基于人类视觉模型的区域生长图像分割 被引量：16

1

作者 谭洪波 侯志强 刘荣 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2010年第9期1352-1356,共5页

在人类视觉阈值选择模型基础上,结合C均值聚类思想,提出一种基于人类视觉模型的区域生长图像分割算法。根据人类视觉模型选取初始种子,并自适应调整区域生长的相似性准则,既从全局考虑了种子的生长对误差平方和的影响,又从局部考虑了像... 在人类视觉阈值选择模型基础上,结合C均值聚类思想,提出一种基于人类视觉模型的区域生长图像分割算法。根据人类视觉模型选取初始种子,并自适应调整区域生长的相似性准则,既从全局考虑了种子的生长对误差平方和的影响,又从局部考虑了像素的邻域相似度信息,实现了类似于边缘的限制效果。实验表明,即使在复杂背景下,该方法依然能得到接近人眼视觉特性的分割效果,且具有较高的执行效率。 展开更多

关键词 图像分割 人眼视觉模型 区域生长 C均值聚类

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基于区域生长和蚁群聚类的图像分割 被引量：16

2

作者 杨卫莉 郭雷 +2 位作者 许钟 肖谷初 赵天云 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第5期1579-1581,共3页

提出了一种基于区域生长和蚁群聚类的图像分割方法——BRGAC。该方法首先用区域生长法对图像作初始分割,然后利用蚁群算法搜索最优解的能力,在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果。BRGAC算法不但克服了区域生长得不到有意义区域... 提出了一种基于区域生长和蚁群聚类的图像分割方法——BRGAC。该方法首先用区域生长法对图像作初始分割,然后利用蚁群算法搜索最优解的能力,在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果。BRGAC算法不但克服了区域生长得不到有意义区域的不足,而且还大大提高了蚁群聚类算法的搜索时间,并利用初始分割后的空间信息和灰度信息定义了一种新的引导函数,可更准确有效引导蚁群聚类。实验结果表明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。 展开更多

关键词 区域生长 群体智能 蚁群聚类 引导函数

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采用张量投票理论的三角网格特征边提取算法 被引量：13

3

作者 张慧娟 耿博 汪国平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期62-70,共9页

识别与提取模型几何特征在几何模型的编辑处理中起着重要作用,然而大多数已有算法在处理质量较差的三角网格模型时往往会失效,为此提出一种基于张量投票理论的特征边提取算法.首先根据张量投票矩阵特征值分布与顶点几何特征之间的对应... 识别与提取模型几何特征在几何模型的编辑处理中起着重要作用,然而大多数已有算法在处理质量较差的三角网格模型时往往会失效,为此提出一种基于张量投票理论的特征边提取算法.首先根据张量投票矩阵特征值分布与顶点几何特征之间的对应关系对顶点进行分类;采用断点连接方法来保证顶点分类过程中能够正确地区分平滑特征上的边点及角点;根据顶点的类别结果进行区域增长,并提取区域增长后的边界,从而得到网格特征边.实验结果表明,文中算法对大多数模型可靠有效,能够处理网格分布不均匀,以及含有狭长三角形或含有孔、缝的模型,处理有噪声的模型也能达到较好的效果. 展开更多

关键词 张量投票理论 区域增长 聚类 特征边提取

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基于区域生长和FCM模糊聚类的颅内出血CT图像分割 被引量：11

4

作者 汪亮 金福江 陈峻严 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期231-235,共5页

为了准确计算颅内额叶损伤的出血面积,提出了将区域生长、FCM模糊聚类用于额叶出血CT图的分割,提取出CT图中出血的目标区域,实现出血面积的精确计算。用该方法分割出的出血区域面积与CT图中实际的出血面积相对误差在5%左右。同时将该图... 为了准确计算颅内额叶损伤的出血面积,提出了将区域生长、FCM模糊聚类用于额叶出血CT图的分割,提取出CT图中出血的目标区域,实现出血面积的精确计算。用该方法分割出的出血区域面积与CT图中实际的出血面积相对误差在5%左右。同时将该图像分割方法与区域生长、阈值分割为一体的分割方法进行比较,发现当CT图中血块区域与周围的脑组织灰度值差异较小时,区域生长、FCM模糊聚类为一体的图像分割方法的分割结果较为精确。 展开更多

