基于局部占优度的彩色图像分割算法

设计了一种新的有效稳定的彩色图像分割算法.该算法首先利用均值漂移(MS)算法预分割图像,产生了许多保留了图像不连续特征的分割区域,然后构建预分割区域的相似度图,并利用谱聚类集成算法对相似度图进行全局最优划分.为了避免在构建相似度图时仅利用像素点的亮度信息而产生一些不合适的划分结果,定义了一个局部占优度的变量,该变量综合考虑了局部区域像素的亮度和细节信息.本文算法在彩色图像上的实验结果验证了其高效的运算速度.     

融合Nystrm方法的谱聚类算法(NSDcut)的图像分割

为了克服谱聚类算法SDcut在计算相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量时,比较耗时的缺点,提出了融合Nystrm方法的SDcut算法NSDcut,并应用于图像分割.该算法采用Nystrm方法构建相似度矩阵和计算相似度矩阵的特征向量,并用这些特征向量通过矩阵运算降低了SDcut算法中的相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的阶,从而降低SDcut算法的时间复杂度.实验结果表明:NSDcut算法提高了SDcut算法的运行速度,同时也具有SDcut算法的聚类性能.     

融合Nystr(o)m方法的谱聚类算法(NSDcut)的图像分割

为了克服谱聚类算法SDcut在计算相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量时,比较耗时的缺点,提出了融合Nystr(o)m方法的SDcut算法NSDcut,并应用于图像分割.该算法采用Nystr(o)m方法构建相似度矩阵和计算相似度矩阵的特征向量,并用这些特征向量通过矩阵运算降低了SDcut算法中的相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的阶,从而降低SDcut算法的时间复杂度.实验结果表明:NSDcut算法提高了SDcut算法的运行速度,同时也具有SDcut算法的聚类性能.     

一种基于余弦函数和矩阵变换的谱聚类算法

为了实现快速谱聚类分析,设计了一种基于余弦函数和矩阵变换的谱聚类算法(CMTSC).CMTSC将余弦函数和矩阵变换技术融入到了谱聚类算法之中.利用余弦函数构造了相似度矩阵W,跳过了传统谱聚类算法中设置尺度因子的过程,随后利用矩阵变换技术实现了矩阵W的特征值分解,降低了分解的计算复杂度.在UCI数据库中部分数据集上的聚类实验和Berkeley图像库中部分图像上的分割实验,验证了CMTSC的有效性和高效性.     

改进的快速模糊C均值聚类的图像分割方法

传统的模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声和伪斑点图像不可能取得好的分割效果.提出一种改进的算法,在快速的FCM聚类的基础上,运用邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计构造新的隶属函数,对图像进行二次聚类分割.该算法具有以下优点:1)有效地抑制了噪声的干扰;2)减少了图像的伪斑点;3)把误分类的像素很容易地纠正过来.对两种类型图像的实验分割结果表明该方法对噪声和伪斑点具有很强的鲁棒性和对像素聚类的正确性.     

多特征融合的超像素谱聚类MRI脑肿瘤图像分割

为了有效地提高MRI脑肿瘤图像的分割精度,更好地辅助医生诊断病情,提出了一种多特征融合的超像素谱聚类MRI脑肿瘤图像分割方法.首先通过简单线性迭代聚类分割的超像素替代像素点来构建加权无向图,并且融合多种图像特征构建相似度计算函数,同时采用自适应的方式计算高斯核的尺度参数,根据相似度函数计算相似度矩阵进而求得拉普拉斯矩阵...     

基于二次分水岭和近邻传播聚类的彩色图像分割算法研究与实现

利用特征散度普适能力强的优势,提出了基于二次分水岭和近邻传播聚类的彩色图像分割算法.算法通过二次分水岭算法预分割,提取区域中色彩向量数据点,利用特征散度构造相似度矩阵,运用近邻传播数据聚类,实现图像的分割.实验证明,算法较好地避免了聚类算法对初始条件的依赖性,降低了彩色图像大样本数据的运算量,与人的主观视觉感知具有良好的一致性.     

结合多特征赋权的谱聚类水下多目标分割技术

由于声呐图像受噪声污染严重，导致水下多目标分割存在精度低的问题.为此，提出一种自调整谱聚类结合熵权法进行多特征赋权的水下多目标分割技术.该技术首先通过自调整谱聚类对声呐图像的像素点进行聚类处理，使图像划分为多个独立的区域，然后根据多特征的互补性和冗余性统计每个区域的信息熵、亮度、对比度和狭长度等特征，利用熵权法对多特征进行赋权并筛选出最优的一个目标区域，再将该最优目标区域和所有区域进行多特征相似度匹配，最后根据相似度的匹配结果使用自适应阈值迭代法自动分割出所有的目标区域.实验结果表明没有对噪声干扰区域误分割，分割出的目标区域精度更高，验证了所提方法的有效性.     

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

融合多特征和谱聚类集成的图像分割方法

针对图像单一特征分割结果的适应局限性,提出融合多特征和谱聚类集成的图像分割方法(MFSC-IS).首先对图像进行基于粒计算的多特征子分割;然后将分割结果映射到超图,利用谱聚类集成算法得到最终分割结果.实验结果表明,与Gpb(Globalized probability of boundary)算法相比,融合多特征和谱聚类集成方法可以得到一个相对较好的分割结果.     

一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.     

基于全局空间相似性的模糊聚类算法

用传统模糊C均值聚类算法分割图像时,类内数据空间分布离散．针对这一问题,提出一种基于全局空间相似性模糊聚类算法．算法建立全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,分别计算图像中任意一点与聚类中心点的空间相似性和灰度相似性;通过调整参数来控制两种特征在节点间差异计算中所占的比重,增强了分割结果中类内数据样本空间分布...     

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。     

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.     

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.     

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。