一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法

研究了以用户与系统之间的交互信息为先验知识的目标分割算法,提出一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法.采用基于区域动态轮廓的CV模型及形状先验引导进化思想,并引入了基于滤波后图像梯度和Laplace的分段自适应加权算法.为了克服由于对先验差值区域加权而产生的目标轮廓萎缩问题,对所构建的进化模型引入了面积激励项.实验结...     

基于PSO和加权FCM的图像分割算法

结合PSO算法和加权FCM算法(WFCM)的优势,提出一种新的图像分割算法--基于PSO和加权FCM的图像分割算法(PWF).算法通过PSO进行全局寻优,克服了单纯FCM算法的对初始值敏感及对噪声数据敏感,容易陷入局部最优的缺点,能够找到全局最优的模糊划分,实现模糊聚类图像分割.实验利用了加权二维直方图的WFCM算法,考虑像素间的空间信息,改善了图像分割效果.     

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.     

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.     

基于高斯混合模型的视频对象分割算法

针对应用高斯混合模型（GMM）进行视频建模与分割时的模型选择及参数估计初值选择的难点，提出了一种基于GMM的视频对象分割算法．首先进行特征提取，在特征矢量中引入加权运动信息，可根据不同需要选择合理的加权系数，然后通过分割投影进行模型选择及期望最大化（EM）算法的参数初始化并估计参数，这种初值选择方案使得EM算法的初值和真实值较接近，加快了迭代运算的收敛速度，从而提高了视频对象的分割速度，最后对特征矢量进行聚类分割．仿真实验表明，在保持良好分割效果的同时，所提算法的运算速度约为常规方案的76％，并且具有良好的稳定性．     

手写维文字符分割中的多信息融合路径寻优方法

针对维吾尔词书写粘连和手写笔画漂移等问题,提出一种基于多信息融合路径寻优的字符分割算法.利用笔画提取、切分和聚类,过分割单词图像得到主体和附加字段,通过字段模糊匹配获得鲁棒的字根序列描述,以抑制笔画漂移造成的干扰;由建立的匹配位置高斯模型来估算字段匹配信息,经对单字分类器输出进行置信度转换,从而得到字符识别信息,再运用数据统计获取单词语义信息;由构建的字符序列二阶Markov语言模型,基于Bayes准则,提出了单词后验概率的多信息加权融合计算方法,通过字段匹配及字根合并的路径寻优,可得到最佳字符分割结果.在手写维文样本库上的实验表明,所提算法能有效提升字符分割的准确率和稳定性.     

旅游客流量预测的模糊时间序列模型--以黄山风景区为例

以黄山风景区1979－2004年的年度旅游人数数据为训练集,运用模糊聚类算法客观地分割论域,然后建立了一种模糊时间序列的加权模型以充分利用观测样本的初始信息。通过对传统的模糊时间序列模型与基于模糊聚类算法的加权模糊时间序列模型两种预测结果均方误差的比较,可见基于模糊聚类算法的加权模糊时间序列模型不但具有更高的预测精度而且也具有更好的稳定性。     

基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法

针对传统的低级时域分割算法不能很好地应用于运动捕捉数据(具有高维性)的问题,提出了一种基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法.首先计算每个时间点在各维上作为分割点的置信度;之后将这些置信度按照对应的过零强度进行综合,得出加权置信度;最后通过寻找加权置信度的局部最大值点,并根据合适的阈值加以限定,确定出全局的分割点.通过测试多组数据,选择得到最优结果时的阈值.用卡耐基梅隆大学运动捕捉数据库的数据进行了试验.结果表明,该方法可以有效地对动作捕捉数据进行分割;在最优阈值条件下,该方法在各方面指标上均显著优于基于曲率或全身速率的方法.     

自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法

针对全局同态先验马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型在图像分割中不能有效利用图像局部统计特征的问题,提出了一种基于局部自适应先验MRF模型的图像分割算法.该算法基于贝叶斯理论,利用局部先验Potts模型描述图像的局部特征,建立了一种局部自适应先验MRF模型;提出了基于区域的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法,把图像的局部区域特征传递到全局,最终基于最大后验准则(MAP)得到图像的分割结果.实验结果表明:所提模型对于图像中的噪声或者纹理特征等具有较好的分割,分割结果明显优于全局同态先验MRF模型;提出的自适应先验MRF模型对于图像的噪声或者纹理突变信号的干扰具有较强的鲁棒性;算法具有较少的迭代次数和较好的分割结果,且分割时间较短.