针对传统船舶图像去噪算法难以对图像的边缘细节进行保留和分析,以及传统非局部均值去噪算法相似框选择困难等问题,提出基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割的非局部均值船舶图像去噪算法。通过S...针对传统船舶图像去噪算法难以对图像的边缘细节进行保留和分析,以及传统非局部均值去噪算法相似框选择困难等问题,提出基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割的非局部均值船舶图像去噪算法。通过SLIC算法对图像进行分割处理,界定图像的纹理区域和平滑区域;使用相似框搜索和匹配策略,提升匹配效果,并适当保留更多边缘细节,从而改善图像去噪的效果。实验结果表明,所提出的算法相较于其他传统的船舶图像去噪算法不仅能很好地保留船舶图像的边缘细节特点,而且能在一定程度上提高船舶图像的峰值信噪比,具有良好的去噪效果,可以用于智能航海领域船舶图像的去噪。展开更多
针对无人机可见光图像目标小、对比度弱的问题,本文提出一种基于简单线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering,SLIC)分层分割的极小目标检测方法。首先使用预处理方法提高原始图像的对比度,并利用Top-hat融合方法进行初始分割...针对无人机可见光图像目标小、对比度弱的问题,本文提出一种基于简单线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering,SLIC)分层分割的极小目标检测方法。首先使用预处理方法提高原始图像的对比度,并利用Top-hat融合方法进行初始分割以确定目标区域,其次利用SLIC方法完成目标精细分割,并采用改进的具有噪声的基于密度的聚类方法(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对SLIC分割结果进行超像素聚类,最后提取目标的邻域熵等多种底层特征,使用特征匹配方式检测目标,获取最终检测结果。本文提出了一种全局检测和局部检测相结合的检测策略,极大提高了检测速度。仿真结果表明,本文方法可以有效提高无人机小目标的检测性能,加速检测速度。展开更多
针对现有的交互式图像分割算法在处理高分辨率图像时仍不够高效的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)与Delaunay图割的交互式图像分割算法。使用一种简化但是高效的SLIC算法将图像分割为多...针对现有的交互式图像分割算法在处理高分辨率图像时仍不够高效的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)与Delaunay图割的交互式图像分割算法。使用一种简化但是高效的SLIC算法将图像分割为多个在感知上有意义的原子区域,并提取这些区域的代表像素点;对处在背景矩形框内的代表像素点进行Delaunay三角剖分,构建图结构;最后利用最小割最大流算法将图中的节点分为两部分,并将这些节点对应为相应的原子区域,达到将图像分割为前景和背景的目的。与其他交互式图像分割算法进行实验对比,结果表明所提算法在计算效率上有较大提升,并更为准确。展开更多
为解决点刻式直接零件标志(Direct part mark,DPM)码基本单元分割困难、区域定位欠精确等问题,提出使用超像素分割和谱聚类相结合的算法,对含有DPM区域的图像进行初步分割和精确定位.首先为提高超像素分割的准确、快速和完整性,本文利...为解决点刻式直接零件标志(Direct part mark,DPM)码基本单元分割困难、区域定位欠精确等问题,提出使用超像素分割和谱聚类相结合的算法,对含有DPM区域的图像进行初步分割和精确定位.首先为提高超像素分割的准确、快速和完整性,本文利用近邻传播聚类思想实现自动聚类得到超像素区域,并引入边缘置信度调整超像素边缘,形成自适应边缘简单线性迭代聚类(Adaptive edge simple linear iterative clustering,AE-SLIC)算法.该算法改进了简单线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割算法存在的未明确界定超像素区域边缘信息和分割数目无法自适应确定等问题;其次,将超像素作为谱聚类中图的顶点进行二次聚类,DPM区域内超像素因相似度高而被聚集为一类,从而完成点刻式DPM区域的精确定位.经实验测试和分析,本文算法得到的超像素分割结果在完整性、运算复杂度等方面优于常见的超像素分割算法.与基于像素点运算的传统定位算法相比,本文算法具有良好的实时性、定位准确率和鲁棒性.展开更多
