心脏核磁共振图像左心室底层组织分割方法

提出了一种基于局部灰度聚类(LIC)模型和分水岭算法的心脏核磁共振成像(MRI)图像左心室底层组织分割方法.首先,使用LIC模型对图像进行初步分割,提取出图像中的组织和器官;然后,使用分水岭算法弥补粘连的不同组织或器官之间缺失的边界,将其分开,人工选取种子点进行区域生长初步提取左心室;最后,利用左心室形状特征的先验知识判断提取的左心室中是否包含主动脉,若包含则去除主动脉,得到精确的左心室分割结果.实验结果表明,该方法能有效去除心脏MRI图像上左心室底层存在的弱边界和边缘泄露的影响,得到准确的左心室底层组织分割结果.     

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.     

基于局域模糊聚类和Chan-Vese模型的CT医学图像分割

针对CT医学图像灰度不均匀的特点,研究了基于改进的模糊聚类和ChanVese模型的图像分割.该分割模型综合利用基于空间信息的FCM算法、图像局部区域信息以及Chan-Vese模型,通过最小化能量函数的方式来进行曲线演化.基于空间信息的FCM算法对曲线的演化起到了一定的收敛作用,并且局部区域信息提高了分割质量.分割模型还考虑了分割效果和计算效率,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的执行效率,从而提高了灰度不均匀图像分割的精度.     

基于PCNN的人脸图像分割算法研究

研究了基于PCNN的人脸图像分割算法。利用简化型PCNN对人脸图像进行分割,根据人脸图像的灰度特征和空间信息的相关性,得到了人脸图像的神经元点火序列,该点火序列就是图像分割的结果。通过MATLAB仿真实现了该算法,表明该算法具有一定的工程价值。     

基于图割理论的储粮害虫图像分割

采用机器视觉对储粮进行检测是储粮害虫监测的主要方法之一。储粮害虫图像有效分割是粮虫特征提取和识别分类的基础和依据。为实现粮虫图像的有效分割,采用基于图割理论的图像分割方法。该方法采用高斯混合模型(GMM)表征颜色概率分布,在高斯混合模型参数学习估计过程中通过不断扩大背景样本点修正GMM参数,完成对能量函数的最小化,从而改善了分割效果。实验结果表明,该方法可以清晰地分割出与背景差异较小的粮虫,解决了基于直方图模型的图像分割方法无法从目标和背景相似的图像中将粮虫进行准确提取的问题。     

基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割

提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

基于GrabCut的免交互图像分割算法

针对GrabCut算法需要用户交互进行初始矩形框的设定而不能做到自动分割,且在前景图像较为复杂时分割效果不佳等问题,提出一种基于GrabCut的免交互图像分割算法。首先,训练Faster R-CNN网络,将待分割图像通过Faster R-CNN进行目标检测来得到前景目标所在区域矩形框;然后在k-means算法初始化高斯混合模型时加入位置信息,进行聚类以得到优化的初始高斯混合模型参数;最后对GrabCut算法分割结果中的边缘像素进行平滑后处理。试验结果表明,该算法无需用户交互即可完成分割且相比原始GrabCut算法具有更好的视觉效果和更高的分割正确率。     

基于MRF分层高斯混合模型的脑MR图分割

脑部磁共振(MR)图像由于偏移场和噪声存在灰度不均的特点.针对传统高斯混合模型应用于MR图像分割中存在噪声和异常值敏感等问题,提出一种基于马尔可夫随机场(MRF)的分层高斯混合模型分割算法.将传统的高斯混合模型进行分层处理,使用高斯混合模型替代其中的高斯分布;针对图像像素点构建MRF,更新分层高斯混合模型的先验概率;根...     

一种通过去噪来提高图像标注性能的方法

提出一种通过去除噪声来提高分层高斯混合模型的图像标注性能的方法．在有监督多概念标注（supervised Multiclass Labeling,SML）中,它采用了分层高斯混合模型,有效地把大量的表示图片的高斯混合模型聚类成一个表示某概念类的高斯混合模型,从而很容易实现图像的分类和标注．通过引入去噪过程,减少了图片中与概念不相关的高斯分量,消除了噪声高斯分量对分类器的负面影响,从而提高了分类性能．基于TRECVID2005数据的图像标注实验证明,该方法可以取得比SML方法更好的标注性能．     

基于高斯-马尔可夫随机场模型的运动目标自动分割

提出了一种基于高斯 马尔可夫随机场(GMRF:GaussianMarkovRandomField)模型的运动目标自动分割算法.该算法采用有限高斯混合模型描述视频序列帧差图像的概率分布.在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造系统相应的能量函数.然后通过Metroplis优化算法求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法对运动目标分割具有很好的分割效果.     

基于模糊核聚类的肝脏MRI肿瘤提取方法

针对肝部图像特点,在传统模糊核算法中引进邻域像素的空间信息,提出灰度和空间信息相结合的特征加权核聚类方法.该方法在核聚类过程中利用分割熵作为高斯演化策略的适应度函数对灰度和空间信息的权重进行优化,从而达到肿瘤提取的目的.本方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行实验,结果表明该方法对肝脏MRI肿瘤提取的有效性.     

