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基于k-means的图像分割

基于k-means的图像分割
基于k-means的图像分割

班级 021151

智能控制导论

大作业

题目基于K-means的图像分割

学院电子工程学院

专业智能科学与技术

学生姓名王浩楠(02115024)

任课教师田小林、慕彩虹

基于 K-means 的图像分割

一、实验目的

通过 K-means 聚类实现图像分割。

二、算法概要

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感

兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像

分割方法主要分以下几类:基于阀值的分割方法、基于区域的分割方法、基于

边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进

原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出

了不少新的分割方法。

K-means 算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的

评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由

距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

算法过程如下:

1)从 N 个文档中选取 K 个文档作为质心;

2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心

的类;

3)重新计算已经得到的各个类的质心;

4)迭代 2——3 步直至新的质心与原质心相等或者小于制定阀值,算法

结束。

三、算法的具体步骤

输入:k,data[n];

(1) 选择 k 个初始中心点,例如 c[0] = data[0],……,c[k-

1]=data[k-1];

(2) 对于 data[0],……,data[n],分别与 c[0],……,c[k-1]比较,

假设 c[i]差值最少,就标记为 i;

(3) 对于所有标记为 i 点,重新计算 c[i]={所有标记为 i 的

data[i]z 之和}/标记为 i 的个数;

(4) 重复(2)(3),直至所有 c[j]值的变化小于给定阈值。

四、程序说明

/***************需要添加内容***************/

int c[2];

int i,temp1,temp2,j=0,k=0;

int d1,d2,sub1,sub2;

unsigned char sum1,sum2;

char data1[N];

char data2[N];

unsigned char a[N];

c[0] = bmpimage.imgbuf[0];//取第一个元素作为一类中心

c[1] = bmpimage.imgbuf[1];//第二个元素作为二类中心

do

{

for(i = 0;i

{

temp1=abs(bmpimage.imgbuf[i]-c[0]);//欧式距离

temp2=abs(bmpimage.imgbuf[i]-c[1]);

if(temp1

{

data1[j]=bmpimage.imgbuf[i];

j++;

sum1 = sum1 + data1[j];//和相加

a[i] = 0;//第一类

}

else

{

data2[k]=bmpimage.imgbuf[i];

k++;

sum2 = sum2 + data2[k];

a[i] = 100;//第二类

}

}

d1 = c[0];

d2 = c[1];

c[0] = sum1/j;//再次求均值

c[1] = sum2/k;

sub1 = d1 - c[0];//终止条件

sub2 = d2 - c[1];

}

while(sub1<0.0001 && sub2<0.0001);

for(i=0;i

{

bmpimage.imgbuf[i] = a[i];

}

五、仿真结果

原图:

仿真后:

K-MEANS算法(K均值算法)

k-means 算法 一.算法简介 k -means 算法,也被称为k -平均或k -均值,是一种得到最广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚类内紧凑,类间独立。这一算法不适合处理离散型属性,但是对于连续型具有较好的聚类效果。 二.划分聚类方法对数据集进行聚类时包括如下三个要点: (1)选定某种距离作为数据样本间的相似性度量 k-means 聚类算法不适合处理离散型属性,对连续型属性比较适合。因此在计算数据样本之间的距离时,可以根据实际需要选择欧式距离、曼哈顿距离或者明考斯距离中的一种来作为算法的相似性度量,其中最常用的是欧式距离。下面我给大家具体介绍一下欧式距离。 假设给定的数据集 ,X 中的样本用d 个描述属性A 1,A 2…A d 来表示,并且d 个描述属性都是连续型属性。数据样本x i =(x i1,x i2,…x id ), x j =(x j1,x j2,…x jd )其中,x i1,x i2,…x id 和x j1,x j2,…x jd 分别是样本x i 和x j 对应d 个描述属性A 1,A 2,…A d 的具体取值。样本xi 和xj 之间的相似度通常用它们之间的距离d(x i ,x j )来表示,距离越小,样本x i 和x j 越相似,差异度越小;距离越大,样本x i 和x j 越不相似,差异度越大。 欧式距离公式如下: (2)选择评价聚类性能的准则函数 k-means 聚类算法使用误差平方和准则函数来评价聚类性能。给定数据集X ,其中只包含描述属性,不包含类别属性。假设X 包含k 个聚类子集X 1,X 2,…X K ; {} |1,2,...,m X x m total ==() ,i j d x x =

