基于灰度共生矩阵的模糊神经网络FuCMAC在图像分割中的应用

文中提出了一种改进的CMAC神经网络(FuCMAC),与经典的FCMAC相比,其逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点.在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为神经网络的输入,结果表明其具有较高的分割准确性.     

基于优化BP神经网络的图像分割实现

神经网络在图像分割时需要计算大量的训练数据,计算速度跟不上实时数据处理,造成分割图像的质量较差的问题,分析了传统优化BP神经网络算法中存在的问题,提出了一种将增加动量项与自适应调整学习率相结合的优化BP神经网络图像分割方法,该方法可以加快迭代速度,还可以跳出过早局部极小值的局面。最后对经典图像进行分割实验验证,取得较好的效果,同时该算法还有效的缩短了图像分割的时间。     

基于灰度共生矩阵的模糊神经网络FuCMAC在图像分割中的应用

文中提出了一种改进的CMAC神经网络（FuCMAC），与经典的FCMAC相比，其逼近精度得到提高，解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点．在颅脑磁共振图像分割仿真实验中，把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量，将该特征向量作为神经网络的输入，结果表明其具有较高的分割准确性．     

基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割算法

针对兼顾统计性和结构性纹理图像的分割存在的问题,提出了基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割方法,实现了纹理图像有效分割,尤其是结构纹理图像的准确分割.该方法将纹理图像视作二维波函数,利用薛定谔方程获取纹理图像的势函数图像,然后采用耦合马尔科夫随机场与模糊聚类的算法分割函数图像.实验结果表明:文中给出的算法能够实现纹理图像较好的分割,特别是对于结构性纹理图像能获取较准确的分割.     

基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割

提出了一种基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Zernkie矩,然后通过非线性变换器将得到的矩值转换成纹理特征;选择BP神经网络作为分类器,将图像的每个像素得到的n维特征向量输入BP神经网络进行分类,最后将结果标注在原图像上.和基于Legendre矩的纹理分割结果相比,基于Zernike矩的纹理分割可以降低分割错误率.     

基于MRI的肝硬化程度的计算机辅助诊断

提出了将肝脏纹理特征与形状特征相结合以实现计算机辅助诊断肝硬化程度的新方法.首先利用图像分割技术从腹部MRI中分割肝脏区域,并提取肝脏区域的纹理特征与形状特征;然后用共轭梯度算法改进BP神经网络,基于该网络与纹理特征计算肝脏纤维化的程度,并利用形状特征计算肝左叶钝化的程度;最后结合肝脏纤维化程度与肝左叶钝化程度进行肝硬化程度的诊断.将该方法应用于实际的腹部MRI图像,证明了其对肝硬化程度诊断的准确率显著高于单一神经网络的方法.     

文本图像页面分割算法研究

提出了一种基于改进纹理谱的文本页面分割算法,该算法首先采用改进的递归投影轮廓切割算法对文本图像页面进行粗分割,并提取文本图像的纹理谱特征;然后采用最小距离法将相邻纹理单元进行分类;最后实现文本图像页面文字区与非文字区的精确分割.实验表明,提出的方法在含有文字、图、表格的文本图像页面分割中效果很好,对其他复杂文本图像页面分割也具有适应性.     

基于标记分水岭算法的高分辨率遥感图像分割方法

由于Quickbird等高分辨率遥感图像信息分布的特殊性,一些面向视频(或自然)图像分割方法并不完全适合于高分辨率遥感图像的分割.基于标记的Watershed图像分割算法是一种改进的分水岭算法, 它很好地被应用于人脸及其他一些场景图像的分割.把该方法引入高分辨遥感图像的分割,并针对遥感图像的特点,在分割之前采用中值滤波对高分辨率遥感图像进行预处理;同时,在分割过程中采用用小波滤波器替代Butterworth滤波器对梯度图像的低通滤波.不同地物特征的Quickbird图像的分割实验表明,对于纹理比较均一的高分辨率遥感图像,该方法避免了过分割现象,且效率较高;但对于纹理比较复杂的图像,该方法具有一定的局限性.     

彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差模型

彩色纹理图像分割的困难在于纹理图像成分的描述及彩色图像层与层之间的耦合。为解决该问题,基于多通道全变差规则项可优化彩色图像层与层之间的耦合,非局部算子可以描述纹理图像特征的特点,提出了彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差变分模型。所提模型综合多通道全变差模型、非局部Mumford-Shah模型优点,并用二值标记函数划分区域。为了提高数值计算效率,对所提出模型设计了ADMM(alternating direction method of multipliers)优化算法。最后,通过数值实验对比以及定性与定量分析表明方法对于彩色纹理图像的分割取得较好结果。     

基于子波变换的纹理图像的多级分割

目的基于子波变换研究纹理图像的多分辨率分割．方法提出了子波域主能量通道的纹理图像多级分割方法．以最大能量为线索,建立起由细到粗的子波分解金字塔,分割按照其逆过程,即由粗到细,将低分辨率上的分割结果传递到高分辨率上．结果在每个分辨率上优化选择分割特征,用模糊Ｃ聚类法确定分割方案,有利于纹理图像的分割,分割结果逐级精细．结论员分辨率上基本无纹理栅格,分割效果符合人眼视觉特性．     

一种基于视觉感知的复合医学图像分割算法

为提高医学图像分割的视觉效果,依据人类视觉感知的分层特性,提出了一种新的复合医学图像分割方法.该方法通过提取医学图像的底层特征,利用Fuzzy-ART神经网络作为像素的分类器,对医学图像进行连续两次分割.实验结果表明,该医学图像分割方法能有效地解决局部信息与整体分布边缘淡化等相关问题,达到良好的分割视觉效果.     

