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改进的快速模糊C均值聚类的图像分割方法 被引量:12
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作者 李明 李云松 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2007年第3期95-99,共5页
传统的模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声和伪斑点图像不可能取得好的分割效果.提出一种改进的算法,在快速的FCM聚类的基础上,运用邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计构造新... 传统的模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声和伪斑点图像不可能取得好的分割效果.提出一种改进的算法,在快速的FCM聚类的基础上,运用邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计构造新的隶属函数,对图像进行二次聚类分割.该算法具有以下优点:1)有效地抑制了噪声的干扰;2)减少了图像的伪斑点;3)把误分类的像素很容易地纠正过来.对两种类型图像的实验分割结果表明该方法对噪声和伪斑点具有很强的鲁棒性和对像素聚类的正确性. 展开更多
关键词 快速模糊C均值 灰度相似性 邻域空间特征 图像分割 鲁棒性
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基于改进粒子群算法的多阈值灰度图像分割 被引量:9
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作者 王树亮 赵合计 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第A02期147-150,共4页
针对粒子群协同学习优化算法和粒子群综合性学习优化算法中的粒子更新规则不灵活问题,提出了一种新的粒子群多阈值灰度图像分割算法。该算法中的粒子更新策略能够根据粒子状态随时改变:迭代前期,粒子速度会不断增加以便加快搜索最优解;... 针对粒子群协同学习优化算法和粒子群综合性学习优化算法中的粒子更新规则不灵活问题,提出了一种新的粒子群多阈值灰度图像分割算法。该算法中的粒子更新策略能够根据粒子状态随时改变:迭代前期,粒子速度会不断增加以便加快搜索最优解;迭代后期,粒子速度开始变慢以便搜索更广区域,避免陷入局部最优;当粒子陷入局部最优时,让该粒子根据选出的榜样粒子学习,以便逃出局部最优。另外评价粒子最优解的目标函数采用的是图像指数熵。仿真实验结果表明改进的粒子群阈值优化算法在单阈值和多阈值情况下解决了传统熵算法执行效率低和粒子群优化算法更新规则不灵活易于陷入局部最优问题,分割结果非常好,而且稳定、高效。 展开更多
关键词 灰度图像分割 粒子群优化 协同学习 综合性学习 图像指数熵 多阈值
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磁瓦表面图像的下包络线灰度对比度缺陷检测算法 被引量:7
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作者 刘国平 常震 胡瑢华 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2017年第2期269-272,共4页
为解决磁瓦表面缺陷对比度低、整体亮度不均匀以及磁瓦图像中存在大量的冲击噪声干扰等难题,提出了一种基于下包络线灰度对比度的缺陷检测算法。首先定义扫描线灰度对比度,用下包络的方式来优化每一行扫描灰度曲线,然后计算下包络线上... 为解决磁瓦表面缺陷对比度低、整体亮度不均匀以及磁瓦图像中存在大量的冲击噪声干扰等难题,提出了一种基于下包络线灰度对比度的缺陷检测算法。首先定义扫描线灰度对比度,用下包络的方式来优化每一行扫描灰度曲线,然后计算下包络线上的最大灰度对比度并判断该点是否为缺陷区域中的点从而得到缺陷区域的"骨架",最后通过8邻接方式对"骨架"进行扩展得到完整的缺陷区域。实验证明,该方法能够有效解决冲击噪声对图像分割的影响,克服光照不均、表面存在磨削条纹等干扰,对不同类型缺陷有较好的分割效果。 展开更多
