共查询到20条相似文献，搜索用时 187 毫秒
1.
《南阳师范学院学报》2018,(1):25-29
利用机器视觉量化西洋参外观特征的过程中,为了消除图像背景的影响,基于K均值聚类算法的思想,先将图像从RGB色彩空间转换成颜色重心角描述的色彩空间,并把颜色重心角从0360度划分成12区域,对各颜色重心角区域进行直方图统计,将K个频数最大的颜色重心角区域指定为初次聚类中心进行迭代实现图像分割.经对比实验表明,25幅样本图像中,传统的K均值聚类算法15幅存在过分割与10幅存在欠分割的情况,改进的K均值聚类算法收敛速度有所加快,普适性较好,25幅样本图像均能精准分割出目标与背景. 相似文献
2.
传统K-均值基于欧式距离,结果不能真实反映数据,而传统分水岭分割方法存在过分割和敏感性伪边缘的问题。鉴于此,提出一种基于改进K 均值聚类预分割与控制标记分水岭的医学图像分割算法：基于图像空间特征运用改进K 均值聚类对感兴趣区域和背景区域进行初始分割;在扩展最值变换的基础上作形态学开闭处理;利用控制标记分水岭算法在给出内部和外部标记后用强制最小技术修正梯度幅度图像并与形态学图像叠加,以降低过分割和减少伪边缘数量。实验结果表明,该方法相较于传统分水岭算法有显著改善,且具有较强的抗噪性能和边缘定位能力,能够更好地满足医学图像的分割要求。 相似文献
3.
4.
《常熟理工学院学报》2016,(2)
提出一种交互式神经组织CT图像分割算法,本算法基于交互式聚类图像分割算法,针对CT图像中神经组织的特点加以改进,采用自适应空间邻域信息混合高斯模型ASIGMM进行建模,从而能够综合利用像素的灰度信息和邻域空间位置信息实现有效分割.实验证明,本文算法能够更好地保留分割结果的边缘性,充分保证周围神经图像分割的精确性. 相似文献
5.
6.
基于迭代自组织数据聚类阈值的脉冲耦合神经网络的图像分割算法改进了传统脉冲耦合神经网络在图像分割中由于不恰当的参数选择而导致图像欠分割和过分割的问题.基于迭代自组织数据聚类阈值的脉冲耦合神经网络图像分割算法无需确定参数和循环次数,也不需要用特定原则确定循环结束的条件,只需利用图像中的每个像素点的灰度值进行聚类,然后利用改进的迭代自组织数据算法确定图像的初始聚类数目以及聚类中心,并以此作为脉冲耦合神经网络的最佳阈值,一次点火过程自动完成分割.实验结果表明,这种算法具有较好的分割结果和分割速度,提高了分割的准确性. 相似文献
7.
为了解决彩色图像的准确分割问题,研究了不同颜色模型特别是Lab模型对彩色图像分割效果的影响。将同一彩色图像转换到不同颜色模型下,并使用传统模糊C均值聚类图像分割算法对其进行分割处理。通过对多幅彩色图像进行分割实验,结果表明,虽然Lab颜色模型在数字图像处理中使用广泛程度不及RGB颜色模型,但在该模型下处理MSRA_10K彩色图像数据集时的图像分割效果整体优于RGB颜色模型。 相似文献
8.
9.
提出了一种基于近邻传播聚类的彩色图像分割方法。首先将彩色图像的颜色空间转换到CIE L*u*v*颜色空间,并对变换后的彩色图像进行采样;然后运行给定聚类数目的近邻传播聚类(APGNC),接着对其余未采样数据根据最大相似度规则,分别得到它们的类归属;最后利用形态学的区域合并方法去除独立小区域,得到修正后的图像分割结果。经仿真实验证明,该方法可以实现近邻传播算法在大规模彩色图像分割中的应用,具有较快地处理速度和较满意的分割结果,更符合人类的整体视觉感观。 相似文献
10.
针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出利用颜色信息进行运动目标检测和分割的算法。首先采用色相和亮度两个彩色分量加强图像中的颜色差异,使用OTSU算法对图像进行阈值分割,同时结合RGB颜色空间启发式肤色聚类,确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中,以数学形态学方法进行自适应运动区域预测,运用改进的OTSU算法,提高了分割速度。实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速运动有较强的鲁棒性。 相似文献
11.
