基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中存在的待定参数过多且难以选择、循环迭代次数难以确定的缺陷,提出了一种基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法.根据改进的内部活动项和阈值衰减函数初始化模型参数,根据图像特性自适应设置链接强度系数和链接权值矩阵;利用最小Tsallis交叉熵准则确定PCNN循环迭代次数,采用双边带滤波器对分割图像进行滤波,获取最优图像分割结果.仿真实验结果表明,该算法提高了分割后图像的区域一致性、区域对比度、形状测度,缩短了运行时间,改进了图像分割效果.     

一种基于去除干扰基团Markov随机场的SAR图像分割算法

研究了马尔科夫随机场模型与图像的关系.利用条件迭代模型算法逐点更新图像标记,并结合区域生长思想,提出了一种基于去除干扰基团Markov随机场的SAR图像分割方法.数值试验通过与传统Markov分割算法从分割时间、迭代次数和收敛能量进行对比分析,结果表明,该方法具有更高的分割正确率,分割目标边界更清晰平滑,分割效果也更好.     

一种改进的基于图像分割的立体匹配算法硏究

针对立体匹配中在低纹理及遮挡区域容易导致误匹配的问题,提出一种改进的基于图像分割的立体匹配算法.首先,采用自适应多边形窗口来对左右图像进行初始匹配,同时通过左右一致性检测得到可靠匹配点;然后根据颜色信息将图像分割为不同区域,运用得到的可靠点计算不同区域的视差模板;将得到的模板结果作为视差估计和能量函数的参考项构造能量函数,使用树形动态规划最小化能量函数计算最优视差.将该算法应用于标准库进行实验,结果表明该算法能够有效地匹配图像,具有较高的匹配精度.     

基于全局划分与局部划分的自适应活动轮廓模型

为了分割边界模糊图像,文章提出基于划分函数的自适应活动轮廓(Adaptive active contour model based on global division and local division, DGDL)模型.通过建立一个局部划分能量项,将其与全局划分能量项进行线性组合,并基于迭代次数建立一个自适应函数自动选取全局与局部能量,得到基于全局划分与局部划分的活动轮廓模型.利用人工合成图像与真实图像作为分割对象进行实验,结果表明,DGDL模型对初始轮廓鲁棒,迭代次数较少且耗时短,还能分割边界模糊和灰度不均图像,并具有良好的分割性能.     

基于改进粒子群优化算法的图像分割

针对当前主动轮廓模型难实现图像高精度分割的问题, 以获得更理想的图像分割结果为目标, 提出一种基于改进粒子群优化算法的图像分割方法. 首先分析传统主动轮廓模型, 指出其存在的局限性; 然后建立能量最小化控制点的泛化函数, 采用粒子群优化算法对泛化函数的最优值进行搜索, 根据所有的能量最小化控制点实现图像分割; 最后采用标准图像库与传统图像分割方法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于传统方法, 该方法能更精准、 快速地分割图像, 并有效抑制图像中的噪声干扰, 可获得理想的图像分割效果.     

基于倒数交叉熵的改进脉冲耦合神经网络图像分割算法

针对脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型需要人工方式确定循环迭代次数,以及香农熵定义中基于对数函数存在零点处无意义的缺陷和对数运算影响处理速度等问题,提出了一种基于最小倒数交叉熵自适应生成迭代次数的PCNN图像分割算法.首先,对传统的PCNN模型进行简化,并对神经元的反馈输入函数、连接输入函数和动态阈值函数进行修正;然后,应用二维倒数交叉熵的分解算法,通过两个一维倒数交叉熵的组合获得二维倒数交叉熵;最后,采用最小倒数交叉熵准则确定PCNN网络的循环迭代次数,实现对图像的最优分割.仿真实验验证了该方法的有效性.     

