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本文通过求解融入纹理特征信息的对称、半正定线性方程组,提出一种新的基于随机游走(Random Walker)的纹理图像分割算法。为了构造该方程组,首先通过局部二元模式(Local binary pattern,简称LBP)算子来描述纹理,将图像映射至不同纹理之间有显著区别的LBP图(LBP map)上,进而将其与梯度和几何信息结合并构造倒数型像素相似度,形成方程所需的权值矩阵,在随机游走模型下使已标号区域向未知区域传递,从而实现纹理图像分割。最后以纹理图像、噪声合成图像、MRI、CT图像为实验对象来验证算法的有效性。定性及定量实验结果表明,在多目标分割任务下,本方法有更好的有效性和精确性。 相似文献
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颜色特征是地层图像分割的重要依据,但地层图像的高噪声以及地层边界颜色混合使得颜色特征空间聚类分割方法无法获得很好的结果.本文提出了一种融合模糊C均值聚类与随机游走算法的图像分割算法,该算法在聚类过程中结合像素的空间信息计算像素的隶属度,在基于随机游走的半监督图像分割算法中像素结点构成的四连通图上插入类属结点作为已标记结点,将随机游走者第一次游走到某个类属结点的概率作为该像素隶属于该类的隶属度.实验结果表明,本算法可以对地层边界颜色混合区域的像素更准确地进行分类,噪声敏感性降低,有效解决构造模拟地层图像的分割问题. 相似文献
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为了较好地平滑边缘区域,避免边缘衔接处产生伪影,提出了一种基于双尺度分解与随机游走的多聚焦图像融合方法。首先,将源图像利用高斯滤波分解为大尺度与小尺度聚焦图,对分解得到的大尺度和小尺度聚焦图采用不同的引导滤波对其边缘进行平滑;然后,将大尺度与小尺度聚焦图作为随机游走算法的标记节点通过融合算法得到初始决策图,并再次使用引导滤波对决策图进行优化;最后,根据决策图对源图像进行重构,得到最终融合图像。实验结果表明,所提方法较好地获取了源图像中的聚焦信息,更好地保留了聚焦区域的边缘纹理及细节信息,在主观评价和客观评价指标方面均取得了更优的效果。 相似文献
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红外与可见光图像融合可有效弥补单一传感器的不足,生成视觉效果更好、清晰度更高的融合图像.基于多尺度分解的融合方法在设计融合两幅图像的细节层与基本层的融合规则时,往往仅考虑细节层和基本层中的单尺度信息,易造成融合图像包含的有效特征较少.针对此问题,提出了一种基于随机游走算法的融合规则来融合基本层和细节层,该融合规则从两幅显著图中估计出一幅具有多尺度信息的显著图用于基本层和细节层的融合,可将每层中的多尺度信息有效地融合到输出图像中,从而使融合图像更有益于人眼观察. 相似文献
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红外与可见光图像融合可有效弥补单一传感器的不足,生成视觉效果更好、清晰度更高的融合图像.基于多尺度分解的融合方法在设计融合两幅图像的细节层与基本层的融合规则时,往往仅考虑细节层和基本层中的单尺度信息,易造成融合图像包含的有效特征较少.针对此问题,提出了一种基于随机游走算法的融合规则来融合基本层和细节层,该融合规则从两幅显著图中估计出一幅具有多尺度信息的显著图用于基本层和细节层的融合,可将每层中的多尺度信息有效地融合到输出图像中,从而使融合图像更有益于人眼观察. 相似文献
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马锐张新东杨思渊唐泉 《长江信息通信》2020,(6):75-77
由于传统C-V模型不能准确分割灰度不均匀的图像,本文基于传统C-V模型进行了局部变量的改进,改进后的模型不仅可以准确分割灰度不均匀的图像,而且能够更好的刻画各点邻域的灰度变化情况,使得边界信息可以较好的被分割。实验证明,在对图像进行分割时,文章的方法与原模型相比效果更好。 相似文献
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基于改进Chan-Vese模型的图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
目前基于水平集的图像分割方法很难给出基于全局极值的算法终止条件,而大多采用事先设定迭代次数的方法。本文提出了一种改进的Chan-Vese模型,通过添加水平集函数约束项,使得新模型抑制了水平集函数的取值范围,最终收敛至全局极值,并以此作为算法终止条件,无需事先设定迭代次数。实验结果表明,新模型在其终止条件下,分割结果正确,与传统Chan-Vese模型相比,新模型的收敛速度快3~6倍,且通用性更强。 相似文献
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图像分割是一种重要的图像分析技术.近年来,对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点.介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值.实验结果表明,该方法具有较好的抗噪声性能. 相似文献
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针对模糊C均值聚类(FCM)算法在含噪声图像分割中存在的运算开销大、收敛速度慢等不足,在抑制式RC-FCM算法的基础上提出一个结合邻域信息的改进抑制式FCM算法,算法通过构建图像灰度及邻域信息的二维直方图设定聚类样本空间和初始聚类,根据样本到聚类中心的最大和最小距离动态设定抑制因子,再通过改进的最小抑制FCM算法实现图像分割.实验表明改进算法不仅能够提高FCM算法的聚类速度,而且提高了对噪声图像的分割精度. 相似文献
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针对FH算法(Felzenszwalb和Huttenloch提出的图像分割算法)中存在的欠合并现象,在L*u*v*彩色空间,结合Mean Shift算法,提出了一种改进FH图像分割方法,即IFH(Improved FH)。该方法首先采用Mean Shift算法获得均值漂移图像,再将图像由RGB空间转换到L*u*v*颜色空间;然后,结合L*u*v*彩色空间,采用FH算法构造带权无向图,基于图像的颜色特征进行分割。实验证明,与原算法相比,该方法在分割精度与分割质量上有了很大程度的提高。 相似文献
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Mask R-CNN是现阶段实例分割相对成熟的方法,针对Mask R-CNN算法当中还存在的分割边界精度以及对于模糊图片鲁棒性较差等问题,该文提出一种基于改进的Mask R-CNN实例分割方法。该方法首先提出在Mask分支上使用卷积化条件随机场(ConvCRF)来优化Mask分支对于候选区域进一步分割,并使用FCN-ConvCRF分支来代替原有分支;之后提出新锚点大小和IOU标准,使得RPN候选框能够涵盖所有实例区域;最后使用一种添加部分经过转换网络转换的数据进行训练的方法。总的mAP值与原算法相比提升了3%,并且分割边界精确度和鲁棒性都有一定提高。 相似文献
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结合高斯回归模型和隐马尔可夫随机场的模糊聚类图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊C均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMRF和GRM模型应用到该目标函数中,其中HMRF模型通过先验概率建立标号场邻域关系,而GRM模型则在中心像素标号与其邻域像素标号一致的基础上建立特征场邻域关系。利用提出的算法和其它经典算法分别对模拟图像、真实SAR图像以及纹理图像进行了分割实验,并对分割结果进行精度评价。实验结果表明,该文提出的算法具有更高的分割精度。 相似文献