基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波(DTCWT)分解纹理图像,然后使用局部二值模式(LBP)提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择.活动轮廓模型(ACM)用于最后得分割.实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集达到了较高的分割精度.     

自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法

针对全局同态先验马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型在图像分割中不能有效利用图像局部统计特征的问题,提出了一种基于局部自适应先验MRF模型的图像分割算法.该算法基于贝叶斯理论,利用局部先验Potts模型描述图像的局部特征,建立了一种局部自适应先验MRF模型;提出了基于区域的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法,把图像的局部区域特征传递到全局,最终基于最大后验准则(MAP)得到图像的分割结果.实验结果表明:所提模型对于图像中的噪声或者纹理特征等具有较好的分割,分割结果明显优于全局同态先验MRF模型;提出的自适应先验MRF模型对于图像的噪声或者纹理突变信号的干扰具有较强的鲁棒性;算法具有较少的迭代次数和较好的分割结果,且分割时间较短.     

基于分形维数的图像纹理分析

利用分数维能够把图像的空间信息和灰度信息有机结合起来的特性,提出了一种基于分形维数的图像纹理分析方法.为了更准确地描述纹理表面的粗糙度,该方法首先将纹理图像进行6种灰度变换并计算其相应的分形维数,同时采用H lder指数作为描述图像纹理的奇异性特征,然后利用提取的纹理特征对图像进行纹理分割.实验结果表明:采用该方法所分割的图像能很好地体现图像的纹理分布.     

基于相似性度量的高分辨率SAR图像无监督分割

SAR图像中斑点噪声的存在给分割造成了严重的影响.为此,基于JSEG平台,针对高分辨率SAR图像的特点,提出了一种新的相似性度量,这也是该无监督分割算法的核心.该算法主要由预处理、纹理组合和区域生长三个步骤来完成.在纹理组合中,利用新的相似性度量标准,把预处理后的SAR数据通过计算映射成一组新的数据,这组新数据可初步表征图像的分割;最后利用简单的区域生长完成分割.实验结果表明,该方法充分利用了SAR图像的特征信息,能够准确实现对SAR图像的分割,并具有很好的稳健性.     

文本图像页面分割算法研究

提出了一种基于改进纹理谱的文本页面分割算法,该算法首先采用改进的递归投影轮廓切割算法对文本图像页面进行粗分割,并提取文本图像的纹理谱特征;然后采用最小距离法将相邻纹理单元进行分类;最后实现文本图像页面文字区与非文字区的精确分割.实验表明,提出的方法在含有文字、图、表格的文本图像页面分割中效果很好,对其他复杂文本图像页面分割也具有适应性.     

基于Tamura纹理特征提取和SVM的多模态脑肿瘤MR图像分割

在Tamura纹理特征和支持向量机(SVM)算法基础上提出一种多模态脑肿瘤图像分割算法.将4种模态下的多序列核磁共振图像(MRI)的局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合,尽可能提取足够多的图像信息;在SVM模型中输入已知样本并进行训练;用训练好的SVM模型处理其他脑肿瘤图像.实验通过对20例患者的图像进行展开,从实验数据来看,提出的方法可以精准有效地分割出脑肿瘤区域,得到脑肿瘤的边界,并且对脑肿瘤图像的差异性表现出较强的自适应能力.     

基于MARMA模型的SAR图像SVM分割

在分析SAR图像特征的基础上,提出一种新的基于多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average,MARMA)模型的SAR图像分割方法.首先建立多尺度序列,然后通过研究SAR纹理图像的MARMA模型,建立适合SAR图像的多尺度特征矢量,最后采用提出的广义加权支持向量机进行特征分类.实验结果表明,采用此分割方法可以获得很好的分割结果.     

基于Brushlet变换的SAR图像地物目标分类

Brushlet是一种新的图像方向信息分析工具,已被应用于纹理分割、分类以及去噪等领域.该文利用Brushlet变换为复函数这一特性,提取其能量及相位信息作为分类特征.通过对SAR图像中选出三类具有不同地貌特征的样本：道路平地、山脉和建筑物群的分类实验,仿真结果证明较之单一能量特征的分类方法,Brushlet能量及相位特征能有效地区分不同特征的地物目标.     

基于标记分水岭算法的高分辨率遥感图像分割方法

由于Quickbird等高分辨率遥感图像信息分布的特殊性,一些面向视频(或自然)图像分割方法并不完全适合于高分辨率遥感图像的分割.基于标记的Watershed图像分割算法是一种改进的分水岭算法, 它很好地被应用于人脸及其他一些场景图像的分割.把该方法引入高分辨遥感图像的分割,并针对遥感图像的特点,在分割之前采用中值滤波对高分辨率遥感图像进行预处理;同时,在分割过程中采用用小波滤波器替代Butterworth滤波器对梯度图像的低通滤波.不同地物特征的Quickbird图像的分割实验表明,对于纹理比较均一的高分辨率遥感图像,该方法避免了过分割现象,且效率较高;但对于纹理比较复杂的图像,该方法具有一定的局限性.     

