一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

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．     

基于改进分水岭算法的医学图像分割

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将形态学滤波、多尺度形态学梯度和控制标记符分水岭相结合的分割策略。首先利用数学形态闭-开运算完成预处理以滤除原始医学图像中的噪声和非感知信息。其次做闭运算以平滑图像,并对平滑的图像计算多尺度的形态学梯度。再次对形态学梯度图像进行重建,然后采用控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图像进行分割。最后将分割结果变换回原始尺度。仿真实验结果表明,这种改进的方法不但使经典分水岭算法中的过分割现象得到了很好的抑制,医学图像中的病变区域被有效分割出来;而且分割算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

基于SLIC和动态区域合并的岩屑图像分割

岩屑图像分割要求精度高、速度快和鲁棒性强。针对这些要求,提出了基于SLIC(simple linear iterative clustering)和动态区域合并的分割算法。SLIC算法能产生形状规则、大小均匀、排列紧凑的超像素区域。但是SLIC分割后的图像过分割问题严重,为了降低过分割率,提出了基于NNR的动态区域合并算法,将超像素区域进行相似性合并。实验结果表明,将该算法用于岩屑颗粒图像分割,能够取得较好的效果。     

利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.     

基于视觉语义与RSSVM的图像检索

以图像的视觉语义为基础,设计了一种新的空间转换模型,提出了一种新的图像语义描述方法.首先,采用NCut方法对图像进行分割,提取每个区域的颜色、纹理与形状等视觉特征;再用K-Means聚类方法对训练集中所有的视觉特征进行聚类,称聚类中心为视觉语义(Visual Semantic,VS),用来构造投影空间;然后通过所定义的非线性函数,将每幅图像向投影空间作映射,得到图像的投影特征;最后,为了提高分类器的训练效率与性能,先采用RS(粗糙集)方法对投影特征进行属性约简,再用支持向量机(SVM)进行学习和分类.基于Corel图像集的对比实验结果表明,该方法性能受聚类数的影响不大,鲁棒性强,且性能优于其它方法.     

结合SLIC超像素和DBSCAN聚类的眼底图像硬性渗出检测方法

为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,结合简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法和基于密度的聚类算法(DBSCAN),提出一种对眼底图像硬性渗出的检测方法.首先,采用SLIC超像素分割算法对彩色眼底图像进行过分割;然后,采用DBSCAN对上述分割得到的超像素进行聚类,形成簇;最后,分割出目标图像,并选用标准糖尿病视网膜病变数据库(DIARETDB0和DIARETDB1)的眼底图像验证上述组合算法的可行性.实验结果表明:算法能够快速、可靠地检测出眼底图像中的硬性渗出,具有可直接对彩色图像进行分割、特征提取的特点.     

基于分裂合并法和Ncut法的图像分割

当灰度图像较大,图像中像素较多时,利用Normalized Cut(Ncut)方法分割生成图的节点数目多,从而给算法求解带来困难,所以提出了利用分裂合并法和Ncut法相结合进行图像分割.用分裂合并法将灰度分割成多个区域,结合区域间的灰度和位置信息,再利用Normalized Cut方法在区域间进行划分,完成图像的分割。实验结果证明该方法有效。     

融合边缘信息的合成孔径雷达图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(simple linear iterative cluste, SLIC)对含有乘性相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像边缘分割不理想的问题,本文在SLIC基础上提出了一种融合边缘信息的SAR图像超像素分割算法。首先,利用高斯方向平滑对SAR图像进行预处理,从而在抑制乘性相干斑噪声的同时有效保护边缘细节;其次,提出了一种基于指数加权平均比率(ratio of exponential weighted average, ROEWA)算子的改进相似度测量参量,以提高SAR图像的分割精度;最后,采用六边形初始化聚类中心与圆形区域的搜索方式进行局部区域聚类,从而保证了算法复杂度增加的同时,算法的运行时间不会明显变化。实验结果表明,与四种经典超像素算法相比,本文算法生成的超像素边缘更加贴合SAR图像的真实边缘且得到的超像素大小较为均匀。     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割； 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割; 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

融合双边滤波算子的多相水平集图像分割算法

由于乳腺肿瘤超声图像的边界模糊,且灰度异质现象较严重,准确分割出肿瘤区域是一项具有挑战性的工作.针对传统的Chan-Vese模型和局部二值拟合模型(local binary fitting)的分割缺陷,在乳腺肿瘤超声图像的全局和局部能量信息的基础上,结合双边滤波算子,提出一种全局和局部二值拟合模型的多相水平集分割算法.首先,将双边滤波算子作为乳腺肿瘤超声图像的核函数;然后,根据变分法求解表征超声图像结构信息的能量泛函,得到对应的梯度矢量方程;随后,引入多相水平集函数实现病灶区域的多区域细化分割;最后,对乳腺超声图像数据集的分割实验.结果 发现:经过与医生手动标记的肿瘤区域进行对比,分割准确度为94.51％.可见,该模型的准确度较高、误判率较低、鲁棒性较强.     

