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1.
传统模糊C均值算法没有充分利用像素周围的空间信息,所以算法抗噪效果不理想,且该算法仅利用像素隶属度信息,分割规则过于单一。因此,提出一种基于包含度及空间信息的聚类算法以提高图像分割抗噪性和准确性。首先将包含度信息加入到目标函数中,以弥补隶属度单一化的不足;其次将像素周围的邻域信息作为空间信息加入到目标函数中,使用信息熵与交叉熵调节像素信息和空间信息之间的权重;最后使用梯度下降法优化该目标函数以便对图像进行正确分割。以4组卫星图像为例进行分割,并分别与FCM算法、PCM算法、AFCM_S1算法进行对比。实验结果表明,基于包含度和空间信息的聚类算法对噪声点具有较好的处理效果,可提升分割精度和负率度。 相似文献
2.
王惠 《宁波职业技术学院学报》2016,(4):89-91
针对标准FCM算法在算法迭代中忽略像素的空间信息,提出了一种结合像素空间邻域信息改进的FCM图像分割算法(SAFCM)。新算法首先计算出像素的邻域平均值,然后求出邻域平均值和像素的差异,把该差异值作为空间信息的影响权值,利用像素值和空间信息构造新的目标函数,从而实现图像的分割。仿真实验表明,新算法能够更好的抑制噪声,降低噪声敏感性,提高图像的分割质量。 相似文献
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考虑到图像存在异常像素,将邻域因素考虑在内对模糊C-均值聚类算法(FCM)和异常像素检测算法(APD)提出了改进。首先,提出了邻域因素的邻域-FCM(N-FCM),然后,提出了模糊异常像素检测算法(Fuzzy-APD)。实验过程中,选择噪声图像、彩色图像作为实验图像,对FCM和N-FCM算法进行性能比较,证实相比于FCM算法,N-FCM算法的收敛性明显提高,图像分割的正确率进一步改善;同时从图像中获取部分像素进行异常像素检测,实验证实相比于异常像素检测,Fuzzy-APD准确性更高。 相似文献
4.
模糊c均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声十分敏感。提出了一种基于直方图的加权模糊c均值(WFCM)聚类的图像分割方法,在传统的FCM聚类的基础上,该方法考虑了灰度直方图的灰度、邻域像素灰度的相关性对图像进行加权聚类分割。实验结果表明,该方法可显著提高图像分割的速度和精度。 相似文献
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张健 《湖州职业技术学院学报》2014,(1):84-87,91
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。 相似文献
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改进的邻域均值滤波去噪算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
邻域均值滤波算法作为图像去噪算法的经典方法,不仅可以有效地消除噪声对图像的干扰程度,并且能够快速平滑图像,但它的缺点是会使图像边缘模糊,窗口越大,模糊程度越明显。本文针对椒盐噪声,分析原邻域均值滤波算法,通过与能量最小化原理相结合,提出新的改进的邻域均值滤波算法,这个算法构造了两个不同能量最小化函数模型,即E1模型和E2模型。两个模型均从图像像素点局部邻域出发,通过求解局部邻域能量最小判断是否利用邻域均值替换原像素灰度值。这个新的去噪算法不仅改变了原邻域均值滤波算法单一的替换灰度值的做法,降低了将非噪声点误判为噪声点的可能性,并且可以根据图像的大小自适应调节阈值,最后达到去除噪声的效果。通过与邻域均值滤波算法进行实验对比,取得较好的去除噪声效果。 相似文献
9.
《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
10.
宋娈娈 《商丘师范学院学报》2014,(12):10-14
针对模糊C均值（ FCM）图像分割算法受初始值影响较大以及对噪声的抑制作用较差的问题,提出一种基于图像滤波的加权FCM图像分割算法。该算法采用快速FCM算法进行初分割,降低了初始值的影响,同时引入自适应中值滤波器,并与加权FCM 算法相结合进行迭代滤波分割,不仅能很好地抑制噪声的影响而且能使分割更精确。利用该算法分别对人工合成的和真实的含噪图像进行分割实验,实验结果表明：本文算法对含噪图像有很好的分割结果。 相似文献
11.
为了解决低对比度成像条件下传统三维轮廓重建算法精度偏低的问题,提出一种基于邻域距离最小化准则、由粗到细的高精度轮廓三维重建算法。首先使用 Canny 算子对目标图像进行边缘检测,再利用目标形状、尺寸等先验信息剔除分割出的虚假目标边缘。随后,计算边缘点法线方向上的梯度加权值作为工件初始化轮廓,根据左右一致性原则筛选出粗匹配点对,在匹配点对邻域附近使用亚像素进行精细搜索,利用邻域距离最小化准则估算出当前最佳亚像素匹配点对,并将其用于激光刻形工件的尺寸测量,总体精度可达 0.1mm。该方法有效降低了轮廓重建算法对边缘定位精度的依赖,同时提高了轮廓重建精度。 相似文献
12.
