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迷彩设计中背景图像聚类方法的比较分析 总被引:5,自引:0,他引:5
迷彩设计中,通过对目标背景的图像信息进行归类处理,利用图像分割技术获取背景斑点,然后设计出与背景亮度和纹理相协调的迷彩图案. 目前,最常用的图像分割方法是均值聚类法,由于它直接利用灰度信息以致分割的细节不明显,容易导致模拟背景纹理失真. 针对它的不足,提出了采用基于自组织特征映射(self organizing feature map,
SOFM)神经网络的分割方法对背景进行聚类分割. 该方法将整幅图像作为神经网络的输入,聚类分割后的颜色作为输
出,按照自组织特征映射网络的学习过程,使用其函数进行迭代运算直至学习停止. 比较实验结果表明,SOFM方法能更好地保留图像的细节纹理,得到较为理想的设计效果. 相似文献
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基于模板匹配的有复杂背景的条码图像区域分割 总被引:3,自引:1,他引:3
为从有复杂背景的条码图像中分割出条码区域,将图像分割技术应用于条码自动识别.首先对输入的有复杂背景的条码图像进行预处理,运用图像腐蚀的方法,使图像上的文字等复杂背景变成一些孤立点,通过中值滤波器滤除这些孤立点,此时图像中条码的相对位置不变;然后运用模板匹配的方法对图像进行区域查找,在原图像上可分割出条码区域;最后调用读码软件读取条码佰来判断条码区域的分割效果. 相似文献
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图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一项关键技术.文章利用改进遗传算法与改进OSTU算法相结合对二维图像分割进行了全局优化,使算法在保持群体多样性的同时加快收敛速度,提高算法全局收敛的稳定性,实现了图像的自动最佳阈值的分割. 相似文献
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浮选中泡沫图像的分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
描述了浮选中泡沫图像的分割算法,根据测定泡沫的尺寸、形状和纹理分割泡沫图像。因这些泡沫图像的图案和性质千差万别,用现有的分割算法是很困难的,我们修改并结合不同的现有图像分割算法,形成了一种分割泡沫图像的新算法。在这种算法中,使用并修改了阈值算法,自动地检测泡沫的种子点或种子区域,然后使用形态学技术产生泡沫区域。最后,基于泡沫形状分析,合并过于分割的泡沫部分为一泡沫。文中列举了分割三个泡沫图像的结果,它表明这种分割泡沫图像的方法是合理的。 相似文献
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提出了一种基于边界和梯度特征的图像识别与分割方法.图像识别就是在相差仿射变化的过程中,将图像边界和梯度特征进行组合,提高图像识别效率.图像分割就是利用高斯平滑对图像进行预处理,然后通过Krisch算法得出图像梯度信息,随后利用二维最大类空间方差法进行图像分割,最后采取依据目标和背景的空间关系来消除个别误提边缘.严格的数学推导和实验都表明了算法的有效性和算法的应用性. 相似文献
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基于最大类间方差遗传算法的图像分割方法 总被引:17,自引:0,他引:17
阳波 《湖南师范大学自然科学学报》2003,26(1):32-36
分析了最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,结合遗传算法及其特点提出了一种自动阈值选取的图像分割算法,在本算法中对传统晨大类间方差图像分割的算法及遗传算法进行了改进,提高了传统算法的速度,改善了遗传算法的收敛速度与最优解的协调关系,最后从速度及性能上进行了分析比较,并对实际图像分割做了反复实验,结果表明,本遗传算法的图像分割方法在图像分割过程中具有速度快,效果好的特点。 相似文献
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针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题,提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计,增强变异的多样性,加快搜索的收敛速度,以获取遥感图像分割的最佳阈值。实验仿真结果表明:该算法降低了阈值搜索时间,同时取得了良好的图像分割结果。 相似文献
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一种改进的细胞图像分割迭代算法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分割是图像轮廓提取,纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。它也直接影响着图像更高级别的处理质量。提出一种改进的图像分割迭代算法,通过在一般的迭代算法中添加第二门限,以达到更精确的将各像素划分到所属区域降低误判概率的目的。在分析的基础上,给出了该算法与一般迭代分割算法的对比图像。为了观察分割效果,还给出了应用分割图提取边缘与Canny算子的对比图像。其结果均表明,噪声干扰下,改进算法的分割过程更为准确。 相似文献
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一种改进的K means聚类彩色图像分割方法 总被引:1,自引:1,他引:0
图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷. 相似文献
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随着人工标注的在线图像数据越来越多,数据驱动的相关算法日益受到人们的关注.图像语义分割是图像分割领域的一项重要任务,S.Gould等人提出了PatchMatchGraph算法,该算法通过对图片集合建立图片之间像素块的映射,使得PatchMatch算法在图片语义分割应用上有着很好的效果,但是由于PatchMatchGraph算法对于计算机内存的消耗太大,限制了其进一步的应用.我们提出了一个新的算法框架,通过引入图片相似性,对训练集做预筛选,保持允许范围内准确度的同时,降低了内存的消耗,为算法应用提供了新的指导思路. 相似文献
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Chan-Vese模型下的复合多相水平集图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
Chan-Vese模型(C-V模型)能够实现图像的二区域分割,但在多区域分割上存在局限. 目前解决C-V模型多区域分割问题有两种方案:一是采用多水平集同时收敛的并行多相分割;另一种是采用多水平集依次收敛的串行多相分割. 文中将两种方案结合起来,利用并行多相算法表示区域量大和串行多相算法分割效率高的特点,提出基于C-V模型的复合多相水平集分割算法,增加了串行结构下的分割区域量,也提高了并行结构下各水平集的实际分割效率. 实验结果表明,该方法可实现多区域分割,并能检测由弱边缘构成的子目标. 相似文献
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针对传统基于图论的图象分割方法对噪声敏感以及计算复杂度大的问题,对传统算法进行了相应的改进,综合考虑像素的灰度信息和空间位置信息,计算权函数表达式时充分考虑到节点之间及节点与区域间的空间近邻关系.对比实验表明,该算法能够有效地从背景中把目标物体分割出来,并且当目标物和背景相近时,相比其他两种算法能够去除更多背景;该算法分割结果更接近于人眼视觉特征. 相似文献
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应用Krawtchouk矩和支持向量机的图像纹理分割 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于Krawtchouk矩和支持向量机的图像纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Krawtchouk矩,然后通过非线性变换将得到的矩值转换成纹理特征,对特征空间进行优化后,使用支持向量机进行纹理分割.和基于Zernike矩的纹理分割结果相比,本文的方法能得到更好的纹理分割结果. 相似文献