像素点,联合两种尺度图像块匹配计算像素的平滑权重。最后,优化了算法的滤波参数。实验结果表明,提出的算法在噪声去除与细节保持方面明显优于经典的NLM算法,相比其他改进的NLM算法也有优势。     

基于改进FCM算法的彩色图像破损区域提取

现有的大部分图像修复技术需要人工确定待修复区域。结合改进的FCM算法提出了一种自适应提取彩色图像破损区域的方法。该方法可以自适应获取彩色图像初始聚类数目,并采用交叉熵距离测度进行FCM聚类,同时利用颜色和纹理特征向量对彩色图像进行分割,进而提取破损区域。实验结果表明,该方法不仅能够有效提取图像的破损区域,而且算法的普适度也得到了相应提高。与传统的FCM算法相比,本文方法对彩色图像的分割更易于实现,分割效果令人满意。     

移动机器人级联超像素行人目标分割算法

针对移动机器人视觉应用中,复杂室内外环境下行人目标提取因背景干扰而导致主体轮廓失真的问题,提出一种基于超像素的级联式行人目标分割算法。利用超像素对目标边缘轮廓的吸附特性,第一级超像素在获取全局超像素区块的基础上,结合行人显著区域检测,计算第二级超像素区块的平均颜色距离和中心点空间位置距离相关度,从而获取行人目标轮廓的分割结果。仿真结果表明,该算法精确度与召回率统计平均为0.98,高于当下流行的其他显著目标分割算法,对行人目标检测分割性能具有良好效果,为行人目标跟踪等应用提供必要的预处理基础。     

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。