基于多水平集的植物图像分割

依据植物图像中不同目标的区域特征,应用多水平集分割算法分割植物图像.该算法能够将植物的花朵、叶片以及背景有效地分割开.与基于聚类的多尺度Ncut算法的分割效果进行比较,多水平集方法在分割效果上优于多尺度Ncut算法.     

基于MRF和水平集的图像分割方法

传统的水平集方法忽略了图像的局部邻域信息,使得水平集曲线易停止于噪声点,导致对含有大量噪声、灰度相近的目标难以分割,且分割结果依赖初始轮廓的选择。因此,本文提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)的自适应水平集图像分割方法。首先利用K-means聚类获得图像的原始先验信息;然后结合MRF获得局部邻域能量信息;最后将MRF能量函数加入水平集中,来约束水平集演化的结果,进而对含有噪声的灰度图像进行自适应分割。通过与一些效果较好的水平集算法进行对比实验,证明了本文方法能够获得更加精确、鲁棒性更好的分割结果。     

基于水平集的多相活动轮廓图像分割模型

提出了一种新型的多相活动轮廓模型，是无边活动轮廓模型的广义形式。该模型具有如下特点：（1）提出了背景填充技术，可以在检测目标内部弱边缘时去除阻碍检测的背景信息；（2）在单次二相水平集收敛的基础上，采用多次收敛方式实现了多相分割模型（n-1次收敛实现n相分割模型，n〉1）；（3）介绍了一种提升算法，进一步增强了模型的计算稳定性。实验结果表明，该模型对弱边缘检测特别有效。     

基于LXF模型水平集的玉米叶部病斑图像分割

农作物病害的发生对我国农业生产危害较大,运用机器识别技术对农作物病害图像进行自动识别有着重要的意义。主要介绍传统水平集和基于LXF模型水平集的分割算法原理,并且运用两种方法分别对玉米叶部病斑进行图像分割。实验表明基于LXF模型水平集的分割算法缩短了玉米病斑图像分割时间的同时病斑分割效果良好,为以后的特征提取、病斑种类的识别打下了良好的基础。     

基于遗传算法的手背图像分割

基于二维域值化最大熵的遗传算法,充分利用了像素的灰度分布信息和像素间的空间相关信息,以及遗传算法的良好性质,提高了阈值分割的抗噪性能,收到了很好的分割效果。     

基于MATLAB的茄子图像分割方法

针对茄子图像的灰度和颜色特点,利用MATLAB中丰富的图像处理函数,分别进行了色差分割和色调分割。在色调分割中,采用了自动选取阈值的Otsu法。在去除残留噪音的处理中,采用标注的方法对二值图像的各连通区域进行面积统计。保留最大面积的区域,从而使分割效果大大改善。利用多参数来衡量分割效果,使评价做到最大程度的客观、合理。     

基于比较的大米样本图像分割

[目的]提高大米加工精度时图像识别的效果。[方法]采用SUSAN算子,讨论其参数的选取原理,并与传统边缘检测算法作对比。[结果]SUSAN边缘检测算法对含噪大米样本图像的边缘检测效果优于传统的边缘检测算法。[结论]SUSAN边缘检测算法非常适于含噪或低对比度大米样本图像的边缘检测     

基于ISODATA算法的草莓图像分割

应用ISODATA算法对成熟草莓图像进行分割,该方法具有迭代自组织性,通过预先设定的迭代参数,在随机选定初始聚类中心的基础上,使用分裂与合并的机制。结果表明,该算法应用于成熟草莓图像的分割效果较好。     

基于遗传算法的Ostu图像分割方法

图像分割是常见于模式识别和计算机模式的一种基本技术,目标识别、目标检测和特征提取操作均需通过图像分割进行。目前图像分割算法常用最大类间方差法(Otsu),但这种算法受噪声等因素干扰时容易造成分割错误。详细分析了以往Otsu阈值的处理原理,提出一种基于遗传算法的Ostu图像分割算法,仿真实验表明图像清晰度更显著,并可有效缩短图像分割时间,具有广泛的发展前景。     