文摘针对传统船舶图像去噪算法难以对图像的边缘细节进行保留和分析,以及传统非局部均值去噪算法相似框选择困难等问题,提出基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割的非局部均值船舶图像去噪算法。通过SLIC算法对图像进行分割处理,界定图像的纹理区域和平滑区域;使用相似框搜索和匹配策略,提升匹配效果,并适当保留更多边缘细节,从而改善图像去噪的效果。实验结果表明,所提出的算法相较于其他传统的船舶图像去噪算法不仅能很好地保留船舶图像的边缘细节特点,而且能在一定程度上提高船舶图像的峰值信噪比,具有良好的去噪效果,可以用于智能航海领域船舶图像的去噪。
文摘针对无人机可见光图像目标小、对比度弱的问题,本文提出一种基于简单线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering,SLIC)分层分割的极小目标检测方法。首先使用预处理方法提高原始图像的对比度,并利用Top-hat融合方法进行初始分割以确定目标区域,其次利用SLIC方法完成目标精细分割,并采用改进的具有噪声的基于密度的聚类方法(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对SLIC分割结果进行超像素聚类,最后提取目标的邻域熵等多种底层特征,使用特征匹配方式检测目标,获取最终检测结果。本文提出了一种全局检测和局部检测相结合的检测策略,极大提高了检测速度。仿真结果表明,本文方法可以有效提高无人机小目标的检测性能,加速检测速度。
文摘针对现有的交互式图像分割算法在处理高分辨率图像时仍不够高效的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)与Delaunay图割的交互式图像分割算法。使用一种简化但是高效的SLIC算法将图像分割为多个在感知上有意义的原子区域,并提取这些区域的代表像素点;对处在背景矩形框内的代表像素点进行Delaunay三角剖分,构建图结构;最后利用最小割最大流算法将图中的节点分为两部分,并将这些节点对应为相应的原子区域,达到将图像分割为前景和背景的目的。与其他交互式图像分割算法进行实验对比,结果表明所提算法在计算效率上有较大提升,并更为准确。
文摘随着超像素算法的发展, SLIC (Simple linear iterative clustering)由于时间复杂度低及良好的分割结果而被广泛关注.但是由于传统的SLIC算法并没有考虑到图像的纹理信息,故而对于纹理较复杂的图像分割效果略有不足. LBP (Local binary pattern)对于纹理的识别有着优秀的表现而且时间复杂度低,但是对于噪声的鲁棒性较差,并且会产生纹理偏移.因此,本文首先针对传统的LBP中存在的问题进行改进;然后将改进后的算法与SLIC结合,提出一种融合纹理信息的超像素算法—SLICT (Simple linear iterative clustering based on texture).为验证分割效果,本文选取纹理较多的医学图像进行实验,采用心脏MRI数据库进行验证并与其他超像素算法进行对比.实验表明, SLICT在边缘召回率、欠分割错误率以及覆盖率上的综合表现优于其他算法.从分割结果上来看, SLICT不但能够更好地贴合图像边缘,而且对于连续区域的分割效果也较好,更适合纹理较复杂的图像.
文摘为解决点刻式直接零件标志(Direct part mark,DPM)码基本单元分割困难、区域定位欠精确等问题,提出使用超像素分割和谱聚类相结合的算法,对含有DPM区域的图像进行初步分割和精确定位.首先为提高超像素分割的准确、快速和完整性,本文利用近邻传播聚类思想实现自动聚类得到超像素区域,并引入边缘置信度调整超像素边缘,形成自适应边缘简单线性迭代聚类(Adaptive edge simple linear iterative clustering,AE-SLIC)算法.该算法改进了简单线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割算法存在的未明确界定超像素区域边缘信息和分割数目无法自适应确定等问题;其次,将超像素作为谱聚类中图的顶点进行二次聚类,DPM区域内超像素因相似度高而被聚集为一类,从而完成点刻式DPM区域的精确定位.经实验测试和分析,本文算法得到的超像素分割结果在完整性、运算复杂度等方面优于常见的超像素分割算法.与基于像素点运算的传统定位算法相比,本文算法具有良好的实时性、定位准确率和鲁棒性.
