改进的快速模糊C均值聚类图像分割算法

为了提高图像分割的运算速度,该文在将传统模糊C均值(FCM)聚类算法应用于图像自动分割的基础上,提出一种改进的快速图像分割算法。将图像从像素空间映射至其对应的灰度直方图特征空间,实现在特征空间进行数据聚类分析以减少聚类样本数量。依据灰度直方图特性,通过曲线拟合方法获得图像的聚类数及初始聚类中心。实验结果表明,在有效分割图像的基础上,该算法的运算迭代次数减少了约10%,运行时间减小了约6%。     

一种改进的K-means聚类服装图像分割算法

图像分割是图像处理中的重要环节,如何提高图像分割的准确度一直以来都是图像领域的研究重点及难点.K-means聚类算法作为经典聚类算法得到广泛应用,但是,k值的选取往往难以确定.针对这一问题,提出了一种改进的K-means算法.首先将输入的彩色图像转化为灰度图像,统计灰度直方图的峰值数,将其设定为聚类数k,然后对原图像的每个像素点进行聚类,实现分割.实验结果表明,与传统的K-means算法相比,该算法能够确定最佳的聚类数,并且分割效果好.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

改进的快速模糊C均值聚类的图像分割方法

传统的模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声和伪斑点图像不可能取得好的分割效果.提出一种改进的算法,在快速的FCM聚类的基础上,运用邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计构造新的隶属函数,对图像进行二次聚类分割.该算法具有以下优点:1)有效地抑制了噪声的干扰;2)减少了图像的伪斑点;3)把误分类的像素很容易地纠正过来.对两种类型图像的实验分割结果表明该方法对噪声和伪斑点具有很强的鲁棒性和对像素聚类的正确性.     

模糊聚类算法在痕迹图像分割中的应用

针对痕迹图像在比对与识别中的预处理要求,以图像像素灰度和邻域信息的二维矢量为聚类样本,以二维直方图确定阈值数,采用对样本进行加权的模糊c均值聚类算法对痕迹图像进行多阈值分割处理.实验结果表明,基于样本加权的模糊聚类算法速度快,对痕迹图像有较好的分割效果.     

基于自组织特征映射网的灰度图像二值化方法

文章提出了一种基于自组织特征映射网 ( SOF M)的灰度图像二值化方法 ,通过像素灰度值对网络的训练找到图像的目标类灰度中心和背景类灰度中心 ,再利用竞争取胜的机制处理每一个像素使其二值化。实例验证了这种方法处理受噪声污染的一些质量中等和质量较差的灰度图有较好的二值化效果。     

基于改进CV模型的目标多色彩图像分割

针对Chan-Vese(CV)模型无法完整分割目标包含多色彩及色彩具有突变性图像的问题,通过K-means聚类对图像演化曲线内部像素进行处理,得出聚类中心点,用聚类中心点值与均值滤波后图像的灰度信息构造CV模型内部拟合值,从而提高模型对复杂目标图像分割的适应性.此外,用矩形脉冲函数代替CV模型能量泛函中的正则化脉冲函数,可将水平集演化方程的计算限定在零水平集附近,从而避免图像背景干扰物对分割结果的影响.实验结果表明:改进模型可准确、快速地分割目标包含多色彩及色彩具有突变性的图像.     

基于机器视觉的玉米雄穗识别算法

为了根据田间图像自动判断玉米抽雄期,提出了1种玉米雄穗分割方法。首先将红绿蓝(RGB)图像转换到YCb Cr空间,对Cb、Cr分量图进行增强处理;再利用训练好的Fisher分类器对每个像素的Cb、Cr值进行分类,初步分割出玉米雄穗;然后利用颜色指数超蓝因子(Ex B)对RGB图像进行灰度化处理,利用改进的Kmeans聚类对灰度图像进行聚类;最后结合Fisher分类结果和聚类结果确定玉米雄穗像素。实验结果表明采用该文方法识别玉米雄穗,正常环境下的错分率和查全率分别为0.177%和0.831%,干旱环境下的错分率和查全率分别为0.141%和0.811%,该文方法对玉米生长环境具有很好的鲁棒性。     

基于改进模糊C均值聚类与Otsu的图像分割方法

针对背景与前景颜色差别较小的原木图像分割效果不理想的情况,本文给出了模糊C均值聚类与Otsu相结合的图像分割方法。该方法首先以标准原木数据库为样本,之后使用模糊C均值聚类算法把背景与前景颜色差别较小的原木样本图像分割成2类,其次利用准则函数找出前景分割结果,最后把该结果作为Otsu算法的输入,对原木样本图像进行再次分割。实验结果表明,本文研究的算法比单独使用模糊C均值聚类算法、Otsu和同类算法有较好的分割效果和较高的分割准确率,边缘信息保留较好,平均分割准确率提高2个百分点。     