关键词 额叶损伤 出血面积 区域生长 FCM模糊聚类 图像分割

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基于区域生长的指针式仪表自动识别方法 被引量：9

5

作者 颜友福 刘金清 吴庆祥 《计算机系统应用》 2015年第4期164-170,共7页

针对复杂多指针式仪表的读数自动识别难度大精度低的问题,提出了一种基于区域生长的指针式仪表自动识别方法.算法主要由基于区域生长的指针提取算法和基于Hit-Miss变换法击中直线或基于最小二乘法拟合直线的指针识别算法所组成.其中,区... 针对复杂多指针式仪表的读数自动识别难度大精度低的问题,提出了一种基于区域生长的指针式仪表自动识别方法.算法主要由基于区域生长的指针提取算法和基于Hit-Miss变换法击中直线或基于最小二乘法拟合直线的指针识别算法所组成.其中,区域生长所需的种子点通过基于差影法的模糊聚类自动选取.实验表明,基于区域生长的指针提取算法有效提取了指针特征,为Hit-Miss变换法和最小二乘法获得良好的指针识别精度奠定了重要基础.整个算法高效快速,能满足实时识别的应用需求.本文首次提出将基于区域生长的图像分割算法运用于指针式仪表识别领域中,丰富了指针式仪表识别的应用方法,获得了良好的识别效果. 展开更多

关键词 指针式仪表识别 区域生长 模糊聚类 击中击不中变换

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基于交通图像的能见度检测算法研究 被引量：4

6

作者 周洁 《自动化技术与应用》 2017年第10期100-103,共4页

图像的天空区域灰度易分布不均匀,传统双亮度差法在目标黑体被遮挡时会产生检测误差,提出用区域生长法分割天空区域,并对天空区域像素灰度求均值来改进。传统暗通道先验法也存在天空区域的透射率值偏小的问题,提出用k-means聚类算法自... 图像的天空区域灰度易分布不均匀,传统双亮度差法在目标黑体被遮挡时会产生检测误差,提出用区域生长法分割天空区域,并对天空区域像素灰度求均值来改进。传统暗通道先验法也存在天空区域的透射率值偏小的问题,提出用k-means聚类算法自适应分割阈值来准确分割天空区域,并修正其透射率;其中用阈值法估算大气光亮度来提高抗干扰性。能见度检测对比实验验证改进的双亮度差法和改进的暗通道先验法都比其对应的传统算法检测结果更准确、可靠,适用性更强。 展开更多

关键词 能见度 区域生长法 K-MEANS聚类 阈值法

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基于区域生长和聚类的主动脉CTA图像序列分割算法 被引量：3

7

作者 王光磊 苑昊 +2 位作者 魏帅 时亚松 刘秀玲 《河北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第6期644-650,共7页

针对人体主动脉CTA序列图像的特点,提出了一种基于区域生长和聚类的序列分割新算法.在确定好合适的分割阈值范围后,结合基于区域生长的算法对主动脉的目标区域进行轮廓提取,然后对得到的目标轮廓在基于isodata的算法上进行聚类处理,由... 针对人体主动脉CTA序列图像的特点,提出了一种基于区域生长和聚类的序列分割新算法.在确定好合适的分割阈值范围后,结合基于区域生长的算法对主动脉的目标区域进行轮廓提取,然后对得到的目标轮廓在基于isodata的算法上进行聚类处理,由于主动脉在空间上的连续性,可以将聚类后得到的目标区域的聚类中心作为下一幅CT图像新的种子点再进行区域生长,从而实现仅在选择单幅图像种子点的情况下一次性完成整套CT序列图像的分割.实验结果表明,本文算法计算量小,分割精度高,可以完整准确地将主动脉从CT序列图像中分割出来. 展开更多

