噪声不均条件下的模糊C均值聚类算法及应用

随着工业生产和工艺的进步,人们对产品的质量要求越来越高。为提高光缆表面瑕疵分割的效果,克服模糊C均值聚类算法对噪声敏感的不足,提出了一种新的模糊C均值聚类（FCM）的瑕疵图像分割方法。该方法一方面考虑样本的邻域像素信息,使FCM的隶属度函数中包含像素的邻域信息,另一个方面使用一种新的距离度量方式代替传统的欧式距离。利用以上两种方法来增加算法的鲁棒性,此外,通过直方图法给聚类中心赋初值,使分割效果稳定。最后,分别对CCD相机获取的光缆图像添加椒盐噪声和高斯白噪声,使用改进的FCM算法和传统的FCM算法、FCMM算法进行光缆表面瑕疵分割实验。图像和分割正确率的对比实验结果表明,使用改进的FCM算法能更好地克服噪声,精确地将瑕疵从图像上提取出来,瑕疵轮廓更为清晰,提高了光缆表面瑕疵检测的效果。     

基于小波多尺度聚类水平集的医学图像分割

针对医学图像低对比度、灰度不均匀等特点,提出了一种小波多尺度聚类水平集的图像分割方法,能够很好地解决医学图像灰度不均匀的问题。首先,利用小波多尺度分析的良好信噪分离能力提取各尺度下图像的有效边缘信息,将边缘信息添加到水平集模型的能量函数中从而提高模型的局部控制能力。然后,基于灰度不均匀的图像模型,派生出对于感兴趣区域的局部灰度聚类,在每个点的邻域内定义基于灰度的局部聚类准则函数。将局部聚类准则函数转化为全局准则函数。在水平集框架中,该准则根据水平集函数定义了代表图像域划分的能量项和引起图像强度不均匀的偏置域。最后,从小波变换的顶层低频子带图像开始逐层采用改进的聚类水平集方法分割图像,并将分割结果通过插值方式传递至下一层作为分割的初始轮廓,最终实现灰度不均匀医学图像的分割。实验结果表明,该方法能够有效地分割医学图像,具有计算更加鲁棒稳定、效率更高和更加准确的优点。     

改进的精密机械加工零件表面缺陷检测算法

对加工表面纹理缺陷进行可靠的检测分析可以有效提高机械加工零件表面精加工的水平。基于计算机视觉技术对机械加工零件表面实现自动缺陷检测,由于机械加工零件表面纹理的特殊性,常用的灰度图像分割方法对机械加工零件表面缺陷的检测不适用;且其表面的缺陷信息无法预先得知,其图像分割是一个非监督纹理分割问题,对此提出了一种改进的模糊聚类缺陷检测算法,实现了对机械加工零件表面缺陷的自动化检测,实验结果证明了该算法的可行性。     

基于自编码和知识蒸馏的表面缺陷检测方法

针对传统的表面缺陷检测方法只能对具有高对比度或低噪声的明显缺陷轮廓进行检测的问题,提出了一种基于自编码和知识蒸馏的表面缺陷检测方法来准确定位和分类从实际工业环境捕获的输入图像中出现的缺陷。首先,设计了一种级联自动编码器（CAE）架构用于分割和定位缺陷,其目的是将输入的原始图像转换为基于CAE的预测蒙版;其次,利用阈值模块对预测结果进行二值化以获得准确的缺陷轮廓;然后,把缺陷区域检测器提取并裁剪出来的缺陷区域视为下一个模块的输入;最后,将CAE分割结果的缺陷区域通过知识蒸馏进行类别分类。实验结果表明,与其他几种表面缺陷检测方法相比,所提出的方法综合性能最好,其缺陷检测平均准确率为97.00%。该方法能够有效地对较小的、边缘不清晰的缺陷进行分割,满足对物品表面缺陷实时分割检测的工程要求。     

基于改进分水岭算法的硅片缺陷提取方法

为了提取硅片表面的缺陷,对其缺陷的提取技术进行了研究,提出了改进水分岭算法进行缺陷提取.该方法首先利用形态滤波对缺陷图像进行滤波,并对滤波后梯度图像进行平滑,在去除噪声的同时很好的保持物体轮廓和细节;为了克服分水岭算法的过度分割问题,利用区域强度准则和边界强度准则对过分割区域合并,很好的解决了过分割问题.实验表明,该方法可以提取精确且封闭的缺陷边缘轮廓,为进一步的缺陷特征量的提取奠定了基础.     

