一种改进的细胞图像分割迭代算法

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。     

一种区域统计信息的格子波尔兹曼图像分割模型

格子波尔兹曼(lattice Boltzmann, LB)分割模型具有算法简单、运算快捷的优点,但对于低对比度和受到噪声污染的图像,经常产生欠分割或者过分割现象.为此,引入图像局部区域统计信息,构建了一种新的格子波尔兹曼图像分割模型.为验证该模型及算法的分割性能,在相似性系数和豪斯多夫距离等评价技术指标下,利用真实脑磁共振图像作为实验数据进行分割,并与现有LB分割模型以及水平集分割模型进行对比.实验结果表明,该模型在分割精度方面比现有LB模型提高10倍,在计算速度方面比传统水平集分割模型提高3倍.     

改进的Snake算法在颅脑CT图像分割中的应用

尝试用一种改进的Snake算法创建模型,自动分割CT头颅断层图像的脑组织和脑脊液,用于后期辅助医生对患病部位的诊断和治疗,为临床提供更方便的工具。考虑到脑部CT图像和相邻的骨组织灰度差异较大,利用改进Snake算法对CT头颅图像进行自动分割,将分割的脑组织图像与专业医学影像医生手工分割的CT脑组织图像做对比,发现这种改进的Snake算法分割的CT颅脑图像从轮廓外形、灰度均值和方差值都和专业医生手工分割的CT颅脑图像非常接近,表明这种改进的Snake算法分割CT颅脑图像是可行的。     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果，提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理，计算图像中前景和背景的概率，训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理，优化图像分割的效果。利用无人机航拍采集的图像数据进行实验，结果显示基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法优化了图像的分割效果，较完整地展示了分割后的图像细节，具有较好的应用价值。     

基于最大类间方差遗传算法的图像分割方法

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。     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法.将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像中前景和背景的概率,训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理,优化图像分割的效果.利用无人机航...     

基于模板匹配的有复杂背景的条码图像区域分割

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．     

基于三维脉冲耦合神经网络模型的医学图像分割

该文将脉冲耦合神经网络模型从二维平面扩展到三维空间,同时提出一种新的乘积型互信息算法,将其作为脉冲耦合神经网络分割算法的最优分割准则,并将两者结合实现三维医学图像的整体自动分割. 利用该文提出的算法对三维CT肺部图像进行分割实验,结果表明,该算法在保证分割精度的基础上显著地减少了分割运行时间,提高了分割效率,具有应用于医学图像分割的潜在价值.     

PSO与K-means混合聚类的PCB图像分割算法

图像分割技术在PCB自动光学检测中应用广泛。 K-means聚类算法简单有效,能实现PCB灰度图像的自动分割。然而,随机选取的初始聚类中心易导致K-means算法最终找到的是局部最优值,对PCB图像分割效果有一定影响。引入PSO算法的群智能搜索策略,提出一种新的寻找聚类中心的算法。实验表明,在PCB图像分割中使用该算法可防止陷入局部最优值。     

基于改进GA和OTSU的图像分割算法

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.     

引入图片相似性的PatchMatchGraph方法

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.     

一种基于2DPCA训练的形状先验提取方法

面向噪声图像分割问题提出了一种基于二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)训练的形状先验提取方法. 首先对无噪声形状进行训练,得到一组标准正交投影方向并张成2DPCA空间. 将噪声图像投影到该空间,并在张成的空间中应用最小二乘法找到跟该投影点距离最近的点. 该点的原象未必是原来的训练形状,而可能是它们的线性组合. 最后在原来的空间中找到该原象,重构出先验形状.实验结果表明利用所得形状先验对含噪声以及含遮挡和缺失内容的图像分割具有明显效果.     

两阶段纹理图像分割

谱聚类是一种以图和相似性为基础的聚类新算法.当图像很大时,计算相似性矩阵及其特征值和特征向量十分耗时.为了将谱聚类算法应用于大规模聚类问题,该文提出一种两阶段纹理图像分割算法,采用改进的分水岭算法进行预分割,然后用特征值尺度化特征multiway谱聚类算法进行最终分割.为了检验算法性能,将其应用于纹理图像分割,分割结果令人满意.     

Chan-Vese模型下的复合多相水平集图像分割

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.     

农田遥感识别方法与应用

农田识别是进行作物的长势监测、产量预报和时空特性研究的基础,能够为国家农业政策的制定提供数据支撑。基于像元的传统农田遥感识别方法只利用了影像像元的属性信息,造成农田识别精度不高。面向对象的识别方法根据多尺度分割后得到对象的光谱、形状和纹理属性分类,提高了农田识别的精度。随着航天技术快速发展,与中低分辨率影像相比,高分辨率遥感影像能够提供更丰富的光谱、形状和纹理特征的目标地物,但同时信息量和数据量呈几何级数增加的高分辨率遥感影像给现有的农田遥感识别方法带来极大挑战。回顾了中低分辨率和高分辨率的农田遥感识别方法的研究进展,重点阐述了多尺度分割与三种监督型机器学习算法组合的面向对象的识别方法。结果表明,以机器学习算法为基础的面向对象分类的总体精度都高于96%,卡帕系数均超过0.93。     

一种改进的K means聚类彩色图像分割方法

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.     

基于差分进化的二维熵图像分割

二维熵图像分割方法利用图像的局部空间信息,分割结果优于一维熵分割法,但计算效率较低.遗传算法和粒子群算法等最优化算法能提高二维熵图像分割方法的效率,却不能保证获得全局最优阈值.为此,提出一种基于差分进化算法的二维熵图像阈值分割法,用局部搜索策略提高搜索最优阈值的精度.实验表明,所提出的方法有良好的鲁棒性,能保证获得最优阈值.与基本的二维熵图像分割法相比,分割速度有很大的提高.     

道路监控视频中运动目标分割算法的研究

运动目标分割是交通事件检测的基础,分割的质量直接影响道路事件检测的准确性.依次研究了平均法、连续帧差法、混合高斯建模及阴影消除等算法,并综合应用于道路监控视频的运动目标分割的各阶段.针对连续帧差法和混合高斯建模算法进行了仿真实验,结果表明,混合高斯建模算法更适合做运动目标的分割,但由此得到的前景运动目标常受到阴影干扰,所以在混合高斯建模算法中,加入了消除运动目标阴影的算法.通过实验仿真表明,优化的该算法能够更加清晰地分割出前景运动目标图像.