一种基于空间域和频谱域特性的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法。本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数,对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便。     

一种基于深度学习的卫星遥感图像分割方法

近年来,基于深度学习的语义分割方法得到了广泛应用.本文针对实际遥感图像中的语义分割问题,为了减少网络参数和计算量,以及提高网络性能,提出了一个使用通道注意力机制的卷积神经网络(channel attention network,CA-Net).首先,对高分二号(GF-2)遥感图像进行预处理和数据标注,得到一个7分类数据...     

一种不同色域空间下的无监督图像分割技术

针对图像分割有监督学习模型训练时间长、需要大量训练样本才能确保模型精度要求且样本标记费时费力的问题,提出了在不同色域空间下基于神经网络的无监督图像分割方法。首先将图像进行不同颜色空间模型转化,得到不同色域空间下图像的颜色表示;其次利用felz和quickshift方法,对转换后的图像进行粗粒度聚类,形成超像素结果,并对每个像素打上相应的标签;最后利用神经网络细粒度的图像特征分辨能力进行微调,得到最终的图像分割结果。该方法在公开的COD10K等数据集上选取了数据集进行验证,实验表明,文中方法能够对图像进行合理分割,且与有监督长时间训练过程相比,无监督的推理耗时大大缩短,速度显著提高。     

两种基于空间域聚类分析的彩色图像分割方法比较

综合研究了基于空间域聚类分析的图像分割方法 ,针对彩色显微颗粒图像特征 ,选择了两种阈值分割法———最大类间方差分割法和模糊聚类分割法 ,并对其进行了推广以应用于彩色图像分割。在详细分析各种彩色特征的前提下 ,通过选择合适的正交彩色特征量I1、I2和I3,成功地进行了两类彩色显微颗粒图像分割和目标提取。算到表明 :两种方法的提取精度相当 ,而最大类间方差法的计算速度明显要快 ,因此较模糊聚类分析法更为简洁有效     

一种基于直方图的分割方法

对Ｏｔｓｕ准则的内在缺陷进行了改进,提出了一种基于直方图的分割方法,通过对直方图的预处理及轮廓追踪,可以很好地确定其峰谷结构,从而找到理想的分割门限。这种分割方法对红外图像具有很强的针对性,经实验证明,只要图像直方图中存在着多波峰结构并且存在一个理想的分割门限,这种方法就有很好的分割效果。     

空间和通道注意力多级别特征网络图像语义分割

图像语义分割模型在提取特征的过程中由于不断的下采样使得空间位置丢失,分割效果较差,针对该问题,提出了融合空间和通道注意力多级别特征来构造学习网络的方法.首先针对具有高级别特征的语义信息路径引入了通道注意力模块,在预训练模型Resnet101提取的特征图上,显式地建模通道之间的相互依存关系,确定每层特征图上需要重点关注的...     

一种基于简化PCNN的红外图像分割方法

提出一种基于简化脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的红外图像分割新方法.针对红外航拍图像所具有的噪声大、灰度范围较窄以及具有对比度反转现象等特征,从原始图像与分割图像的相似性出发,采用最大互相关匹配来确定PCNN的最优参数,最终完成图像分割.实验结果验证了该方法的有效性.     

一种基于遗传神经网络的医学图像分割方法

针对一类具有纹理特征的医学图像,提出一种结合纹理信息,利用遗传神经网络的图像分割方法。该方法以混合递阶遗传算法优化径向基神经网络,同时优化其结构及参数。试验表明,该方法应用于生物医学图像,能够区分图像不同的纹理区域,获得较好的分割效果。     

一种医疗图像特征分割的实用方法

比较传统医疗图像分割方法，提出了“灰度增长法”来分割特征图像，并在MATLAB中编程实现．     

彩色图象分割方法及进展

图象分割是图象分析和模式识别的首要问题和基本问题,也是图象处理的经典难题.彩色图象比灰度图象具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视.本文结合近年来彩色图象分割中出现的新算法,将彩色图象的分割方法分为四大类,并分别加以介绍,分析了各种方法的优缺点,最后指出了彩色图象分割的发展趋势.     

基于PCNN的人脸图像分割算法研究

研究了基于PCNN的人脸图像分割算法。利用简化型PCNN对人脸图像进行分割,根据人脸图像的灰度特征和空间信息的相关性,得到了人脸图像的神经元点火序列,该点火序列就是图像分割的结果。通过MATLAB仿真实现了该算法,表明该算法具有一定的工程价值。     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

基于各向异性扩散的图像分割算法

提出了一种基于各向异性扩散的图像分割算法.对现有的各向异性扩散的正则化方法进行了分析.根据微分几何中共形映射的有关理论,把原扩散方程分解为关于表面曲率的二阶方程,给出了分解式的正则化条件,保证了解的稳定性.通过对扩散系数的调节,提高了对各向异性扩散过程的控制能力.在形态学分割的基础上,通过能量函数最小化实现非线性尺度空间中的区域合并,消除了分水岭算法造成的严重过分割现象.实验结果表明,该算法的分割结果可为后续识别和理解提供较理想的方式.     

运用模糊连接理论分割非连通图象

本文提出了一种利用模糊连接理论讨论非连通图象的分割方案．该方案较好地利用了图象本身的模糊特性，修正了模糊连接强度的定义，从而成功地实现了分割数字、字母和汉字这样一些连通的或非连通的图象．它克服了Ｊ．Ｋ．Ｕｄｕｐａ算法仅能分割连通图的缺点．同时论文中还讨论了分割灰度图象和彩色图象的模糊连接强度定义及有关参数的选择方法．实验例子证明了这种方法的有效性．     

基于模糊最大类间方差的图像分割算法

阈值分割是一种被广泛使用的图像分割技术,其技术关键,确定合适的分割门限。为了体现图像中因模糊不确定性产生的信息量,本文在Ostu算法的基础上引入隶属度的概念,提出了模糊最大类间方差法。通过利用亚采样图像获取分割门限,提高了算法效率。实验仿真结果表明：该方法在分割质量上取得了很好的效果,时间复杂度也有所降低。     

基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．     

基于遗传算法和蚂蚁算法的图象分割

遗传算法对系统中的反馈信息利用不够,当求解到一定范围时往往做大量无谓的冗余迭代,求精确解的效率低下;蚂蚁算法初期信息素匮乏,求解速度慢．作者取长补短综合采用这两种方法来分割图象．首先采用遗传算法搜索隶属度曲面及其对应的欧氏距离,接着采用蚂蚁算法分割图象,取得了较好的分割效果．     

一种基于视觉感知的复合医学图像分割算法

为提高医学图像分割的视觉效果,依据人类视觉感知的分层特性,提出了一种新的复合医学图像分割方法.该方法通过提取医学图像的底层特征,利用Fuzzy-ART神经网络作为像素的分类器,对医学图像进行连续两次分割.实验结果表明,该医学图像分割方法能有效地解决局部信息与整体分布边缘淡化等相关问题,达到良好的分割视觉效果.