基于分水岭-谱聚类的SAR图像分割

由于谱聚类是基于图论的、以相似性为基础的聚类方法,需要计算图像中每对像素点之间的相似性.当图像很大时,计算相似性矩阵和求解相应的特征值、特征向量是很困难和耗时的.为此,针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,提出了一个两阶段的图像分割方法,首先采用分水岭算法对图像进行过分割,然后再用改进的谱聚类算法进行聚类.新方法不仅可以减少噪声对分割结果的影响,很好地保持图像边缘,而且对时间要求较高的应用也具有一定的参考价值.为了验证新方法的有效性,将其用于SAR图像分割,取得了较优的分割结果.     

改进的分水岭图像分割算法

针对传统的分水岭图像分割算法对噪声过于敏感和容易出现分割现象的特征,提出了新式的粒子群分水岭算法。以下主要探讨了改进的分水岭图像分割算法的具体步骤。     

基于改进分水岭算法的红外图像分割

研究自然背景下红外图像目标分割的问题,提出了一种基于改进分水岭算法的红外图像分割方法.该方法先利用形态学开闭滤波,对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,接着根据提出的计算图像形态梯度的多尺度算法提取图像梯度,而后用改进的分水岭算法对图像进行分割.最后提出了一种新的区域融合方法.实验结果表明,该算法能较好地解决红外图像中的目标分割问题.     

基于分水岭算法的红外图像分割方法

本文采用分水岭算法对红外图像进行分割,针对其存在的过分割问题以及红外图像的特点,提出了分割区域边界平均灰度及其面积对过分割区域进行合并,以得到有意义的分割结果。本算法利用空中红外目标图像进行了实验,实验表明,本算法适用于红外目标图像,并且效果良好。     

基于图像分割的SAR图像变化检测算法及实现

本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,该方法首先根据SAR图像统计特性进行图像分割,然后对两幅SAR图像的分割图进行融合,用相同的区域分割来描述两幅图像,再利用区域灰度和纹理等信息构造图像变化函数,用变化函数对图像进行变化检测判别,最后利用合成孔径雷达(SAR)图像进行的试验,并和变化矢量分析方法(CVA)进行比较,得到了很好的效果。     

基于改进SLIC算法的SAR图像海陆分割

海陆分割在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义。针对传统算法不能很好地对SAR图像进行海陆分割,提出了基于改进SLIC超像素分割和分层区域合并准则(HSWO)的海陆分割算法。针对SAR图像统计特性,首先对SLIC超像素分割和HSWO算法模型分别进行改进,然后用SLIC超像素分割算法对图像进行超像素分割,并按照分层区域合并准则对超像素块进行聚类,最终实现海陆分割。实验表明,所提出的改进模型具有较高的处理精度和处理效率,相比于其他算法更适用于SAR图像的海陆分割,具备一定的工程应用价值。     

利用RJMCMC算法的可变类SAR图像分割

自动确定地物类别数是SAR图像分割方法研究的重点和难点问题,为此,提出一种自动确定类别数的SAR图像分割算法。首先假定SAR图像中各像素强度服从同一独立的Gamma分布并以此建立图像模型;根据贝叶斯定理构建刻画图像分割的后验概率模型;设计RJMCMC（Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo）算法模拟该后验概率模型,以确定图像类别数并同时完成区域分割。在提出的RJMCMC算法中,设计的移动操作类型包括:分裂或合并实类、改变参数矢量、改变标号及生成或删除空类。为了验证提出的可变类分割算法,分别对真实及模拟SAR图像进行可变类分割实验,定性及定量精度评价结果表明该算法的可行性及有效性。      

基于免疫算法的SAR图像分割方法研究

免疫算法是借鉴生命科学中免疫的概念和理论提出的一种优化算法,它继承了遗传算法的优越性,且避免了优化过程中的退化现象。空间矩阵描述了不同区域间的相邻概率。SAR图像固有的相干斑噪声使对SAR图像处理非常困难。同时,由于SAR图像具有不同区域间对比度较大的特点,因而SAR图像的空间矩阵具有同类区域间相邻概率较大,异类区域间相邻概率较小的特征。该文将SAR图像的空间矩阵的这一特征作为免疫算法中的疫苗,用免疫算法搜索分割结果,并收敛到最优。仿真结果表明,这是一种有效的SAR图像区域分割方法,可以明显抑制噪声对分割结果的影响。     

一种适合医学图像分割的改进分水岭算法

对分水岭算法提出两点改进:先对原始图像的高帽和低帽形态作滤波预处理,滤除原始图像中的噪声和非感知信息,保留原始图像的结构信息;再采用修改了标记符的梯度图像进行分水岭分割,整个分割过程无须进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性.这种改进的方法不仅很好地抑制过分割现象,还能使医学图像中的病变区域被有效分割出来,该方法还支持任意形状,与新的静态图像压缩标准JPEG2000兼容,效果很好.     

一种适合血细胞图像分割的改进流域分割算法

针对流域分割算法中的过分割问题,提出几点改进:增加预处理,采用改变了流程的流域分割.整个过程是基于局部流域变换的迭代剥离,降低了程序储存空间.实验结果表明,这种改进的方法能使医学图像中的血细胞区域被有效分割出来,成功地解决了目标粘连现象对后续分析、测量产生干扰的问题.     