利用改进CV模型连续水平集算法的核磁共振乳腺图像分割

针对核磁共振乳腺图像边界弱、信息量大、信噪比低的问题,提出一种基于改进Chan-Vese(CV)模型的连续水平集分割算法。该算法利用B样条基函数将传统离散水平集函数表示成连续形式,用解决B样条空间的变分问题代替水平集函数更新的计算问题;通过引入转移Heaviside函数,构造α-CV模型作为能量函数模型。实验结果表明,与传统CV模型离散水平集方法相比,该算法可以避免局部极小值的现象,提高分割精度,有效抑制噪声,分割迭代次数降低了101数量级,并且可以准确、稳定地实现低信噪比、弱边界的核磁共振乳腺图像分割。     

基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法

现有的基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型,对于边缘模糊、噪声强的图像存在易产生边缘泄露的现象,导致分割效果不理想.针对这种现象提出了一种基于Nystrom方法的水平集医学图像分割算法.算法将原始图像通过Nystrom方法采样,近似估算相似矩阵和特征向量,通过k-means算法将特征向量聚类,最后利用水平集分割方法实现图像分割.实验结果表明,与基于最小化区域扩展拟合能量的图像分割模型相比,在相同的迭代次数中,分割时间减少,相似度系数提高.     

基于空间函数的快速FCM抗噪图像分割新算法

提出一种基于空间函数的快速FCM抗噪图像分割新算法。利用图像统计直方图生成山顶区间,根据区间中像素点灰度值初始化聚类中心,使其尽可能接近分割结果的聚类中心;构造一个基于邻域灰度相似比的空间函数,利用其对模糊隶属度进行二次更新,使模糊隶属度能够更快地达到稳定值,并更准确地反映像素点的所属类别。实验结果表明,与传统FCM算法及其它扩展的FCM算法相比,新算法可以经过较少的迭代次数,取得更好的分割效果。     

基于改进LBF模型的高原鼠兔图像分割

针对鼠兔图像背景复杂、对比度低、灰度不均匀且含有大量噪声等特点,在局部二值拟合(LBF)模型基础上,提出一种融合图像梯度信息的改进LBF分割模型.针对LBF模型在演化过程中极易陷入局部极小值的问题,引入全局图像梯度信息,构造含有梯度信息的能量函数,使水平集函数在演化过程中避免陷入局部最优,同时全局梯度能量项能引导活动轮廓曲线向目标边界附近快速移动,从而减少算法运行迭代次数,提高了分割精度.实验结果表明:所提出的用于鼠兔图像分割的模型不仅能提高鼠兔图像分割精度,减少迭代次数,而且背景抑制、目标区域轮廓定位效果好.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

面向FCM聚类阈值分割的聚类有效性判别函数

为了得到FCM聚类多阈值分割中最佳聚类个数,针对Bezdek熵在数字图像数据聚类有效性判别中的不足,提出一种改进的聚类有效性判别函数.新函数通过在Bezdek划分熵中增加补偿项来突出最佳聚类时的函数值,提高有效性判别的正确性.试验结果表明,基于改进初始隶属度矩阵生成方法的FCM算法,计算迭代次数为传统FCM方法的55%,计算用时减少了约45%,而且由改进聚类有效性判别函数得到的最佳聚类数目和试验图像相符,效果明显优于Bezdek熵方法,由最佳聚类数得到的分割图像能够体现目标绝大多数信息,证明了本算法的有效性和正确性.     

基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法

阈值法是一种被广泛使用的图像分割方法.本文从图像中信息的变化情况出发,提出一种基于图像清晰度评价的新颖的自适应阈值分割方法.该方法采用清晰度评价函数作为阈值化后图像内灰度相似性变化的度量方法,通过反复迭代并结合皮尔逊相关性直至找到最佳的分割阈值.通过多组图像数据尤其低对比度图像,包括钢板表面轻微缺陷等图像进行了测试对比.结果表明:相比传统阈值分割方法及其改进算法,在低对比度图像的处理上,本文方法能够自适应地准确找到合理阈值,具有优异的图像分割性能.     