改进的混合动静态背景的分割方法

针对动静态背景场景下背景分割虚警率高的问题,提出了一种基于块直方图特征的Zivkovic混合高斯模型改进算法—BHZ-MoG。该算法设计了图像的块观测向量,并根据块观测向量的统计规律将图像块分类为动态、半动态、静态块,由此给出了结合块观测向量与块分类的块直方图特征提取算法,同时结合块直方图特征与Zivkovic混合高斯模型对不同类型的块分别进行背景分割与模型更新。实验结果表明,相较于Zivkovic混合高斯模型,BHZ-MoG算法能够在保证查全率不变的情况下,有效提高背景分割结果的查准率;Zivkovic混合高斯模型及BHZ-MoG的最大F1分数分别为0.758和0.790,说明了BHZ-MoG算法可以获得较佳的前、背景分割效果。另外,BHZMoG算法还可有效降低Zivkovic混合高斯模型在动态背景下的虚警率。     

结合互信息熵差测度的高斯混合模型图像分割

从分割图像与原图像的内在联系出发,提出了一种基于高斯混合模型与互信息熵差结合的分割算法--GMM-DMI算法.利用期望极值化方法确定高斯混合模型的各分量参数,以互信息熵差为模型选择准则,计算前分割图像与当前分割图像的互信息熵差,互信息熵差达到最小时即为最优解.实验结果表明,本算法所得到的目标图像的区域保持形状且定位性能好.     

基于图像分割以及原目标检测的视觉跟踪

基于图像分割以及原目标检测的视觉跟踪是一种极具潜力的跟踪方法,该方法首先对视频中的图像序列用多种分割方法进行图像分割;然后基于概率潜在语义分析(PLSA)算法对分割区域进行类别估计;再从这些区域中筛选出各自的候选区域,对其进行选择性结合,提取出原目标,从而获得原目标的空间信息.最后基于原目标的空间信息,用贝叶斯算法对目标进行跟踪,并采用EM算法来优化跟踪算法.实验证明,该方法优于其他的跟踪方法,能鲁棒地处理遮挡,分散和光照变化等问题.     

基于超像素的Grab cut前景提取算法

针对海量的像素以及迭代更新高斯混合模型参数导致的Grab cut很难兼顾精确分割和实时交互的现象,提出基于超像素的交互式快速分割框架,精简了问题规模,保证了分割的准确度和实时性.首先,采用融合边缘自信度的均值漂移算法将图像分割为一系列保持颜色、空间信息以及边界特性的同质区域;其次,以每个同质区域的RGB均值为结点,构建加权网络图,建立前景和背景两个高斯混合模型;然后,采用EM算法结合一种新的max flow/min cut算法来逼近高斯混合模型参数;最后,本文引入区域项的自适应调整参数来提高分割的准确度.实验结果表明,文中算法对用户交互可以及时做出分割响应,并且分割的结果更加合理.     

基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法

传统的高斯混合模型对于含有噪声的图像不能进行有效的分割。针对有噪声图像的分割问题,提出了一种基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法。首先采用高斯函数对像素计算先验概率值,然后采用狄利克雷分布和定律关联像素间的邻域信息,并利用梯度下降法优化参数。实验结果表明,本文算法对无噪声和有噪声图像的分割结果比传统方法更有效,误分率更低。     

一种改进的路面裂缝图像分割方法

针对公路裂缝检测中的图像分割问题,运用机器学习领域的方法,以裂缝图像为研究对象,在深入分析经典K-Means聚类算法以及高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）之后,提出一个利用全局K-Means和高斯混合模型来对公路裂缝图像进行分割的方法。该方法在全局K-Means聚类算法的基础上,采用改进策略,同时,将传统GMM的每一个概率分布,进一步再细分成单个的概率成分,在辅助变量计算过程中,采用EM算法。仿真图像和实际裂缝图像实验结果显示,本研究得到了比使用传统K-Means算法和普通GMM的分割方法精度更高、稳定性更好的分割结果。     

面向高分辨率卫星图像的几种图像分割算法稳定性对比分析

将基于均值漂移和图模型的图像分割算法及这两种算法的混合算法应用到高分辨率卫星光学图像,并对比了它们在分割遥感图像时的稳定性。均值漂移算法是一种基于核密度梯度估计的特征空间分析算法,其实质是一种统计优化过程。基于图模型的算法将一幅图像抽象为一个无向图,通过不断合并图结点,将这个图分割为多个连通分量,进而实现一幅图像分割。混合算法首先利用均值漂移技术对图像进行滤波,然后再使用图分割算法对图像进行分割。实验结果显示,均值漂移算法分割结果对其参数变化较为敏感,而基于图模型的算法和混合算法则较为稳定。     

改进的混合高斯模型的运动对象分割算法

针对视频序列中运动对象分割问题,提出一种改进的混合高斯模型分割算法.该算法首先由混合高斯模型得到前景,之后用当前帧的前景区域与上一帧对应位置做差,区分出实际变化区域及误检区域并为误检区域赋予较大的更新速率,从而有效地改善了长时间静止物体转为运动后留下的"鬼影"及光线突变导致的大面积误检情况.采用阴影抑制和形态学滤波使得前景目标分割的性能得到有效的提高.实验表明,本算法能够迅速响应实际场景的变化,准确分割出运动对象.