基于均值漂移聚类算法的背景重构

针对传统的基于像素点进行背景重构的算法中运算复杂、背景图像失真等缺点,提出了一种基于像素点均值漂移聚类算法的背景重构方法。首先通过变化率的判断省略一部分不存在运动对象的像素点,然后对其余大部分像素点需要通过典型样本点的均值漂移算法迭代运算,最后对结果进行聚类得到背景点值。仿真结果表明,该方法在复杂运动目标视频序列中能够快速、完整地重构背景。     

基于均值漂移的SAR图像分割方法研究

本文主要讨论了均值漂移算法在图像分割中的应用,指出均值漂移算法是一个稳定的图像分割算法,该算法具有很强的适应性.对于遭受噪声污染的图像,它的分割效果会受到很大的影响.因此针对噪声特性,提出了用滤波器来改善基于均值漂移的SAR图像分割的方法.该方法的关键是设计合适的滤波器.基于该方法进行了图像分割实验表明,该方法可以改进图像分割效果.     

均值漂移带宽选取新方法及其在分割肺结节中的应用

针对肺结节与周围组织相连且边缘模糊造成分割困难的问题,提出一种新的均值漂移(meanshift)带宽自动选取方法并采用均值漂移算法解决结节分割.与基于统计分析规则的带宽选择方法相比,该方法时间复杂度低,且能得到符合实际问题的正确带宽参数.应用带宽选择定理确定带宽参数的初始值,利用尺度空间滤波聚类理论的最稳定尺度准则确定最佳的自适应带宽参数.该方法对毛玻璃型、粘连血管型、贴胸壁型和各向异性型进行评估实验,都取得了正确的分割结果.结果表明,该方法对分割结节是有效的.     

基于均值漂移的高分辨率影像多尺度分割

高空间分辨率遥感影像在许多领域均有应用。由于遥感影像数据量大且内容复杂,目前少有针对这种影像的有效分割方法。引入一种快速、稳健的多尺度分割方法——均值漂移,该方法是一种通过简单迭代快速自适应上升的模式搜索法。基于均值漂移算法的分割方法,并充分利用光谱特征与空间特征,通过具有一定物理意义的参数控制分割精度,与目前商用软件eCognition提出的分割算法相比,同样达到与视觉分割一致的效果,并且速度更快。     

基于K-均值聚类算法的中药叶片显微图像分割

本文试图利用图像分割技术,实现叶片自动分类。为了充分利用像素的色彩,分割算法在RGB颜色空间进行。颜色空间数据量巨大,直接进行聚类效率太低,因此,本文运用一种特殊的存储结构存储颜色空间数据,按颜色的密度特征对图像中的颜色进行排序和聚类,并根据待聚类色彩与已有聚类中心距离是否小于类内最大距离来决定归入已有的类或形成一个新的类。实验结果表明算法具有较好的分类效果。     

改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法

目前的FCM类型的算法聚类数目的确定需要聚类原形参数的先验知识,否则算法就会产生误导.为了提高图像分割算法的抗噪性能,用K均值聚类算法简单、快速的优点对模糊C均值聚类算法进行改进.结合图像的邻域信息,对图像的直方图作均衡化处理,改善图像质量,通过自适应滤波,降低噪声对分割效果的影响.先用K均值聚类算法对图像进行分割,快速的获得较为准确的聚类中心和初次分割图像,避免了FCM算法中初始聚类中心选择不当造成的死点问题.用邻域灰度均值信息代替传统模糊C均值聚类算法中的灰度信息,对K均值聚类得到的图像作二次分割.该方法能更好的抑制噪声的干扰,提高了聚类算法的分割精确度.     

基于KFCM算法对MRI图像分割的研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要作用,提出一种基于核模糊C均值聚类算法(KFCM)的MRI脑图像分割,讨论KFCM算法中隶属度m参数和聚类数目k的选取对图像分割的效果影响,通过仿真实验表明,对于MRI脑图像隶属度函数值在2≤m≤11整数时,图像能取得较好效果,对于聚类数目k选取不易超过8.     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

彩色舌体图像分割新算法

彩色舌体图像轮廓的正确分割是实现中医舌诊信息化的重要前提。根据彩色舌体图像的特点提出如下分割方法:首先通过去相关操作拉大图像对比度减小嘴唇的影响;然后将RGB空间中彩色舌体图像转化为HSV和YCbCr空间中的图像,再分别提取Cb和V分量的灰度图像进行二值化处理,把得到的2幅二值图像进行与运算后经数学形态学修正,得到初始轮廓;最后使用Snake模型来得到更加准确平滑的轮廓。基于100幅彩色舌体图像进行试验,结果表明正确分割率达到96%,取得了令人满意的效果。     

基于K均值算法的数据聚类和图像分割研究

K均值算法利用K个聚类的均值作为聚类中心,通过对比样本到各聚类中心的距离,将样本划分到距离最近的聚类中,从而实现样本的聚类.分析了K均值算法的基本原理和实现步骤,并将其应用于数据聚类和图像分割,取得了较好的聚类效果.最后,针对K均值算法的不足之处,提出了改进措施,提高了K均值算法的聚类性能.     

