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结合模糊C均值聚类和曲线演化的心脏MRI图像分割 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了结合模糊C均值聚类和曲线演化的MRI图像分割算法。由于心脏的变形和血液的流动,MRI图像中出现了弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分析了使用水平集方法分割此类图像时出现的问题,提出了两阶段分割算法:结合先验知识和直方图,对心脏MRI图像进行模糊C均值聚类,再根据聚类的结果定义窄带中像素点的速度函数,通过曲线演化获取左心室的粗边界;然后使用梯度向量流构造另一速度函数对边界进行细化。心脏MRI图像的分割实验证明了算法的有效性。 相似文献
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针对基于梯度变化的水平集图像分割对噪声敏感、不能很好地保持图像中的边缘信息、分割结果依赖初始参数、取得最优解时不能及时结束等问题,提出了一种基于文化算法的水平集图像分割算法,将文化算法应用到C-V(Chan-Vese)水平集模型之中,实现了水平集模型图像分割参数的自动选取,通过信度空间的形势知识和规范知识不断优化指导种群进化,并通过判定图像熵适应度值的变化适时终止分割过程。实验结果表明,本文方法能够准确分割出医学图像的病变区域,在抗噪声性能和分割效率方面明显优于常规方法。 相似文献
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提出了一种基于多分类器融合的阈值分割方法,采用模糊积分将多种阈值分割算法的结果进行融合,其区别于现有分类器融合算法之处在于,融合过程不仅取决于各个分类器(分割算法)的判决输出,而且与各个分类器的判决能力有关。各个分类器的判决能力用模糊测度表示,它可以解释为单个分类器判决对最终融合判决的重要程度。通过使用一组手工分割的测试图像进行算法评估,结果表明,所提出的融合算法性能不仅优于单个阈值分割算法,而且优于基于多数表决和算术平均的分类器融合算法。 相似文献
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图像分割的阈值法综述 总被引:116,自引:0,他引:116
图像分割是图像处理中的一个重要问题 ,也是一个经典难题。阈值法计算简单 ,具有较高的运算效率 ,是图像分割中广泛采用的方法 ,主要分为全局阈值法和局部阈值法。系统地讨论了阈值法在图像分割中的应用 ,给出了一个比较全面的综述 ,对进行图像分割研究的科研人员具有一定的启发作用 相似文献
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当图像灰度直方图具有多峰时,模糊散度图像分割方法的参数初始化有困难。针对这一问题,基于直方图指数平滑峰点自动检测原理,提出了一种自适应的模糊散度图像分割算法。该算法首先利用直方图指数平滑峰点自动检测原理,检测出直方图合理的波峰点和波谷点,并统计波峰的个数。然后利用检测到的波谷值初始化目标平均灰度等级搜索区间,利用波峰值初始化散度函数搜索区间,分类数由检测到的峰点个数来确定。实验结果表明,该方法更具有普遍性和适应性。 相似文献
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基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法 总被引:11,自引:2,他引:11
吴薇 《系统工程与电子技术》2005,27(2):357-360
基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。 相似文献
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针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像分割这一研究热点,综合论述了基于主动轮廓模型(active contour model, ACM)的SAR图像分割方法。首先,介绍了经典的ACM及其数学原理,并通过理论和实验分析了这些模型应用于SAR图像分割时存在的问题;然后,对目前基于ACM的SAR图像分割方法进行了系统的梳理和分类讨论;最后,对基于ACM的SAR图像分割方法作了总结,并对将来的研究方向进行了展望。 相似文献
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遥感影像分割是遥感影像识别和理解的前提和基础,遥感影像分割的结果直接决定着后续像分析和理解的质量。针对经典模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法分割图像时存在的不足,即该算法只考虑图像中像素自身的灰度值信息而没有考虑其邻域内的像素空间信息从而对噪声比较敏感,提出了一种邻域加权FCM(Neighboring Weighted FCM,NW-FCM)的遥感影像分割算法,该算法中邻域窗口内各系数(权)的值是根据图像自身的特性而自适应确定的。通过分割合成图像和实际的高分辨率遥感影像的实验结果表明,相对于其他几种方法,所提的方法取得了更好的分割效果。 相似文献
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基于分形特征的图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
本文主要研究分数维理论在图像特征提取上的应用,在分析了盒子维数的基本思想和算法的基础上,提取能够较好反映灰度图像纹理细节和结构信息的新的分形特征参量用于图像的分割。在图像分割中,采用基于图像模块的分形特征提取方法,利用特征点在特征空间中的分布对图像进行分割,通过上机实验得出的图像分割的结果表明该种方法是让人满意的。 相似文献
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基于改进的双快速行进法的图像分割方法 总被引:3,自引:0,他引:3
由于回转窑烧结图像境界模糊、噪声严重,传统方法难以有效地分割出烧结图像中的物料区、火焰区、充分燃烧区和黑把子区等关心区域(ROIs)。提出了利用敏感区域改进双快速行进法与利用能量衰减方程除去区域间耦合的图象分割新方法。首先,在快速行进法中引入了敏感区域的概念,定义了新的终止条件,利用改进后的双快速行进法与图像融合方法进行物料区和黑把子区的粗分割;然后,提出了采用能量衰减方程除去烧结物料对火焰区的影响,利用大津方法对火焰区进行粗分割,并通过粗分割的火焰区与黑把子区的差分来进行火焰区的精分割。对回转窑烧结图像的分割试验表明,利用本方法能够有效地从回转窑烧结图像精确地分割出ROIs。 相似文献
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