关键词 缺陷检测 灰度对比度 下包络线 图像分割
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一种改进的基于过度分割的图像彩色化方法 被引量:5
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作者 滕升华 谌安军 +3 位作者 袁建华 殷学民 王东峰 邹谋炎 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1160-1164,共5页
黑白图像的彩色化是图像处理领域一个活跃的、有挑战性的研究课题。该文在总结图像彩色化方法的基础上,重点分析了Levin方法;针对这种方法处理大尺寸图像速度较慢的问题,提出先对图像进行过度分割,再以区域为基本单元进行彩色化的方案... 黑白图像的彩色化是图像处理领域一个活跃的、有挑战性的研究课题。该文在总结图像彩色化方法的基础上,重点分析了Levin方法;针对这种方法处理大尺寸图像速度较慢的问题,提出先对图像进行过度分割,再以区域为基本单元进行彩色化的方案。实验表明,该方法能够在几乎不影响彩色化效果的前提下,显著提高处理大尺寸图像的速度。 展开更多
关键词 黑白图像 彩色化 过度分割
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基于灰度变换的沥青混合料图像增强及分割实现 被引量:2
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作者 钱野 袁峻 《交通信息与安全》 2009年第5期154-157,共4页
数字图像技术是提取和描述沥青混合料细观结构的有效途径,可以通过图像增强、图像分割实现集料和其他组分的分离。通过灰度变换方法调整图像的动态灰度范围,便于进行后续的图像分割处理。结合Matlab软件实现图像的灰度变换增强,同时采... 数字图像技术是提取和描述沥青混合料细观结构的有效途径,可以通过图像增强、图像分割实现集料和其他组分的分离。通过灰度变换方法调整图像的动态灰度范围,便于进行后续的图像分割处理。结合Matlab软件实现图像的灰度变换增强,同时采用代数运算、除噪滤波进行处理,实现了混合料图像的分割处理及边界识别。 展开更多
关键词 沥青混合料 数字图像 灰度变换 图像增强 图像分割
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基于改进C-V模型的超声心动图像轮廓的提取方法
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作者 杨渝舟 严洪 +2 位作者 仲崇发 姚宇华 宋晋忠 《现代生物医学进展》 CAS 2014年第32期6205-6209,6215,共6页
目的:通过超声图像预处理和对图像分割方法的改进,完成超声心动图中心腔轮廓的提取。方法:首先,运用基于斑点指数的滤波方法对超声图像进行去噪。其次,对超声图像进行分段非线性灰度变换,提高图像对比度。最后,利用改进的基于C-V模型的... 目的:通过超声图像预处理和对图像分割方法的改进,完成超声心动图中心腔轮廓的提取。方法:首先,运用基于斑点指数的滤波方法对超声图像进行去噪。其次,对超声图像进行分段非线性灰度变换,提高图像对比度。最后,利用改进的基于C-V模型的水平集算法对超声图像进行分割,得到精确的初始轮廓。结果:1基于斑点指数的图像滤波方法可以在不丢失细节的情况下对超声图像进行噪声滤除。2分段非线性灰度变换可以有效提高超声图像的对比度。3改进的C-V模型可以成功的对含有斑点噪声的超声图像进行分割。结论:本文的超声图像预处理方法和分割算法可以有效提取心腔轮廓,降低斑点噪声对图像分割结果的影响。 展开更多
关键词 灰度变换 斑点指数 超声图像滤波 超声图像分割 C-V模型
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改进的OTSU算法在图像分割中的应用 被引量:18
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作者 赵海坤 周伟灿 《重庆工学院学报》 2007年第7期92-94,共3页
针对用传统OTSU算法处理灰度级不连续的图像时,所求出的阈值不能很好地收敛到全局最优的种种问题,对OTSU算法进行修改,并把改进后的OTSU算法应用在心脏这类灰度级不连续图像上,实验表明该方法具有良好的分割效果.
