基于图割与改进模糊C均值的图像分割

为提高图割算法对图像的分割效果,提出一种改进的模糊C均值聚类算法(FCMA)和图割分割算法相结合的图像分割方法。首先,用均值漂移算法将图像过分割成多个小区域(超像素),用得到的超像素代替像素点作为图的顶点,以相邻像素块间的关系为边构建图模型;然后,采用改进的模糊C均值(FCMA)算法对前景和背景的混合高斯模型分别进行聚类分析;最后,用最大流/最小割算法求取能量函数的全局最优解即得到图像的分割结果。实验结果表明,该方法在分割结果上具有较强的区域一致性及较为清晰、平滑的图像边缘,并且该方法对含有噪声的图像也能得到较好的分割结果。     

结合模糊C均值聚类与图割的图像分割方法

本文针对模糊C均值聚类没有考虑像素空间信息的不足,提出一种结合模糊C均值聚类与图割的图像分割方法。本文以图割理论为基础,考虑到像素的空间信息,建立一个关于标号的全局能量函数,以FCM聚类中心为终端建立多终端网络图,该网络通过 扩展移动算法求解全局最小或近似最小能量函数所对应的标号函数 ,在各类间重新划分所有像素点,实现目标正确分割。实验表明,本文方法在分割精度、性能、抗噪性等方面均有较大改进。     

基于图割和模糊连接度的交互式舰船红外图像分割方法

针对舰船红外图像分割中的低对比度、边缘模糊和目标灰度不均匀问题, 提出了基于图割和模糊连接度的交互式图像分割方法. 交互方式为矩形笔刷, 选择目标和背景种子点. 分割方法为基于图割的图像分割方法, 引入模糊连接度来计算图割的似然能, 给出了模糊连接度权重的自动确定方法, 提出了基于直方图分解的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)成分个数和参数估计方法. 仿真结果表明, 新方法可实现各种复杂环境下舰船红外图像目标的有效分割.     

模糊相关图割的非监督层次化彩色图像分割

目的 基于阈值的分割方法能根据像素的信息将图像划分为同类的区域,其中常用的最大模糊相关分割方法,因能利用模糊相关度量划分的适当性,得到较好的分割结果,而广受关注。然而该算法存在划分数需预先确定,阈值的分割结果存在孤立噪声,无法对彩色图像实施分割的问题。为此,提出基于模糊相关图割的非监督层次化分割策略来解决该问题。方法 算法首先将图像划分为若干超像素,以提高层次化图像分割的效率;随后将快速模糊相关算法与图割结合,构成模糊相关图割2-划分算子,在确保分割效率的基础上,解决单一阈值分割存在孤立噪声的问题;最后设计了自顶向下层次化分割策略,利用构建的2-划分算子选择合适的区域及通道,迭代地对超像素实施层次化分割,直到算法收敛,划分数自动确定。结果 对Berkeley分割数据库上300幅图像进行了测试,结果表明算法能有效分割彩色图像,分割精度优于Ncut、JSEG方法,运行时间较这两种方法也提高了近20%。结论 本文算法为最大模糊相关算法在非监督彩色图像分割领域的应用提供指导依据,能用于目标检测和识别领域。     

最大模糊熵阈值法的快速算法

针对最大模糊熵图像阈值分割算法计算量太大的问题,文中在分析S型隶属函数特点和模糊熵性质的基础上,提出一种最大模糊熵阈值法的快速算法。该算法将最大模糊熵阈值分割算法的时间复杂度由O(L⁴)降到O(L³),同时避免优化算法易于陷入局部极值的缺陷。该快速算法可在提高算法速度的同时保证最大模糊熵阈值法的分割性能。     

基于核图割模型的肝脏CT图像肿瘤分割

计算机断层成像(CT)对疾病的确诊意义重大,在医学图像的自动检测中应用较多的模型为图割模型,但传统图割算法严重依赖于对复杂区域进行大量建立的模型,运算复杂且不利推广。为此,在传统图割理论基础上引入核函数,提出一种基于核图割模型的肝脏CT图像肿瘤分割算法。通过核函数将原始数据映射到高维空间,并在高维图像数据空间用图割理论对CT图像的肝区与肿瘤区域进行分割,以提取疑似肿瘤区域,解决传统图割模型中需要依赖人机交互和对复杂区域建模困难等问题。由Mercer定理得出,核空间的点积运算不需要显式指定图像各区域的具体模型,进行核推广后克服了传统模型通用性不强的弱点。利用临床CT图像数据对该算法进行分割实验,结果表明,基于核推广后的图割算法能够有效对肿瘤和肝区进行分离,可应用于临床实际中作为肿瘤辅助诊断手段。     

基于熵的两区域图像分割

图像分割在多媒体,图像处理,计算机视觉领域扮演着重要角色。提出了基于图像分割熵的二区域图像分割方法。 首先,根据熵的特性:单个随机变量所对应的熵越大,所包含的信息量越大,图像是单一区域时,所含的信息量(熵)较小,引入图像分割熵(ISE)测度,用于度量两区域图像分割准确程度,将两区域图像分割问题转化成ISE最小值问题。然后,采用迭代图切(graph cut)算法给出ISE最小值问题的近似解,实现二区域图像分割。实验结果表明,基于图像分割熵的二区域图像分割方法是可行有效的。     

基于图割的图像分割综述

从图割的特性与图像的对应性以及图割的能量最小化方面,综述了图割的基本理论框架及基于图割进行图像分割的基本框架;介绍了图割的研究现状及应用领域;指出了基于图割的解题步骤及能量函数的构造方法,从图割存在的问题和研究前景出发,展望了图割未来的研究方向.     

