中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2014年
10期
1438-1448
,共11页
图像分割%模糊聚类%空间信息%彩色图像
圖像分割%模糊聚類%空間信息%綵色圖像
도상분할%모호취류%공간신식%채색도상
image segmentation%fuzzy clustering%spatial information%color images
目的 为进一步提高分割精度,在模糊聚类的基础上引入统计信息,提出一种鲁棒型空间约束的模糊聚类分割算法.方法 基于局部空间信息的先验概率与后验概率,提出一种新型空间约束项,并通过卷积操作提高运行效率;进而引入负对数联合概率作为测度函数,进一步提高算法对于各像素点所属类别的甄别能力;同时将测度函数与空间约束项整合至目标函数中,通过迭代更新各参数达到最小化目标函数的目的.结果 对于合成图像的实验结果表明,本文算法对于噪声类型和噪声强度具有较强的鲁棒性;对于彩色图像的实验结果表明,在适当的特征描述符的辅助下,本文算法也能够获得令人满意的分割结果和较高的分割精度.结论 本文算法克服了现有算法的缺陷,进一步提升了图像的分割精度.其适用于分割带噪声图像,且在适当纹理特征的辅助下分割彩色图像,与同类算法的比较实验结果验证了本文算法的有效性.
目的 為進一步提高分割精度,在模糊聚類的基礎上引入統計信息,提齣一種魯棒型空間約束的模糊聚類分割算法.方法 基于跼部空間信息的先驗概率與後驗概率,提齣一種新型空間約束項,併通過捲積操作提高運行效率;進而引入負對數聯閤概率作為測度函數,進一步提高算法對于各像素點所屬類彆的甄彆能力;同時將測度函數與空間約束項整閤至目標函數中,通過迭代更新各參數達到最小化目標函數的目的.結果 對于閤成圖像的實驗結果錶明,本文算法對于譟聲類型和譟聲彊度具有較彊的魯棒性;對于綵色圖像的實驗結果錶明,在適噹的特徵描述符的輔助下,本文算法也能夠穫得令人滿意的分割結果和較高的分割精度.結論 本文算法剋服瞭現有算法的缺陷,進一步提升瞭圖像的分割精度.其適用于分割帶譟聲圖像,且在適噹紋理特徵的輔助下分割綵色圖像,與同類算法的比較實驗結果驗證瞭本文算法的有效性.
목적 위진일보제고분할정도,재모호취류적기출상인입통계신식,제출일충로봉형공간약속적모호취류분할산법.방법 기우국부공간신식적선험개솔여후험개솔,제출일충신형공간약속항,병통과권적조작제고운행효솔;진이인입부대수연합개솔작위측도함수,진일보제고산법대우각상소점소속유별적견별능력;동시장측도함수여공간약속항정합지목표함수중,통과질대경신각삼수체도최소화목표함수적목적.결과 대우합성도상적실험결과표명,본문산법대우조성류형화조성강도구유교강적로봉성;대우채색도상적실험결과표명,재괄당적특정묘술부적보조하,본문산법야능구획득령인만의적분할결과화교고적분할정도.결론 본문산법극복료현유산법적결함,진일보제승료도상적분할정도.기괄용우분할대조성도상,차재괄당문리특정적보조하분할채색도상,여동류산법적비교실험결과험증료본문산법적유효성.
