一种新的航拍玻璃绝缘子图像分割方法

针对直升机巡检输电线路所拍摄的彩色图像,提出一种新的航拍玻璃绝缘子图像分割方法.该方法首先利用彩色图像中玻璃绝缘子的颜色呈现聚类的特性,通过K均值聚类算法将绝缘子从复杂的背景图像中大致分割出来;然后利用绝缘子的形状特性,采用基于主成分分析的连通区域判决方法定位出绝缘子的具体位置.实验结果表明了此方法的有效性,而且与现有的一些玻璃绝缘子图像分割算法相比,该方法受不同光线和复杂背景影响较小,提高了绝缘子分割的准确性和鲁棒性.     

一种图像分割算法的选择方法

提出了一种基于模糊联想神经网络图像分割算法的选择方法。通过树型小波变换提取图像特征,再用模糊联想分类神经网络将待分割图像划分为灰度图像或纹理图像,并根据分类结果确定分割算法。     

一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法

针对灰度图像,提出一种基于空间特征矢量的图像分割方法,分割前首先对边缘进行增强处理,并构建以像素的灰度、梯度、像素邻域均值为特征的三维特征空间.将图像像素点引入对应于空间特征点.通过计算像素特征矢量与特征矢量阈值的差矢量,求出矢量差与特征矢量阈值的夹角,比较夹角与动态分割参数的关系,以判定像素所在区域(目标或背景).实验表明,该方法能较快的实现图像分割,分割的效果也较好.     

一种基于改进遗传算法的图像分割方法

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义.最大类间方差法具有很多的优点,但同时也有弱点,计算需要大量的时间.因此,需要引入优化算法.本文试将遗传算法用于解决图像分割问题中,提高算法的求解性能.经过对图像分割问题求解的实验,算法得到了很好的效果.     

一种基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割方法

图像分割在SAR图像处理中具有很重要的意义。文中提出了一种基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割方法。该方法针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声对现有分割方法带来的影响,利用Gaussian-Hermite矩的不同阶矩并结合SAR图像特征将目标从含噪背景中分割出来。实验部分同时采用了仿真数据和实测SAR数据,通过与小波能量等4种方法的分割结果进行比较,显示出了该方法的有效性。     

一种新的自适应图像分割方法

目的研究图像分割的最佳阈值．方法一种基于灰度图像直方图嫡和遗传算法的自适应图像分割算法．结果在此研究中,分割问题被定义为一个优化问题,由于遗传算法能够有效地搜索分割参数空间,则以遗传算法的适应值作为质量标准．结论此方法可用于最佳阈值分割．     

易于分割的一种图像重构方法

在自然环境光下获取的图像，由于光照方向、强度、不均匀性的不断变化导致很大的不一致，给图像分割带来极大的困难，为此提出了一种易于实现图像分割的重构方法，该方法首先分离出图像的边缘部分与平滑部分，再按一定规则重构图像，从而容易地实现图像的分割。     

一种改进的基于图的图像分割方法

提出一种改进的基于图的分割方法。该方法重新定义了边权重函数、判定函数等度量函数,然后利用判定函数来判别区域间的边界,从而完成分割。该方法能兼顾全局和局部特征,从而更好的度量区域内部的差别和区域之间的差别,具有了更快的分割速度。实验表明,改进的方法具有更好的效率。     

一种基于信息融合的图像分割方法

轮廓提取是计算机视觉的基础步骤之一,是图像分析的基础,国内外在此方面都有一定研究,但轮廓的提取由于受到诸如光源、目标形状、成像原理等原因的影响,特别是光源的影响,算法的通用性一般很差。针对以往算法的局限性,本文从色度、纹理入手并结合数学形态学,提出了一种基于信息融合的图像分割方法。经实验证明,在光源变化不大的情况下,该法对不同材质的轮廓提取有较好的通用性。     

选择利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分割

为得到极化SAR图像中不同异质程度区域的准确分割,本文提出一种选择利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分割方法。该方法采用分形网络演化算法思想,将简单线性迭代聚类算法生成的超像素作为初始对象;再根据区域异质度指标,选择利用Wishart分布或K分布描述对象的统计相似性;最终实现综合利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分形网络演化分割。通过模拟数据和真实极化数据进行实验并与其它方法相比较,结果表明,本文方法在整体上能准确分割不同异质程度的地物,在局部细节上分割结果边界更精细。     

基于均值距离的图像分割方法

针对医学图像分割中存在的分割类数不易确定的问题,利用常用均值间的不等式关系构造出了一种新的分割类数判据--均值距离函数,并将均值距离函数与模拟退火算法相结合,提出了一种基于均值距离的分割算法。该算法以均值距离函数作为目标函数,采用模拟退火算法进行优化,在整个搜索空间中寻找最优分割阈值,弥补了模糊C均值算法(fuzzy C-means,FCM)分类类数难以确定、搜索过程容易陷入局部极值的缺陷。实验结果表明,算法对含有病灶的医学图像能够进行自动分割,并且分割速度明显高于基于互信息的分割方法。     

PCNN文本图像分割的细菌觅食优化算法

为解决脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)模型参数人工凭经验和需要反复实验才能确定的难题,提出一种基于改进的PCNN模型.以最大类间方差函数作为细菌觅食算法的适应度函数,采用细菌觅食优化算法搜索最优参数的图像分割算法,避免了人工实验设定参数的盲目性.实验结果表明,该算法可以有效实现文本图像分割,并且分割效果明显优于对比算法.     