一种结合二维熵和模糊熵的图像分割方法

基于二维熵的分割方法是一种常用的阈值分割技术,其基本假设是对象区域和背景区域占据了二维直方图的绝大部分区域,即假设对象区域和背景区域的概率和近似为1。该方法存在的不足是忽略了边界区域的信息对分割结果的影响,鉴于此,提出了一种结合二维熵和模糊熵的图像分割方法,先采用二维熵对图像进行初步分割,再采用模糊熵作后续处理以弥补忽略边界信息带来的问题。实验结果表明,对于含噪图像,该文方法的分割效果是比较理想的。     

基于二维模糊熵和遗传算法的图像阈值分割

针对目标和背景两类图像分割,考虑二维灰度直方图,采用了一种更符合图像空间分布特点的隶属函数,建立了对应的二维图像模糊熵,分别采用标准遗传算法和改进的自适应遗传算法对二维图像模糊熵的各个参数进行优化,根据最大模糊熵准则,确定目标和背景的最佳分割阈值。实验结果表明,基于改进的自适应遗传算法的二维最大模糊熵阈值分割法具有较好的分割性能和较快的分割速度,且对噪声具有一定的抑制能力。     

基于惯性因子自适应粒子群和模糊熵的图像分割 *

由于基本粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点 ,使得基于粒子群和模糊熵的图像分割算法难以得到理想的分割效果。针对此问题 ,提出了一种基于惯性因子自适应粒子群和模糊熵的图像分割算法,利用惯性因子自适应粒子群和高斯变异来搜索使模糊熵最大的参数值 ,得到模糊参数的最优组合 ,进而确定图像的分割阈值。通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较 ,表明该算法取得了令人满意的分割结果 ,算法运算时间较小 ,具有很好的鲁棒性和自适应性。     

基于最大模糊熵和微粒群的双阈值图像分割

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.     

基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析（包括鲁棒性、效率和收敛性）,并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。     

模糊Renyi熵与QGA结合的快速图像分割

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。     

基于快速二维熵的加权模糊C均值聚类图像分割

提出了一种结合快速二维熵和加权模糊C均值聚类的图像分割方法。采用快速二维熵算法对实际图像进行初步分割求得目标和背景的中心,然后采用样本点像素与其邻域灰度像素的差别表征该样本点对分类的影响程度,最后利用加权模糊C均值聚类算法完成图像分割。该方法一方面解决了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感的问题,另一方面克服了传统的聚类算法对数据集进行等划分的缺陷。实验结果表明,该方法不仅具有良好的收敛性,而且还可以有效地把目标从背景中分割出来,具有重要的实际应用价值。     

于灰色模糊熵的SAR图像快速分割方法*

针对SAR图像特殊的噪声特性,提出一种基于灰色模糊熵的快速图像分割方法。该方法不仅考虑了图像像素的灰度信息,还考虑了像素与其邻域像素的空间相关信息。为弥补传统模糊方法对噪声敏感的缺陷,引入灰色关联分析理论,设计图像当前像素灰度值与其八邻域像素灰度值组成的比较序列,通过计算其与目标点参考序列的灰色关联度修正传统隶属函数,以更精确地描述该灰度值属于目标或背景的模糊隶属度,并进一步给出了灰色模糊熵模型作为选取最佳阈值的准则。此外,为尽快确定最佳隶属度阈值,采用了具有群体智能的粒子群优化算法。实验表明该方法可以在     

一种基于Multiway cut的多对象图像分割*

多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。     

基于小波变异粒子群和模糊熵的图像分割

基于粒子群和模糊熵的图像分割算法用于各种图像分割时,由于基本粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,使得该算法难以得到理想的分割效果。针对此问题,提出了一种基于小波变异粒子群和模糊熵的图像分割算法,利用小波变异粒子群来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值。通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,具有很好的自适应性。     

基于图割的矩形目标交互式分割方法

为得到更加精确的图像分割结果,可以在基于图割的分割框架中引入形状先验指导分割。针对矩形目标提出了一种目标/背景交互式分割方法。分割能量用马尔可夫随机场最大后验概率描述,通过限制有向图中的流向引入形状先验,可以保证图割优化后的分割结果为矩形形状。对仿真图像与真实图像的实验结果证明了该算法的有效性。