图像的阈值分割及边缘检测技术

数字图像处理实验报告 题目:图像的阈值分割及边缘检测技术 班级: 姓名: 学号:

图像的阈值分割及边缘检测技术 一、实验目的 1、了解图像的分割技术,掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现; 2、了解图像的边缘检测,掌握梯度算子图像边缘检测方法。 二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法; 2、Edge命令(roberts,perwitt,sobel,log,canny),实现边缘检测。 三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中,直方图法的原理如下:想做出图 像的直方图,若其直方图呈双峰且有明显的谷底,则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T,然后根据该阈值进行分割,九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。 这三种检测算子中,Roberts算子定位精度较高,但也易丢失部分边缘,抗噪声能力差,适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理,因此具有一定的抑制噪声的能力,但不能排除检测结果中的虚假边缘,易出现多像素宽度。

四、实验步骤 1、全局阈值分割: ①读取一张图像; ②生成该图像的直方图; ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T; ④依次读取图像各个点的像素,若大于阈值,则将像素改为255,若小于 阈值,则将该像素改为0; 实验代码如下: I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素,若大于阈 值,则将像素改为255,若小于阈值, 则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end

彩色图像分割介绍

第一章绪论 计算机图像处理在医学领域的应用越来越广泛,白细胞图像的自动判断就是其中的代表之一。它能有效地减少主观干扰,提高工作效率,减轻医生负担。近些年来,计算机硬件技术和光谱成像技术的飞速发展,使得成功研制开发出小型实用的基于多光谱的白细胞图像自动分类识别系统成为可能。 本文研究的主要目的在于对白细胞多光谱图像分割进行初步的探索研究,为系统中其后的白细胞能够准确地分类识别奠定基础。 本章简要阐述了基于多光谱的白细胞图像分割的应用背景和研究意义,回顾了国内外细胞图像分割和多光谱遥感图像分类的研究发展状况,并简要介绍了本论文的主要工作。 §1.1 概述 §1.1.1 白细胞检验 白细胞的光学显微镜检查是医院临床检验项目之一,特别是对各种血液病的诊断占有极其重要的地位。它的任务是观察或测定血液中的各种白细胞的总数、相对比值、形态等,用于判断有无疾病、疾病种类以及严重程度等,特别是对类似白血病这类血液病诊断具有更加重要的意义。 白细胞分类计数的传统方法是将血液制成涂片,染色后,临床医生在显微镜下用肉眼按照有关标准,如核的形状、细胞浆的量和颜色,细胞浆颗粒的大小和颜色,整个细胞形状、稀薄与细胞间的接触等,来观察和检查这样的细胞标本[1]。然而这项工作十分繁重,工作效率低,容易误判,且人工识别误差随检查人员而异。同时通过观察的细胞数目较少,从统计的角度看,因样本集较小而影响诊断结果的可靠性。 计算机图像处理与分析技术伴随着信息技术的不断进步在最近20年间得到了飞速的发展,已经迅速渗透到人类生活和社会发展的各个方面,这为智能化细胞分析仪代替人工方法提供了基础。因此,借助于现代计算机技术结合临床医生的实践经验,采用图像处理技术对图像进行处理,从而对细胞进行识别,对于医学科研与实践,以及临床诊断方面有着现实意义和非常广阔的前景。 目前已经制成的自动白细胞分析仪主要有两种类型: 一类是用组织化学染色法,通过连续流动的系统,以光电效应的方式分别数出单一细胞,并可同时报告白细胞总数、各类细胞的百分率和绝对值。因为该法不是由细胞形态学特点识别各类白细胞,所以不能目视观察白细胞形态,亦不能保留样本,对感染中毒细胞无法识别。 另一类是原型认定型,其工作原理模仿人“脑眼系统”[2]的智能识别过程,运用计算机图像处理和模式识别技术,将从显微镜与相机或摄像机得到的数字化图像进行自动处理分析和分类。与前一种类型的白细胞分类仪器相比,其主要优

