融合K-means与Ncut算法的无遮挡双重叠苹果目标分割与重建 被引量：38

1

作者 王丹丹 徐越 +2 位作者 宋怀波 何东健 张海辉 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期227-234,共8页

重叠苹果目标的准确分割是采摘机器人必须解决的关键问题之一。针对现有重叠苹果目标分割方法不能保留重叠部分轮廓信息的问题,提出了一种无枝叶遮挡的双果重叠苹果目标分割方法。该方法首先利用K-means聚类算法进行图像分割以提取苹果... 重叠苹果目标的准确分割是采摘机器人必须解决的关键问题之一。针对现有重叠苹果目标分割方法不能保留重叠部分轮廓信息的问题,提出了一种无枝叶遮挡的双果重叠苹果目标分割方法。该方法首先利用K-means聚类算法进行图像分割以提取苹果目标区域,然后利用Normalized Cut(Ncut)算法提取苹果目标轮廓,以实现未被遮挡苹果目标完整轮廓的准确提取,最后利用Spline插值算法对遮挡的苹果目标进行轮廓重建。为了验证算法的有效性,对20幅无枝叶遮挡双果重叠的苹果图像进行试验,并将该算法与寻找2个有效凹点用其连线分割重叠苹果目标,把分离的2个轮廓分别用Hough变换重建轮廓的方法进行对比。试验结果表明,对于图像中未被遮挡的苹果目标,利用该研究算法的平均分割误差为3.15%,提取的苹果目标与原始图像中苹果目标的平均重合度为96.08%,平均误差比Hough变换重建算法低7.73%,平均重合度高9.71%,并且该研究算法能够很好地保留未被遮挡苹果目标的完整轮廓信息,提高了分割精度。对于重叠被遮挡的苹果目标,平均分割误差和平均重合度分别为5.24%和93.81%,比Hough变换重建算法的平均分割误差低11.35%,平均重合度高12.74%,表明该算法可以较好地实现重叠被遮挡苹果目标的轮廓重建,研究结果可为实现枝叶遮挡影响下的多果重叠目标分割与重建提供参考。 展开更多

关键词 图像分割 图像重建 算法 K-MEANS ncut 重叠苹果

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基于Ncut分割和SVM分类器的医学图像分类算法 被引量：5

2

作者 谢红梅 连宇 彭进业 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第6期734-737,共4页

为解决医疗诊断中由于疲劳和主观因素影响导致的诊断错误,本文提出了基于Ncut分割方法的医学CT图像的分割、特征提取和诊断的新方案。将Ncut分割方法应用于脑CT图像。先进行图像分割,提取感兴趣区域,再从边缘、灰度,纹理三方面提取特征... 为解决医疗诊断中由于疲劳和主观因素影响导致的诊断错误,本文提出了基于Ncut分割方法的医学CT图像的分割、特征提取和诊断的新方案。将Ncut分割方法应用于脑CT图像。先进行图像分割,提取感兴趣区域,再从边缘、灰度,纹理三方面提取特征,最后利用支持向量机(SVM)对图像进行分类,为医生的诊断提供参考。从表格化的分类结果看,所提方案有较大的应用价值。 展开更多

关键词 医学图像 ncut图像分割 特征提取 分类 计算机辅助诊断(CAD)

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Ncut在颅脑MRI肿瘤提取中的应用研究 被引量：3

3

作者 宋广军 赵春兰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第9期270-271,275,共3页

颅脑肿瘤自身边缘包含重要的病变信息,提取脑肿瘤区域,对脑部疾病的诊断和治疗具有重要意义。Ncut(Normalized Cut)是基于图理的典型分割方法。将Ncut算法应用到颅脑MRI肿瘤图像的分割中,针对不同颅脑MRI肿瘤图像,进行相关参数测试,选... 颅脑肿瘤自身边缘包含重要的病变信息,提取脑肿瘤区域,对脑部疾病的诊断和治疗具有重要意义。Ncut(Normalized Cut)是基于图理的典型分割方法。将Ncut算法应用到颅脑MRI肿瘤图像的分割中,针对不同颅脑MRI肿瘤图像,进行相关参数测试,选择合适的权重及参数,进行颅脑MR肿瘤的提取。通过利用Matlab进行仿真测试可知Ncut方法能够提取出肿瘤所在的基本轮廓,取得较好效果。 展开更多

