一种基于广义模糊性质集的图像分割方法

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。     

一种基于模糊增强的图像分割方法

本文基于模糊技术,在现有的模糊增强方法的基础上提出一种改进方案：首先对图像进行自适应滤波,以减小噪声,然后再进行两次模糊增强处理,最后得到分割结果。经过与多种方法的实验对比,验证了本方案的有效性。     

一种改进的字符图像分割方法

针对文本图像中字符图像分割问题,该文介绍了一种基于局部阈值分割的LLT算法,给出了相应的数学模型,然后进一步分析了算法的关键参数设置,并给出了相应的改进方法。实验结果证明,该文方法不仅可以有效的降低背景噪声的影响,还对具有不同字符宽度的文本图像分割具有很强的适应性。     

基于广义模糊吉伯斯随机场图像分割新算法

吉伯斯分布作为一种引入图像空间信息的先验模型已广泛运用于贝叶斯图像分割中．然而，由于传统该模型只在确定类上有定义，而在模糊类上未曾涉及，使得在运用该模型对一些模糊图像或退化图像进行处理时，分割效果不理想，甚至无能为力．该文针对这些不足，从模型本身出发，在传统的吉伯斯随机场模型中引入模糊概念，并针对实际多值分割特点，提出一种高效、无监督的广义模糊算法，从而实现对多值图像的精确分割．文中首先介绍一种二值的广义模糊吉伯斯随机场模型；然后将这种二值模型进行多值扩展，提出分段模糊与广义模糊吉伯斯两种实用的多值分割算法；最后将其运用于一系列医学图像分割．实验表明，文中提出的广义模糊分割算法比基于传统随机场的算法有更好的图像分割能力．     

改进的谱聚类图像分割方法

图像分割作为图像识别的一个重要处理步骤,但存在效果不理想或者计算复杂度过高的问题。提出一种新的灰度图像二值化的方法。该方法将Ncut作为谱聚类的量度,在计算该值时使用基于图像灰度级的权重矩阵,而非普通基于图像像素的权重矩阵。这样,计算复杂度和空间复杂度都明显降低。通过对实际场景中文本图像的实验,数据表明此方法在时间和系统开销方面比传统基于阈值的分割方法具有更优的性能。     

基于特殊内容的图像分割压缩方法

针对扫描的简历图像存储所面临的压缩比和恢复质量之间的矛盾,提出了一种将简历图像分割压缩的方法,分析了简历图像分割压缩存储的可行性和有效性,找出分割压缩的难点和关键,并结合应用给出了一套具体的解决方法,实现了一个应用此种方法的图像分割压缩转换系统。对系统进行了测试,测试结果表明,该方法是一套简单有效的方法,有效地兼顾了压缩比和图像恢复质量。     

广义模糊Gibbs随机场与MR图像分割算法研究

为了对图像进行准确、可靠的分割,提出了一种基于广义模糊集的软分割算法,并将广义模糊集和G ibbs场结合起来,提出了广义模糊G ibbs随机场模型,同时建立了广义模糊G ibbs分割(GFGS)算法。该算法是首先把每一个分割类看作是广义模糊类,并以最大后验概率(MAP)为判别准则来决定每一个像素值的归类以及它属于该类的隶属度;然后用广义隶属度函数中负的部分来刻划数据中的异常值,使得该算法能有效地处理异常值;最后用该模糊类的质心来更新类的中心,并以人脑的仿真图像和临床MR图像进行了实验。实验结果表明,该算法能有效地滤除噪声和处理部分容积效应,是一个分割能力强、稳健性好的算法。     

一种广义的图像模糊增强算法

本文在模糊增强算法的基础上提出了广义迭代模糊增强算法,它由图像滤波、模糊增强和灰度变换三个步骤组成.在模糊增强阶段,提出了一种规范形式的隶属度函数,在保留了通常模糊增强算法和灰度变换优点的同时,将灰度隶属度函数变换到[0,1]区间.为了约束所提出算法的迭代过程,基于图像灰度直方图分布的统计特性,提出了一种新的客观图像质量评价指标.计算机仿真实例表明,这种新的算法比单一的模糊增强算法和灰度变换算法更适合于处理灰度级少、对比度低的图像的增强问题.     

基于最大树法的模糊图像分割方法

本文提出一种新的模糊图像分割方法。根据任一像素点与相邻像素点的关系,计算局部均值均方差向量,并建立像素间的模糊相似关系,采用最大树方法进行模糊聚类分析．在模糊意义下实现图像分割。模糊逻辑下的图像分割,具有刻画视觉系统不精确度量特性的优点。由于待处理图像像素点数目巨大,采用最大树方法分类,能够大幅度减少工作量。因此,用最大树方法进行模糊聚类,实现图像分割,是一种既简便又高效的智能化的处理方法。     

基于形态特征的图像分割方法

提出了一种基于形态特征的图像分割方法,主要采用形态特征对目标分类,结合目标数学形态分析犤1犦和局部区域二值化将目标准确地分割出来。该方法主要应用于目标图像背景复杂、目标灰度变化不均、传统方法分割不理想的情况。实验证明该方法具有很强的抗干扰能力,算法简单、速度快在实际应用中分割结果令人满意。     