一种基于遗传神经网络的医学图像分割方法

针对一类具有纹理特征的医学图像,提出一种结合纹理信息,利用遗传神经网络的图像分割方法。该方法以混合递阶遗传算法优化径向基神经网络,同时优化其结构及参数。试验表明,该方法应用于生物医学图像,能够区分图像不同的纹理区域,获得较好的分割效果。     

基于图像直方图与模糊核聚类的分割方法

利用图像直方图与模糊核聚类知识,提出一种新的分割方法,即先获取直方图数据信息结合期望值理论获得初始聚类中心,然后对图像进行模糊核聚类分割.本算法可以解决模糊核聚类算法对初始的聚类中心等信息较敏感的问题.实验结果表明,与标准的模糊C-均值(FCM)聚类分割方法相比,具有更优越的分割性能,分割结果与实际图像更为接近.     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

基于不完全树结构小波变换及FKCN 的纹理分割

提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取，提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法，它由(1)特征提取：使用不完全树结构小没变换抽取纹理特征；(2)基于模糊Kohonen聚类网络的特征粗分类：使用缩减的特征向量对网络进行训练，得到粗分割结果；(3)粗分割结果的细化等几部分构成。实验结果证明了本方法的有效性。     

融合结构特征的增强型FCM图像分割算法

为了使基于模糊C均值(FCM)聚类的图像分割算法对复杂图像更具适用性,将图像结构特征融合到增强型FCM算法.首先,对原始图像进行均值滤波,将滤波结果与原始图像进行线性叠加形成新的输入图像.其次,采用二维Gabor滤波函数提取新的输入图像的纹理结构特征,以此代替灰度特征来衡量节点间的相似性.最后,采用一种改进的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像所提算法获得了更加精确的分割结果.     

基于CTA图像的两阶段U-Net冠状动脉分割

基于CT血管造影(computed tomography angiography,CTA)图像的冠状动脉自动分割的挑战在于冠状动脉结构复杂、前背景分布严重不平衡,分割时易受冠状静脉和其他组织的干扰.提出了一种两阶段的冠状动脉分割算法,第一阶段采用具有密集特征提取和残差特征修正能力的3D DRU-Net进行分割,保证分割的召回率;在第二阶段提出2D双编码多特征融合U-Net(2D DEMFU-Net)进行细分割,先对原始图像和第一阶段分割结果分别进行特征提取,再采用密集跳跃连接融合两个分支上的多层次语义特征,进一步提高分割准确性.实验结果表明,提出的两阶段分割算法在CortArt2020数据集上的Dice相似系数、召回率和精确度分别优于3D U-Net网络3.83%,5.31%和2.23%.     

基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割

针对模糊聚类图像分割算法的固有缺点,提出了一种基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割算法。对图像的点灰度特征和块灰度特征分别进行模糊C均值聚类,并将各自的模糊隶属度转化为单一或复合假设及其基本概率赋值,再利用D-S证据理论进行融合分割。实验结果表明该算法的分割效果优于传统的模糊聚类分割算法。     

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.     

改进的基于ASFCM婴幼儿脑部MRI分割算法

在诸多FCM的改进算法中,ASFCM算法表现较好,该算法改变空间惩罚项结构,使目标函数连续,并且具有自适应的参数,但会出现无法抑制婴幼儿脑部MR图像噪声较大的问题.为了解决这个问题,在ASFCM算法基础上融合非局部权重和核函数思想,提出一种改进的ASFCM算法(KNL-ASFCM).采用本文算法,FCM,RFCM和ASFCM算法对加入不同种类和强度噪声的临床婴幼儿脑部MR图像进行实验.分析结果表明:本文算法的分割准确性和噪声抑制能力比其他三种算法均有一定的提高,对婴幼儿脑部MR图像分割问题具有明显优势.     

基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割

提出了一种基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割算法．通过分水岭变换把图像分割成多个小区域，为实现过分割小区域的合并，利用Mercer核把各小区域的灰度平均值映射到高维特征空间，使原来没有显现的特征突现出来，在特征空间进行更准确的聚类，为下一步图像分析提供较为准确的分割区域．实验结果证明了该算法的可行性和有效性．     

基于仿射传播聚类选择的多Atlas右心室精准分割

由于右心室具有易变、壁薄、边界不明显等特点，Atlas成为近年来流行的图像分割方法.针对现存的Atlas选择方法大多基于配准后选择最优的Atlas，比较耗时并且降低了分割性能，提出了利用仿射传播聚类算法进行Atlas选择的方法.首先，将所有的Atlas图像看作一系列数据点，通过数据点之间的消息传递聚类；然后，得到的聚类中心图像和目标图像经过配准得到形变标记结果，采用STAPLE融合策略融合；最后，对融合结果以相似性测度因子为依据进行排序，而用相似性测度因子值最大的聚类中心进行配准分割.重复以上过程，直到得到较精确的分割结果.实验结果表明，提出的方法能有效地进行右心室的分割，与传统选择方法相比，分割精度得到了明显提高.