关键词 图论 ncut MRI 肿瘤

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基于Ncut准则的图分割的新算法 被引量：1

4

作者 周德新 王兴旺 刘涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A12期3262-3264,3277,共4页

针对有权图分割时不能很好解决子图内部耦合度不高的问题,使用可以同时优化子图内部顶点耦合度和子图之间顶点耦合度的Ncut准则,提出了一种新的基于迭代改善策略的RNK分割算法。算法通过不断交换可以改善Ncut值的顶点对优化现有分割。... 针对有权图分割时不能很好解决子图内部耦合度不高的问题,使用可以同时优化子图内部顶点耦合度和子图之间顶点耦合度的Ncut准则,提出了一种新的基于迭代改善策略的RNK分割算法。算法通过不断交换可以改善Ncut值的顶点对优化现有分割。与传统分割算法相比,可以同时保证子图内最大耦合度和子图间最小的耦合度。并提出一种散列技术,提高查找最优交换顶点对的效率。当图为稠密矩阵时,改善效果尤为明显。通过对随机图分割的实验结果表明,该算法较传统的KL算法可以得到更理想的分割结果。 展开更多

关键词 图分割 耦合度 ncut准则 散列

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基于Ncut的自适应图像分割方法 被引量：2

5

作者 黄仁 冯阿瑞 《土木建筑与环境工程》 CSCD 北大核心 2013年第S2期107-110,共4页

为了解决传统归一化割(Normalized cut,Ncut)算法需要人工干预因素过多,限制了算法的通用性,本文对传统Ncut算法进行了改进,提出了自适应的图像分割方法。首先采用基团势的理论替代了传统的Ncut算法中计算权值矩阵时两个控制参数对结果... 为了解决传统归一化割(Normalized cut,Ncut)算法需要人工干预因素过多,限制了算法的通用性,本文对传统Ncut算法进行了改进,提出了自适应的图像分割方法。首先采用基团势的理论替代了传统的Ncut算法中计算权值矩阵时两个控制参数对结果的影响;然后为了减少K-means算法对分类数目和类中心的敏感,本文采用基于最小生成树的聚类方法对Ncut计算出的特征向量进行分类,得到最终的分类数目和初始类中心,然后再采用K-means算法进行聚类得到最终的分割结果。实验结果显示,本文的算法不仅提高了算法的通用性,并且分割效果比较好。 展开更多

关键词 ncut 自适应 势函数 最小生成树 图像分割

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基于NCUT优化的岩心体视图像岩粒分割方法 被引量：4

6

作者 吴琼 刘衍聪 +3 位作者 伊鹏 刘丹 战祥华 刘拓 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期485-490,共6页

为了克服传统NCUT算法运算效率低、分割准确度和自适应性差等问题,基于岩心体视图像的特征,提出适用于体视图像岩粒分割的算法.首先将检测出的高光点的亮度值用该像素点邻域中亮度最小值代替,以消除图像高光噪声;然后采用2次分水岭算法... 为了克服传统NCUT算法运算效率低、分割准确度和自适应性差等问题,基于岩心体视图像的特征,提出适用于体视图像岩粒分割的算法.首先将检测出的高光点的亮度值用该像素点邻域中亮度最小值代替,以消除图像高光噪声;然后采用2次分水岭算法分割图像,将得到的区域映射为NCUT输入节点,以块代点减少节点数量,提高分割效率;再引入边缘梯度特征和自适应的高斯核尺度因子重新设计NCUT权值矩阵,提高分割准确度和自适应性;最后加入限制条件约束K-means初始聚类中心选择,提高NCUT聚类稳定性.实验结果表明,该算法降低了对初始参数的依赖,对岩粒有更好的分割效果,且运算时间明显缩短. 展开更多

关键词 岩心体视图像 岩粒分割 2次分水岭 ncut

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基于Ncut的SIFT特征匹配算法 被引量：1

7

作者 陈抒瑢 李勃 +1 位作者 董蓉 陈启美 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第17期196-200,共5页

经典尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在实时性差、纹理相似区域易发生误匹配的问题。为此,提出一种基于归一化分割(Ncut)的SIFT特征匹配算法。针对相同背景的运动视频,将归一化分割算法的图论聚类思想融入SIFT特征匹配中,根据运... 经典尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在实时性差、纹理相似区域易发生误匹配的问题。为此,提出一种基于归一化分割(Ncut)的SIFT特征匹配算法。针对相同背景的运动视频,将归一化分割算法的图论聚类思想融入SIFT特征匹配中,根据运动趋势相似度对特征点进行Ncut运动聚类,再逐类分别匹配,通过缩小各特征点匹配过程中的搜索范围,减少匹配时间及不同特征类之间的误匹配。实验结果表明,该算法能提高匹配效率,对纹理相似区域的误匹配现象有较好的抑制作用,实现了相邻图像帧的特征稳定匹配。 展开更多