基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割

提出了一种基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割算法．通过分水岭变换把图像分割成多个小区域,为实现过分割小区域的合并,利用Mercer核把各小区域的灰度平均值映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,在特征空间进行更准确的聚类,为下一步图像分析提供较为准确的分割区域．实验结果证明了该算法的可行性和有效性．     

一种基于CI特征的3-域均值平移聚类肺结节分割算法(英)

提出了一种有效的分割CT图像中肺结节的新算法。该算法采用均值平移（mean shift）算法和基于CI特征,共由三个步骤组成：（1）计算感兴趣区内的所有像素的CI特征;（2）把CI特征与像素的灰度值和空间位置信息结合在一起,形成3-域特征向量集;（3）利用均值平移聚类算法对特征向量集进行聚类。由于本文的算法能有效分析多高斯模型描述的包括实质性结节和亚实质性结节在内的所有结节,因此,可应用于CT图像中任何含有结节的用户感兴趣区域。实验结果证明,本文方法能更精确地分割出不同类型的结节。     

一种基于粒子群的模糊聚类图像分割算法

针对图像分割特征具有交叉重叠现象、其类属的划分存在不确定性的分割问题,模糊聚类分割算法具有较强的优势,但其速度慢且容易陷入局部最优以及对初始值的设置敏感等问题.根据粒子群优化算法具有全局寻优能力,同时还具有较强的局部寻优能力,能更快收敛于最优解的特点,提出了一种基于粒子群的模糊聚类分割算法.实验证明,该算法相比传统的模糊聚类分割算法,具有更快的收敛速度和更高的分割精度.     

一种基于一致性分片FCM的图像分割算法

针对传统FCM(fuzzy c-means)算法抗噪性差的问题,提出了一种基于一致性分片的模糊c均值聚类算法.为避免额外的空间邻域约束项带来的控制变量设置问题,该算法直接将FCM应用于图像片空间.为减弱空间邻域对图像边缘的模糊,采用基于置信区间的局部多项式交叉近似技术(local polynomial approximation and intersection of confidenec intervals,LPA-ICI)构造自适应形状一致性分片.在脑磁共振图像上的实验表明,与传统的FCM算法相比,该算法具有更高的分割精度和运行效率.     

Image segmentation via mean shift and loopy belief propagation

This paper presents a novel approach that can quickly and effectively partition images based on fully exploiting the spatially coherent property. We propose an algorithm named iterative loopy belief propagation(iLBP) to integrate the homogenous regions and prove its convergence. The image is first segmented by mean shift(MS) algorithm to form over-segmented regions that preserve the desirable edges and spatially coherent parts. The segmented regions are then represented by region adjacent graph(RAG) . Motiv...     

在遗传算法基础上的自动阈值选取方法

将遗传算法用于图像分割.利用遗传算法自动在搜索空间内快速寻优的特点确定阈值,对图像进行分割.实验结果表明该方法具有较高的收敛速度和良好的分割质量.     

基于卷积核的港口客户细分方法

根据港口客户数据特点,运用信息增益方法对其进行了数据预处理,将其表示为树形结构组织方式,得到216棵客户树;引入卷积核,定义了度量客户树之间相似性的卷积树核;随后,将先前提出的核k-凝聚聚类算法推广到基于卷积核的客户树上,并运用Matlab数据处理工具实现对港口客户数据的聚类分析.分析结果表明,卷积核在港口客户细分中得到了良好的应用效果.     

基于深度学习的图像全景分割改进算法模型

图像语义分割和实例分割是计算机视觉领域基础挑战性工作,图像全景分割统一解决两者的任务,其核心为图像中每一个像素分配相应的类别标签以及为类别中每一个实例分配ID。经典UPSNet已经取得了较好的全景分割效果,但是使用了一种单向信息流动的特征金字塔网络,将存在实例分支的目标实例定位不够准确的问题,并且语义分支的语义分割能力还需进一步提升。本文通过考虑两个任务的差异性以及共性,重新设计特征金字塔网络结构以提取出更适合全景分割的特征图,从而提高了实例分支的AP评价指标。在语义分支中引入了克罗内克卷积,与可变形卷积进行融合使得特征图的感受野更大并且捕获了局部信息,使语义分支的mIoU评价指标得到了提高。此模型在Cityscapes数据集上进行实验,验证了所设计的每个模块及整个模型的有效性。