基于均值漂移聚类的端元束提取

为了能够在不需要事先知道地物类别数目的情况下进行光谱的有效聚类,采用均值漂移算法完成聚类这一步骤。根据同一种地物光谱存在变异性的情况,使用了光谱角距离作为均值漂移聚类算法的相似性准则。用模拟高光谱数据和真实高光谱数据进行实验,结果表明基于改进后的均值漂移聚类的端元束提取方法较传统的K均值算法更能有效地形成代表每种地物类别的端元束。     

基于视觉感知的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想的问题,提出一种基于视觉感知的模糊C均值聚类算法.首先,在分析视皮层神经元感受野性质的基础上,建立视神经元细胞响应函数来计算图像的结构特征.其次,定义一种斜坡函数从仿生学的角度来模拟人眼对相对亮度变化的感知,用来计算图像中像素点与聚类中心点之间的差异.所提模型充分考虑了邻域刺激对中心神经元影响的方向性、位置相对性和周期性,比较精确地描述了图像的结构信息,有效地抑制了噪声和复杂纹理的干扰.实验结果表明,本文算法克服了传统模糊C均值聚类算法的缺点,实现了具有复杂背景图像的精确分割.     

基于Mean Shift的视频图像检测与跟踪

在复杂背景的视频图像中,实时、准确、连续、长距离的跟踪以人为对象的目标,是一件很困难的任务。人体对象在跟踪目标图像位置的变化时,一直随着姿态的变化而改变,因此这是一个非常典型的非刚体目标,对这类目标采用简单的模板匹配的方法进行目标跟踪,无法达到准确的跟踪。均值漂移（Mean Shift）是现今最受欢迎的对象跟踪方法之一,广泛的运用于人脸的跟踪,文章提出了一种基于均值漂移算法的复杂背景视频图像检测与跟踪算法。在运动目标跟踪中,提出了以直方图为模式特征,以均值漂移算法为核心算法的目标跟踪算法,通过实验表明该跟踪算法能对候选目标进行运动检测,完成实时跟踪,同时有效抑制了局部遮挡、背景混乱等,过滤了伪目标,保证了跟踪的可靠性。     

乳腺X线图像肿块建模与分割

提出了一种基于模型分析与均值漂移聚类的乳腺肿块分割方法. 该方法根据肿块的临床特征表现建立了肿块的数学模型,并通过多重滤波实现肿块的准确定位. 在此基础上,结合均值漂移算法获得的像素点集合,筛选出初始肿块. 最后利用无边缘活动轮廓模型准确分割出肿块. 实验采用通用的MIAS数据库进行算法性能测试,结果表明本文方法在保证较低假阳性率的同时,肿块检测真阳性率高于形态学成分分析方法. 此外,本文方法分割出的肿块边界完整,可满足临床检验与诊断需求.      

基于改进FCM和形态学的浮选泡沫形态特征提取

针对浮选过程中因气泡粘连及形状不规则导致泡沫形态特征难以提取的问题,提出一种基于改进模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类和数学形态学的浮选泡沫形态特征提取方法。引入聚类有效性指数及特征散度对模糊C均值聚类算法加以改进,并利用改进的聚类算法对泡沫图像进行聚类,得到泡沫大致区域。依据灰度分布和形状特征,采用面积重构开闭算法对图像进行除噪处理。基于形态重构方法思想,提出采用高低精度距离变换方法,同时,结合改进面积重构变换提取标志图像,进而利用分水岭算法对泡沫图像进行分割。通过测量分割区域和标定像素提取泡沫形态特征,并与浮选工艺参数做相关性分析。研究结果表明,该方法能够准确地分割粘连泡沫,且提取的泡沫形态特征能有效反映浮选工况。     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

基于二维直方图的改进的PCM聚类分割方法

相对于模糊C均值算法,可能性C均值(PCM)聚类方法具有更好的抗干扰能力.提出一种基于二维直方图的改进的PCM聚类图像分割方法,该方法除了考虑图像的点灰度信息外,还考虑像素点的邻域相关信息,利用改进的PCM聚类算法得到各象素点的隶属度对图像进行分割.实验表明,该方法能够对噪声图像有效地进行分割,具有较高的鲁棒性.     

