区域化模糊均值高分辨率彩色遥感影像分割方法

基于像素模糊?? 均值算法(FCM) 及其改进算法难以解决高分辨率遥感影像中地物目标光谱测度相似性减弱和几何噪声增大带来的分割难题, 提出一种基于区域的FCM算法. 该方法利用Voronoi 几何划分将影像域划分为子区域, 并用子区域拟合地物目标的几何形状. 在此基础上, 定义区域FCM目标函数, 通过迭代最小化该目标函数实现高分辨率遥感影像分割. 实验结果表明, 与基于像素的FCM和增强FCM方法相比, 所提出方法可以更加精确地实现高分辨率遥感影像分割.

     

多图通信拓扑下一致性系统的鲁棒性度量

研究在外界扰动影响下的通信拓扑为多图的一阶多智能体系统的协同一致性控制鲁棒性问题. 采用闭环系统的??₂ 范数来度量系统的鲁棒性; 借助代数图论、控制论和矩阵论, 建立通信拓扑在有无自环时多智能体系统鲁棒性、系统??₂ 范数、系统通信拓扑之间的直接联系, 并进行严格的证明; 给出通信拓扑为完备图、星图、路图、环图时多智能体系统之间的收敛速度、鲁棒性分析与比较. 仿真实例表明了所提出方法的有效性.

     

一种结合图割与双水平集的图像分割方法

针对水平集方法在图像分割中需要多次迭代,且计算量大的问题,提出一种基于图割与双水平集的图像分割方法。首先在目标边界内外部各设置一条初始轮廓线和一个阈值,通过双水平集方法对轮廓线进行演化。当轮廓线的能量变化率小于给定阈值时,终止水平集演化。将得到的两条轮廓线化为源点和汇点,通过图割方法得到最终目标边界。该方法有效减少了水平集迭代次数,提高了分割效率,而且给出了一种终止水平集迭代的方式。实验表明该方法具有较好的分割效果和较高的分割效率。     

SAR图像分割的改进参数核图割方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题,提出一种改进的参数核图割方法。对参数核图割方法中的能量函数进行改进,在核空间中考虑分段常数模型,并实现目标函数的空间核化。SAR图像的分割通过能量函数的最小化实现,由不动点迭代估计区域参数,并由图割模型逐步最小化能量函数实现SAR图像的分割。为验证改进参数核图割方法的分割效果,对自然图像进行分割,结果表明,其分割精度达到83%,比参数核图割方法提高了11%。真实SAR图像的分割结果验证了该方法对SAR图像的分割结果优于参数核图割方法。     

基于图割的图像分割方法及其新进展

鉴于图割的理论意义和实际应用价值,系统综述了基于图割的图像分割方法. 首先,深入分析了基于图割的图像分割方法的基本原理,主要从定性和定量角度剖析了图割与能量函数最小化之间的关系, 然后,概括了基于图割的图像分割方法的基本步骤,包括能量函数的设计、图的构造和最小割/最大流方法, 其次,系统梳理和评述了基于图割的图像分割方法的国内外研究现状,最后,指出了基于图割的图像分割方法的发展方向.     

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Gabor 变换的GrabCut 纹理图像分割

多数自然图像都包含纹理信息, 它相对颜色特征而言具有描述方向性与尺度差异的特性. 因此, 可以利用半交互式的GrabCut 的图像分割方式对图像前景区域与背景区域进行有效的分割, 通过建立前景和背景所对应的高斯混合模型(GMM), 结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化, 并利用前景和背景的KL 测度, 自适应地终止分割过程. 实验对比分析表明, 所提出的方法对于合成纹理图像与自然纹理图像具有较好的整体分割效果及较高的分割准确率.

     

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.     

基于变宽邻域图割和活动轮廓的目标分割方法

基于图割的活动轮廓算法是一个结合图割优化工具和活动轮廓模型迭代变形思想的目标分割算法。针对算法在迭代过程中对已达目标边界的活动轮廓线所在邻域重复切割的不足,将活动轮廓线分为已达目标曲线段和未达目标曲线段,仅对未达目标曲线段进行膨胀得到可变宽度轮廓线邻域,从而减少了对邻域的切割时间。实验表明,改进算法效率提高为原来的2~3倍。     

彩色图像色度距离权值的图论分割算法

提出利用色度距离特征权重的图论分割算法,对彩色图像进行区域分割分析。利用图论和HSI模型,解决自然灾害图像的分割问题。针对复杂的自然图像,将图像像素转换为图论中的节点,构造基于像素点HSI模型的带权无向图;构建带权无向图的图论分割权函数及分割准则,形成区域相似度判别方法;结合实际分割需求,对图论分割后的离散区域进行二次吸收与合并运算,获取连续兴趣区域;对分割的结果与其他算法进行了比较与分析。     