关键词 主动脉 CTA序列图像 空间连续性 区域生长 聚类

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大场景下港口装卸设备点云的聚类识别算法研究 被引量：1

8

作者 徐承军 朱卓 王琨 《武汉理工大学学报》 CAS 2022年第9期89-94,共6页

针对港口装卸设备位姿变化明显的特点,提出了一种基于区域生长思想的K-Normal聚类算法。该算法在区域生长聚类思想基础上,在进行K邻域搜索时分段进行随点云局部密度改变的距离阈值判定以及法向量夹角判定完成准确聚类,能有效避免过分割... 针对港口装卸设备位姿变化明显的特点,提出了一种基于区域生长思想的K-Normal聚类算法。该算法在区域生长聚类思想基础上,在进行K邻域搜索时分段进行随点云局部密度改变的距离阈值判定以及法向量夹角判定完成准确聚类,能有效避免过分割与欠分割。聚类完成后通过PCA算法计算不同聚类的特征值,构建特征模型作为全局特征,以特征模型为输入构造SVM分类器,完成港口不同目标的识别,识别正确率达90.5%。 展开更多

关键词 大场景点云 区域生长聚类 目标识别 PCA 港口装卸设备

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基于灰-梯散射图的串行图像分割技术 被引量：1

9

作者 苏佳 庞全 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2005年第1期10-13,共4页

区域生长和动态聚类分析相结合,是目前常用的串行图像分割技术。常规区域生长算法仅仅依赖灰度分布聚类的分割效果缺乏鲁棒性,对于光照不均匀的图像更容易失效。提出的方法以区域增长方式为识别分割目标的过程:在灰-梯散射图的特征空间... 区域生长和动态聚类分析相结合,是目前常用的串行图像分割技术。常规区域生长算法仅仅依赖灰度分布聚类的分割效果缺乏鲁棒性,对于光照不均匀的图像更容易失效。提出的方法以区域增长方式为识别分割目标的过程:在灰-梯散射图的特征空间内定义特征差异函数以表现同质性区域的不同特征,并以定义的样本散度作为区域生长的准则函数。在区域增长过程中,象素的归类将沿着样本散度减小的方向,从而有效提高了聚类效果。相比其他的区域生长算法,该算法依据图像的灰度分布特征确定聚类参数,分割效果具有分割效果鲁棒性好、对高斯噪声不敏感的特点。 展开更多

关键词 图像分割 灰-梯散射图 区域生长 聚类分析

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区域生长和C-均值聚类结合的图像分割方法

10

作者 李媛 王浩全 张培 《测试技术学报》 2012年第1期31-34,共4页

结合边缘检测的模糊C-均值聚类图像分割方法,本文提出一种基于区域生长和模糊C-均值聚类相结合的图像分割方法.采用与区域生长类似的方法,寻找图像中封闭边缘围成的相互独立的区域,根据物理就近原则对边缘点进行归类,完成图像的分割.经... 结合边缘检测的模糊C-均值聚类图像分割方法,本文提出一种基于区域生长和模糊C-均值聚类相结合的图像分割方法.采用与区域生长类似的方法,寻找图像中封闭边缘围成的相互独立的区域,根据物理就近原则对边缘点进行归类,完成图像的分割.经实验验证:目标区的分割相对完整. 展开更多