关键词 归一化分割 尺度不变特征变换 图论 特征点 特征聚类 特征匹配

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基于SLIC超像素分割的图分割算法 被引量：11

8

作者 赵渊 彭济根 高义 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期441-449,共9页

图像分割是对图像进行分析和理解的关键步骤,是计算机视觉的基本技术之一.计算复杂度是评判一个图像分割算法好坏的重要标准,因此降低算法的计算复杂度是当前图像分割领域的主要任务之一.本文提出了一种基于SLIC超像素分割的图像分割方... 图像分割是对图像进行分析和理解的关键步骤,是计算机视觉的基本技术之一.计算复杂度是评判一个图像分割算法好坏的重要标准,因此降低算法的计算复杂度是当前图像分割领域的主要任务之一.本文提出了一种基于SLIC超像素分割的图像分割方法.该方法利用SLIC算法生成超像素,通过构造相应的相似性矩阵,有效降低了Ncut分割算法的计算复杂度,大幅度缩短了Ncut算法的运行时间.由于SLIC超像素分割算法的准确性与高效性,在进行三类自然图像分割实验时,本文提出的方法无论在分割效果,还是在运行时间上,都要明显优于Ncut分割方法及它的改良算法. 展开更多

关键词 图像分割 ncut分割算法 相似性矩阵 SLIC算法

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基于双重超像素集的快速路径相似度图像分割算法 被引量：5

9

作者 谭乐怡 王守觉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期1653-1664,共12页

为克服基于路径相似度计算时间复杂度高以及基于单一过分割区域集的聚类方法容易导致误合并的缺陷,提出一种结合均值漂移和路径相似度的谱聚类算法.该算法使用超像素构建基于路径相似度的模型来实现加速.首先,利用均值漂移算法对图像进... 为克服基于路径相似度计算时间复杂度高以及基于单一过分割区域集的聚类方法容易导致误合并的缺陷,提出一种结合均值漂移和路径相似度的谱聚类算法.该算法使用超像素构建基于路径相似度的模型来实现加速.首先,利用均值漂移算法对图像进行两次预分割(不同参数),将这些过分割区域视为两组超像素集合,构建基于双重过分割区域集的加权图;之后,使用各超像素的色彩均值和超像素间存在的交叉像素计算初始相似度,再利用路径相似度模型得到基于路径的相似度;最后,采用Multiway Ncut算法进行聚类.通过算法自身参数和图结构实验,测试算法的鲁棒性和稳定性;通过多幅彩色图片的分割实验,表明本文的方法在准确性和时效性方面都具有很好的性能. 展开更多

关键词 均值漂移 路径相似度 谱聚类 图像分割 Multiway ncut 半监督聚类

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基于LiDAR数据的单木提取算法研究 被引量：3

10

作者 王瑞瑞 李怡燃 +1 位作者 石伟 李文静 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期182-189,共8页

有效了解森林生长变化信息对森林资源的保护以及生态环境的研究具有重要意义。近年来,激光雷达数据是森林清查中主要的LiDAR数据源。但是现有机载LiDAR数据单木分割算法在密集林区应用精度较低,尤其在中下层冠层单木提取精度不高,存在... 有效了解森林生长变化信息对森林资源的保护以及生态环境的研究具有重要意义。近年来,激光雷达数据是森林清查中主要的LiDAR数据源。但是现有机载LiDAR数据单木分割算法在密集林区应用精度较低,尤其在中下层冠层单木提取精度不高,存在漏检的现象。针对以上问题,采用归一化割(normalized cut,Ncut)方法直接对激光点云数据进行初始分割,然后设定冠层的形状参数与点云数量阈值,利用全局最大值重复Ncut方法,对林区下层冠层进行探测,实现单木的精确提取。结果表明,与只利用归一化割方法提取单木结果相比,本研究方法使单木提取误判率由22.66%降至3.9%,识别率由原先的68.49%提升至86.63%,有效规避了上层冠木对下层遮盖导致的下层单木漏检情况,提高了在冠层中间层和下层树木的识别率,可为今后森林清查、森林资源管理提供分割方法的选择,也为森林分类、单木分割提供样例。 展开更多

