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基于图论的快速图像等周分割算法

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数学的实践与认识 2013年第11期43卷 276-280页

作者：王亚宁李前进张更生石家庄铁道大学数理系河北石家庄050043 军械工程学院信息工程系河北石家庄050005 河北师范大学数信学院河北石家庄050024

等周算法应用于图像分割,因多次求解线性方程组,造成时间复杂度过大.针对于此,通过以区域代替像素、设置新的权值函数、降低迭代次数提出了一种新的快速等周算法,并将其应用于图像分割,取得了很好效果.

关键词：等周分割等周率直觉模糊

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实时视频中的车辆运动轨迹的提取和聚类

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计算机工程与应用 2010年第11期46卷 155-157页

作者：闻佳崔维燕山大学信息科学与工程学院计算机系河北秦皇岛066004 河北科技师范学院信息科技系河北秦皇岛066004

利用运动物体轨迹的方向性、运动性和相互关系等典型特征对物体的运动轨迹进行聚类。首先利用改进的加权矢量Hausdorff距离作为度量运动物体轨迹相似度的方法,从而使之适用于空间距离有差别的运动物体轨迹的谱聚类问题;然后基于等周分割... 详细信息

利用运动物体轨迹的方向性、运动性和相互关系等典型特征对物体的运动轨迹进行聚类。首先利用改进的加权矢量Hausdorff距离作为度量运动物体轨迹相似度的方法,从而使之适用于空间距离有差别的运动物体轨迹的谱聚类问题;然后基于等周分割(ISO)算法,构造轨迹相似度矩阵,完成轨迹的粗聚类;最后利用轨迹的方向性特征和轨迹类间距对轨迹进行二次聚类,得到最终的轨迹聚类结果。

关键词：轨迹聚类 Hausdorff距离加权矢量相似性度量等周分割

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基于摄像机运动的目标检测方法研究

基于摄像机运动的目标检测方法研究

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作者：杨金勇沈阳理工大学

学位级别：硕士

动态场景的运动目标检测算法的研究是当今图像处理与图像理解领域的一个热门方向，也是未来视频处理的发展方向，受到当前图像界以及人工智能领域专家的极大重视。本文在角点检测及跟踪基础上，通过角点的鲁棒估计以提取出只属于运动目... 详细信息

动态场景的运动目标检测算法的研究是当今图像处理与图像理解领域的一个热门方向，也是未来视频处理的发展方向，受到当前图像界以及人工智能领域专家的极大重视。本文在角点检测及跟踪基础上，通过角点的鲁棒估计以提取出只属于运动目标的角点。并结合目标点集的坐标信息在初始分割图像中提取出目标区域，最终实现动态场景下的运动目标检测。本文主要工作内容如下：本文研究了结合秩约束原理的随机抽样一致性算法，以及提出了基于秩约束原理的最小平方中值方法实现图像角点的估计分类。实验结果显示这两种方法有很好的稳定性、较高的准确率和较高的崩溃率，能够将检测到的运动目标特征点从所有特征点中提取出来。同时，提出了一种基于最小曲率半径的分类算法。通过观察图像的角点轨迹曲线，在摄像机与运动目标之间的相对运动量较大时，可以明显看出背景轨迹曲线和前景轨迹曲线的歪曲程度不同。据此，通过设定一个适当的最小曲率半径阈值将背景轨迹曲线和前景轨迹曲线进行区分，从而将图像角点分为背景点集和前景点集，以便后续目标的提取。实验结果显示该方法在背景运动与目标运动之间的相对运动量较大时，可以有效的将运动目标特征点提取出来，与上述两种方法相比具有计算简单，算法复杂度低，稳定性高等优点。本文为提取出只包含目标的区域以实现运动目标的检测，提出一种结合目标点集的坐标信息进行目标检测的方法。该方法首先对图像进行等周分割，然后利用目标点集的坐标信息从分割图像中提取出目标区域，并对提取出的目标区域进行边界连接和腐蚀膨胀等操作，充实目标区域，以便得到更为完整的目标。实验结果显示，应用该方法能够有效地检测出运动目标。并且在该方法基础上提出了一种改进思路以提高等周分割速度，即在原图像中截取出包含完整目标的子图，再对子图进行等周分割。实验结果显示改进方法减少了等周分割中线性方程的系数矩阵维度，加快了线性方程的求解速度，提高了等周分割效率。

关键词：目标检测等周分割动态背景秩约束曲率半径

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基于图划分理论的图像分割技术研究

基于图划分理论的图像分割技术研究

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作者：张俊珍江西理工大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理与计算机视觉领域中的基本技术之一,图像分割是指利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等将一幅图像分割成若干个独立的有共同像素属性的对象,其实质是一个按照像素属性进行聚类的过程。基于图划分理论的图像分割是将图... 详细信息