关键词 图像分割 模糊C-均值 超声CT 区域生长 聚类

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一种基于字符组合的复杂环境车牌检测方法

11

作者 孙庭强 郑彦 《计算机技术与发展》 2018年第10期168-172,共5页

多变的自然环境如光照变化、天气变化等,以及复杂的监控场景如拍摄背景、拍摄距离、拍摄角度、设备像素等因素,严重影响了车牌检测算法的准确性与可靠性。环境的复杂性使得车牌定位变得更加困难,传统的基于车牌定位的检测与识别方法识... 多变的自然环境如光照变化、天气变化等,以及复杂的监控场景如拍摄背景、拍摄距离、拍摄角度、设备像素等因素,严重影响了车牌检测算法的准确性与可靠性。环境的复杂性使得车牌定位变得更加困难,传统的基于车牌定位的检测与识别方法识别率不高。新型的基于字符组合的车牌检测与识别方法,跳过车牌定位过程转为直接定位字符,对复杂背景以及光照强度变化等具有较好的鲁棒性。但是基于字符组合的车牌检测与识别方法也有其不足,识别准确率对字符分割具有更强的依赖性,且对于字符形变的鲁棒性低。对此,文中分别提出了一种基于多粒度区域生长的字符分割算法和一种基于多特征聚类的字符组合检测算法。实验结果表明,多粒度区域生长分割得到的目标字符区域及其稳定粒度区间,很好地保证了分割的可靠性,通过多粒度决策融合提高了字符识别率;利用特征子集进行字符组合聚类分析,对字符形变具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 区域生长 稳定粒度区间 聚类分析 特征子集 字符组合

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基于粗糙性度量的道路可行驶区域识别方法

12

作者 马雷 刘泽宾 +2 位作者 曹彪 王文举 邱泉源 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期1594-1601,1610,共9页

本文中提出了一种基于粗糙性度量的道路图像可行驶区域识别方法。首先定义道路图像的粗糙度信息,获得道路图像色彩分布直方图及其上下近似信息,通过粗糙性度量实现了道路图像初分割;然后依据初分割图像色彩区域色差和像素规模进行区域合... 本文中提出了一种基于粗糙性度量的道路图像可行驶区域识别方法。首先定义道路图像的粗糙度信息,获得道路图像色彩分布直方图及其上下近似信息,通过粗糙性度量实现了道路图像初分割;然后依据初分割图像色彩区域色差和像素规模进行区域合并,获得道路可行驶区域特征;再利用改进的区域生长算法对特征图像进行识别;实现了对道路可行驶区域的识别。实验结果表明,该方法取得了良好的识别效果。 展开更多

关键词 道路图像 粗糙集 区域生长算法 K-MEANS聚类

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基于CT图像的肺结节检测与识别 被引量：7

13

作者 唐思源 刘燕茹 +1 位作者 杨敏 徐瑞英 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2019年第7期800-807,共8页

目的:将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来。方法:首先,将DICOM格式的医学图像转换成JPG图像后,应用区域生长法分割出肺实质区域,去掉肺区外的干扰信息。然后,利用多尺度高斯滤波器增强图像后,应用模糊C均值聚类算法提... 目的:将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来。方法:首先,将DICOM格式的医学图像转换成JPG图像后,应用区域生长法分割出肺实质区域,去掉肺区外的干扰信息。然后,利用多尺度高斯滤波器增强图像后,应用模糊C均值聚类算法提取肺结节感兴趣区域。最后,对肺结节特征进行提取及归一化处理,应用支持向量机分类器识别并标记出肺结节。结果:在随机抽取的120例图像中,检测肺结节的准确率达到92.3%,分类识别肺结节的准确率达到95.6%。实验结果表明,本文方法有效地排除了交叉状和条形状血管等干扰,实现了肺结节的精确检测和识别。结论:本方法在保证检测和识别出正确结节的前提下,降低了误判率,算法也得到了较好的收敛。 展开更多

关键词 肺结节 CT图像 区域生长法 多尺度高斯滤波器 模糊C均值聚类算法 支持向量机分类器

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一种基于区域生长原理的油库目标聚类定位方法 被引量：16

14

作者 蔡红苹 蒋咏梅 粟毅 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期415-420,共6页

利用油罐目标相对集中而虚假目标相对较离散的分布特点,提出了一种基于区域生长原理的聚类方法。对于实际的遥感光学图像,所提方法既能将油罐目标聚类定位油库区域,又能自动去除虚假油罐目标。实验表明,该方法在油库检测定位上准确率高... 利用油罐目标相对集中而虚假目标相对较离散的分布特点,提出了一种基于区域生长原理的聚类方法。对于实际的遥感光学图像,所提方法既能将油罐目标聚类定位油库区域,又能自动去除虚假油罐目标。实验表明,该方法在油库检测定位上准确率高,是一种实用有效、运算量小的聚类方法。 展开更多

关键词 区域生长 聚类 油库检测 遥感图像

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