基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法研究

当前遥感图像分割中阈值确定方法忽略了前景和背景内在的联系,导致过分割和轮廓模糊,造成整体性能低下。为此,提出一种新型基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法,通过K-means算法对遥感图像进行分割,利用最大类间方差方法得到分割遥感图像的初始阈值,依据该阈值将遥感图像划分成两类,求出两类的均值,将其作为K-means聚类算法的两个初始聚类中心,通过K-means聚类方法逐次迭代,不断更新聚类中心,直至得到聚类准则函数,从而求出遥感图像的最佳分割阈值。实验结果表明,采用所提方法确定遥感图像分割中的阈值,不仅效率高,而且整体性能优越;将得到的阈值应用于遥感图像分割中,能够使目标和背景被有效分离,且分离后目标部分轮廓比较清晰。     

基于区域增长迭代算法的SAR海冰图像分割

针对SAR图像分割仅考虑像素本身灰度值而不考虑空间特征的阈值法和聚类方法中存在图像有噪或边界模糊问题,提出一种基于区域增长迭代算法的SAll．海冰图像分水岭分割。在整个处理过程中保持对分割的细化并同时以迭代方式产生语义类标记。迭代算法的初始阶段应用K均值聚类法在二维特征空间中进行分割;迭代阶段包括Gibbs采样、自相关函数最小化和区域合并。自相关函数锐度指数最小化使图像更清晰。真实SAR图像的实验结果表明该算法的快速性和有效性,同时保留目标的细节信息。     

Image segmentation of embryonic plant cell using pulse-coupled neural networks

Traditional image segmentation algorithms exhibit weak performance for plant cells which have complex structure. On the other hand, pulse-coupled neural network (PCNN) based on Eckhorn’s model of the cat visual cortex should be suitable to the segmentation of plant cell image. But the present theories cannot explain the relationship between the parameters of PCNN mathematical model and the effect of segmentation. Satisfactory results usually require time-consuming selection of experimental parameters. Meanwhile, in a proper, selected parametric model, the number of iteration determines the segmented effect evaluated by visual judgment, which decreases the efficiency of image segmentation. To avoid these flaws, this note proposes a new PCNN algorithm for automatically segmenting plant embryonic cell image based on the maximum entropy principle. The algorithm produces a desirable result. In addition, a model with proper parameters can automatically determine the number of iteration, avoid visual judgment, enhance the speed of segmentation and will be utilized subsequently by accurate quantitative analysis of micro-molecules of plant cell. So this algorithm is valuable for theoretical investigation and application of PCNN.     

基于改进的高斯混合模型牙齿图像分割研究

针对边界模糊和对比度低的口腔CT图像中牙齿目标区域提取难的问题,提出了一种基于高斯混合模型与K-均值的改进聚类分割算法.该算法首先通过各向异性滤波对图像预处理,实现去噪平滑的同时增强图像的细节;然后利用K-均值完成初始划分,并根据分类后的像素值给出EM算法迭代的初始值,加快算法迭代到最优解,从而大大降低算法迭代次数,有效解决EM算法求解参数时随机选取初值点易导致GMM陷入局部最优解的问题,进而使分割区域完整;最后利用EM算法学习GMM,完成ML分割.实验结果表明:改进方法降低了计算复杂度,对噪声具有较强的鲁棒性,可获得更为理想的分割结果.     

基于改进的Chambolle对偶迭代的图像分割方法

为了克服基于对偶迭代的分割方法在要求达到较高精度的分割时收敛较慢的缺点,提出了对二相位分片常数Mumford-Shah模型的一个子问题采用改进的Chambolle对偶迭代进行求解.通过对Chambolle对偶迭代和一种修正对偶迭代分别进行局部傅立叶分析,证明了所提出的算法的合理性.实验结果表明:对于two-cell图像,dot256图像,当终止准则精度要求更高时,提出的算法迭代步数少,收敛更快.