论《文子》的礼学思想

《文子》具有丰富的礼学思想,对礼的起源、本质、作用及礼的弊端、制礼的原则等都有独到的思考,其礼学思想上承老子,下启庄子,是先秦道家礼学思想发展的重要一环。《文子》认为礼是人类社会发展到末世的产物,其本质在谦和敬。礼与德、仁、义一起构成圣人治理天下、统御万物的四种手段,但道德是本,礼是道德派生出来的,对于治理天下来说,是末之又末的手段,其作用仅及于一乡的范围。末世不可缺少礼,但礼破坏了人美好淳朴的天然本性,礼的出现带来了诈伪。制礼应该遵循简单易行的原则,因人情而制,因时变而制。     

基于Level Set方法的木材细胞显微图像分割

为解决木材细胞纤维图像分割中的某些图像分割不连续的现象,引入了基于形变模型(DeformableModels)的水平集(LevelSet)方法对木材细胞图像进行分割,并用Matlab实现了基于该形变模型的窄带(NarrowBand)快速算法。对针叶材和阔叶材的显微图片进行仿真试验表明,该方法适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的木材细胞图像进行快速精确分割,不但具有全局优化的能力,而且可以检测出模糊或离散状边界,对噪声也有一定的鲁棒性。     

基于改进分水岭的图像分割算法研究

针对传统的分水岭算法由于受到图像细节和噪声的干扰而存在着过分割现象,提出了一种改进的分水岭算法,并应用于图像分割。该算法首先采用双边滤波进行预处理,然后建立形态学梯度并对梯度图像进行开闭重建,在保留了轮廓极值信息的同时去除了噪声,最后对重建的梯度图像进行前景和背景的标记,依据标记对梯度图像进行修正并用分水岭算法对其进行分割。结果表明,该方法能有效抑制传统分水岭的过分割现象。     

基于改进分水岭的图像分割算法研究

针对传统的分水岭算法由于受到图像细节和噪声的干扰而存在着过分割现象,提出了一种改进的分水岭算法,并应用于图像分割。该算法首先采用双边滤波进行预处理,然后建立形态学梯度并对梯度图像进行开闭重建,在保留了轮廓极值信息的同时去除了噪声,最后对重建的梯度图像进行前景和背景的标记,依据标记对梯度图像进行修正并用分水岭算法对其进行分割。结果表明,该方法能有效抑制传统分水岭的过分割现象。     

基于粗糙集和小波的遗传算法图像分割

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定问题的数学工具,小波分析具有良好的时频局部化特性,遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法.提出了一种基于粗糙集去噪和小波细节增强,利用遗传算法进行图像分割的方法.实验结果表明,方法十分有效.     

改进的医学CT图像K-均值聚类分割算法的实现

为提高K-均值聚类算法在医学CT图像分割上的应用效果、稳定性和质量,减少程序运行时间,本研究用Matlab语言优化了K-均值聚类算法程序,与StatisticsToolbox的K—means函数进行比较,使用单因素方差分析法检验两种算法实现程序运行时间的差异,并直接观察分割效果和稳定性。结果显示,改进后的K-均值聚类算法程序具有分割结果稳定、质量提高等优点,在常用Windows操作系统和Pc机配置环境下,分割耗时在1s左右,显著低于原有的分割程序,消除了等待感觉,提高了使用者的工作舒适度和效率,为图像的识别处理奠定了基础。     

自动分布阈值图像多目标分割算法

提出了一种有实际背景的最小费用箱子覆盖问题──每个物品有长度和费用2个参数.针对局外最小费用箱子覆盖问题,给出了一个求解该问题的最坏情况渐近性能比为1/2算法C-FF1.同时给出了一个求解该问题的局内算法C-FF2,其绝对性能比为1/2,并证明了不存在绝对性能比大于1的算法.     

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.