基于AP聚类算法的图像分割应用与研究

针对传统聚类算法在图像分割中对聚类中心选择敏感,可靠性差的缺点,本文采用AP聚类算法研究图像分割问题。AP(Affinity propagation)聚类算法是通过数据点之间的信息传递产生高质量的聚类中心,避免了聚类初始中心选择难的问题。本文通过与K均值算法和模糊C均值算法在图像分割中的实验比较,得出本算法优于其他两种算法,对图像可取得良好的分割效果。     

基于粒子群算法的最大交叉熵的图像分割方法

在论述了粒子群算法的基本原理和特点的基础上,将粒子群算法应用于最大交叉熵阈值的确定中,提出了相应的算法并用于图像分割。结果表明,在设定了合适的粒子群算法参数条件下,粒子群算法不仅可以实现正确地图像分割,而且大大提高了分割速度。     

基于改进OTSU算法的快速作物图像分割

针对OTSU算法时间复杂度高、实时性差等缺点,结合粒子群算法(particle swarm optimization,简称PSO)提出了一种新的自适应动态参数控制PSO+OTSU算法。通过自适应动态调整惯性权重因子和学习因子,让处在不同位置的粒子做自己最擅长的事情,从而达到算法满足实时性的目的。通过研究自然农田环境下作物图像,提出了一种改进超绿作物图像灰度化方法。结果表明,提出的自适应算法比标准PSO+OTSU算法运行时间缩短了12.7%,错分率方差缩小了26.3%,具有更好的实时性和稳定性。最后在不同光照、不同复杂背景、不同作物植株条件下进行验证试验,都取得了很好的分割效果,说明改进算法同时具有很强的健壮性。     

基于差分进化鲸鱼优化算法的森林冠层图像分割

针对森林冠层图像结构复杂,受光照不均匀,导致分割精度较差等问题,提出一种基于差分进化鲸鱼优化算法的冠层图像分割方法。首先选取多阈值Kapur熵作为适应度函数,应用鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）对阈值的搜索过程进行优化,代替传统遍历搜索机制,加强阈值搜索能力与效率。其次引入差分进化算法（differential evolution algorithm,DEA）进行混合,采用以种群平均适应度为评价指标的混合策略平衡2种算法,增强算法的局部搜索能力,实现更好地平衡探索与开发。最后通过对森林冠层图像进行阈值分割研究,在适应度值、PSNR、SSIM与计算时间上进行对比分析。结果表明,本算法可以获得更精确的分割阈值和更高的分割精度。     

岩石骨料图像阈值分割算法的比较研究

通过对“基于灰度直方图”和“基于梯度直方图”两类典型的阈值分割算法进行比较和研究．得出背景一致的岩石骨料图像适合于采用最优阈值算法与最大类间方差法进行分割的结论．     

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。     

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。     

基于距离变换的改进分水岭算法在白细胞图像分割中的应用

在白细胞图像中,由于白细胞细胞核的存在,直接应用分水岭算法时,往往达不到较好的效果。本文提出一种结合EM聚类的改进分水岭算法。通过将EM聚类获得的图像中细胞核区域替换,然后使用基于距离变换的分水岭分割,确定白细胞区域。对距离变换后的图像采用形态学处理减少了细胞分割中的过分割现象。同时使用细胞核位置的先验条件,合并分水岭分割区域,进一步减小过分割的影响。本文方法提供一种新的将分水岭算法应用于白细胞分割的思路。同时实验证明,方法在分割精度上有着良好的表现。     

基于蚁群算法的水果图像分割技术

为了解决移动影像终端对水果识别与处理的关键问题,在分析现有水果图像处理方法的基础上,提出了基于蚁群算法的彩色水果图像分割算法,建立了四维向量信息结构的蚂蚁单元描述模式和蚁群图像分割算法的信息操作策略,给出了算法的详细执行步骤。利用Matlab软件进行了图像处理算法的试验分析,结果表明,该方法对水果识别有效、可行,对水果图像分割处理具有一定的借鉴价值。     

1种基于Otsu算法的植物病害叶片图像分割方法

植物叶片图像分割是植物分类和植物病害检测中的一个关键步骤,旨在把叶片图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的部分。在分析自然场景下植物叶片图像几种分割方法的优缺点的基础上,基于Otsu算法,提出了1种叶片图像分割方法,并进行分割算法试验。结果表明,该叶片图像分割方法对叶片中目标(叶片或病斑)-背景类的图像具有较好的分割效果。     

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。     

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.     

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.     

基于云的过渡区提取与图像分割算法

提出了一种基于云的图像过渡区提取算法.该方法利用区域生长算法提取目标内部灰度同质性及相似性最高的区域作为云核,结合云发生器,对图像进行云化处理.通过相邻云之间的逻辑运算生成边界云,提取边界云的数字特征,利用边界云的熵来确定过渡区的两端极值.在此基础上,采用过渡区象素的直方图峰值对应灰度作为分割阈值并进行图像划分.试验结果表明,该算法在能取得较好分割效果.     

采用模糊形态学和形态学分水岭算法的图像分割

提出了一种基于模糊形态学和形态分水岭算法的图像分割方法,先利用模糊形态学闭开运算平滑原始图像,再通过形态分水岭变换实现图像分割。实验结果表明这种方法具有较好的分割效果。     

采用模糊形态学和形态学分水岭算法的图像分割

提出了一种基于模糊形态学和形态分水岭算法的图像分割方法, 先利用模糊形态学闭开运算平滑原始图像, 再通过形态分水岭变换实现图像分割. 实验结果表明这种方法具有较好的分割效果.     

基于云的过渡区提取与图像分割算法

提出了一种基于云的图像过渡区提取算法.该方法利用区域生长算法提取目标内部灰度同质性及相似性最高的区域作为云核,结合云发生器,对图像进行云化处理.通过相邻云之间的逻辑运算生成边界云,提取边界云的数字特征,利用边界云的熵来确定过渡区的两端极值.在此基础上,采用过渡区象素的直方图峰值对应灰度作为分割阈值并进行图像划分.试验结果表明,该算法在能取得较好分割效果.     

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。