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1.
吴成茂 《模式识别与人工智能》2007,20(6)
采用模糊集中的包含度提出阈值化分割图像方法.由于人眼视觉的主观性和图像结构的不确定性使得图像分割比较适合采用模糊技术进行处理.首先引人基于模糊集的包含度理论,其次基于模糊包含度公式定义图像分割选取阈值的新准则函数,最后基于互信息量和混沌理论给出该分割方法中的模糊隶属函数参数的最佳选取办法.实验结果表明,本文方法是可行的,且分割性能明显优于基于模糊熵或相似度的分割法. 相似文献
2.
针对基于互信息的图像分割方法对噪声干扰或光照不均匀的图像不能获得满意分割效果的不足,该文提出模糊化互信息的图像分割新方法。该方法将现有互信息进行模糊修改,得到了模糊互信息,在图像分割中给出模糊隶属度函数的定义方法,获得了模糊互信息参数的选取办法。实验结果表明了该模糊互信息图像分割方法的有效性。 相似文献
3.
针对非模糊熵的阈值分割方法不能较好地反映数字图像本质上具有的模糊特性,提出一种新的基于模糊熵的图像阈值分割方法。通过模糊隶属度函数将图像直方图信息转换到模糊域,利用模糊Renyi熵计算目标与背景的信息熵。根据最大熵原理,引入量子遗传算法对隶属度函数参数进行寻优,进而得到图像的最佳分割阈值。与典型的阈值法进行对比实验,表明该方法能获得更好的分割结果,满足实时性需求。 相似文献
4.
基于模糊Havrda-Charvát熵与混沌PSO算法的红外人体图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
针对红外人体图像成像质量较差的问题,提出一种基于模糊Havrda-Charvát熵的快速阈值分割方法.首先应用Z形及S形隶属度函数把图像灰度直方图信息转换到模糊域,定义图像背景与目标的模糊Havrda-Charvát熵;然后提出一种基于Tent映射的混沌粒子群优化算法,把隶属度函数参数组合作为粒子,根据最大熵原理确定参数的最佳组合,再由最佳隶属度函数参数计算得到图像的最佳分割阈值.在真实红外人体图像集上与几种经典的图像阈值方法进行对比实验的结果,说明了该方法的有效性和鲁棒性. 相似文献
5.
为了更好地选取图像阈值,将最大模糊熵(MFE)准则与最大互信息(MMI)准则结合,提出最大模糊互信息(MFMI)准则。同时为了有效确定最佳分割类数,提出根据模糊互信息差(dFMI)来判别的准则。综合上述的两点改进,提出一种新的多阈值分割算法——最大模糊互信息量分割算法(MFMI)。对合成图像、无损检测图像、标准测试图像进行仿真,同时对比结合前的MFE与MMI,经典的阈值分割法如OTSU和MET,以及流行的模糊C均值算法(FCM),可以发现MFMI误判率最小,代价是运行时间较长。综上,MFMI是一个有效的图像分割方法。 相似文献
6.
基于最大模糊熵和微粒群的双阈值图像分割 总被引:1,自引:1,他引:0
基于最大模糊熵准则和微粒群算法,提出了一种新的双阈值图像分割方法.该方法通过定义3种模糊隶属度函数,将图像模糊划分为暗、灰和亮3个不同的区域.同时采用微粒群算法搜索最大模糊准则下模糊参数的最优组合,进而确定图像的两个最佳分割阈值.仿真结果表明,该算法具有良好的分割效果和较强的实时处理能力. 相似文献
7.
原位根系CT图像的精确分割是实现植物根系3维重建和定量分析的重要基础。为了对原位根系CT序列图像进行准确、有效的分割,针对原位根系CT序列图像固有的模糊性特征,设计了一种基于遗传算法的模糊多阈值图像分割方法。该方法首先通过直方图分析确定了原位根系3维分割的初始阈值范围;然后通过设计一种模糊隶属度函数, 将图像模糊划分为若干个不同的区域; 最后采用最大模糊熵准则,并借助遗传算法寻找确定了一组序列图像的最佳分割阈值。编程实验结果证实,该算法不仅能更加准确、有效地对植物根系原位CT序列图像进行分割,并可提高图像阈值分割的精度和效率。 相似文献
8.
本文提出了一种全新的基于图像片的模糊C均值聚类的图像分割方法.将图像片的思想引入聚类分割中,提出IPFCM方法,用局部的图像片来代替聚类分割中的像素点,从而增大不同类别之间的差异,并对隶属度更新函数进行改造使隶属度函数分布具有单峰值性.实验结果表明,本文方法具有较强的抗噪性和较高的分割精度,图像的隶属度函数与理想隶属度... 相似文献
9.
