基于统计直方图k-means聚类的水稻冠层图像分割

针对现有k-means聚类图像分割方法存在对初始聚类中心敏感、易错分割以及运行时效低等问题,提出了一种基于统计直方图k-means聚类的水稻冠层图像分割方法.该方法首先根据图像直方图蕴含的像素数量先验信息,选择像素数量差异较大的像素值作为水稻冠层图像的初始聚类中心;然后再利用图像直方图中像素值与图像像素数量的先验对应关...     

模糊聚类计算方法的理论分析

分析了聚类分析４种原始数据规格化处理的数据特征，提出最大值规格化与均值规格化，由于能保持不同指标的原分辨力，是较好的方法。将常用的相似性度量方法分为绝对差数、相对差数、比例相似性３种类型。论证了基于模糊等价关系的模糊聚类法就是经典系统聚类的最短距离法，模糊系统聚类仅是一般系统聚类法的特例。     

模糊聚类计算方法的理论分析

分析了聚类分析４种原始数据规格化处理的数据特征,提出最大值规格化与均值规格化,由于能保持不同指标的原分辨力,是较好的方法。将常用的相似性度量方法分为绝对差数、相对差数、比例相似性３种类型。论证了基于模糊等价关系的模糊聚类法就是经典系统聚类的最短距离法,模糊系统聚类仅是一般系统聚类法的特例。     

基于参数优化改进型可能聚类的遥感图像分割

可能聚类算法(PCA)和可能C-均值聚类算法(PCM)对初始值非常敏感,容易产生一致性聚类。改进型可能C-均值聚类算法(IPCM)能解决PCM的问题,然而IPCM的执行更依赖于参数。IPCM必须计算参数两次,因此聚类时间长。为了克服PCA和IPCM的缺点,进而应用于复杂的遥感图像分割,将PCA和IPCM相结合,提出了一种基于参数优化的改进型可能聚类算法(IPCAOP)。实验表明,IPCAOP在处理遥感图像分割方面明显优于模糊C-均值聚类(FCM)和IPCM。     

基于二叉树结构聚类算法的彩色图像分割研究

提出了一种基于二叉树结构的彩色图像分割方法,首先对待分割图像采用最优阈值化方法获取R,G,B 3个颜色空间的最佳阈值,然后通过构造自适用二叉树进行一次粗分割提取目标区域,最后采用C-均值聚类算法对二叉树的每个叶子节点进行精确分割.试验表明,该算法可以在保留原图像中大部分的信息的基础上,对目标物体进行有效的分割.     

关于模糊聚类一种算法的注记

本文对有人采用的模糊聚类的一种算法给出了一个反例。并说明这种方法的采用是有条件的。     

联合模糊c-均值聚类模型

提出一种新的结合了模糊c-均值聚类（FCM）算法和可能性c-均值聚类（PCM）算法优点的联合模糊c-均值聚类（AFCM）算法。它克服了PCM对初始值敏感、易产生一致性聚类的缺点，是PCM的扩展算法。试验表明：AFCM能同时产生隶属度和典型值，从而更好地处理噪声，避免了一致性聚类，同时提高了聚类准确性。     

改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法

为了提高图像分割算法的抗噪声性能,提出了一种改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法.该算法首先根据邻域像素的隶属度矩阵来计算出像素和聚类中心的空间距离,然后利用空间距离和欧氏距离来重新确定像素和聚类中心的距离,最后利用新提取的距离特征和改进的FCM聚类算法对图像进行分割.实验结果表明,该算法能有效地提取目标图像,对噪声具有较强的鲁棒性,收敛速度快.

Abstract：

To enhance the noise immunity performance of the image segmentation algorithm, an improved algorithm for image segmentation based on fuzzy C-means clustering is proposed in this paper. The spatial distance between a pixel and the cluster center is calculated by the membership matrix of the neighboring pixels, and a new distance is determined by the spatial distance and the Euclidean distance. This new distance feature and the improved algorithm based on fuzzy C-means clustering are used in image segmentation. The experimental results show that the proposed algorithm is effective in getting the target image,more robust to the noises and faster than the conventional fuzzy C-means (FCM) algorithm.     

