基于细菌觅食算法的SAR图像阈值分割

提出了一种SAR图像阈值分割新方法.该方法在深入分析基本细菌觅食算法的基础上,缩小菌群的觅食空间以进一步提高分割阈值的搜索速度,然后采用改进的二维灰熵模型作为细菌觅食算法的适应度函数,通过菌群的趋化、复制和驱散3种行为模式并行搜索最佳阈值.实验结果初步显示,该方法在收敛速度、稳定性和分割效果3个方面,均优于基于遗传算法、人工鱼群算法等群体智能优化算法的分割方法.     

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．     

有监督的水平集高分辨SAR图像分割方法

针对基于统计模型的水平集SAR图像分割中参数估计耗时较多的问题,提出了一种有监督的高分辨SAR图像分割方法.该方法将Fisher分布和Gamma分布分别作为高分辨SAR图像的目标和背景统计模型,结合水平集方法推导了SAR图像分割水平集函数的能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,实现对高分辨SAR图像的...     

基于正则化方法的SAR图像分割及目标边缘检测算法

为了准确地分割图像并获取清晰、连续的边缘特征,在系统分析正则化技术的基础上,提出了一种基于正则化技术的SAR图像分割及目标边缘检测算法。该算法首先利用一种改进的正则化方法对SAR图像进行预处理,然后分析图像的统计特性,利用阈值化技术获取SAR图像的目标区域和阴影区域,最后通过加窗处理技术对分割后的目标区域进行边缘特征提取。并用MSTAR数据进行大量的仿真实验,结果表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法在获取良好的分割结果的同时能更精确、更完整地检测出目标的边缘特征。     

基于塔形小波和特征加权的墙地砖纹理图像分割方法

目的基于小波变换的图像分割方法对随机纹理图像进行分割.方法通过墙地砖表面的原始纹理特征,改进原有的图像分割算法,对原始纹理图像进行高阶小波分解.结果图像整体中的背景纹理边缘被有效去除,降低了图像纹理带来的干扰,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性.结论根据墙地砖的纹理特征,采用基于塔形小波的改进分割方法,对墙地砖的原始图像进行处理,提高了边缘准确性和区域性,降低了分割错误率.     

SAR图像分割的多尺度自回归滑动平均模型方法

给出了合成孔径雷达(synthetic aperture radar简称SAR)图像多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average简称MARMA)模型建模的一种新方法。研究了基于MARMA模型的SAR图像多尺度随机特征提取的方法，构造了相应的分类器．将这类方法用于实际SAR图像分割，并将MARMA模型与多尺度自回归(multiscale autoregressive简称MAR)模型的分割结果进行比较，说明SAR图像的MARMA模型分割方法优于MAR模型分割方法；最后给出了评价SAR图像分割结果的区域均匀性指标方法，实际应用结果表明该评价方法是有效的。     

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。     

基于小波变换的SAR图像边缘提取新方法研究

由于SAR图像含有相干斑噪声，使得常规方法应用于SAR图像边缘检测时遇到了较大的困难，提出了一种新的SAR图像边缘提取方法，该方法首先用基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波，然后利用小波变换具有多分辨分析的特性，并结合模糊中值滤波、阈值化处理及微分梯度算子对SAR图像进行边缘提取。实验结果表明了该方法是一种有效的对SAR图像进行边缘提取的方法。     

一种改进的C-V水平集遥感图像分割方法

针对遥感图像边界模糊分割难的问题,提出了一种改进的基于小波变换的C-V水平集分割方法提高其分割准确性.该方法首先使用小波变换得到原图像的高频分量,初步定位图像中高频信号的空间位置;然后根据高频分量的幅值及其空间分布,借鉴反锐化掩模法的思想,增强图像高频信号对水平集分割的指导作用,并优化驱动水平集演化的内、外能量及曲线长度约束能量.实验证明,运用该方法对遥感图像的分割结果比传统水平集方法更准确,能有效的利用局部信息提高水平集能量项的有效性和分割结果的准确性.     

基于SVM的汉语句子片段划分

针对长句子引起句法分析性能下降的问题,本文提出了一种基于SVM的句子片段划分方法:先根据语法结构将句子划分为多个片段,识别出每个片段的类别;然后根据片段的类别将句子分割为几个部分,每个部分作为句法分析的基本单元;最后将句法分析之后的各个部分进行合并,形成完整的分析结果.该方法减小了句法分析的复杂度,提高了分析的准确率.     