结合类内和类间距离的可能聚类分割算法

目的 为了进一步提高噪声图像分割的抗噪性和准确性,提出一种结合类内距离和类间距离的改进可能聚类算法并将其应用于图像分割。方法 该算法避免了传统可能性聚类分割算法中仅仅考虑以样本点到聚类中心的距离作为算法的测度,将类内距离与类间距离相结合作为算法的新测度,即考虑了类内紧密程度又考虑了类间离散程度,以便对不同的聚类结构有较强的稳定性和更好的抗噪能力,并且将直方图融入可能模糊聚类分割算法中提出快速可能模糊聚类分割算法,使其对各种较复杂图像的分割具有即时性。结果 通过人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,本文改进可能聚类算法是有效的,其分割轮廓清晰,分类准确且噪声较小,其误分率相比其他算法至少降低了2个百分点,同时能获得更满意的分割效果。结论 针对模糊C-均值聚类分割算法和可能性聚类分割算法对于背景和目标颜色相近的图像分类不准确的缺陷,将类内距离与类间距离相结合作为算法的测度有效的解决了图像分割归类问题,并且结合直方图提出快速可能模糊聚类分割算法使其对于大篇幅复杂图像也具有适用性。     

一种偏置场环境下的模糊聚类分割算法

针对偏置环境下图像分割问题,提出了一种基于偏置场估计的模糊聚类算法。通过建立依赖于偏置场的模糊聚类目标函数,提出了模糊聚类隶属函数和偏置场估计的迭代算法。该方法较好地处理了传统模糊聚类在偏置场存在的情况下图像分割精度下降问题。实验结果表明,该算法能有效分割具有偏置噪声的图像,其分割精度优于传统模糊聚类法。     

基于FCM聚类的图像分割算法

为提高现有模糊C均值聚类算法(FCM)对噪声图像分割的效果和稳定性,提出一种基于FCM的图像分割算法。利用非局部空间信息构建和图像,根据和图像的直方图,自动选择初始化聚类中心,通过求取目标函数极小值完成图像分割。理论分析和实验结果表明,该算法比现有算法更加有效和稳定,对噪声图像有更强的鲁棒性。     

基于FCM和LBF模型的医学图像自动分割

基于局部区域二相拟合(LBF)模型的医学图像分割方法,对初始轮廓敏感并仅能分割单类目标,若手动选取的初始轮廓不合适,将导致算法耗时过大甚至分割失败。针对上述不足,提出联合模糊C均值(FCM)聚类的LBF模型自动分割算法。对待分割图像进行FCM聚类,将得到的目标类隶属度值变换为适用于LBF模型的水平集函数初始值,利用LBF模型从该初始值开始演化直至收敛,从而完成分割。合成图像及血管和脑部图像的分割实验结果表明,该算法能够自动获取合适的初始值,有效解决LBF模型对初始轮廓敏感的问题,减少迭代次数,而且通过选择不同的FCM聚类结果,可以实现对多类目标的分割。     

非局部降噪快速模糊C-均值聚类算法

传统的模糊C-均值聚类算法未利用图像的空间信息,在分割迭加了噪声的MR图像时分割精度较差。采用了既能有效去除噪声又能较好地保持图像边缘特征的非局部降噪方法,结合基于图像灰度直方图聚类分析的快速模糊C-均值聚类算法,得到了一种具有较高分割精度的图像快速分割算法。通过对模拟图像、仿真脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验,表明提出的新算法比已有的快速模糊C-均值聚类算法有更精确的图像分割能力。     

基于目标特征的机械零件表面缺陷检测方法

针对机械零件表面缺陷的特点,提出了一种基于目标特征的检测方法。首先,通过对测试图像进行均值滤波,以消除噪声对检测的影响;其次,通过分析表面缺陷特征设置分割阈值,在此基础上,实现对检测目标分割;最后,采用形态学滤波消除噪声和孤立点对检测结果的影响。实验表明,本文采用的方法能够有效抑制图像背景干扰,能够有效的实现机械零件表面缺陷准确检测。     

