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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得到河流SAR图像分割结果.大量实验结果表明,与近年来提出的脉冲耦合神经网络结合最大方差比准则分割法、Gabor小波变换结合模糊C均值聚类分割法、FLICM聚类分割法相比,所提出的方法在主观视觉效果以及客观定量评价指标误分割率上均有明显优势,且分割河流SAR图像更加准确. 相似文献
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脑核磁共振图像常常受到噪声的影响,且有灰度不均、边界模糊的特点,使得传统聚类算法无法获得理想的脑部肿瘤分割结果,为此提出一种基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法.该方法首先采用改进的引导滤波算法对图像进行预处理,解决平滑图像时不能保留图像边缘的问题;然后将传统核模糊C-均值聚类算法(Kernel fuzzy C-means clustering)中的单一高斯核函数替换为混合高斯核函数,将数据由低维空间映射到高维特征空间;最后将马尔科夫随机场的先验概率引入,对算法的目标函数进行修正,进一步增强算法的抗噪性.实验结果表明,所提方法在去除噪声的同时,能够有效保留图像的边缘信息,PSNR值相比传统算法提升0.804 1~2.096 2 dB,SSIM值相比传统算法提升0.031 2~0.065 4,且算法分割精度更高,Dice指标和Jaccard指标的平均值分别达到0.955 1和0.914 1. 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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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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《黑龙江大学自然科学学报》2017,(5)
因肺部CT图像的三维重建在医学影像分析领域需求较大且难度较高,单独使用一种分割算法的去噪声效果不理想,故提出了将总变分模型与模糊C-均值聚类方法相结合,对CT数据进行分割去噪的方法。将分割后的图像导入自主研发的三维重建软件TM_MIS,它以VTK工具包为基础,使用MC算法和光线投影法对平滑去噪后的CT图像进行三维重建,得到三维虚拟模型。再用3D打印生成肺部血管及病灶的3D模型,代替传统的医生查看CT片的方法,为术前方案的制定及手术过程的模拟提供了更加科学的依据。实验表明,将肺部CT数据通过总变分模型进行去噪平滑,再结合模糊C-均值聚类方法进行分割得到的图像更加清晰,重建后的模型效果更理想。 相似文献
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张东波 《湘潭大学自然科学学报》2009,31(2)
提出了一种基于自底向上方式构造模糊粗糙数据模型并实现粗集神经网络建模的方法,该方法通过自适应G-K聚类算法,实现输入论域空间的模糊划分,在基于聚类数和约简属性搜索的基础上,提取优化的模糊粗糙数据模型,在此基础上融合神经网络实现粗集神经网络建模.对Brodatz纹理图像的实验表明,该方法性能优于传统的贝叶斯和LVQ方法,和传统的粗逻辑神经网络RLNN相比,该方法建立的神经网络结构精简,收敛速度快,具有更强的泛化能力. 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