共查询到20条相似文献，搜索用时 429 毫秒
1.
2.
3.
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
4.
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
5.
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
6.
7.
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
8.
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
9.
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
10.
《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
11.
《赣南师范学院学报》2021,(3):86-91
随着赣南脐橙果业优良品质的发展,赣南脐橙越来越受到人们的青睐.但是在发展赣南脐橙精准果业的同时,脐橙病虫害也随之蔓延.因此快速分割和识别赣南脐橙病虫害的病斑图像,以便提高赣南脐橙的果业质量.本文提出一种基于混合聚类的脐橙病虫害图像分割方法,通过超像素聚类将整个彩色赣南脐橙病虫害图像分割成若干个紧凑的、近似均匀的超像素块,为图像分割提供有用的聚类线索,以加快期望最大化(EM)算法的收敛速度.使用EM算法从每个超像素块中快速准确地分割出病变像素,根据数学形态学去校正聚类结果,最终获得分割后的病斑图像.对比本实验和与同类方法的实验,实验结果表明该方法是有效的,对脐橙病虫害病斑图像的分割具有较好的实验效果. 相似文献
12.
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
13.
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
14.
15.
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
16.
李玉梅 《天津职业院校联合学报》2011,13(2):78-81
论文提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的计算机图像分割方法,有效地利用蚁群算法的聚类分析能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心。然后利用蚁群聚类算法得到的模型进行修改,再进行模糊聚类弥补蚁群算法的不足。最后将该算法应用到计算机图像分割技术。对比实验表明,该算法实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。 相似文献
17.
由于SIFT特征点能对图像局部特征进行合理、精确描述,有效使用SIFT特征点实现基于内容的图像检索成为当前计算机视觉领域中的热点问题。针对该问题,提出一种基于SIFT特征点的改进聚类的图像检索新方法。该方法包括图像颜色转换、特征点改进聚类算法,以及基于该算法的更有效的灰度直方图构建方法。与现有基于流光法的检索方法相比,该方法能有效解决聚类后特征点分组不确定和依赖特征点颜色信息和空间信息权重的问题。从公共图像库上的实验结果可以看出,该方法与现有方法相比具有较高的检索精度。 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.
《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2016,(1)
为了提高多种棉花害虫图像分割的效率与准确度,提出一种基于LAB颜色空间的棉花害虫普适K聚类害虫图像分割方案.利用LAB颜色空间特性将棉花害虫图像的亮度信息和色彩信息分开分析,并将目标区域图像a分量进行归一化,自适应选取K值.算法核心思想是将K值转换成只与色彩、光照差异有关的阈值C,再利用K-means聚类算法根据提取的害虫图像特征进行分割.实验结果证明,该方案能有效地对典型棉花害虫的图像进行分割. 相似文献
20.
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