关键词 OTSU算法 灰度级 图像分割
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二值化图像的灰度处理算法研究 被引量:22
8
作者 陈海峰 丁丽丽 《电脑与电信》 2019年第7期34-38,共5页
针对市场上热敏打印机普遍无法打印灰度图像的问题,提出了一种基于二值化图像的灰度处理算法。该算法通过对原始RGB位图进行区域分割、区域灰度处理和区域二值化处理,使得到的二值化图像在视觉上能够呈现出一定的灰度效果。算法在STM32... 针对市场上热敏打印机普遍无法打印灰度图像的问题,提出了一种基于二值化图像的灰度处理算法。该算法通过对原始RGB位图进行区域分割、区域灰度处理和区域二值化处理,使得到的二值化图像在视觉上能够呈现出一定的灰度效果。算法在STM32单片机上运行,通过TFTLCD显示屏进行显示验证和实际热敏打印机打印测试,结果均表明了该算法的正确性和可用性。 展开更多
关键词 灰度图像 二值化图像 灰度处理 区域分割 二值化处理
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低空目标的图像灰度相似度投影检测方法 被引量:3
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作者 霍方宇 何宁 +1 位作者 吴越 廖欣 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期1189-1195,共7页
为了解决传统方法检测低空目标时背景抑制效果较差的问题,提出一种低空目标的图像灰度相似度投影检测方法。通过图像的行灰度相似度投影曲线数值跳变位置分割出天空区域,移除地面复杂背景对天空区域目标检测的影响。依据目标与云朵和天... 为了解决传统方法检测低空目标时背景抑制效果较差的问题,提出一种低空目标的图像灰度相似度投影检测方法。通过图像的行灰度相似度投影曲线数值跳变位置分割出天空区域,移除地面复杂背景对天空区域目标检测的影响。依据目标与云朵和天空背景的灰度值差别,对像素点灰度相似度行和列投影曲线进行综合分析来确定目标的个数。由极值点结合图像分割确定目标的行和列像素坐标从而对目标进行定位。实验结果表明,该方法能有效检测拥有复杂地面背景和环境光照变化下的低空目标,与传统方法相比,检测速度提高了14%,误检率明显改善,表现出较好的背景抑制效果。系统实时性强,适用于低空小目标检测应用,为后续研究提供了有效的技术手段。 展开更多
关键词 灰度 背景抑制 目标检测 像素点 图像分割
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A Secure Robust Gray Scale Image Steganography Using Image Segmentation
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作者 Mohammed J. Bawaneh Atef A. Obeidat 《Journal of Information Security》 2016年第3期152-164,共13页
Steganography is the art of hiding a secret message in some kind of media. The main goal is not to hide only the secret message but also the existence of communication and secure data transferring. There are a lot of ... Steganography is the art of hiding a secret message in some kind of media. The main goal is not to hide only the secret message but also the existence of communication and secure data transferring. There are a lot of methods that were utilized for building the steganography;such as LSB (Least Significant Bits), Discrete Cosine Transform (DCT), Discrete Fourier Transform, Spread-Spectrum Encoding, and Perceptual Masking, but all of them are challenged by steganalysis. This paper proposes a new technique for Gray Scale Image Steganography that uses the idea of image segmentation and LSB to deal with such problem. The proposed method deals with different types of images by converting them to a virtual gray scale 24 bitmaps, finds out the possible segments inside image and then computes the possible areas for each segment with boundaries. Any intruder trying to find the transformed image will not be able to understand it without the correct knowledge about the transformation process. The knowledge is represented by the key of image segmentation, key of data distribution inside segment (area selection), key of mapping within each area segment, key agreement of cryptography method, key of secret message length and key of message extension. Our method is distinguishing oneself by one master key to generate the area selection key, pixels selection keys and cryptography key. Thus, the existence of secret message is hard to be detected by the steganalysis. Experiment results show that the proposed technique satisfied the main requirements of steganography;visual appearance, modification rate, capacity, undetectability, and robustness against extraction (security). Also it achieved the maximum capacity of cover image with a modification rate equals 0.04 and visual quality for stego-image comparable to cover image. 展开更多
关键词 gray scale image Steganography image segmentation Random LSB
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Salient Object Extraction Using Multilevel Gray Scale Quantization and Image Smoothing
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作者 Akram Tallha HaiderAli Sajjad 《机床与液压》 北大核心 2013年第12期1-5,共5页
A novel multi level image segmentation methodology is been proposed with the aim of extracting the salient object,keeping in view,only a small part of the visual scene undergoes attention and reaches the level of awar... A novel multi level image segmentation methodology is been proposed with the aim of extracting the salient object,keeping in view,only a small part of the visual scene undergoes attention and reaches the level of awareness while rest of details are futile.Taking advantage of multilevel gray scale quantization,image prominent object is separated from background,keeping in view the fact;salient object is having high contrast as compared to the background.The inutile fragments were removed using morphological operations of opening and closing and making the image smoothened with Gaussian filter.The optimum threshold is selected for the binary conversion and final extrication of the salient object from the image.The experimental data indicates that hybrid approach leads to improved segmentation with the apparent assertion of prime object extraction. 展开更多
关键词 机床 制造工艺 金属压力加工 设计
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