检索结果-南通市图书馆

作者：祁霄西安邮电大学

学位级别：硕士

图像分割在图像处理和计算机视觉领域扮演着重要的角色,广泛应用于场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等领域。模糊聚类在图像分割中发挥关键作用,特别是对于具有模糊边界或混合特征的图像。随着模糊聚... 详细信息

图像分割在图像处理和计算机视觉领域扮演着重要的角色,广泛应用于场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等领域。模糊聚类在图像分割中发挥关键作用,特别是对于具有模糊边界或混合特征的图像。随着模糊聚类图像分割算法的快速发展以及成像技术的不断进步,模糊聚类图像分割面临着新的机遇和挑战。一方面,成像技术的不断进步丰富了图像数据的获取手段,为算法的设计提供了更丰富的数据支持,同时也对算法的精度和效率提出了更高的要求。另一方面,随着图像数据规模的不断扩大,以及对分割结果精度的不断追求,模糊聚类算法需要更加高效和准确,以适应现实场景中的复杂性和多样性。然而传统的模糊聚类图像分割算法在处理复杂图像时存在以下问题:(1)传统算法往往难以准确捕捉复杂图像中的边界信息,导致分割结果的边界模糊不清,影响了分割的精度和可用性;(2)复杂图像中常常存在各种类型的噪声,传统算法对噪声的敏感性较高,容易将噪声错误地归类为目标对象,从而影响了分割结果的质量;(3)一些传统算法在处理大规模图像时计算复杂度较高,耗时较长,限制了其在实际应用中的实时性和可扩展性。针对上述问题,本文以模糊聚类方法为主要理论,以提升算法的鲁棒性和扩展性为目标,研究面向高噪声污染图像、模糊图像以及雾霾污染图像聚类分割的方法和模型。本文的主要研究内容与创新之处主要包括:(1)针对核模糊加权局部信息C-均值聚类算法处理高噪声污染图像时会出现细节丢失和分割效果不佳的问题,提出了结合引导双边滤波和核模糊加权局部信息C-均值聚类算法思想的图像分割算法。首先,针对噪声图像建立了引导双边滤波的优化模型;其次,将该滤波模型嵌入到核化模糊局部信息C-均值聚类中,构建一种新的重构滤波信息驱动的噪声图像模糊聚类模型;最后,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到噪声图像分割的三级交替迭代算法,并对其收敛性进行了严格分析。实验结果表明,相比于最新的模糊聚类相关算法,该算法具有更好的分割性能和抗噪性能。(2)现有的鲁棒模糊聚类算法主要用于处理噪声污染图像,但对于模糊噪声图像的分割问题并不有效。因此,提出一种基于局部特征驱动的模糊局部信息C-均值聚类方法,旨在通过引入图像的特征信息来实现对模糊噪声图像的高质量分割。首先,使用局部三值模式提取模糊噪声图像的特征信息;其次,将图像特征信息嵌入到核模糊加权局部信息C-均值聚类的目标函数中,建立了模糊噪声图像分割模型。最后,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到模糊噪声图像分割的三次交替迭代聚类算法。实验结果表明,该算法对模糊噪声图像具有较好的分割性能。(3)模糊C-均值聚类是一种经典的聚类算法,广泛应用于模式识别、图像分割和数据分析等领域。然而,传统的模糊C-均值聚类算法在雾图像分割中存在一些明显的局限性。因此,本文提出了一种将模糊聚类与图像引导滤波相结合的带雾图像分割方法。首先,采用引导滤波方法对图像进行预处理,得到引导图像;其次,将非局部引导滤波和模糊C-均值聚类相结合,建立了一个适用于带雾图像分割的优化模型。再次,利用拉格朗日乘子法求解,得到了带雾图像分割的五级交替迭代聚类算法,并对其收敛性进行了严格分析。大量实验表明,该算法在雾天图像分割中具有较好的性能。(4)准确的图像分割是执行图像分析任务的先决条件。图像中存在不同的语义信息和复杂的场景结构,这种语义多样性对图像分割提出了挑战。为了应对这些挑战,现有算法在分割过程中利用不同类型的信息来提高鲁棒性。然而,当前的算法在去除噪声和保留细节之间存在权衡。因此,构建了一种改进的图像分割模型,并提出了两种改进的聚类算法。首先,通过引入自相似性和反投影来提高图像分割算法的鲁棒性;其次,将滤波模型嵌入模糊聚类算法中,构建了一种新的噪声污染图像分割模糊聚类模型;最后,利用拉格朗日乘子法求解,从模型中推导出四级交替迭代算法。本文提出了具有高精度和强鲁棒性的模糊聚类图像分割算法,能够对高噪声污染图像、模糊噪声图像以及带雾图像进行很好的分割,进一步扩展了其应用范围。本文还从理论分析所提出算法的合理性,并在各种数据集以及各种类型的图像上证实了本文提出的算法的有效性和普适性。

关键词：图像分割引导双边滤波重构局部三值模式交替迭代算法

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自适应尺度的双边纹理滤波方法

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计算机应用 2018年第5期38卷 1415-1419页

作者：王辉王悦刘畅祖庄珊娜曹俊杰石家庄铁道大学信息科学与技术学院石家庄050043 大连理工大学数学科学学院辽宁大连116024

目前已有的结构保持的纹理平滑方法主要是利用矩形片内的统计量来区分纹理和结构,但是所用的矩形片边长是单一尺度的,这将导致含有尖锐结构或结构在多个尺度上的图像出现纹理过平滑或未平滑的现象。为此,提出一种自适应尺度的双边纹理... 详细信息

目前已有的结构保持的纹理平滑方法主要是利用矩形片内的统计量来区分纹理和结构,但是所用的矩形片边长是单一尺度的,这将导致含有尖锐结构或结构在多个尺度上的图像出现纹理过平滑或未平滑的现象。为此,提出一种自适应尺度的双边纹理滤波方法。首先,通过对局部区域进行统计分析,从给定候选值中自适应地为每个像素选取合适的矩形片边长,对于均匀的纹理区域,选取较大的矩形片边长,对于邻近特征边的区域选取较小边长;其次,利用自适应的矩形片边长计算引导图像;最后,对原始图像进行引导双边滤波。实验结果表明,所提方法能够在保持图像结构的同时更好地平滑纹理。

关键词：纹理平滑结构保持自适应尺度引导双边滤波

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