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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
为了实现磁瓦图像中缺陷的准确检测,以分割磁瓦端面崩块缺陷为目的提出一种基于K-means聚类的分割方法。磁瓦图像采集的关键技术是光源选用,分析传统的磁瓦图像分割方法——阈值分割,并以迭代选择阈值算法作为对比算法进行介绍;着重剖析K-means算法的基本聚类原理,并引出其算法实现流程。采用两种算法对磁瓦端面图像进行分割。结果表明,基于K-means聚类算法对磁瓦图像进行分割,能够正确分割出磁瓦端面的崩块缺陷。  相似文献   

2.
为改善传统模糊C均值(FCM)聚类算法在SAR图像分割时迭代次数多、鲁棒性与分割精度差等问题,通过选取主要像素点,结合图像非局部信息提出一种FCM改进算法.首先将图像分块并选取主要像素点构成主要像素集合,然后对像素集利用K-means聚类确定初始聚类中心,接下来在FCM算法的目标函数中引入非局部空间信息,利用灰度信息与...  相似文献   

3.
为解决传统分水岭算法在果蔬图像分割过程中产生的过分割问题,提出了基于K means聚类与二次分水岭的果蔬图像分割方法。该方法首先通过自适应中值滤波、直方图均衡化等方法实现图像增强,利用分水岭算法实现图像预分割,然后对预分割结果进行K means聚类和形态学处理,并在此基础上利用分水岭算法实现果蔬图像二次分割。实验结果表明,该方法很好地解决了分水岭算法引起的过分割问题,为后续图像分类识别奠定了基础。  相似文献   

4.
图像拼接技术关键在于图像配准和算法效率,针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,将K-means聚类算法应用到图像匹配算法中,提出了一种解决该问题的改进算法。该方法利用K-means聚类算法对图像提取出的角点对先进行聚类分组,然后采用预判断模型和分组随机选取的方法来提高传统算法效率。实验结果表明,该算法相比于传统的RANSAC算法,在保持较高的精度和鲁棒性的情况下,大大提高了计算效率,有助于提高图像的自动拼接的效率。  相似文献   

5.
K-means聚类算法常用在图像分割中,聚类中心多采用随机选取,以彩色图像为研究对象,提出在彩色图像RGB三个分量灰度直方图中分别检测峰值,经三者排列后形成自动聚类中心的方法.实验结果表明:该方法简单、快速,检测出的峰值准确,形成的K-means聚类中心较为合理.  相似文献   

6.
由于在人体脊柱图像分割中,分水岭算法存在过分割现象以及对微弱边缘、噪声非常敏感的问题,故对其进行改进.原始人体脊柱CT图像存在许多不必要的局部极小值,首先利用K-means++聚类算法进行区域分类,减少错误的局部极小值;然后利用形态学图像处理技术对初始分割图像进行去噪处理,使图像变得平滑;接下来提取区域最大值标记为图像...  相似文献   

7.
针对传统检测方法对焊接缺陷图像识别的缺点,提出基于改进粒子群算法优化的K-means聚类的焊接缺陷图像识别方法。运用HOG算法提取焊接缺陷图像的特征,利用IPSO算法对K-means聚类模型的聚类点数K进行参数寻优,从而实现对焊接缺陷的检测识别,实验验证表明,该方法能够有效提高焊接缺陷图像的识别效果,总体识别准确度达到94%。  相似文献   

8.
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   

9.
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   

10.
一种小波域K-Means遥感图像分类标注算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于合成孔径雷达图像(遥感)的相干斑噪声数据丰富,导致传统的遥感图像分割方法分割效果不佳,采用学习理论和神经网络改善图像处理性能。根据图像统计特征,采取神经网络语义提出一种高效的图像纹理特征分割方法。首先,利用K-means聚类提取遥感图像的纹理特征,然后根据遥感图像在小波域中的分布特征对其进行滤波,最后利用语义对滤波后的遥感图像纹理特征和灰度组成的矢量进行分割归类,在遥感图像分割中快速标注分类以便于视觉分析。利用区域一致性分割分类,由聚类样本特征匹配进行图像分类标注,对变化检测进行统计分析,过分割或欠分割误差聚类样本不做标注,选取最佳样本聚类k值标注分类结果。  相似文献   

11.
图像分割是数字图像处理系统中基本而关键的技术.通过阈值分割是其最简单的技术,它假设目标和背景是可以分离的.详细讨论将自适应遗传算法与OTSU算法相结合应用于最佳阈值的确定中,提出了相应的算法并用于图像分割,由于自适应遗传算法具有全局搜索最优解能力,因此能在很短时间内自动确定阈值.实验仿真结果表明,该方法不仅可以实现准确的图像分割,并且使得分割速度大大提高.  相似文献   