研究基于灰狼算法的室内三维空间图像分割方法，提升室内三维空间图像分割结构相似度与效率。通过创建平面直角坐标系、纠正与配准楼层位图和采集三维空间要素图层获取室内三维空间矢量化数据，以该数据为基础利用机器人探索空间，获取三维信息，结合最优点到平面的距离，优化室内三维空间图像帧中所有点，建立最优室内三维空间模型，通过灰狼算法的围捕和攻击等狩猎操作优化K均值聚类函数，形成聚类-灰狼算法的图像分割方法，实现室内三维空间图像分割。实验结果显示：该方法采集的图像要素点比实际位置偏移最多不超过2mm；可以准确建立室内三维空间模型；且分割后的室内三维空间图像信息清晰；与灰狼算法优化前相比，峰值信号比和结构相似度分别提高60.5%和15.5%，运行时间缩短了42.1%。 相似文献
12.
针对传统Grabcut分割方法难以很好处理图像阴影部分及分割时间过长的问题,提出结合K-means聚类算法与Grabcut函数的方法改善以上问题。该方法通过直方图均衡化实现图像增强,然后利用K-means算法以二分类的形式对像素进行聚类,利用形态学处理填充孔洞,自动获取目标物体轮廓后,结合Grabcut算法实现图像二次分割,最后利用颜色判定改善图像阴影部分。实验结果表明,该方法可实现图像自动分割、节省大量时间,而且对阴影部分图像处理有明显改善,具有较高的准确性和高效性。 相似文献
13.
针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出一种简单有效的基于颜色特征运动目标检测及分割算法。首帧进行图像预处理,利用色相和亮度两个分量加强颜色差异,然后使用OTSU算法对图像进行阈值分割。结合RGB颜色空间启发式肤色聚类结果确定运动目标所在的连通区域,最终完成首帧运动目标的自动检测。有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速整体运动有较强的鲁棒性。 相似文献
14.
使用K均值聚类算法完成对图像的分割是一种常见的分割技术,针对传统的K均值聚类算法的不足,提出了使用直方图波形的有效波峰个数自适应确定K值的大小,实验结果表明,该方法简单、灵活、容易实现,并能取得较好的结果。 相似文献
15.
为解决传统谱聚类算法在图像分割时计算量大、使用单一特征分割的局限性问题,设计一种融合谱聚类和多特征的图像分割算法。首先进行超像素分割以减少计算量,分别提取每个超像素的颜色特征和纹理特征,构建超像素相似度矩阵|然后采用特征加权方法线性融合颜色和纹理特征的超像素相似度矩阵|最后采用谱聚类算法进行聚类分割。在UCMerced_LandUse和Berkeley数据集上进行实验测试,并与现有方法进行比较。实验结果表明,大多数实验图像IOU指标均在90%以上,相比于传统方法有了显著提高。 相似文献
16.
针对NJW算法计算量大和分水岭算法易产生过分割现象且对噪声敏感的问题,提出一种有效且鲁棒的方法,即阈值形态学分水岭结合谱聚类（SC）算法对MRI图像进行分割。使用Frost滤波结合形态学闭运算对输入图像进行去噪和增强处理,采用阈值形态学分水岭算法对灰度图像进行预分割,并采用改进的SC算法进行全局最优聚类,得到分割结果图像。改进的SC算法是用K HarmomcMeans(KHM)取替K means(KM)进行聚类,可提高稳定性和算法性能。实验结果表明,该方法能有效分割MRI图像且具有计算快速的优点。 相似文献
17.
针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出一种简单有效的基于颜色特征运动目标检测及分割算法.首帧进行图像预处理,利用色相和亮度两个分量加强颜色差异,然后使用OTSU算法对图像进行阈值分割,结合RGB颜色空间启发式肤色聚类结果确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测.在后续帧的处理中,通过数学形态学方法自适应预测出运动区域后,运用改进的OTSU算法在区域中分割运动目标.实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速整体运动有较强的鲁棒性. 相似文献
18.
19.
20.
为了改善传统基于聚类的图像分割算法对噪声敏感以及仅使用单一特征无法精确描述目标特性等问题,提出了一种基于区域的多特征图像分割算法。首先,使用 Meanshift 算法对原图像进行预分割,获得一组区域块;其次,提取每个区域块的颜色特征和纹理特征,使用 FCM 算法分别对每个特征进行聚类,针对每个特征获得一个类标签邻接矩阵;再次,将多个邻接矩阵叠加,形成多特征邻接矩阵;最后,使用 NCUT 算法对叠加邻矩阵进行聚类,获得最终分割图像。实验结果表明,基于区域多特征的分割算法优于对比算法,融合多特征对图像分割可以更准确地识别不同的目标结构,具有更好的分割效果。 相似文献