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针对现有超像素分割方法无法自动确定合适的超像素数目,以及难以有效贴合图像目标边界等问题,该文提出一种新的利用局部信息进行多层级简单线性迭代聚类的图像超像素分割方法。首先,运用基于局部信息的简单线性迭代聚类(LI-SLIC)对原始图像进行超像素初分割,然后,根据超像素的色彩标准差对其进行自适应多层级迭代分割,直至每个超像素块的色彩标准差小于预设阈值,最后,利用相邻超像素间的色彩差异对过分割的超像素进行合并。为验证方法的有效性,该文采用Berkeley, Pascal VOC和3Dircadb公共数据库作为实验数据集,并与其他多种超像素分割方法进行了比较。实验结果表明,该文提出的超像素分割方法能更精确贴合图像目标边界,有效抑制图像过分割和欠分割。
相似文献2.
腹部CT图像肝脏肿瘤分割是进行肝脏疾病诊断、手术规划和放射治疗的重要前提。针对肝脏肿瘤灰度异质、纹理丰富、边界模糊等因素引起的分割困难,该文提出基于级联Dense-Unet和图割的自动精确鲁棒分割方法。首先运用级联的Dense-UNet获取肝脏肿瘤初始分割结果及感兴趣区域,然后利用图像像素级和区域级特征,分别构建可有效区分肿瘤与非肿瘤的灰度模型和概率模型,并将其融入图割能量函数,进一步精确分割感兴趣区域中的肿瘤组织。最后分别采用LiTS和3Dircadb公共数据库作为训练集与测试集进行实验,并与现有多种自动分割方法进行了比较。结果表明,提出方法可有效分割CT图像中灰度、形状、大小、位置各异的肝脏肿瘤,能提取更精确的肿瘤边界,尤其对于对比度低、边界模糊的肿瘤具有明显优势。 相似文献
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针对阈值分割存在精确性不高和分割效率低的问题,提出一种基于模糊集理论的迭代多值化图像分割方法。采用自顶向下的迭代分割策略综合考虑分割区域的灰度分布特征和各像素点的邻域信息,用模糊综合评判代替分割阈值,实现对图像中各像素点的合理分类,既摆脱了阈值分割方法需要找到若干确定的阈值才能实现图像多值化分割的约束,又提高了图像分割的质量和效率。为验证该方法的优越性和快速性,采用Otsu法和Kapur法两种经典的阈值分割方法为对照,针对带噪图像、不同对照度图像和2幅分割难度较大的图像进行了分割实验。研究结果表明,与阈值分割相比,本文方法能够完整地保留目标的细节,且分割时间较短。 相似文献
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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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为了精确分割TFT-LCD异物缺陷,准确计算缺陷尺寸,满足TFT-LCD工业生产中对异物缺陷检测的需求,提出一种面向高精度小视野TFT-LCD图像的异物缺陷高精度自动分割方法。首先,根据屏幕像素的空间分布规律,考虑缺陷的尺寸变化,采用基于空间信息多尺度显著性的缺陷提取方法,自动获得图像中的缺陷区域。然后,结合缺陷与屏幕像素间隙的空间分布关系,找到被像素间隙截断的对应缺陷块组。最后,利用局部凸包拟合算法对缺陷区域进行连通,实现对异物缺陷的自动分割。实验结果证明,所提方法能较精确地分割异物缺陷,精确率和召回率分别为95.36%和93.34%,且尺寸计算正确率为96.5%,基本满足工业生产中TFT-LCD异物缺陷尺寸计算的稳定可靠、高精度、高准确性等要求。 相似文献
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提出一种新的基于图割和边缘行进的腹部CT序列图像肝脏分割方法。首先,针对输入序列的数据特征,建立肝脏亮度和外观模型,突出肝脏区域抑制非肝脏区域;然后,将肝脏亮度、外观模型以及相邻切片之间的位置信息有效融入图割能量函数,实现CT序列肝脏的自动初步分割;最后,针对血管欠分割问题,提出了一种基于边缘行进的结果优化方法。通过对XHCSU14和SLIVER07数据库提供的30个病人肝脏序列的分割实验,以及与其他多种肝脏分割方法的比较,表明该方法能完整有效地分割肝脏,准确性高,鲁棒性强。 相似文献
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针对现有图像去雾方法易产生的颜色过饱和、细节丢失、伪影等问题,提出了一种基于雾线和颜色衰减先验的去雾方法。首先,利用雾线先验和霍夫投票估计大气光。然后,根据颜色衰减先验建立关于场景深度的非线性模型,获取准确的透射率。最后,通过对大气散射模型进行反向求解去除图像中的雾霾干扰,获得细节丰富的去雾图像。在RESIDE公共数据集上进行了实验,并与多种现有方法进行了比较。实验结果表明,所提方法可有效去除图像中的雾霾干扰,获得清晰自然的去雾图像,且其时间和空间效率均优于其他方法。 相似文献
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