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。     

基于图割与均值漂移算法的脊椎骨自动分割

为提高图割算法的效率并减少用户交互量,提出将图割与均值漂移算法结合应用的脊椎骨自动分割方法。该方法利用均值漂移算法产生的区域邻接图代替像素点图,从而大幅减少参与图割算法的顶点和边的数目,并有效利用了均值漂移良好的边界结构保持特性。实验结果表明,该方法有效地结合了两者的优点,提高了算法的精度和速度,并减少了用户交互量。     

模糊熵的区域合并和图割的快速矿岩分割

目的 针对现有区域合并和图割的结合算法没有考虑矿岩图像模糊特性,导致分割精度和运行效率较低,模糊边缘无法有效分割的问题,利用快速递推计算的最大模糊2-划熵信息设置以区域为顶点的图割模型似然能来解决。方法 首先利用双边滤波器和分水岭算法对矿岩图像进行预处理,并将其划分为若干一致性较好的区域;然后利用图像在计算最大模糊2-划分熵时,目标和背景的模糊隶属度函数来设计图割能量函数似然能,使得能量函数更接近模糊图像的真实情况,期间为了提高最大模糊2-划分熵值的搜索效率,提出了时间复杂度为O（n²）的递推算法将模糊熵的计算转化为递推过程,并保留不重复的递推结果用于后续的穷举搜索;最后利用设计的图割算法对区域进行标号,以完成分割。结果 本文算法的分割精度较其他区域合并和图割结合算法提高了约23%,分割后矿岩颗粒个数的统计结果相对于人工统计结果,其误差率约为2%,运行时间较其他算法缩短了约60%。结论 本文算法确保精度同时,有效提高矿岩图像的分割效率,为自动化矿岩图像高效分割的工程实践提供重要指导依据。     

基于网络图的产品生产、运输、定价综合决策模型

针对大型垄断厂商在商品生产、运输、定价决策中独立考虑生产定价和运输两个环节的弊端, 提出一种将产量决策、运输决策和定价决策3 个环节作为一个系统进行考虑的综合决策模型. 借助利润网络图, 构建同时考虑生产及运输成本以及市场需求的商品生产、运输和定价综合决策模型, 并探讨模型的解法及其理论基础. 通过给出的应用案例表明, 相比传统决策模型, 利用综合决策模型可以提高15.50% 的利润.

     

一种人工免疫算法优化的高有效性模糊聚类图像分割

针对传统模糊聚类初值敏感、易陷入局部最优的缺陷,将具有良好勘探和开采能力的人工免疫算法用于模糊聚类的优化并提出了相应的图像分割算法.利用改进的Hausdorff距离提出一种新的抗体浓度评价算子并定义了相应的免疫算子,简化了免疫操作,增强了算法自适应寻优能力.采用最近提出的一种有效性函数作为聚类适应度函数,以人工免疫算法寻优,从而自适应地确定聚类数日与中心,实现自动图像分割.仿真实验表明,该算法可以实现图像的自动高有效性分割.     

基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割 *

传统的场景分割方法中往往通过比较关键帧来测量镜头间的相似度而忽略了镜头内的时域信息 ,针对这种缺陷提出一种基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割的方法。首先 ,在量化的 HSV空间中 ,利用主色跟踪所得镜头的时间信息结合帧颜色直方图得到镜头的主色直方图 ,并且引入镜头质心特征向量的概念 ,通过其与帧向量的差异性获得镜头的运动信息 ;然后将所测得的镜头相似度用在改进的双向滑动窗口法中检测场景。实验结果验证了该方法的有效性。     

Mean shift 模糊C 均值聚类图像分割算法

针对传统模糊C均值(FCM)聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想且算法执行效率较低的缺陷,提出一种融合均值平移(mean shift)的FCM聚类算法.利用mean shift算法将图像分成若干同质区域,将此区域视为新的节点;通过图像局部信息熵描述新节点的空间和灰度特征;采用能较好模拟人眼非线性视觉响应的指数函数进行相似性测度.实验结果表明,对于复杂背景图像和含噪声图像,所提出的算法在目标提取效果和执行效率上具有较强的鲁棒性.     

基于分水岭算法和图论的图像分割

提出一种新的基于分水岭算法和图论的图像分割方法FWTN(First Watershed Then Normalized cut),以克服传统的分水岭算法造成的图像过度分割。FWTN方法在分水岭算法之后,用Normalized Cut方法在区域之间进行分割,产生最终所分割的图像。FWTN成功地解决了过分割问题,同时还对Normalized Cut方法中的NP-hard问题有所改进。实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。