基于变分水平集的图像模糊聚类分割

结合变分水平集方法和模糊聚类,提出了一个基于变分水平集的图像聚类分割模型.该模型引入了一个基于图像局部信息的外部模糊聚类能量和一个新的关于零水平集的正则化能量,使得该模型对噪声图像的聚类分割更具鲁棒性.通过在能量泛函中加入一个内部约束能量约束水平集函数为符号距离函数,可以使水平集演化过程无需重新初始化.进一步提出了一种变分形式的聚类中心更新方法,实现了半监督的图像聚类分割.实验中采用不同类型的图像与FCM聚类模型、CV模型、Samson模型进行了对比实验,实验结果显示,该模型能够克服图像中噪声的影响,取得较满意的聚类分割效果.     

基于轮廓矩的热敏电阻封装质量检测研究

针对热敏电阻封装质量检测问题,设计了基于阈值分割及轮廓矩识别的自动检测方法.该方法首先对封装热敏电阻进行灰度化处理,再利用最大类间方差法对图像进行阈值分割,进一步通过形态学运算得到不合噪声的目标二值图像,并采用Canny算子提取到封装热敏电阻的连续轮廓,然后根据轮廓矩理论提取了封装热敏电阻边缘图像的前三阶轮廓矩,最后得到与模板的欧氏距离,通过阈值比对实现了封装质量识别.实验验证表明该方法对几种封装不合格产品的固定样本检测准确率都在90％以上,对随机样本的检测准确率接近人工检测的准确率,且单根检测耗时220 ms远远小于单根平均5 s的人工检测耗时.     

3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别

目的 钢板表面缺陷的种类多样、灰度结构复杂,现有的图像分割技术运用在灰度结构复杂、目标边缘模糊的钢板缺陷图像中仍然存在识别效率低、过分割现象明显等问题,本文结合图像灰度矩阵的空间特征,提出一种基于3维灰度矩阵的钢板表面缺陷识别算法。方法 首先根据灰度图像构建3维灰度矩阵;然后引入半类间方差改进克里金插值算法,绘制3维灰度矩阵的等值线图;接着构建等值线的拓扑关系树;最后根据自定义的全局搜索策略和局部搜索策略相结合,寻找局部凹凸区域,从而定位缺陷区域,达到分割钢板表面缺陷的目的。结果 本文方法能有效地识别钢板表面缺陷区域,对光照变化不敏感,在保证低误差率的前提下,提高了有效分割率。通过对氧化、辊印、结疤和气泡四类钢板缺陷图像进行测试,从分割效果和评价指标两方面对比其他钢板缺陷分割算法。与Fisher阈值分割法、经典的活动轮廓模型CV模型、基于半局部区域描述符的活动轮廓模型HTB模型和改进背景差分法进行分割效果对比,本文方法对四类钢板表面缺陷的识别更精确,分割结果更细致,一定程度上抑制了过分割现象。与大津法Ostu、1维最大模糊熵法1DMFE、最大模糊超熵法MFEE进行评价指标对比,得出对于分割孔洞和辊印图像,本文方法在误分割率均保持在2.0%以下的前提下,将有效信息率分别提升了1.6%和2.1%;对于夹杂图像,本文方法在3.4%的误分割率的前提下,具有85%以上的有效信息率。结论 提出的基于3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别算法可以有效地识别多种类型的钢板缺陷,即使在缺陷结构复杂的图像识别中仍具有较高的识别率。     

模糊C 均值聚类与多相水平集图割优化相结合的图像分割

针对在分割多个目标时多相水平集模型对初始轮廓曲线敏感且计算量大的问题, 提出采用模糊C 均值聚类算法将图像进行粗分割,初始化多相水平集函数,使用图割算法分割 出多相结果的方法。该方法能有效减小多相水平集算法对初始轮廓曲线的敏感性,使图割算法 在分割图像时更容易分割出理想的目标轮廓;同时,采用图割算法可使水平集函数很快收敛到 能量最小值,有效减少计算量,提高计算效率。实验表明该方法具有较好地分割效果和较高地 分割效率。     