双线性广义模糊增强边界图像检测算法

在模糊集和广义模糊集理论的基础上,给出了用于模糊增强图像区域对比度的线性广义模糊算子,实现了图像的双线性快速无损边界检测算法．该算法利用线性左半梯形模糊分布函数和线性广义模糊算子实现灰度图像空间、普通模糊空间和广义模糊空间之间的转换,同时对广义模糊空间进行区域对比度增强,最后在灰度图像空间中提取边界．大量实例表明：利用文中算法提取图像边界速度快、效果好,并且在多项指标上均超过了Pal算法、陈武凡算法和王晖算法．     

基于模糊聚类的图像分割方法

本文分析了模糊聚类在图像分割领域的应用,介绍了模糊集和聚类分析的作用,最后引出了模糊C均值聚类图像分割算法。     

用于图像分割的粗糙集改进模糊聚类方法

采用一种新的基于粗糙集理论的图像分割算法。通过提取直方图的外层,以及计算像素点周围的局部模糊程度来更新粗糙度。使用局部模糊粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数。从粗糙集理论意义上来说,直方图的外层与上近似有关,而直方图取值与下近似有关。该方法通过对比传统的聚类分割算法和刘华军的改进算法,大大降低了时间复杂度,聚类效果显著。实验证明,该方法收敛性较强,运行时间较短,且具有良好的分割效果。     

多阈值模糊互信息图像分割方法

提出了多阈值模糊互信息图像分割新方法。该方法首先将模糊隶属度函数引入到传统互信息量中并定义模糊信息量概念;其次将模糊互信息量用于图像分割时给出具体隶属度函数的构造;最后采用混沌优化法来获得多阈值模糊互信息分割方法的最佳阈值。实验结果表明,提出的多阈值模糊互信息图像分割方法是有效的。     

基于模糊阈值的自适应图像分割方法

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。     

基于两级阈值的图像分割技术在文档图像中的应用

研究图像二值化分割问题。针对模糊或者蜕化文档图像背景与文字融合在一起导致难以区分的难点,提出一种快速有效的两级结构图像分割算法。首先利用迭代算法对图像进行单一阈值分割,在每次迭代过程中以图像均值为依据,对图像进行均衡化处理;在基于全局分割的基础上,在局部范围内根据噪声的统计特性对文档图像进行去噪处理。方法简单高效,实验结果显示该方法能快速地将文档中的文字与背景进行分离,为后续的文档自动化处理提供准确有效的二值化图像。利用该方法,可以方便地拓展到其他类型的二值化处理系统中,例如车牌分割等。     

一种改进的基于模糊聚类的图像分割方法

针对亮度不一致的阴影路面的目标分割问题，对使用空间关系约束的模糊聚类算法进行了改进，即首先定义了像素之间以及像素与区域之间的近邻关系，并构造了像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵，然后将此矩阵约束到传统的模糊C-均值聚类算法的隶属度矩阵中，最终形成了基于空间关系约束的模糊聚类算法。该算法只需设置很少的参数即可自动完成聚类。该算法在受光照影响导致目标亮度不一致的林荫道道路图像中进行了实验。实验结果表明，该算法对机器人导航中阴影路面的一致性分割方面具有良好的效果。     

基于改进的免疫模糊聚类方法的医学图像分割

传统模糊C-均值聚类算法需要输入初始聚类中心,但是输入错误的初始聚类中心会产生较差的图像分割结果。对此提出一种改进的医学图像分割算法——基于免疫模糊聚类的医学图像分割。该算法能够快速有效地找出合适的初始聚类中心值,使之最大可能地趋近于理想值,从而大大提高算法的效率,避免陷入局部解。同时,将免疫克隆选择算法融入到模糊聚类算法中。实验结果表明,该算法能快速有效地找到合适的初始聚类中心,能有效提高搜索效率和准确率,得到较理想的分割效果。     

一种改进的模糊连接度图像分割方法

本文对模糊连接度的理论框架进行了扩展,在框架内引入了图论中的有向图和森林等概念。把图像定义为一个有向图,有向图的结点是图像的像素点,有向图的弧是相邻像素的边,树的根结点是人工给出的种子点,所有像素点到种子点的模糊连接路径组成了模糊连接森林,模糊连接森林给出了图像的分割。实验结果表明本文方法比相对模糊连接度方法得到更好的结果。     

基于改进模糊C均值的海面目标图像分割算法

提出一种图像分割算法,解决水面无人艇在执行目标跟踪与识别任务过程中的图像快速准备分割问题。首先使用均值滤波算法对彩色的海洋背景图像进行滤波,同时利用其非参数性得到图像的聚类中心和类别数,并以此作为初始化参数进行图像的模糊C均值聚类,在此基础上进行大津法Otsu二值化处理实现目标提取。使用BSDS500标准数据集和海洋背景图像对算法的分割效果及效率进行验证,与传统的模糊C均值算法、脉冲耦合神经网络算法、自适应遗传算法以及马尔科夫随机场算法进行对比的结果显示了该算法的有效性。