针对现有的图像分割中自适应分割方法的研究难点,以及传统的模糊阈值分割法中存在窗宽不能自动获取的问题,在确定隶属函数的前提下,以图像的直方图为依据,利用分段计算和反变换的方法,提出了一种自适应模糊阈值的图像分割方法,并将该方法应用于机场目标的分割;该方法实现其窗口宽度的自适应选取,并且有效改善了模糊阈值法对直方图呈不明显双峰的图像分割困难的缺点,拓展了模糊阈值图像分割方法的适用范围,改善了模糊阈值分割方法的分割效果;实验结果表明,该方法对直方图呈单峰和多峰分布的的图像有较好的分割效果和效率。 相似文献
10.
为提高医学图像在组织边界不清晰以及灰度不均匀下的分割性能,提出一种基于多类样本间模糊距离的隶属度函数分割方法。通过磁共振序列测量确定反映磁共振图像脑部组织特性的映射图,经预处理后得到样本模糊标签;设计基于多样本类间模糊距离的隶属度函数确定各样本的隶属度,该隶属度的确定综合考虑了同类样本与不同类样本之间的空间距离,降低了同类样本之间的隶属度依赖;训练模糊支持向量机对三种主要脑组织进行分割。在脑图像公开数据集上的分割实验表明,改进算法可有效提高分割精度。 相似文献
11.
标准模糊C均值聚类算法由于没有考虑任何与图像空间连续性有关的信息,对噪声高度敏感,针对这一问题,提出一种基于图像空间信息的FCM聚类分割算法。该算法将图像像素的空间信息引入到相似性度量和隶属度函数中,其中空间信息由像素的相对位置和邻域内像素的特征决定。实验结果证明,该方法能有效地对含有一定噪声的图像进行分割,具有较好的抗噪性能。 相似文献
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模糊B样条基神经网络磁共振图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对磁共振图像分割的特点,提出了一种基于模糊B样条基神经网络的磁共振图像分割方法。该方法采用B样条基函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并采用反向误差传播算法对网络进行训练。实验结果表明,这种基于模糊B样条基神经网络的磁共振图像分割方法与普通神经网络分割方法相比,具有更高的分割精度和更快的训练收敛速度。 相似文献
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S. R. Kannan A. Sathya S. Ramathilagam 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2011,15(3):483-491
The goal of this work is to segment the breast into different regions, each corresponding to a different tissue, and to identify
tissue regions judged abnormal, based on the signal enhancement-time information. There are a number of problems that render
this task complex. Breast MRI segmentation based on the differential enhancement of image intensities can assist the clinician
to detect suspicious regions. In this paper, we propose an effective segmentation method for breast contrast-enhanced MRI
(ce-MRI). The segmentation method is developed based on standard fuzzy clustering techniques proposed by Bezedek. By minimizing
the proposed effective objective function, this paper obtains an effective way of predicting membership grades for objects
and new method to update centers. Experiments will be done with a synthetic image to show how effectively the new proposed
effective fuzzy c-means (FCM) works in obtaining clusters. To show the performance of proposed FCM, this work compares the
results with results of standard FCM algorithm on same synthetic image. Then the proposed method was applied to segment the
clinical ce-MR images with the help of computer programing language and results have been shown visually. 相似文献
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Automated segmentation of images has been considered an important intermediate processing task to extract semantic meaning from pixels. In general, the fuzzy c-means approach (FCM) is highly effective for image segmentation. But for the conventional FCM image segmentation algorithm, cluster assignment is based solely on the distribution of pixel attributes in the feature space, and the spatial distribution of pixels in an image is not taken into consideration. In this paper, we present a novel FCM image segmentation scheme by utilizing local contextual information and the high inter-pixel correlation inherent. Firstly, a local spatial similarity measure model is established, and the initial clustering center and initial membership are determined adaptively based on local spatial similarity measure model. Secondly, the fuzzy membership function is modified according to the high inter-pixel correlation inherent. Finally, the image is segmented by using the modified FCM algorithm. Experimental results showed the proposed method achieves competitive segmentation results compared to other FCM-based methods, and is in general faster. 相似文献
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本文提出了一种基于广义模糊性质集的图像分割方法,它利用图像的广义隶属函数,把图像灰度转换成广义的模糊集合,通过对图像作多次增强而实现图像分割。实验结果表明,本文提出的方法与Otsu法、熵函数法和FCM2D法相比,在分割速度和分割质量上,都有下同程度的提高。 相似文献