面向OLED屏像素缺陷检测的新方法

有机发光显示器OLED（Organic LED）的内部像素缺陷常由于尺寸小、对比度不高、且灰度与像素轮廓灰度相近等问题,在使用传统阈值分割方法处理时会将像素轮廓保留下来,因而不能达到缺陷的有效检测目的。提出一种多次迭代差影法的OLED屏像素缺陷检测方法。该检测算法在对图像进行中值滤波和图像增强处理后,对图像实施多次像素模板提取和差影运算,获取到对比度较低的缺陷图,运用K-均值聚类方法对图像进行分割,从而较好地实现缺陷的识别。运用Labview和IMAQ Vision软件包工具,编程实现所提出的算法,并通过实际获取的OLED图片验证了方法的有效性。结果表明,该方法能很好地保持缺陷的细节,并能检测到8 μm×8 μm的微小缺陷。     

一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真

针对相似图像分割过程中,输入像素数据在转换空间上存在的不连贯和幅度变化特征差异很小,像素的隶属关系很难准确界定,导致分割阀值设定过程出现较大衰减,分割误差较大的问题,提出一种改进的模糊聚类图像分割算法.分析了传统的模糊C-均值聚类图像分割算法的弊端,对像素模糊划分矩阵和聚类中心进行推导,将迭代过程中像素数据集对聚类隶属的可能性和不确定性关系融入分割目标函数中,依据可能隶属度和不确定隶属度建立改进分割准则函数,同时对像素聚类进行更新,实现图像分割.仿真结果验证了所提算法的有效性,结果表明,改进后的方法在分割检测过程中,图像误差明显减小.     

基于PSO-FCM的标记控制分水岭PCOS超声图像分割

多嚢卵巢综合征(PCOS)是一种严重危害女性健康的疾病。针对PCOS超声图像存在目标区域大小不一、对比度低,轮廓特征模糊等问题,提出了一种基于PSO-FCM的标记控制分水岭PCOS超声图像分割方法(PSO-FCM-Watershed)。首先对PCOS图像进行形态学开操作滤波和直方图均衡化预处理,然后使用经过粒子群优化算法(PSO)优化后的模糊C均值(FCM)方法聚类相邻像素,最后采用标记控制分水岭算法处理得到最终分割结果。实验结果表明,使用优化后的标记控制分水岭方法相比于单一的标记控制分水岭方法,加强了囊泡的轮廓特征,在平均交并比(MIOU)和平均准确率指标上,分别提升了4%和14%,达到63.5%和80.74%。可视化结果进一步说明该方法对囊泡区域轮廓的检测更灵敏,对边缘的分割更精准,有较理想的分割效果。     

Fisher准则和正则化水平集方法分割噪声图像

随着活动轮廓模型的不断成熟和发展,模型的抗噪能力又成为重要的研究课题.为了精确地分割图像的同时去除图像的噪声,针对噪声图像用非负稳健函数作为边缘保持函数,从而保证图像在去噪的过程中边缘和纹理信息不被模糊.首先创造性地将分类器中的Fisher准则函数引入到图像分割中,从分类的角度对C-V模型给出了Fisher解释.把Fisher准则作为分割的标准来建立一个基于区域和边缘相结合的同时完成去噪和分割变分水平集分割模型.其次详细讨论了该模型的数值求解方法.最后实验验证了用Fisher值来衡量分割标准的理论的正确性和可靠性以及模型中正则项约束在去噪过程中的边缘保持功能.通过3组实验检验了提出的模型对噪声图像的去噪和分割比聚类算法、松弛迭代算法、Mean Shift算法有更好的效果.     

超混沌图像清晰光滑轮廓动态分割算法仿真

针对传统的图像分割表面出现模糊、并且噪声干扰较强等缺陷,提出一种超混沌图像清晰光滑轮廓动态分割算法.通过周期是三的周期点,分析连续性自映射超混沌现象,通过控制图像纹理结构不同的参数就能够对图像进行平滑处理,基于总差变对图像矩阵进行正则化处理,对图像的平滑程度进行调节,在基于判决分析的理论原则之下,由总像素获取图像概率分布以及灰度均值,计算最佳的阈值,明确类间反差最大为最佳阈值,最后选取高斯范本去噪并保留低频,完成图像轮廓动态分割.通过仿真证明:对超混沌图像分割后,目标轮廓清晰可见,边缘细节保存完好,分割准确率始终在90％以上,拟合曲线停止位置均较接近合理变化位置,图像分割效果达到最佳.