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《科技通报》2016,(9)
为了提高利用医学影像技术对肝包虫病进行诊断的效率和准确性,有必要对基于影像的病症自动分类方法进行研究。根据不同类型肝包虫病CT影像特征,提出一种结合纹理特征提取和稀疏编码的肝包虫CT图像分类方法。首先,利用图像分割算法从腹部CT图像中提取肝包虫病灶区;其次,结合尺度不变特征转换(SIFT)和多尺度局部二值模式(LBP)对病灶区进行纹理分析,并采用稀疏编码技术对局部纹理特征编码;然后,应用多尺度最大池化法整合局部编码特征得到描述整幅图像的特征向量;最后,根据病灶图像的特征表示,通过线性支持向量机(SVM)完成对肝包虫图像的自动分类。在对比实验中,与基于Gabor滤波分类方法和基于多特征融合分类方法相比,所提方法总的平均分类准确率分别提高了24.97%和20.53%。实验结果表明,该方法提取的特征具有高的类区分度,能有效实现肝包虫CT图像的自动分类。 相似文献
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图像分割技术一直是图像处理中最关键的技术之一.本文主要研究了加权聚类算法在图像分割中应用.算法采用Fisher线性判别率的方法对特征进行加权聚类,对比了传统的聚类算法.实验结果表明,本文提出的算法能够提高图像分割的准确度. 相似文献
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针对变压器红外检测中存在图像清晰度不足、故障位置指示不明显的问题。本文提出将改进稳健模糊核聚类算法(IRKFCM)应用到散热器红外检测图像分割中,以提高散热器的故障诊断正确率。通过将红外设备采集到的散热器实时图像信息融入到改进的稳健模糊核聚类算法,根据图像所包含的灰度信息和空间信息对其进行进行区域分割,并引入聚类中心的初始化方法有效减少迭代次数,增强算法的稳健性。实验表明该算法相对于FCM分割算法能准确有效地分割出有故障的散热器片和位置,精度满足系统要求。 相似文献
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主要研究了均值聚类图像分割问题。针对传统的聚类图像分割算法对图像地分割精度较低等问题,提出一种基于模糊控制的C-均值聚类快速图像分割新方法。本文采用快速模糊C-均值聚类算法对图像分割。实验结果表明,图像分割边缘清晰,分割效果明显优于传统的聚类图像分割算法。 相似文献
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在二维平面图形渐变算法中,但是对于较为复杂的图形,由于传统算法本身存在的不足,图形渐变过程中有时会出现一些局部自交现象,影响图形的渐变效果。为了避免上述缺陷,提出了一种图像局部自交干扰排除的渐变优化算法。利用小波对图像的边沿像素进行变换,提取图像边沿的纹理特征,利用K均值聚类方法,对边沿纹理像素设置分类阀指,消除图像局部自交干扰。实验结果表明,利用本文算法下的图像渐变过程得到了优化,取得了令人满意的效果。 相似文献
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《资源科学》2017,(3)
为实现高分辨率遥感影像低层特征的有效组织与优化,提高特征的可判别性,重点研究了基于稀疏编码的中层特征学习、基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类技术,提出了基于软概率级联中层特征学习模型实现土地利用/土地覆盖(Land Use and Land Cover,LULC)分类。首先,提取影像的灰度共生矩阵(Graylevel Co-occurrence Matrix,GLCM)、光谱特征、密集尺度不变特征转换(Dense Scale Invariant Feature Transform,DSIFT)作为低层特征;然后由稀疏编码分别对GLCM、DSIFT和光谱特征进行稀疏编码,并结合最大平滑方法对稀疏系数进行优化,获得影像的中层特征,并通过SVM分类器分别计算LULC类别软概率,对其级联获得影像的特征表达;最后,利用SVM分类器再次分类获得LULC分类结果。选用武汉市远城区农村居民点作为实验样区,对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法总体精度达到88%左右;相较于提取单一低层特征的分类方法,本文算法可有效提高LULC分类精度。 相似文献
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《科技通报》2016,(7)
针对HIFU超声图像中目标的自动识别和分割进行了研究。提出了一种结合了动态阈值分割和K-最近邻(KNN)纹理分类方法的全自动图像分割方法。首先对图像进行预处理,减小噪声干扰。然后进行动态阈值分割,得到包括目标轮廓在内的很多轮廓。同时利用KNN纹理分类方法对预处理后的图像进行分类,其中用到的纹理特征通过灰度共生矩阵计算得到。接着将动态阈值分割结果与KNN分类结果做一个与运算,与运算以后的结果通过形态学操作和区域滤波就得到准确的目标区域轮廓。从对HIFU超声图像的分割结果和对该方法的评价结果来看,该全自动图像分割方法是可行并且有效的,有可能进一步将其投入实际应用中去。 相似文献
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通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。 相似文献
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结合粗糙集理论,利用像素邻域的空间信息,可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示,据此提出一种基于量化粗糙信息的改进的图像分割方法,该方法使用局部量化粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数。通过对比传统的模糊C-均值（FCM）聚类分割算法,证明该方法大大降低了时间复杂度,且具有良好的分割效果。 相似文献
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模糊C均值(FCM)算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法:先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。 相似文献
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在城市筑群空间分布模式中,需要对建筑区的三维影像特征进行数据提取,用遥感影像中包含的光谱特征和纹理特征,实现对建筑物的特征融合检测。传统方法采用高亮线条和阴影区域融合的方法实现对建筑区的三维影像数据提取,当图像本身受斑点噪声影响较大和光程较远的情况下,影像数据提取效果不好。提出一种基于形状特征与纹理分区相融合的建筑区三维影像数据提取方法,采用骨架线模式和三角网模式构建建筑物的三维纹理模型,设计基于纹理分区的建筑区三维影像图像分割算法。在三角网纹理分区结构模型的基础上,通过相互近似正交的直线模式建立建筑群直线模式的方向关系图,实现对建筑区的三维影像数据提取。仿真实验表明,采用该模型对建筑区的三维影像数据提取,影像分割准确,能准确有效提取影像局部区域的亮度特征,受斑点噪声影响较大和光程的影响较小,对建筑区图像特征的检测正确率较高。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(16)
多源遥感影像融合是对来自不同传感器的多光谱影像与高空间分辨率影像,按一定的融合方法,进行合成,从而增强影像质量,使得融合后的影像既具有较高的分辨率又具有多光谱的特性,达到信息优势互补、有利于图像的辨识和分类。ENVI是一套功能强大的遥感影像处理软件,本文结合实际遥感影像,主要介绍如何运用ENVI软件进行遥感影像的融合。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在不同光照和旋转角度下进行地理特征遥感识别是测绘领域的难点,为了实现对地理地形的准确测绘,需要进行地理特征遥感识别优化设计。传统方法中,采用遥感图像边缘特征检测算法,当遥感图像出现旋转角度时,识别性能不好。针对这一问题,提出一种角点检测的地理特征遥感识别算法,并进行系统设计与实现,系统通过图像传感模块采集遥感图像,经过角点特征处理器提取图像特征。在不同光照和旋转角度,采用单尺度Harris角点检测算法对图像进行检测并提取角点,得到地理遥感特征数据采集的角点模型,基于角点检测,进行遥感识别算法改进和系统实现。实验结果表明,采用该算法和系统,地理特征遥感识别准确率高,耗时较少,提高对地理特征遥感识别性能。为实现对地理地形的准确测绘提供依据。 相似文献