基于纹理结构相似性和边缘信息的水平集纹理图像分割

通过提取纹理特征对纹理图像进行分割是一类重要的纹理分割方法.传统的纹理特征提取通常根据像素邻域的灰度统计来获取,因为纹理具有方向性和尺度差异性,所以用传统方法提取纹理特征分割纹理图像是不准确、不稳定的.文章提出使用结构相似度(structural similarity index,SSIM)分析加噪图像和原始图像的相似...     

自适应随机游走图像分割算法

传统的随机游走算法图像信息描述单一,目标轮廓易受背景干扰;针对这一问题,提出一种自适应随机游走图像分割算法.算法首先建立了一种基于纹理相似性的权函数表达式,借助Gabor能量滤波器,首次将纹理特征引入到随机游走算法中,来突出图像的结构信息;其次,为了更加准确地计算节点间的连接权值,算法还提出一种自适应权值计算方法,根据图像边缘密度,自适应地计算纹理和灰度特征在权函数中所占的权重.最后应用狄利克雷边界条件,实现图像分割.实验结果表明,所提算法更好地刻画了图像的结构信息;与传统方法相比,具有更好的适用性和分割准确性.     

控制活动轮廓演化的快速图像分割方法

针对目前图像分割方法较难精确、 快速地实现图像分割的问题, 提出一种控制活动轮廓演化的快速图像分割方法. 首先用外部能量与内部能量加权和作为曲线能量函数, 用封闭曲线外部与内部能量建立活动轮廓波模型； 然后用最优路径移动更新曲线能量, 获取所需图像分割目标； 最后引入粒子群优化算法获取全部初始轮廓点的最优控制点, 根据最优控制点控制活动轮廓演化达到实现目标图像准确分割的目的. 实验结果表明, 该方法的图像分割精度明显高于目前典型的图像分割算法, 提高了图像分割的抗噪性能及图像分割速度.     

基于区域过划分和再融合的全幅视觉图像分割

研究对移动机器人采集的视觉图像进行全局精确分割问题. 针对全幅道路图像分割问题提出:首先利用区域生长算法对视觉图像在HSV颜色空间下进行基于颜色特征的全局过分割,再利用傅里叶变换提取周向谱纹理特征,根据空间位置的相邻性和周向谱的分布特性,对过分割的全幅视觉图像进行基于纹理特征的再融合. 实验结果表明,该算法能够准确实现全幅图像的分割,比单纯利用颜色或纹理特征进行全幅图像分割具有更高的精度和可靠性.     

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.     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.     

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.     

一种基于灰度秩数向量的非监控纹理图像分割算法

纹理图像分割的首要问题是纹理特征的提取和描述。传统的统计纹理描述方法和结构纹理描述方法各有其自身特点,但也存在各自的不足。文中从结构与统计结合的角度,提出了一种基于灰度秩数的结构性统计方法,该方法可以较好地抽取物体表面的结构特征。在用本算法对纹理进行描述的基础上,文中采用了一种广义最小体积椭球聚类算法（ＧＭＶＥ）来对所抽取的纹特征进行了聚类分割。算法的有效性在对实际纹理分割中得到了验证。     

基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割

针对图割法计算代价高并难以应用于纹理分割的问题,提出了一种基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割算法.首先对图像进行多层小波分解;然后在子带图像中使用构建的滤波器阵列提取图像的纹理特征,采用texton直方图作为纹理的统计模型,并采用直方图差计算像素点间的纹理相似度;最后根据子带图像计算虚拟尺度图的权值矩阵,构建关联范围递增的多尺度图结构,并根据规范割准则计算纹理的分割.分割结果表明:该算法在获得稳定和准确的纹理分割的同时能够将原始规范割指数时间复杂度压缩为线性时间复杂度,并能够计算大尺寸的图像分割.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

一种新的基于区域合并的图像分割算法

提出了一种新的彩色图像分割算法,以区域合并为基础并使用联合彩色纹理直方图.利用彩色直方图与最大相似性的区域合并算法已成功地应用在彩色图像分割,在某些情况下,只使用彩色直方图信息并不能充分且有效地达到优越的分割.所提出的方法将彩色直方图和纹理直方图的信息用于测量不同地区的相似性,从而引导区域合并的进程.此外,为了获取纹理信息,采用局部二进制模式(LBP),以便嵌入主要的统一LBP模式来测量不同地区的相似性.实验结果表明,与基于经典图像分割方法的区域合并相比,该算法取得了很大的进步.此外,与其他类似的方法相比,该算法更加健全和精确.     

基于复合超像素技术的肺部CT图像分割算法

基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,文章提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法。该算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理;再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征,并融合灰度特征形成特征矩阵;最后基于特征矩阵和随机森林算法获取分割图像。实验结果表明,该文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性,健康肺部图像的分割准确率为98.07%,病变图像的准确率为96.23%,且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点。     

基于U-Net网络的肺部组织分割

传统的医学图像分割中特征提取算法的设计复杂性与应用局限性、稳定性以及特定的特征提取算法与特定的分类器结合的多样性制约着医学图像分割技术的发展,而深度学习是机器学习领域中使用多重非线性变换对数据进行多层抽象的热门算法,其多被应用于医学图像的分类和识别中。在肺组织分割中,针对肺部组织纹理复杂,且胸部CT图像数据的随机噪声大,采用相对成熟的传统分割算法对CT图像进行预处理,再结合深度学习的理论,设计一个合理的神经网络模型,利用已经标记好的多组肺部CT图像进行训练,使其能够准确地分割出肺部组织。基于U-net神经网络的深度学习方法对肺实质的分割进行研究与实现,并针对临床扫描胸部CT图像进行了实验验证,能够较为准确快速地分割出肺实质。     

基于AOS格式的扩展Mumford-Shah模型图像分割算法

在Chan-Vese模型的基础上,给出一种基于AOS格式的扩展Mumford-Shah模型图像分割算法.扩展的Mumford-Shah模型将图像分解为几何和纹理两部分,实现图像分割的同时有效避免了纹理和噪声的影响.数值求解采用AOS格式,不仅扩大了时间步长的调节范围,还解决了参数难以选择的问题,提高了算法稳定性.实验结果表明,本文算法分割效果良好,运算效率有了较大提高.     

基于多通道Gabor滤波的纹理分割方法

根据视觉信息处理的多通道滤波理论,研究了基于多通道Gabor滤波的纹理分割方法.该方法以覆盖全部频率空间、8个滤波方向的Gabor滤波器组构造滤波通道,通过随机样本方差聚类分析,结合最小距离判别法,实现了图像纹理的准确分割.     

基于高斯混合模型的腹主动脉图像分割

为了有效地分割腹主动脉图像,提出了基于适度空间约束的高斯混合模型分割算法.该算法将三维空间邻域信息融入高斯混合模型中,利用最大期望算法(EM)获取腹部血管灰度图像的估计参数,从而分割出血管图像.实验结果表明:所提出的方法不仅能准确地分割腹主动脉的血管分支图像,而且对于图像噪声的抑制有较好的效果.     

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。     

自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法

为准确获得目标图像,提出一种自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法。在HSV颜色空间中以颜色直方图作为颜色特征．设计Gabor滤波器提取图像纹理特征,对马尔科夫算法进行研究．设计自动权值算法。实验证明．该方法能有效降低算法复杂度,减少了分割过程中人为设置参数的主观性．较好地屏蔽图像噪声影响,可以很好地提取出目标图像。     

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.