12.
分水岭变换是图像分割的一种强有力的形态工具,能够自动生成一系列封闭分割区域。其不足之处是过分割、对噪声敏感。为克服分水岭变换固有的缺点,本文综合利用非线性滤波和改进的FCM算法优化分水岭变换得出的初始分割,提出了一种新的基于混合分割算法——IHWF(Improved Hybrid Watershed and FCM)分割法。与MeanShift算法及区域合并算法相比,该方法充分利用了区域的灰度和区域间的空间信息。试验结果表明该算法能有效克服分水岭算法的过分割问题,且分割效果优于以上两种方法。  相似文献   

13.
Previously we have designed and implemented new image browsing facilities to support effective offline image contents on mobile devices with limited capabilities: low bandwidth, small display, and slow processing. In this letter, we fulfill the automatic production of cartoon contents fitting small-screen display, and introduce a clustering method useful for various types of cartoon images as a prerequisite stage for preserving semantic meaning. The usage of neural networks is to properly cut the various forms of pages. Texture information that is useful for grayscale image segmentation gives us a good clue for page layout analysis using the multilayer perceptron (MLP) based x-y recursive algorithm. We also automatically frame the segment MLP using agglomerative segmentation. Our experimental results show that the combined approaches yield good results of segmentation for several cartoons.  相似文献   

14.
基于并行粒子群算法的Otsu双阈值医学图像分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
医学图像分割一直是医学影像分析领域的研究热点。由于粒子群优化(PSO)容易陷入局部极小,因此该算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差。针对该问题,结合Otsu分割技术,提出了一种基于并行粒子群优化算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,将粒子群体分成若干个子群体,进化在多个不同的子群中并行进行,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。实验结果表明,提出的分割算法与传统粒子群算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性,其收敛速度明显优于基于单种群的粒子群算法的Otsu双阈值医学图像分割。  相似文献   

15.
Previously we have designed and implemented new image browsing facilities to support effective offiine image contents on mobile devices with limited capabilities: low bandwidth, small display, and slow processing. In this letter, we fulfill the automatic production of cartoon contents fitting small-screen display, and introduce a clustering method useful for various types of cartoon images as a prerequisite stage for preserving semantic meaning. The usage of neural networks is to properly cut the various forms of pages. Texture information that is useful for grayscale image segmentation gives us a good clue for page layout analysis using the multilayer perceptron (MLP) based x-y recursive algorithm. We also automatically frame the segment MLP using agglomerative segmentation. Our experimental results show that the combined approaches yield good results of segmentation for several cartoons.  相似文献   

16.
Automatic segmentation of bladder in CT images   总被引:1,自引:0,他引:1  
Segmentation of the bladder in computerized tomography (CT) images is an important step in radiation therapy planning of prostate cancer. We present a new segmentation scheme to automatically delineate the bladder contour in CT images with three major steps. First, we use the mean shift algorithm to obtain a clustered image containing the rough contour of the bladder, which is then extracted in the second step by applying a region-growing algorithm with the initial seed point selected from a line-by-line scanning process. The third step is to refine the bladder contour more accurately using the rolling-ball algorithm. These steps are then extended to segment the bladder volume in a slice-by-slice manner. The obtained results were compared to manual segmentation by radiation oncologists. The average values of sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and Hausdorffdistance are 86.5%, 96.3%, 90.5%, 96.5%, and 2.8 pixels, respectively. The results show that the bladder can be accurately segmented.  相似文献   

17.
为更好实现红外图像中电力设备故障区域的提取,提出改进PCNN(脉冲耦合神经网络) 的故障区域提取方法。基于Otsu 算法(大津法,又称最大类间差法) 计算红外图像的最优分割阈值,作为PCNN 迭代的初始阈值。以最大类间方差作为PCNN 模型的收敛判据,实现红外图像自动分割以提取电力故障区域。实验表明,该算法与Otsu、K-means、传统PCNN 方法相比,能够更全面、精确地提取电力故障区域,为后续故障类型识别奠定基础。  相似文献   

18.
针对进化多目标图像分割算法运行时间长且依赖人工挑选最优解的不足,提出一种快速自动多目标图像分割算法。首先使用自适应Mean-shift算法对图像进行预处理,将粗分割结果进行二次分割以提高运行速度;其次选择相互排斥的指标作为多目标的目标函数,并采用RM-MEDA框架对超像素颜色与纹理特征分别进行优化,同时对它们使用不同权值作为目标函数优化;最后由模糊模型从众多Pareto折中解集中自动选择满足实际分割要求的PS解。引入Mean-shift进行预分割,相对于标准的RM-MEDA,其运行速度提高近18%,由模糊模型推荐的Pareto解中,97%的情况符合分割要求。  相似文献   

19.
冒伟 《教育技术导刊》2020,19(3):248-251
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   

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