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利用Chan-Vese模型,对多相位图像实现了串行分层分割。首先得到目标和背景2个子区域,然后判断各子区域内部是否仍包含有感兴趣的目标,如果有,则对该子区域再次采用Chan-Vese模型进行分割,如此迭代直到分割出图像中所有的目标。较之采用Mumford-Shah模型,本文方法计算简单,而且对多相位图像中的目标定位准确,每一层分割都可以得到有意义的区域。实验表明,本文方法可以有效、准确地实现对多相位图像的分割。 相似文献
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现有多区域水平集方法大多利用复杂的能量函数来驱动多个水平集函数的演变,这样不仅模型复杂且存在很多限制.为此本文提出一种基于纹理特征的多区域水平集方法,利用任意数量的水平集函数来对相应数量的图像区域进行分割.本文首先对图像的颜色和纹理信息建立联合分布并将其代入能量函数;引入平滑概率标签,根据概率性质建立基于标签驱动的多区域水平集迭代更新方程.之后将每个水平集投影到离散概率空间得到一系列近似标签,并由这些标签得到基于多区域水平集的先验概率,从而将多个轮廓演变信息代入统计框架.而不同区域的统计参数也通过最小化能量函数由概率标签迭代更新.通过与其他分割算法在大量复杂实景图像上的实验对比,验证了本文算法的有效性. 相似文献
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一种基于变分水平集的红外图像分割算法 总被引:4,自引:2,他引:2
红外图像大都存在边缘模糊或离散状边缘的特点,并且图像的先验知识较少,因此红外图像的分割是比较困难的。针对这种情况,该文提出了一种基于图像全局信息并且不需要重新初始化的变分水平集红外图像分割方法,不考虑图像边缘梯度的影响,将图像全局信息作为外部能量项,在很大程度上克服了边缘模糊时过分割的情况。同时通过引入内部变形能量约束水平集函数逼近符号距离函数,省去了重新初始化水平集函数的过程,简化了计算,减小了因重新初始化水平集函数带来的误差。将算法应用在红外图像的分割中,验证了算法的有效性。 相似文献
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水平集分层分割遥感图像中的建筑物 总被引:3,自引:0,他引:3
针对高分辨率遥感图像,结合建筑物特征,提出水平集分层模型分割图像中的建筑物。首先,学习植被样本得到其在HSV空间中色调与饱和度的联合分布函数,利用阴影灰度方差通常小于非阴影区域的特点,将植被和阴影剔除以简化背景利于后续分割。然后,根据灰度级高低将一幅图像看作多层图像层,把建筑物的屋顶灰度特征和边缘特征融合到传统Chan-Vese(C-V)水平集算法中,分割出每层中灰度级相似的建筑物候选区域,从而将不同灰度级建筑物候选区域分层分割出来再整合。最后利用建筑物面积、建筑物与阴影位置关系等先验知识排除误分割,得到最终结果。实验表明:该方法能更好地分割出形状各异、各个灰度级的建筑物,甚至是灰度不均匀的建筑物,分割漏检率较传统C-V法降低了25%,虚检率降低了22%。有效减少了漏分割和过分割。 相似文献
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G0分布是一种性能优良的概率统计模型,能够精确描述SAR图像中均匀区域、不均匀区域以及极不均匀区域的统计特性.文中基于G0分布提出了一种基于概率统计模型的变分水平集SAR图像分割方法.该方法通过引入G0分布统计模型,定义了一种更加适用于SAR图像分割的能量泛函.利用基于Mellin变换的G0分布的参数估计方法估计各个区域内最优的分布参数,并且通过水平集方法进行偏微分方程的数值求解,实现了SAR图像的区域和目标分割.由于G0分布的采用,使得该方法能够适用于多种SAR图像的分割.利用模拟和真实SAR图像上的分割实验验证了该方法的有效性. 相似文献
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一种基于三维直方图的改进C-V模型水平集图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对Chan-Vese提出的基于简化Mumford-Shah模型的水平集图像分割方法(C-V模型)做了改进.传统的C-V模型仅将灰度同(homogeneity)作为区域分离准则,这使其对于对比度明显的图像能够取得很好的分割结果.但单一的分离准则往往致使其在分割噪声信息丰富的、灰度分布复杂的医学、遥感以及自然图像等时产生大量的冗余轮廓.