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基于特征 散 度 K-means红外图像分割遗传算法 被引量:3 2011年 针对红外图像中目标和背景的对比度 低,边缘模糊的特点,本文提出了改进的聚类分割算法KFGA。用特征 散 度 的内积范数作为K-means算法的距离测度 ,改进算法的普适性;针对K-means算法收敛的局部寻优问题,将遗传算法与K-means算法结合实现全局寻优;在种群每一次演化操作后实行一次K-means聚类,加快算法的收敛速度 ,在全局寻优的过程中嵌入局部寻优加快算法的收敛速度 。 柳翠寅 张秀琼 银星 蒋斌关键词:均值 遗传算法 特征散度 基于特征 散 度 的自适应FCM图像分割算法 被引量:25 2008年 图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在距离测度 鲁棒性差、需预先给出初始聚类数目、未考虑图像局部相关特性等问题。为克服上述缺点,通过引入特征 散 度 进行距离测度 ,并结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目和根据Laws纹理测度 提取图像特征 等措施,提出了一种新的FCM图像分割算法。实验结果表明,该新算法可以有效地提高图像的分割效果(特别是纹理图像),其分割结果优于现有FCM图像分割方案。 王向阳 王春花关键词:图像分割 模糊C-均值聚类 聚类有效性 基于特征 散 度 的模糊彩色图像分割算法 被引量:2 2007年 为提高算法的普适能力,提出了一种新的基于特征 散 度 的模糊彩色图像分割算法(FD-CIS).算法引入了特征 散 度 和模糊相异性函数来度 量差异性,利用特征 散 度 进行数据聚类,实现图像的区域融合.实验证明,算法较好地降低了彩色图像大样本数据的运算量,简单而有效地解决了过度 分割现象,避免了聚类算法对初始条件的依赖性,与人的主观视觉感知具有良好的一致性. 施成湘 杨丹 查振家 张小洪关键词:特征散度 聚类 彩色图像分割 基于特征 散 度 的图像FCM聚类分割 被引量:20 1998年 本文提出了一种称为特征 散 度 的新概念和一种基于特征 散 度 的图像模糊C-均值(FCM)聚类分割方法。该方法采用特征 散 度 取代传统的欧氏距离作为图像像素与C-聚类典范值之间的差异性度 量。本文将新方法与一些传统的FCM算法同时应用于图像分割,并采用形状测度 和均匀测度 评价各算法的分割性能,结果表明新方法对不同类型的图像都具有良好的分割性能。 薛景浩 章毓晋 林行刚关键词:特征散度 图像分割 FCM 聚类分割 基于二次分水岭和近邻传播聚类的彩色图像分割算法研究与实现 被引量:7 2013年 利用特征 散 度 普适能力强的优势,提出了基于二次分水岭和近邻传播聚类的彩色图像分割算法.算法通过二次分水岭算法预分割,提取区域中色彩向量数据点,利用特征 散 度 构造相似度 矩阵,运用近邻传播数据聚类,实现图像的分割.实验证明,算法较好地避免了聚类算法对初始条件的依赖性,降低了彩色图像大样本数据的运算量,与人的主观视觉感知具有良好的一致性. 施成湘关键词:近邻传播聚类 特征散度 彩色图像分割 基于混合分水岭变换和模糊C均值的图像分割算法 2010年 分水岭变换是图像分割的一种强有力的形态工具,能够自动生成一系列封闭分割区域。其不足之处是过分割、对噪声敏感。为克服分水岭变换固有的缺点,本文综合利用非线性滤波和改进的FCM算法优化分水岭变换得出的初始分割,提出了一种新的基于混合分割算法——IHWF(Improved Hybrid Watershed and FCM)分割法。与MeanShift算法及区域合并算法相比,该方法充分利用了区域的灰度 和区域间的空间信息。试验结果表明该算法能有效克服分水岭算法的过分割问题,且分割效果优于以上两种方法。 唐继勇关键词:PGF 模糊C均值 特征散度 混合分水岭变换和改进FCM的图像分割方法 被引量:2 2010年 分水岭变换是图像分割的一种强有力的形态工具,能够自动生成一系列封闭分割区域。其不足之处是过分割、对噪声敏感。为克服分水岭变换固有的缺点,综合利用非线性滤波和改进的FCM算法优化分水岭变换得出的初始分割,提出了一种新的混合分割算法-HWIF(Hybrid Watershed and Improved FCM)分割法。与MeanShift算法及区域合并算法相比,该方法充分利用了区域的灰度 和区域间的空间信息。实验结果表明该算法能有效克服分水岭算法的过分割问题,且分割效果优于以上两种方法。 汪林林 肖春雷 王佐成关键词:模糊C均值 特征散度 基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究 被引量:6 2009年 在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题。针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度 直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度 级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征 散 度 来重构聚类算法的目标函数。最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高。 赵冬 赵光恒 王天慧关键词:图像分割 模糊C-均值聚类 特征散度 基于模糊C-均值聚类的图像分割技术研究 随着计算机的普及、互联网与多媒体技术的发展,人们越来越多地利用计算机来帮助人类获取与处理视觉图像信息。为了辨识和分析图像中的感兴趣区域,图像分割/(Image Segmentation/)技术应运而生,并成为图像领域研究... 王春花关键词:图像分割 特征散度 RELIEFF算法 文献传递 一种新的模糊彩色图像边缘检测算法 2007年 为提高算法的普适能力,本文提出了一种新的模糊彩色图像边缘检测算法。算法引入了特征 散 度 度 量像素差异性,凭借多尺度 理论去噪和准确定位的优势,有效地检测彩色图像的边缘。与传统的边缘提取算法和模糊竞争算法相比,模糊彩色图像边缘检测算法较好地降低了彩色图像大样本数据的运算量,得到更满意的效果,与人的主观视觉感知具有良好的一致性。 施成湘关键词:特征散度 多尺度 边缘检测
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施成湘 作品数:31 被引量:41 H指数:4 供职机构:重庆第二师范学院 研究主题:大数据 物联网 边缘检测 彩色图像分割 彩色图像 王春花 作品数:4 被引量:53 H指数:4 供职机构:辽宁师范大学计算机与信息技术学院 研究主题:模糊C-均值聚类 图像分割 聚类有效性 图像分割算法 特征散度 赵冬 作品数:3 被引量:19 H指数:2 供职机构:中国科学院光电研究院 研究主题:遗传算法 波段选择 BHATTACHARYYA距离 高光谱图像 改进遗传算法 邱陵 作品数:2 被引量:5 H指数:1 供职机构:华中科技大学水电与数字化工程学院 研究主题:图像分割 虚拟人 彩色图像分割 模糊连接度 特征散度 王佐成 作品数:149 被引量:654 H指数:13 供职机构:重庆邮电大学 研究主题:边缘检测 视频 边缘检测算法 GIS 云模型