图像分割是图像处理与计算机视觉领域中的基本技术之一,图像分割是指利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等将一幅图像分割成若干个独立的有共同像素属性的对象,其实质是一个按照像素属性进行聚类的过程。基于图划分理论的图像分割是将图像映射成为一幅加权无向图,然后利用图论中的成熟理论对图像进行分割。本文主要研究基于图划分理论的图像分割方法,具体所做的工作主要体现在以下几个方面： (1)本文概述了图像分割的背景及应用,并对图像分割的数学理论基础进行了介绍和描述。详细介绍了几种典型的图像分割方法,并对这些典型的图像分割方法的优缺点进行了分析和对比。重点对基于图划分理论的图像分割方法进行了研究。该方法是使用加权图来映射图像,图像的像素对应图的节点集,像素之间的相邻关系对应边集,节点的属性对应像素的特征信息(比如灰度、颜色等)边的属性对应像素之间的差异或者相似性。 (2)研究了基于最小生成树的图像分割算法。首先详细论述了最小生成树及其算法;在此基础上,把最小生成树算法应用到图像分割当中,形成了基于最小生成树的图像分割方法。对最小生成树图像分割算法的效率和优缺点进行了详细分析,在此基础上提出了自己的优化算法的思路,对最小生成树图像分割算法进行了优化。实验结果表明,优化后的算法能得到更好的分割结果。 (3)研究了基于等周算法的图像分割方法。这是一种基于图划分理论的快速分割方法,可应用于静态图像与运动目标的分割,通过设置合理的基点,可完成自动分割。本文在对等周算法进行详细概述的基础上,提出了一种对原等周算法进行改进的方法,并给出了算法实现步骤。最后给出了相应的实验结果和实验分析,实验结果表明,改进后的等周算法是一种快速、稳定、良好的基于图划分理论的分割方法。 (4)研究了基于归一化割的图像分割方法。这是一种无监督的图像分割技术,它不需要初始化,能同时把不同组之间的不相似性和同一组内的相似性最大化,是一个全局准则。本文总结了归一化割算法的优缺点,并在此基础上提出了一种优化的归-化割算法。实验结果表明,优化后的归一化割算法能得到更满意的图像分割结果。最后提出了本文的总结并对该基于图划分理论的图像分割方法今后的研究方向提出了展望。

关键词：图像分割图论最小生成树等周分割归一化割

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基于非采样Contourlet变换和图论的医学图像分割

基于非采样Contourlet变换和图论的医学图像分割

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作者：李倩山东大学

学位级别：硕士

图像分割是图像处理中的一项关键技术,在计算机视觉和图像处理中是一个十分重要的研究方向。伴随着信息技术的发展,医学图像分割在医学应用领域发挥着越来越重要的作用。研究高效率的医学图像算法具有重要的理论研究意义和商业应用价值... 详细信息

图像分割是图像处理中的一项关键技术,在计算机视觉和图像处理中是一个十分重要的研究方向。伴随着信息技术的发展,医学图像分割在医学应用领域发挥着越来越重要的作用。研究高效率的医学图像算法具有重要的理论研究意义和商业应用价值。在医学图像中,往往会有不必要的噪声分布在病灶区域,这样将加大医生准确诊断疾病的难度,当使用一般的图像分割方法去分割医学图像时,往往还需要提前对待分割图像进行去噪预处理,但这样又将大大增加整个分割处理的时间,制约了医学图像分割技术的推广应用。针对以上现象,本文提出了一个基于非采样Contourlet变换（Non-Subsample Transform NSCT）和图论的医学图像分割算法,首先对图像进行非采样Contourlet变换,得到多尺度和多方向信息的Contourlet系数。非采样Contourlet变换是具有多方向性并且具有时移不变性的快速图像分解算法。非采样Contourlet作为一种新的图像表示方式,其优异性逐渐被人们所认识和使用,因此使用非采样Contourlet变换来得到待分割的特征,不仅能获得充足的图像信息,而且使得表示更稀疏,计算更简单。基于图论的图像分割是近年来的一个研究热点,因为图论已经是一个研究和应用的相对比较成熟的理论。本文主要介绍了两种基于图论的分割方法：归一化分割和等周分割法,因为基于图论的分割方法总体上计算量较大,并且易受噪声影响,在图像分割前先采用非采样Contourlet变换提取图像的低频信息,研究表明低频系数保留了被处理图像中的大部分信息,将不必要的噪声过滤掉了,减少了图像中的冗余信息,在分割过程中大大节省了时间,并且得到了很好的分割效果。本文提出的算法在医学图像上进行了验证,实验结果表明,本文所提算法得到了很好的效果并且大大缩短了处理时间,这在实际应用中具有重要意义。实验结果证明,该算法的识别准确率较高,具有较高的有效性和稳定性。

关键词：医学图像分割非采样Contourlet变换图论归一化等周分割

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