关键词 机载激光雷达 点云 ncut 单木分割

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一种基于图割的机载LiDAR单木识别方法 被引量：23

11

作者 王濮 邢艳秋 +1 位作者 王成 习晓环 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2019年第3期385-391,共7页

针对现有机载激光雷达数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题,结合林木冠层空间结构分层的特点,提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先,对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化;然后基于冠层高度模型计算局部最... 针对现有机载激光雷达数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题,结合林木冠层空间结构分层的特点,提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先,对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化;然后基于冠层高度模型计算局部最大值以确定冠层表面的明显树顶,以此作为单木位置的先验知识,继而采用归一化割(normalized cut, Ncut)方法实现冠层的初始分割;最后,以全局最大值代替局部最大值,并将冠层形状、冠层最小点数作为约束条件,再次利用Ncut方法完成对漏检单木的探测,进而实现单木的精确探测。实验结果表明,针对密集林区的单木分割,本方法有效地减少了漏识单木,整体精度达90%以上,将有助于单木三维结构定量描述及参数反演。 展开更多

关键词 激光雷达 点云 ncut 单木分割

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基于二进小波变换的多尺度图切割方法 被引量：10

12

作者 王森 伍星 +1 位作者 刘韬 张印辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期9-14,共6页

针对传统多尺度图切割方法进行图像边缘轮廓提取时仅采用高斯低通滤波和一阶微分求导,而忽略轮廓精度的缺陷,提出利用二进小波变换的方法进行多尺度边缘检测。在建立多尺度相似矩阵的过程中,根据每层小波的特性直接对各个尺度的相似矩... 针对传统多尺度图切割方法进行图像边缘轮廓提取时仅采用高斯低通滤波和一阶微分求导,而忽略轮廓精度的缺陷,提出利用二进小波变换的方法进行多尺度边缘检测。在建立多尺度相似矩阵的过程中,根据每层小波的特性直接对各个尺度的相似矩阵进行构造,有效地减少了求解相似矩阵的运算复杂度,降低了内存消耗。实验结果表明,该方法与传统多尺度图切割方法相比具有更好的分割效果。 展开更多

关键词 图像边缘检测 二进小波变换 多尺度图切割方法 相似矩阵

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基于Normalized cut的羽毛杆自动提取 被引量：2

13

作者 岳洪伟 汪仁煌 何最红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第7期1899-1901,共3页

针对羽毛杆进行有效分割问题,提出一种带纹理权重的归一化割(Ncut)方法完成羽毛杆提取。融合纹理信息的权重增强相似纹理边的相似度,减少了相近灰度区域干扰;并结合窄带单向膨胀方法完成初始轮廓的局部调整优化,消除了羽毛杆的边界泄漏... 针对羽毛杆进行有效分割问题,提出一种带纹理权重的归一化割(Ncut)方法完成羽毛杆提取。融合纹理信息的权重增强相似纹理边的相似度,减少了相近灰度区域干扰;并结合窄带单向膨胀方法完成初始轮廓的局部调整优化,消除了羽毛杆的边界泄漏。实验结果表明,所提方法可以用于羽毛杆的分割提取,为下一步的毛杆折痕检测奠定基础。 展开更多

关键词 羽毛杆 归一化割准则 图像分割 局部调整

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权重马氏距离高斯核在谱分割中的应用

14

作者 陈应良 王士同 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第7期1738-1741,共4页

为了使经典谱分割的Nystrm采样快速算法得到更清晰的结果,将权重马氏距离高斯核应用于其中,相对于常用的马氏距离高斯核,得到了更好的分割效果。结果表明,使用权重马氏距离高斯核更能准确的反映两个向量的相似度,从而实现准确的分割。

关键词 谱分割 聚类 ncut Nystrfim估计 权重马氏距离

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融合视觉感知和正则割的二维阈值分割算法

15

作者 邹小林 冯国灿 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第12期73-76,189,共5页

阈值法是图像分割的一种重要方法,其关键是如何确定阈值。提出一种融合视觉感知和正则割的二维阈值分割方法,该方法首先利用视觉感知的特性选择候选阈值向量所在的灰度区域,再将正则割作为准则,从候选阈值向量中选出最佳的分割阈值向量... 阈值法是图像分割的一种重要方法,其关键是如何确定阈值。提出一种融合视觉感知和正则割的二维阈值分割方法,该方法首先利用视觉感知的特性选择候选阈值向量所在的灰度区域,再将正则割作为准则,从候选阈值向量中选出最佳的分割阈值向量。在一系列图像上的实验结果表明,与几种经典的阈值分割方法相比,所提方法的分割效果更好。 展开更多