基于模糊C均值聚类的林地遥感图像分类研究

在以往国内外相关研究的基础上,以我国东北长白山系典型林区为试验区,以2007年7月Landat5卫星TM多光谱图像为遥感数据,运用模糊C均值聚类方法对遥感图像进行分类试验．分类结果显示：模糊C均值分类方法在总分类精度和Kappa系数上都占有一定的优势,比传统分类方法有着更好的分类效果．模糊C均值方法在林地植被的遥感分类中具有较好的应用前景．     

基于直方图小波变换的图像颜色特征索引技术

提出了一种基于直方图小波变换的图像颜色特征索引技术:对图像HSV颜色直方图进行小波变 换,变换后数据用于相似性的递进匹配。该方法与直接直方图比较具有相同的效果,而特征矢量长度明 显减少,检索效率明显改进。实验结果表明,小波变换由于其金字塔形式可为图像数据库提供内容特征 的递进匹配,明显加快图像检索匹配速度。     

直方图均衡化在遥感图像彩色合成中的应用

基于色彩合成原理的传统遥感图像增强手段存在很大的局限性,提出了一种直方图均衡化调整图像像素灰度值的方法,利用该方法对多光谱遥感图像进行增强处理,处理后的图像再进行彩色合成。实例分析表明,该方法直观、快捷,并能取得较好的视觉判读效果,具有一定的实用意义。     

基于邻域直方图的玉米田绿色植物图像分割方法

为了准确分割绿色植物与土壤背景,克服田间环境的复杂性,比如植物阴影、残渣的存在和光照强度变化等外界因素带来的影响,采用图像处理和支持向量机方法,以超绿特征(2G-R-B)灰度图像为研究对象,以像素点邻域组成的灰度直方图特征作为输入特征向量,通过试验选出最佳训练参数和最优邻域窗口模型。实验表明,该方法适应不同光照强度,并且可以减小噪声、植物阴影和残渣对图像分割带来的影响,得到完整的分割图像。     

基于直方图小波变换的图像颜色特征索引技术

提出了一种基于直方图小波变换的图像颜色特征索引技术:对图像HSV颜色直方图进行小波变换,变换后数据用于相似性的递进匹配.该方法与直接直方图比较具有相同的效果,而特征矢量长度明显减少,检索效率明显改进.实验结果表明,小波变换由于其金字塔形式可为图像数据库提供内容特征的递进匹配,明显加快图像检索匹配速度.     

一种基于高频强调滤波和直方图均衡化的图像增强方法

直方图均衡化能够调节图像的动态灰度范围,是一种经典有效的图像增强方法,但它建立在合并相似像素灰度的基础之上,模糊了图像的细节.高频强调滤波将变换后的低频和高频分量都得到了增强,但是低频分量的增强要弱一些,这样会使得图像边缘更加清晰.实验表明,经该方法增强后的图像,其主观视觉效果明显改善.     

基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法

作物病害叶片图像分割是病害类型识别方法的一个重要步骤,其分割效果直接影响后续的识别结果。病害叶片图像的复杂多样性使得很多现有的图像分割方法不能有效应用于作物病害叶片图像分割中。针对复杂的自然病害叶片图像分割难题,提出一种基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法。该方法建立在HIS颜色空间,首先构造基于像素点HIS模型的带权无向图,然后计算病害叶片图像像素点的邻域的颜色均值,再计算该点前后两个邻域的颜色均值差作为该点的颜色跳跃度,当跳跃度大于设置的一个阈值时,该像素点为病斑点。结果表明,该算法具有较高的分割精确度和较好的抗噪声性能。     

基于互信息和混合优化算法的多模医学图像配准

针对互信息函数的多极值问题,提出了一种基于混合优化算法的多模医学图像配准方法.对于多模医学图像,以互信息作为相似性测度,使用混合优化算法搜索出最佳配准变换参数,将待配准图像进行变换,从而达到配准的目的.实验表明,该算法能避免陷入局部最优值,配准结果精度达到亚像素级.     

基于颜色分量与直方图的玉米苗期背景分割方法研究

对土壤背景进行有效分割是玉米苗期田间杂草识别的前提和基础。本研究利用颜色分量G-R和G-B与灰度直方图来实现玉米苗期图像与背景图像的分割,解决了玉米苗期田间杂草识别中受影响及环境适应性差等问题。通过对不同环境下苗期玉米图像的植被颜色和背景颜色分量的统计分析表明,采用G-R和G-B双阈值颜色特征分割,进行土壤背景分离取得了很好的效果。     

基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法研究

设计了一种基于熵的遗传聚类分割算法.以像素的灰度值为特征向量进行编码,利用直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对细胞图像进行遗传聚类分割.对于分割后获得的细胞核轮廓利用活动轮廓模型进行了优化,从而获得连续的细胞轮廓曲线.