提出了一种基于先检测、后滤波的椒盐噪声滤除GPU实现算法。该算法首先依据椒盐噪声的特征,将图像像素分为噪声和信号,然后对噪声像素作标准中值滤波,如果中值为信号,则用中值代替噪声像素灰度值;如果中值为噪声,则取中值邻域,如果中值邻域为信号,则用它代替噪声像素灰度值;否则扩大邻域窗口,重复算法。但随着图像规模的增大,在CPU上执行的时间显著增加。分析并利用图形处理器（GPU）的并行处理特征,并在GPU上实现了本文算法。实验结果表明所提出的算法较经典的自适应中值滤波算法有较好的去噪效果和边缘保护能力,并且随着图像规模的增大,算法执行时间较CPU可以提高最多3个数量级。 相似文献
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在分析现有的细节保护滤波算法的基础上,提出了一种基于相关度预测的图像椒盐噪声自适应滤除算法。对于信号像素,保持灰度值不变。对于噪声嫌疑像素,利用对邻域灰度相关量化分析和定义的灰度相关函数作为信号邻域相关性的度量,并将该系数作为预测滤波算法的阈值进行判别。根据像素被判定为噪声或有效信号的概率,自行调整滤波强度,减少图像滤波处理中的细节损失。实验表明,该算法的噪声滤除能力、细节保护能力以及运算效率都可以得到满意的结果。 相似文献
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针对模糊C-均值聚类算法（FCM）在参数输入受人为限定,且在系统应用中易受噪声或孤立点数据的干扰等缺点,提出一种鲁棒性FCM聚类算法（RFCM）,以降低噪声或孤立点的影响。 相似文献
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首先利用给出的算法对阻像进行Canny算子边缘检测,把图像转化成二值图像,然后对图像用数学形态学边缘检测去除伪边缘,最终再进行边缘连接．实验结果表明,对于含有噪声图像和不含噪声图像进行分割时,可以在尽量保留图像最大信息量的基础上,提取出单像素封闭边缘,保证了边缘信息的完整有效． 相似文献
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提出一种既能快速去除图像随机脉冲噪声又能较好地保留边缘细节信息的一种新方法。该方法首先利用图像局部灰度相似性特征,对于任一像素,根据其与邻域内像素相近的个数和与其相近像素本身在邻域内的相似情况,将各像素分为噪声点、疑似噪声点和信号点,对疑似噪声点根据其是否为邻域内的极值将其分为噪声点和信号点。对于信号点不做任何处理,而对于噪声点则按照一种基于欧拉距离的自适应加权均值滤波算法进行处理。实验结果表明,算法能够快速高效地滤除随机脉冲噪声,且无需人为修改相关参数和“门坎”值,综合性能优良,特别适用于对实时性要求较高的图像处理系统。 相似文献
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在计算机平面设计中,需要利用三维立体模型进行视觉重构,以提高平面设计的立体美化感。传统方法采用多维透视变换平滑方法进行视觉重构,在三维立体模型受到散点噪声干扰下,重构效果不好。提出一种基于超像素纹理分割的三维立体模型重构算法,首先对三维立体模型进行图像视觉特征采集和降噪处理,对降噪滤波输出的图像进行不规则三角网构建,并在构建的三角网中进行超像素纹理分割,通过纹理特征提取结果进行视觉重构,实现算法改进。仿真结果表明,采用该方法进行三维立体模型重构的特征分辨率较高,视觉信息的美化效果好,信息呈现较为准确,误差率低,在计算机平面设计中展示了较好的应用性能。 相似文献
18.
传统中值滤波对所有像素采用同一的处理方法,导致图像细节信息丢失严重。依据噪声分布特征,设计了基于集内离散度的噪声检测器,并结合自适应中值滤波,实现有针对性的噪声过滤,减少非噪声信息丢失。实验证明,该算法具有较高的消除脉冲噪声和保留细节信息能力。 相似文献
19.
对合成口径雷达图像的分割算法进行了归纳综述,概述了主动轮廓的分割算法、马尔科夫随机场的分割算法和模糊均值的分割算法,简要阐述了各种算法的原理,提出了基于局部隶属度和局部信息的模糊均值分割方法,以期为SAR图像分割算法的研究提供参考. 相似文献