一种分阶段的形态学图像分割算法

图像分割算法的研究是计算机图像处理与识别技术的关键和难点所在。文中提出的分割算法可分为两步：首先运用基于数学形态学的预处理把图像中的前景简化,同时保留背景信息;然后通过采用上下游决策的改进算法来分割图像,以得到最终结果。针对医学图像样本进行实验,实验结果表明了算法的有效性。     

基于自组织原理进行图像分割的研究和应用进展

图像分割是图像处理到图像分割的关键步骤,更是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,它设计到许多其它的学科和领域,然而,由于是一个较新的研究方向,理论体系还不够成熟,迄今尚无通用的分割算法。自组织理论是当今研究的热点问题之一,已涉及到系统学、热力学、统计力学等诸多研究领域。本文站在自组织理论的角度,对常见图像分割方法做了进一步的分析和研究。     

基于图切割的拉普拉斯金字塔图像融合算法

针对在图像拼接中普通的拉普拉斯金字塔融合算法容易丢失细节的缺点,以及由于运动物体造成的融合鬼影现象,本文提出了一种基于图切割的拉普拉斯金字塔融合算法。首先,引入图切割技术,寻找最优缝合线,确定一种自适应融合区,以消除运动物体造成的融合鬼影;其次,利用源图像完整细节对重构误差进行补偿,提出一种基于包含水平方向在内多个方向的加权融合方法,将源图像和拉普拉斯金字塔融合图像按照这种融合规则进行融合。实验结果表明,与经典拉普拉斯融合方法对比,在客观指标上,本文方法的图像均值平均提高了0.326,标准差(SD)平均提高了1.109,信息熵平均提高了0.041,图像清晰度平均提高了0.289;在主观效果上,本文方法无明显拼接痕迹和融合鬼影,较好保留了图像细节,提高了融合质量,全景图拼接更加真实,改善了整体的视觉效果。     

An improved image interpolation algorithm

The paper sets forth an improved edge-directed image interpolation algorithm with low time complexity which is the combination of Newton’s method and edge-directed method. It first partitions images into homogeneous areas and edge areas by setting a preset threshold value based on the local structure characteristics, and then specified algorithms are assigned to interpolate each classified areas, respectively. In this way, it achieves the goals of real-time interpolation and good subjective quality. The interpolated images have higher peak signal noise ratios (PSNR) and better visual effects using proposed method than that of using other algorithms referred to in this paper. Experimental results show that proposed method is highly performed in image interpolation.

基于可变区域拟合水平集算法的改进

基于可变区域拟合水平集算法利用图像的局部区域信息,在活动曲线演化控制参数的手工设置使其应用受到了限制。本文提出了将灰度信息图像匹配原理应用到RSF模型中,根据计算相邻演化图像的相关系数实现迭代的自适应停止。实验结果表明,改进的RSF模型克服了自动设置迭代次数的缺点,实现了迭代的自适应停止,而且对弱边缘不连续图像能够有效地实现,节省了时间,提高了分割效率。     

一种改进的核可能性C-均值聚类图像分割算法

可能性C-均值聚类(PCM)算法比传统模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PCM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法。算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度。由实验结果可知,所提算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的准确性和鲁棒性。     

基于SVM及其改进算法的fMRI图像分类性能研究

为了提出一种更适用于分析fMRI图像特征的机器学习算法,引入机器学习近年提出的、具有较好的泛化能力、并能够保证极值解是全局最优解的新方法支持向量机（SVM）算法,具体选择了PSVM、SSVM、LPSVM、NSVM 4种SVM改进算法以及基本SVM算法应用于fMRI图像的分类问题,在MATLAB平台上进行了算法仿真实现。在对各种算法的分类计算时间、分类精确度两个方面进行比较和讨论后,得到PSVM算法在fMRI图像的分类问题上,有较好的综合性能。     

一种改进的PCNN图像分割算法

PCNN用于图像分割时,为获得满意分割效果,其参数往往通过反复试凑确定,这在一定程度上限制了PCNN的使用。为此在改进的PCNN基础上,提出结合图像灰度直方图,以最大交叉熵函数作自适应遗传算法的适应度函数,采用自适应遗传算法搜索最优门限阈值的图像分割算法。该方法可有效地完成图像分割,分割结果优于原PCNN和传统Ostu算法。     

一种基于遗传算法的图像分割方法

图像阈值分割技术在图像分割中具有重要的意义。遗传算法既可以对全局信息高效利用,也减少了存储空间和计算量。利用遗传算法的优点,文章提出了一种用改进遗传算法优化图像阈值并对图像进行分割的方法。通过实验对比,文章表明该方法具有快速、稳定分割的特点。     

OBJECTIVE IMAGE QUALITY MEASURES AND THEIR APPLICATIONS IN SEGMENTATION EVALUATION

Image segmentation is a critical step of image analysis. Segmentation evaluation is an effective procedure for studying the performance of segmentation techniques, in which quality measure plays an important role. This paper presents a group of new objective quality measures for segmentation evaluation and compares their performances. In addition, to verify the effectiveness of these new measures, an appropriate classification of segmentation is proposed. According to this classification, several representative algorithms from different categories are selected for comparison testing. Some valuable results are obtained and presented.