关键词 图像阈值分割 正则割 阈值向量选择 视觉感知

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基于改进归一化割的图像分割算法研究

16

作者 崔娅萍 《激光杂志》 北大核心 2016年第2期122-124,共3页

归一化割算法(Ncut)是在最小割基础上改进而来的一种用于更好的对图像进行分割的新算法,该算法能够较好的处理最小割所不能克服的困难。但Ncut算法在求解矩阵的值时,计算过程复杂,传统的Ncut算法因其计算矩阵特征值与特征向量复杂度较高... 归一化割算法(Ncut)是在最小割基础上改进而来的一种用于更好的对图像进行分割的新算法,该算法能够较好的处理最小割所不能克服的困难。但Ncut算法在求解矩阵的值时,计算过程复杂,传统的Ncut算法因其计算矩阵特征值与特征向量复杂度较高,从而很难将该方法用于处理比较大的图像。针对以上问题本文提出了一种将二次分水岭与Ncut算法融合在一起的新方法,首先对图像的梯度图进行求解,再用分水岭对梯度图进行分割并进行平滑处理,将得到的分割图再一次进行分水岭分割,最后再用Ncut算法对图像进行最终的分割。并与传统的Ncut算法进行比较,实验仿真说明本文提出的分割图像算法更加可靠有效。 展开更多

关键词 图像分割 ncut算法 二次分水岭 平滑处理

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一种改进的最小最大割算法

17

作者 邹小林 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第15期215-217,221,共4页

最小最大割算法(Mcut)能满足聚类算法的一般准则,但在实际求解过程中,通常把Mcut算法的目标函数松弛转换为标准分割算法(Ncut)的目标函数进行求解,而未充分使用Mcut的聚类性能。为此,利用子空间技术,提出一种改进的Mcut算法(SMcut),设... 最小最大割算法(Mcut)能满足聚类算法的一般准则,但在实际求解过程中,通常把Mcut算法的目标函数松弛转换为标准分割算法(Ncut)的目标函数进行求解,而未充分使用Mcut的聚类性能。为此,利用子空间技术,提出一种改进的Mcut算法(SMcut),设计基于图像分块的SMcut算法(BSMcut),以提高SMcut算法的分割速度。实验结果表明,SMcut和BSMcut算法均具有较好的分割性能,且BSMcut算法的计算复杂度较低。 展开更多

关键词 图像分割 谱聚类 子空间 标准分割算法 最小最大割算法

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基于场景图划分的无人机影像定位算法 被引量：3

18

作者 张驰 李铸洪 +1 位作者 刘舟 沈未名 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第10期3004-3009,共6页

针对大规模长序列无人机(UAV)影像定位中存在的速度慢、误差漂移等问题,结合UAV影像的特点,提出了一种基于场景图划分的UAV影像定位算法。首先,利用全球定位系统(GPS)辅助信息缩小特征匹配的空间搜索范围,从而加速同名点的提取;之后结... 针对大规模长序列无人机(UAV)影像定位中存在的速度慢、误差漂移等问题,结合UAV影像的特点,提出了一种基于场景图划分的UAV影像定位算法。首先,利用全球定位系统(GPS)辅助信息缩小特征匹配的空间搜索范围,从而加速同名点的提取;之后结合视觉一致性和空间一致性来构建场景图,并利用归一化割(Ncut)对其进行划分;接着,对各组场景图进行增量重建;最后,利用光束法平差(BA)融合场景图从而计算出场景的三维模型。此外,在BA阶段,所提算法对代价函数进行扩充,即加入了GPS空间约束信息。在四个UAV影像数据集上的实验结果表明,与COLMAP等多种运动恢复结构(SFM)算法相比,所提算法的定位速度提升了50%,重投影误差减小了41%,定位误差控制在0.5m之内。此外,通过有无GPS辅助下的算法的实验对比,可以得知引入相对和绝对GPS约束的BA有效解决了误差漂移问题,避免了出现歧义性结果,并且极大地减小了定位误差。 展开更多

关键词 无人机影像定位 场景图划分 运动恢复结构 光束法平差 归一化割

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