基于区域过划分和再融合的全幅视觉图像分割

研究对移动机器人采集的视觉图像进行全局精确分割问题. 针对全幅道路图像分割问题提出:首先利用区域生长算法对视觉图像在HSV颜色空间下进行基于颜色特征的全局过分割,再利用傅里叶变换提取周向谱纹理特征,根据空间位置的相邻性和周向谱的分布特性,对过分割的全幅视觉图像进行基于纹理特征的再融合. 实验结果表明,该算法能够准确实现全幅图像的分割,比单纯利用颜色或纹理特征进行全幅图像分割具有更高的精度和可靠性.     

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。     

局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测

针对传统裂缝检测算法抗干扰能力弱,浅层裂缝易误判等问题,提出一种局部特征聚类联合区域增长的桥梁裂缝检测算法。首先,针对混凝土表皮脱落及渗水等干扰问题,采用Gauss-Frangi双重滤波对图像模糊化处理,退化噪声的特征信息,并增强图像中的线性结构。其次,针对常规算法无法识别弱特征的浅层裂缝问题,根据局部区域裂缝点间的空间相关性,提出基于网格聚类联合区域增长算法实现局部区域裂缝的动态分割。最后,针对分割图像中伪裂缝等顽固噪声,提出一种基于形状特征及结构相似性原理方法剔除噪声。实验表明,所提算法可检测出更多的裂缝细节信息,且保持较高的精确率,提高了裂缝图像分割质量。     

基于FCM和标记分水岭的粘连岩石颗粒图像分割

模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割,但不能分割粘连物体;传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓,但容易造成过分割.为了解决这个问题,提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割.该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类;对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换;然后根据距离变换图像找出局部最大值,得到种子图像;最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割,得到最终的分割图像.该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割,取得了较好的实验效果.     

基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割

 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.     

基于卷积神经网络的细胞图像分割与类型判别

组织细胞图像形态各异、大小不一、纹理变化多样等特点,导致难以精准地分割细胞区域的问题,对此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和边缘聚类方法的新算法.对原始切片采用染色校正预处理,提高色彩对比度,利用CNN得到初步分割结果,结合边缘聚类方法提升初步分割结果的连续性和完整性.在此基础上,结合计算机视觉技术,获得分割图像中细胞颗粒的基本属性特征,并使用Softmax分类器判别细胞类型.实验结果表明:相较于经典的卷积神经网络、阈值分割、模糊聚类等细胞图像分割算法,该算法在分割结果的完整度方面提升了6.15个百分点.     

多分辨分析和K均值聚类改进FCM图像分割

模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类广泛应用于图像分割,但FCM聚类中随机确定初始聚类中心容易导致图像的错误分割.为了避免这个缺点,提出一种用于图像分割的FCM聚类初始聚类中心的选取方法.该方法利用图像灰度-邻域均值二维直方图的峰值的个数确定图像聚类数目,然后对图像的低频子带图像利用K均值聚类得到FCM聚类初始聚类中心.实测图像的分割实验表明该方法具可行性.     

基于数据场和水平集演化的图像分割

为了充分挖掘图像内不同区域间的隐含关联性,并解决图像分割中自适应阈值选择问题,提出了一种基于数据场和水平集的图像分割方法。利用数据场能够有效地表示图像像素间的相互作用,根据势值能够得到对应的势值等势线,可以根据该等势线的分布情况,采用梯度下降法来得到图像的二值化分割结果。为了得到更为精确的分割边缘,还引入基于拉普拉斯边缘检测函数的水平集演化方法来对二值化结果进行边缘曲线演化。将二值化分割结果与传统的基于数据场的图像分割算法对比结果显示,所提出的算法在分割准确性上表现良好,并且能够使得图像边缘更加精确。实验结果表明,提出的方法能够较好地分割目标,且对噪声图像具有较强的鲁棒性。