融合SRADPRO和SCM模型的SAR图像分割

将改进后各向异性扩散相干斑抑制算法(SRADPRO)用于合成孔径雷达(SAR)图像相干斑抑制,并和脉冲发放皮层模型(SCM)结合,提出一种自适应SAR图像分割算法.该算法首先计算SAR图像均匀采样区的标准差,并以此评价SAR图像中相干斑的影响程度,进而自适应地决定是否采用SRADPRO进行降斑处理,然后再利用SCM进行图像分割.由于SCM的自动波扩散机理,使得该算法在获得分割后的SAR目标的同时,也得到了目标边缘检测结果.与多种常规算法的比较结果证明了SAR图像分割算法的有效性.     

基于支持向量机的并行CT图像分割方法

提出了一种基于区域增长和支持向量机的自动并行CT图像分割方法.传统的种子生长方法速度较快,但难于自动获得种子点;而单纯的支持向量机分割准确,但速度较慢.为了解决上述问题,本文将两种方法相结合:首先,训练支持向量机用于分类;然后用支持向量机判断种子点并使用曲率流滤波器进行降噪以光滑图像边缘;最后使用阈值区域生长进行分割.在基于Torque的并行环境下进行的实验证明了本方法的分割效果和速度都优于传统方法.     

基于SVM的GPS/DR组合定位算法研究

为解决GPS失效时系统无法较长时间高精度定位的问题,文章给出了一种基于SVM的数据融合算法并将其应用于GPS/DR组合定位系统的数据融合中。实验结果表明：当GPS失效时,使用该算法的定位系统可保持更长时间的精确定位。     

基于支持向量机的虹膜图像实时预评估算法

实际的虹膜识别系统会遇到因为各种原因产生的不同类型的坏样本图像,如果它们进入系统的识别进程,常常会增加系统的注册失败率,也会导致定位或者识别的错误。而现有的图像质量评估方法是在完成虹膜定位或者粗定位之后,根据虹膜部分的清晰度和分辨率来判定是否为坏样本。因此实际上只能处理部分类型的坏样本,而且计算耗费大。详细分析了坏样本产生的原因和特点,提出了一种基于支持向量机联合评估网络的实时预评估方法,在定位或粗定位开始之前,检测暂时存储的样本图像,根据预评估网络的输出结果来决定是进入下一步处理还是重新采集。结果表明,该方法可以检测出大部分类型的坏样本, 检测速度快,而且检测的错误率相当低,能够满足实时虹膜识别系统的评估实时性和准确性的要求。     

基于PCA降维的SVM人脸快速检测方法

提出一种改进的快速人脸检测方法。人脸模式训练阶段,先将训练样本的人脸特征经PCA降维提取主要特征,然后训练SVM人脸模式函数,由于训练样本维数的降低,节约了训练时间。检测阶段,利用肤色在YCbCr空间的聚类性,在色度空间建立高斯肤色模型进行皮肤分割。对分割区域进行连通域体态分析后,用PCA方法将待检测样本降维处理,利用SVM检测识别人脸。实验结果表明,这种方法可以快速有效检测图像中的单幅或多幅人脸区域。     

基于粗糙集与SVM的图像检索相关反馈算法

通过有效的组织粗糙集理论的约简算法与支持向量集中的分类算法,借助用户的反馈标记,较大的提高了图像检索查全率与查准率,使检索的目标图像更能符合用户的语义特征．由于粗糙集理论的引入消去了本次检索的冗余属性,提高了图像检索的时间复杂性．SVM与相关反馈的结合降低了维数灾难,也降低了高层语义与低层特征的差异带来的困难．     

基于多分类SVM的图像情感分类研究

依据基于二叉树思想的多分类支持向量机算法,进行了天气图像的情感分类方法的研究。通过定性分析和计算对比,确定了图像情感分类的可行算法和合理参数选取方法。结果表明,完全二叉决策树SVM算法对于天气图像的情感识别具有较理想的效果。     

带先验信息的SVM决策树的鸟类图像识别研究

本文在认真研究分析鸟类图像基础上,有效提取了鸟类图像的分类特征,并提出一种带先验信息的SVM决策树解决方案,该方案充分发挥了SVM和决策树的优点,简化了分类器的设计;并利用先验信息分类器分类效率高的优点,在一定程度上弥补了决策树错误累积的缺陷.实验表明,提取的特征简单有效,分类方案合理,获得了较好的分类识别率,实现了对闽江口15种鸟类的有效分类.