基于改进K均值的运动目标检测算法研究

背景建模是运动目标检测的关键环节,提出了基于改进K均值背景建模的方法,并进行前景提取．该算法在HSV颜色空间对视频流的前N帧中的每个像素样本进行K均值聚类学习,K均值聚类的结果用来表示该像素螅背景模型;接着输入的视频流像素与背景模型比较,进行背景、可能前景和阴影的分离,并提出了一种像素相关的选择性背景更新机制;然后利用TOM（Time Out Map）方法来消除鬼影现象．实验结果表明该算法能够很好地对背景进行建模,较精确地提取出运动目标信息,对光照变化具有较强的鲁棒性．     

基于K-均值算法的植物彩色图像分割

图像的分割实质是将图像中的像素点依据对象的不同分为不同的类;应用经典的聚类算法即K-均值算法对植物彩色图像进行分割,实验结果表明:经该算法处理后能够将图像中的对象与背景分离开,并取得了较好的图像分割效果,拓宽了聚类图像分割算法应用的新领域。     

基于前景概率函数的目标跟踪

针对不规则目标跟踪中初始窗口内包含背景像素导致特征模板不准确的问题,提出前景概率函数以及基于前景概率函数的目标跟踪算法.首先根据目标所在区域与背景区域的颜色分布建立前景概率函数,并以此计算目标区域中像素的前景概率,削弱背景像素的干扰,得到更准确的目标特征模板.将目标区域像素的前景概率引入均值迁移跟踪框架中,实现目标的迭代定位;在跟踪收敛后重新计算收敛区域中的前景概率分布,根据其反向投影图的尺度变化调整跟踪窗宽;最后利用Bhattacharyya相关系数对目标特征模板进行自适应更新.实验表明,该算法能够有效抑制背景像素的干扰,在目标尺度变化时能够准确调整跟踪窗宽,减少迭代次数,满足实时跟踪的需要.在复杂背景中跟踪性能也始终优于传统的均值迁移跟踪算法.     

基于背景差分法在焊缝缺陷检测中的应用

现代工业对于焊接技术的使用越来越多,如何保证焊件质量是焊缝技术的重要环节。在机器视觉中,背景差分法是一种重要的运动检测方法。基于背景像素点在图像序列中被观测到的概率是最大的前提假设,并结合背景像素点可以看作高斯分布的加权的前提假设,提出了一种实时焊缝检测算法。该算法在准确检测焊缝缺陷的同时,能够在一定程度上对焊缝缺陷类别进行分类;既能提高产品的合格率,有通过反馈焊缝缺陷的分类,对焊缝生产线的调节提供帮助。实验结果证实了所提算法的有效性和实时性。     

基于邻域相关性的背景重构

 背景差法是一种重要的运动检测方法,当场景中背景被长时遮挡,并非总是以最大频率出现时,往往容易将前景错误地认为是背景,从而产生错误的重构,针对该问题本文提出了一种基于邻域相关性的背景重构算法.算法首先对输入数据进行排序;其次利用简单归类算法对排序后的数据进行分类;再次计算灰度类的出现频率,根据灰度类的出现频率得到像素的背景确定标识,并为背景不确定的像素选定候选背景;最后对背景不确定的像素循环执行背景确定程序,即基于像素邻域相关性,选择和邻域相似度最大的候选背景为像素的确定背景.为验证算法的有效性,对算法进行了多种场景的仿真实验,仿真实验表明,即使在背景被长时遮挡的环境中,算法仍能很好构建背景,从而有利于后续的运动目标检测、识别和跟踪.     

基于半像素运动信息的快速超分辨率图像重构算法

提出了一种全新的、利用半像素运动信息进行超分辨率重构的快速算法．该算法连续两次使用了图像的一维统计特性：第一次将图像分为运动区域和背景区域;第二次针对运动区域估计各像素的运动范围．在对运动区域进行运动估计和运动补偿后获得Ⅳ个运动补偿图,最后结合背景区域,利用数据融合技术获得超分辨率的重构图像．试验结果表明,该算法计算量小、复杂度低,无论是最小均方误差,还是信噪比或峰值信噪比,均好于传统的双线性内插法．     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

基于K-均值算法的植物彩色图像分割

图像的分割实质是将图像中的像素点依据对象的不同分为不同的类；应用经典的聚类算法即K-均值算法对植物彩色图像进行分割，实验结果表明：经该算法处理后能够将图像中的对象与背景分离开，并取得了较好的图像分割效果，拓宽了聚类图像分割算法应用的新领域。     

基于光学相干断层成像含支架的冠脉血管三维重建

光学相干断层成像(OCT)以其具有高分辨率,实时成像等特征,已经成为冠状动脉疾病检测的一个新方法.对含支架的OCT冠脉血管图像进行三维重建研究,以期直观地显示三维空间结构图.通过比较选择合适的降噪算法对图像预处理,根据OCT图像的特性,利用改进的最大类间方差算法(Otsu)对冠脉血管进行分割,并利用一个新的自动算法对冠脉支架进行检测.由于图像存在大量可视支架,在对极坐标图像序列预处理之后,用全局的强度轮廓检测候选的像素,去除伪影,确定支架上下边界和位置,并合并相邻的候选像素为一个支架点,成功标记出检测到的支架点,可有效地排除伪影造成的干扰,提升聚类算法的精确度.在此基础上,利用Amira软件实现了对冠脉血管和支架进行三维重建和融合.