一种新的基于区域合并的图像分割算法

提出了一种新的彩色图像分割算法,以区域合并为基础并使用联合彩色纹理直方图.利用彩色直方图与最大相似性的区域合并算法已成功地应用在彩色图像分割,在某些情况下,只使用彩色直方图信息并不能充分且有效地达到优越的分割.所提出的方法将彩色直方图和纹理直方图的信息用于测量不同地区的相似性,从而引导区域合并的进程.此外,为了获取纹理信息,采用局部二进制模式(LBP),以便嵌入主要的统一LBP模式来测量不同地区的相似性.实验结果表明,与基于经典图像分割方法的区域合并相比,该算法取得了很大的进步.此外,与其他类似的方法相比,该算法更加健全和精确.     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

利用空域和时域信息自动分割MPEG-4视频对象

从视频序列中分割出视频对象是实现基于内容压缩编码方法的关键，该文提出了利用空域和时域信息实现MPEG-4视频对象的自动分割方法，利用相邻两帧的帧差和当前帧的纹理、颜色信息及面部定位、梯度滤波等技术，实现目标的初始化，再利用快速Hausdorff距离法跟踪目标．处理结果表明，该方法对处理相对静止的头肩序列图像具有较强的稳定性，处理速度较快，能取得较好的分割效果。     

基于向量模糊模式识别的纹理图像分割方法

提出了一种基于同步自回归（ＳＡＲ） 模型和模糊信息原理进行纹理分割的方法．利用二阶ＳＡＲ模型对图像纹理进行描述,用最小平方误差方法对模型参数进行估计,将估计的参数作为纹理的特征向量．根据模糊信息原理,分析了纹理图像的模糊特性,给出了一种基于向量模糊集合簇模糊模式识别的纹理分割方法．实验结果表明,用所提出的方法进行图像纹理分割取得了较好的分割效果．     

加入空间纹理信息的遥感图像道路提取

由于道路与建筑物等其他不透水层存在光谱相似性,导致仅利用光谱信息进行道路提取的效果不佳.本文针对高等级城市道路目标,提出了一种加入空间纹理信息的遥感图像道路提取方法.首先,对图像进行空间自相关Moran指数计算,提取图像空间纹理信息,并将其加入到原始光谱波段中;其次,通过建立知识模提取假设道路段,并对提取结果进行假设验证;最后,采用数学形态学的方法对验证后的结果进行后处理.以空间分辨率为0.1m的航空影像为数据源,对本方法进行实验.实验结果表明,加入空间纹理信息的遥感图像道路提取精度总体达到88%,比不加入空间纹理的提取精度要提高约5%.     

基于局域模糊聚类和Chan-Vese模型的CT医学图像分割

针对CT医学图像灰度不均匀的特点,研究了基于改进的模糊聚类和ChanVese模型的图像分割.该分割模型综合利用基于空间信息的FCM算法、图像局部区域信息以及Chan-Vese模型,通过最小化能量函数的方式来进行曲线演化.基于空间信息的FCM算法对曲线的演化起到了一定的收敛作用,并且局部区域信息提高了分割质量.分割模型还考虑了分割效果和计算效率,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的执行效率,从而提高了灰度不均匀图像分割的精度.     

基于分形维数的图像纹理分析

利用分数维能够把图像的空间信息和灰度信息有机结合起来的特性,提出了一种基于分形维数的图像纹理分析方法.为了更准确地描述纹理表面的粗糙度,该方法首先将纹理图像进行6种灰度变换并计算其相应的分形维数,同时采用H lder指数作为描述图像纹理的奇异性特征,然后利用提取的纹理特征对图像进行纹理分割.实验结果表明:采用该方法所分割的图像能很好地体现图像的纹理分布.     

基于两维WAVELET分解的纹理图像分割方法

提出了一种纹理图像的分割方法，主要利用ＷＡＶＥＬＥＴ变换的多分辨率分析的特性，通过两维分解抽取图像的纹理特征，并对图像小窗口区域的特征进行聚类，该聚类结果可作为多层ＢＰ网权值学习的训练样本，进而利用ＢＰ网对各小窗口的特征进行分类以实现纹理图像的分割，实验证明，该方法对于纹理图像具有较好的分割效果。     

A RBF Network Learning Scheme Using Immune Algorithm Based on Information Entropy

A hybrid learning method combining immune algorithm and least square method is proposed to design the radial basis function(RBF) networks. The immune algorithm based on information entropy is used to determine the structure and parameters of RBF nonlinear hidden layer, and weights of RBF linear output layer are computed with least square method. By introducing the diversity control and immune memory mechanism, the algorithm improves the efficiency and overcomes the immature problem in genetic algorithm. Computer simulations demonstrate that the RBF networks designed in this method have fast convergence speed with good performances.