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为了解决脑核磁共振图像中的灰度不均匀现象,提出了一个基于两相的脑图像分割模型．该模型在图像局部熵基础上融合局部高斯信息和全局信息的两相水平集来拟合图像信息,同时采用一种新的简单有效的初始化方法,进行脑灰质、脑白质、脑髓液分割．实验结果表明,该模型能有效地对脑灰质、脑白质、脑髓液进行分割,同时提供准确光滑的目标边界,解决了CV模型等对灰度不均匀图像分割失败的问题． 相似文献
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为了改善传统基于聚类的图像分割算法对噪声敏感以及仅使用单一特征无法精确描述目标特性等问题,提出了一种基于区域的多特征图像分割算法。首先,使用 Meanshift 算法对原图像进行预分割,获得一组区域块;其次,提取每个区域块的颜色特征和纹理特征,使用 FCM 算法分别对每个特征进行聚类,针对每个特征获得一个类标签邻接矩阵;再次,将多个邻接矩阵叠加,形成多特征邻接矩阵;最后,使用 NCUT 算法对叠加邻矩阵进行聚类,获得最终分割图像。实验结果表明,基于区域多特征的分割算法优于对比算法,融合多特征对图像分割可以更准确地识别不同的目标结构,具有更好的分割效果。 相似文献
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随着网络的迅速发展和应用,网络语义标签已经开始广泛地用于图像内容的标注和分享。由于图像本身及不同主体对图像的不同理解会造成图像分析理解的差异,因此如何充分利用网络标签对图像进行准确分析理解成为本文主要研究内容。图像特征包含了图像本身的大量内容信息,为了能够建立图像内容信息与网络标签之间的关系,本文主要工作包括：1,建立低层特征与图像间相似性关系;2,建立基于随机漫步模型平衡图像内容及网络标签间的关系以达到准确对图像内容分析和理解效果。实验结果表明本文所提出方法的有效性和可行性。 相似文献
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在基于HMT模型进行图像分割的方法中,多尺度分割结果融合的好坏直接影响了最终分割结果的优劣。针对现有的基于单一背景向量的融合方法难以合理利用多种背景信息优势的问题,提出了一种基于模糊逻辑的多尺度分割结果融合的新算法。此算法在多尺度粗分结果的不确定性的基础上,根据分割过程的特点,自适应地利用不同类型背景信息的优点,在分割的不同阶段形成具有不同背景描述能力的背景模型,从而较好的指导分割。一组实验从主观视觉和客观标准两个方面证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对医学CT图像的特点,提出了一种基于统计分析的算法:先对CT图像进行预处理,并且保存为常用的BMP格式,以便于后续处理,然后利用改进的区域生长算法提取目标组织或者区域,最后选择合适的数学形态学操作对结果进行处理,以消除可能存在的误分.从实验结果可以看出,上述方法是可行的,达到了较好的分割效果,可以满足三维重建的要求. 相似文献
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针对颅骨CT图像中灰度值范围变化较大的特点,阐述了两种图像的分割方法,一种是基于边缘信息的分割,一种是基于区域信息的图像分割,提出了在颅骨CT图像分割中采用基于区域的阈值分割算法,并通过软件编程实验证明了它具有算法简单、识别效果好、效率高的特点． 相似文献
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图像阈值分割算法中,如何确定最优阈值是关键.使用传统多阈值法对较复杂图像进行分割,存在计算复杂度高、分割速度慢等问题.文章将细菌群体趋药性优化算法和阈值分割算法相结合,并且对细菌群体趋药性算法进行改进,提出了基于改进细菌群体趋药性优化算法的多阈值图像分割算法.实验结果证明,文章提出的算法具有很好的收敛性和稳定性,得到了较好的图像分割效果和图像分割速度. 相似文献
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郭伟光 《赤峰学院学报(自然科学版)》2014,(24):17-19
为了对社会化标注系统中的标签进行有效聚类,并针对传统K-medoids算法存在的聚类结果易受初始聚类中心影响的问题,本文提出了一种改进的K-medoids标签聚类算法.该算法应用社会化标签的余弦相似值进行初始聚类中心的选择,然后进行标签聚类.对Delicious标签数据集的实验结果表明算法具有较强的的可行性和有效性. 相似文献