New image segmentation model based on the level set method

A novel variational model based on the level set method is proposed. In the model, we introduce a nonconvex regularizer which performs better than the convex ones on protecting edges. On the other hand, the nonconvex regularizer is designed to provide a force which can help the evolution of the level set function. The Nesterov algorithm is introduced to implement the model. Experiments demonstrate the advantages of the proposed method over the Chan-Vese model in terms of both efficiency and accuracy.     

基于四叉树和交叉熵的面向对象图像分割方法

为了解决光照不均的非均匀图像分割问题,提出了基于面向对象思想的图像分割算法.针对非均匀图像的特点,以四叉树作为分析结构,在Shannon熵上推导出子集熵与全集熵的关系,作为图像的面向对象描述.基于此关系,充分考虑非均匀图像子集的局部灰度分布,最小化子集与全集的交叉熵,抹去子集的局部灰度偏移特征,从而得到分割阈值与局部灰度分布相关的分割方法.实验表明,相比常用的动态阈值算法,该算法具有运算量少、分割结果自适应性好的特点.     

微粒群优化和区域生长结合的彩色图像分割算法

提出了一种微粒群优化和区域生长相结合的彩色图像分割算法,以彩色图像直方图中自适应搜索到的峰值作为像素种子。由于搜索像素种子点是按密度进行,计算量小,大幅度提高了算法的计算速度,同时克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性。实验表明：该方法提高了图像分割速度,并可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于遗传算法的超声图像水平集分割

文章提出了超声图像自动分割的新方法。其基本思想是在水平集分割方法的基础上，以能量函数作为评价函数，把图像分割问题变成一个优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量到达最优的轮廓曲线。应用此方法对肝脏超声图像进行肿瘤的边缘提取，得到比较好的结果，从而完成图像的自动分割。     

一种基于模糊聚类的车牌图像分割方法

车牌图像分割是车牌特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响到车牌识别的准确率。针对运动中的车辆牌照受天气等环境的影响,导致车牌图像存在不确定性和模糊性的特点,提出一种基于C均值模糊聚类的车牌图像分割方法,避免图像分割时的阈值设定问题。利用采集的原始车牌图像,在MATLAB7.0环境下进行分割仿真实验,实验结果表明,算法可以有效地去除干扰信息,突出车牌区域的图像特征,为后续的车牌定位、字符分割和字符识别提供重要保证。     

基于快速区域建议网络的图像多目标分割算法

针对传统方法在语义分割中存在大量冗余、结果重叠,造成图像分割算法的结果正确率、鲁棒性较差等问题,提出一种基于快速区域建议网络的图像多目标分割算法。使用选择性搜索(selective search, SS)算法给出初始候选框;采用快速区域建议网络从初始候选框中分类出初始分割框;使用图割算法(GrabCut)从初始分割框中分割出多目标。为了验证本研究算法,采用ImageNet上预训练的VGG16模型,分别使用COCO数据集和CityScapes数据集的训练数据对VGG16模型微调,使用测试数据进行语义分割和多目标图像分割。与YOLO(you only look once,)算法相比,本算法在两个数据集上的平均正确率分别提高了2.16%和1.55%。GrabCut算法在快速区域建议网络的初始分割框上,对多目标的分割更精确,鲁棒性更强。本研究构建的算法通过区域建议网络的得分筛选多目标分割的候选框,保留高得分的候选框来提升图像多目标分割的精度,在多目标的模式识别场合中拥有广泛前景。     

SAR图像的二维灰熵模型快速分割方法

为提高图像分割速度和抵抗噪声的能力,综合利用小波分析、遗传算法、图像熵和灰色理论,提出一种基于二维灰熵模型的快速SAR图像分割方法．该方法首先对待分割图像进行小波变换,将表征图像概貌特征的低频信息重构为概貌图像,表征图像细节和边缘的部分高频信息重构为梯度图像,然后构造两者的概貌-梯度共生矩阵模型,根据最大熵原理设计二维灰色熵模型作为遗传算法的适应度函数．最后,利用遗传算法高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值．实验表明,该方法不仅在图像分割过程中能够滤除SAR图像中的噪声,而且分割速度明显加快．     

基于分水岭和种子生长的彩色图像分割

提出一种基于分水岭和种子区域生长的彩色图像改进分割算法。该算法先对彩色图像进行分割前预处理,使用分水岭算法对图像进行初始分割,然后根据一定的规则从分水岭算法分割形成的区域中自动选取种子区域并进行生长,最后合并相似区域或小区域。以区域作为种子生长单位,使用种子区域一次性生长方法进行生长。实验结果表明,该算法分割结果较好,分割速度较快。