医学图像体分割的特征聚类算法

为提高三维医学数据场的分割效率和准确率,本文利用特征聚类技术,提出了一种新的基于改进K-means聚类的三维医学数据场的体分割算法.根据医学数据的物理意义和医学特征分析,对数据场进行预处理,以加快后继处理速度;分析推导了基于改进K-means聚类的分割算法,并改进了算法采样技术,减少需要计算的像素数目以进一步提高处理速度.实验结果表明本算法不仅能够提高三维医学组织的聚类分割精度至96％,而且能够提高66％的模型处理速度.     

基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割

针对模糊聚类图像分割算法的固有缺点,提出了一种基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割算法。对图像的点灰度特征和块灰度特征分别进行模糊C均值聚类,并将各自的模糊隶属度转化为单一或复合假设及其基本概率赋值,再利用D-S证据理论进行融合分割。实验结果表明该算法的分割效果优于传统的模糊聚类分割算法。     

一种改进的模糊C均值图像分割算法

针对传统的模糊C均值(FCM)图像分割算法效率较低和分割结果对噪声敏感等问题,提出了一种改进的模糊C均值图像分割算法,可以有效地根据图像灰度分布信息选取初始聚类中心,同时充分考虑了邻域像素对于聚类的影响.结果表明,该算法能够根据图像特征自动初始化合适数量的近似聚类中心,对噪声图像具有较好的分割效果.     

基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法研究

当前遥感图像分割中阈值确定方法忽略了前景和背景内在的联系,导致过分割和轮廓模糊,造成整体性能低下。为此,提出一种新型基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法,通过K-means算法对遥感图像进行分割,利用最大类间方差方法得到分割遥感图像的初始阈值,依据该阈值将遥感图像划分成两类,求出两类的均值,将其作为K-means聚类算法的两个初始聚类中心,通过K-means聚类方法逐次迭代,不断更新聚类中心,直至得到聚类准则函数,从而求出遥感图像的最佳分割阈值。实验结果表明,采用所提方法确定遥感图像分割中的阈值,不仅效率高,而且整体性能优越;将得到的阈值应用于遥感图像分割中,能够使目标和背景被有效分离,且分离后目标部分轮廓比较清晰。     

工业过程噪声干扰下图像关心区域分割算法研究

针对单纯的基于像素灰度值的图像分割方法难以精确分割工业过程有噪声干扰的情况,提出了基于自适应网格搜索的Gabor小波纹理粗糙度方法,用于对基于像素灰度值的FCM聚类结果进行去模糊化,从而分割出关心图像。将所提算法行了大量实验研究,实验结果表明,该算法能够很好地将所关心的图像从工业噪声中分割出来。     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感.针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法.将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法.实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际.     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法(修改重投)

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感。针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法。将改进的最大类间方差法（Otsu）引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法。实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际。     

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏面板图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。对光伏面板红外图像的分割是对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外图像对比度低、信噪比低等特点,提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,使需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动地调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种光伏新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。而对光伏面板红外图像的分割是后期对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外光伏图像对比度低、信噪比低等特点,本文提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,针对需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动的调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

基于K-means聚类的遥感影像条状地物半自动提取方法

遥感图像地物目标提取是遥感图像分析的关键步骤,通过分析遥感图像的频谱特性,提出一种基于K-means聚类的地物目标提取方法。首先通过时域和频域相结合的方法对原始图像进行增强,再利用K-means聚类算法对图像各个分量进行聚类,聚类结果分为目标类和背景类,然后分别计算每一类的特征值均值和方差,迭代两类像素的灰度值,同时结合数学形态学和阈值方法进行地物目标提取,得到最终的目标提取结果。实验对多幅遥感图像进行不同地物目标的提取,实验结果表明:该算法具有很好的抗噪能力,目标提取结果精确,有一定的现实意义。     

基于复合超像素技术的肺部CT图像分割算法

基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,文章提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法。该算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理;再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征,并融合灰度特征形成特征矩阵;最后基于特征矩阵和随机森林算法获取分割图像。实验结果表明,该文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性,健康肺部图像的分割准确率为98.07%,病变图像的准确率为96.23%,且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点。