为此,本文在改善C-V模型全局优化特性的基础上,整合图像的灰度分布信息、邻域空间信息以及图像所固有的模糊信息构造三维向量(灰度值、模糊均值和模糊中值),提出了一种基于三维直方图的改进C-V模型水平集图像分割方法.自然图像和红外光学图像的试验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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现有的图像分割模型存在对初始化信息敏感,分割速率慢,图像弱边界区的泄露等现象.提出了一种混合快速分割方法.该方法利用偏压场近似估计图像的局部统计信息,并结合全局信息相容性及改进的距离正则化方法建立模型,最后将模型嵌入水平集框架中,与此同时,引入双重终止准则以提高分割的速度.最后利用合成图像和真实图像进行分割实验,并与CV(Chan-Vese)模型、非线性自适应水平集方法以及局部尺度拟合模型对比,表明本方法不仅对初始化信息敏感度降低,而且分割速度提高3~5倍. 相似文献
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高光谱遥感影像包含丰富的空间、辐射以及光谱信息,同时海量的数据也引发了高光谱成像技术在传输和存储方面的诸多问题。针对这一问题,根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,提出了一种结合谱间多向预测的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法。首先,根据高光谱遥感影像的谱间相关性对高光谱遥感影像的波段进行分组,每组确定一个参考波段,使用平滑l_0范数算法重构每组的参考波段。其次,根据重构恢复的相邻组内的参考波段,建立了一个非参考波段预测模型,用来计算非参考波段的预测测量值;然后,计算实际测量值与预测测量值的差值,使用SL0算法重构该差值得到差值向量;最后,利用得到的差值向量迭代更新预测测量值,直到恢复该波段原始图像。仿真实验结果表明,该方法提高了高光谱遥感影像的重构效果。 相似文献
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针对阈值法分割红外图像易产生误分割和水平集分割方法受初始曲线限制大,提出了一种结合模糊阈值与水平集的自适应红外图像分割方法。该方法首先采用二维Otsu方法计算阈值,利用该阈值获取模糊阈值分割法中的窗口宽度,使模糊阈值分割法具有自适应性;然后采用此自适应模糊阈值分割法预分割红外图像,利用预分割结果自动获取水平集初始曲线;最后将Chan-Vese方法与Shi方法结合提出改进的水平集方法,并用此方法分割红外图像。实验结果表明,本文方法具有较好的分割效果和较强的鲁棒性。 相似文献
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针对C-V模型中变分水平集优化方法存在的最佳迭代次数难于确定,且容易陷入局部最优等不足,借鉴图割算法在较短时间内能得到全局最优的优势,提出一种基于图割的单水平集迭代终止算法.首先在目标区域设定一条初始轮廓线,采用无须重新初始化的C-V模型对轮廓线进行迭代,当轮廓线内部面积变化值小于预先给定的阈值时终止迭代,然后将此轮廓线作为图割算法的初始轮廓线进行图像分割.实验结果表明,该方法较原始C-V模型大大缩短了迭代时间,稳健性更高,具有较好的图像分割效果. 相似文献
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结合区域分割理论,提出了一种基于Shearlet变换 的遥感图像融合算法。首先通过色度H-亮度I-饱和度S(HI S) 变换对多光谱图像进行分解,将I分量与全色图像进行Shearlet变换,得到低 频、高频信息图;然后对 低频信息图进行基于灰度的区域分割,两图像的低频部分使用改进的加权融合算法改善融 合图像轮廓模 糊问题,以区域匹配度作为融合规则,高频分量采用区域清晰比作为融合规则,得到更多 的细节信息; 最后通过HIS逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法 所得融合图像在有效地保持了多光谱图像光谱信息的同时,提高了空间细节信息。 相似文献
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对多普勒雷达图像中的风暴进行准确的识别和跟踪,是下一步进行天气预报的前提.目前雷达图像的主要跟踪方法是进行相邻时刻图像中风暴的匹配,这些匹配方法会产生一定的误差,特别是在风暴分裂与合并的时候.基于这一问题,将一种改进的level set方法用于雷达图像中风暴的跟踪.首先在第一幅雷达图像中识别出风暴的初始轮廓,利用改进的... 相似文献