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结合非局部信息与图割的图像分割算法
被引量：
10
1
作者
王涛
纪则轩
孙权森
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期783-791,共9页
基于图割的交互式图像分割方法从图像背景中分离出前景目标,在图像处理和计算机视觉领域引起了广泛的关注.为了进一步提高分割精度,提出一种结合图像非局部信息和图割的交互式图像分割算法.在建模图像非局部信息时为每个像素点设置一个...
基于图割的交互式图像分割方法从图像背景中分离出前景目标,在图像处理和计算机视觉领域引起了广泛的关注.为了进一步提高分割精度,提出一种结合图像非局部信息和图割的交互式图像分割算法.在建模图像非局部信息时为每个像素点设置一个固定大小的搜索窗口,每个像素点只需考虑与搜索窗口内像素之间的关系;计算非局部像素对之间相似性时采用图像片替代像素,通过图像片之间的相似性替代像素之间的相似性,以表征图像的非局部信息;将图像非局部信息引入到图割框架中,在传统能量函数的边界项将图像的局部信息与非局部信息合并,组成结合局部非局部信息的新的能量项;构图时新添加一组边集?非局部边集来表示图像的非局部信息,再通过最大流/最小割算法求解得到最终的分割结果.最后通过实验验证了该算法的有效性和可行性.
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关键词
图像分割
彩色图像
图割
局部非局部信息
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职称材料
基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法
被引量：
4
2
作者
陈凯
陈秀宏
孙慧强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第7期2200-2204,2218,共6页
针对局部空间信息的模糊C-均值算法中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标志的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM)。在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适...
针对局部空间信息的模糊C-均值算法中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标志的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM)。在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重,并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明,NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性,并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性,同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度,结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点,提出基于Canopy聚类与非局部空间信息的FCM图像分割改进算法(Canopy-NLWFLICM),可以在NLWFLICM算法聚类前对聚类中心进行预处理,从而提高收敛速度和图像分割精度。
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关键词
聚类算法
Canopy算法
模糊C-均值算法
局部
和
非
局部
空间
信息
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职称材料
题名
结合非局部信息与图割的图像分割算法
被引量：
10
1
作者
王涛
纪则轩
孙权森
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期783-791,共9页
基金
国家自然科学基金(61273251
61105006)
+1 种基金
中国博士后科学基金(2013M531364)
南京理工大学第五届"卓越计划‘紫金之星’"(2014ZJ0211)
文摘
基于图割的交互式图像分割方法从图像背景中分离出前景目标,在图像处理和计算机视觉领域引起了广泛的关注.为了进一步提高分割精度,提出一种结合图像非局部信息和图割的交互式图像分割算法.在建模图像非局部信息时为每个像素点设置一个固定大小的搜索窗口,每个像素点只需考虑与搜索窗口内像素之间的关系;计算非局部像素对之间相似性时采用图像片替代像素,通过图像片之间的相似性替代像素之间的相似性,以表征图像的非局部信息;将图像非局部信息引入到图割框架中,在传统能量函数的边界项将图像的局部信息与非局部信息合并,组成结合局部非局部信息的新的能量项;构图时新添加一组边集?非局部边集来表示图像的非局部信息,再通过最大流/最小割算法求解得到最终的分割结果.最后通过实验验证了该算法的有效性和可行性.
关键词
图像分割
彩色图像
图割
局部非局部信息
Keywords
image segmentation
color image
graph cut
local and non-local information
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法
被引量：
4
2
作者
陈凯
陈秀宏
孙慧强
机构
江南大学数字媒体学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第7期2200-2204,2218,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61373055)
2017年江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX17_1500)
文摘
针对局部空间信息的模糊C-均值算法中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标志的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM)。在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重,并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明,NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性,并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性,同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度,结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点,提出基于Canopy聚类与非局部空间信息的FCM图像分割改进算法(Canopy-NLWFLICM),可以在NLWFLICM算法聚类前对聚类中心进行预处理,从而提高收敛速度和图像分割精度。
关键词
聚类算法
Canopy算法
模糊C-均值算法
局部
和
非
局部
空间
信息
Keywords
clustering algorithm
Canopy algorithm
fuzzy C-means algorithm
local and non-local spatial information
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合非局部信息与图割的图像分割算法
王涛
纪则轩
孙权森
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法
陈凯
陈秀宏
孙慧强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
4
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职称材料
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