基于谱聚类的图像分割

本科生毕业设计 姓名:学号: 学院:计算机科学与技术学院 专业:计算机科学与技术 设计题目:基于谱聚类的图像分割 专题:图像分割的设计与实现 指导教师:职称:副教授

大学毕业设计任务书 学院计算机专业年级学生姓名 任务下达日期: 毕业设计日期: 毕业设计题目: 毕业设计专题题目 毕业设计主要内容和要求: 院长签章:指导教师签字:

中国矿业大学毕业设计指导教师评阅书 指导教师评语(①基础理论及基本技能的掌握;②独立解决实际问题的能力;③研究内容的理论依据和技术方法;④取得的主要成果及创新点;⑤工作态度及工作量;⑥总体评价及建议成绩;⑦存在问题;⑧是否同意答辩等): 成绩:指导教师签字: 年月日

中国矿业大学毕业设计评阅教师评阅书 评阅教师评语(①选题的意义;②基础理论及基本技能的掌握;③综合运用所学知识解决实际问题的能力;③工作量的大小;④取得的主要成果及创新点;⑤写作的规范程度;⑥总体评价及建议成绩;⑦存在问题;⑧是否同意答辩等): 成绩:评阅教师签字: 年月日

中国矿业大学毕业设计答辩及综合成绩

需求分析 一、利用前台,得到一张原始JPG图片; 二、把这张图片传到后台,JAVA通过JRI调用R; 三、利用R调用K-Means的改进算法,实现对这张图片的处理,由于一张图片的 像素值是一个矩阵,可以得到一组关于像素值的数据; 四、把这组像素值进行分类,对各类赋予不同的颜色进行标记,从而区分出需要的 图片信息; 五、把得到的新图片传到前台; 六、前台对进行处理后的图片进行显示,从图像中得到需要的信息,从而实现图像 的分割。

图像分割和边缘检测

岭南师范学院 课程名称数字图像处理 实验序号实验5 实验名称图像分割和边缘检测 实验地点综B207 2017年10 月14 日

四、实验过程(实验步骤、记录、数据、分析) 1.基于一阶导数的边缘算子 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(2,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g1 , t1]=edge(f,'roberts',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,2), imshow(g1),title('Roberts'); [g2, t2]=edge(f, 'sobel',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,3), imshow(g2),title('Sobel'); [g3, t3]=edge(f, 'prewitt',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,4), imshow(g3),title('Prewitt'); 从图像结果来看,'Roberts'的边缘检测范围更加大 2、基于二阶导数的边缘算子:应用LOG算子检测边缘 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f, 'log'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('log');

3、基于约束条件的最优化检测边缘算子:应用Canny算子检测边缘a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f,'canny'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('Canny');

基于平面超像素的图像分割算法

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/ce11830750.html, 基于平面超像素的图像分割算法 作者:韩冬越 来源:《软件导刊》2016年第03期 摘要:针对以像素为节点建立图模型进行图像分割颇为耗时的弊端,提出了一种基于平 面超像素图割的图像分割方法,并应用于图像分割。首先用改进的分水岭算法将图像分割成区域一致性小区域(超像素),用分割得到的超像素作为图的节点构建图模型;以每个超像素的灰度值代表所在分块的全部像素点参数;最后用图割算法达到最优分割。该算法以极少数超像素代替海量像素,在得到较好分割结果的同时,极大地缩短了运行时间。 关键词:分水岭算法;超像素分割算法;图像分割;图像处理 中图分类号:TP312 文献标识码:A 文章编号:1672-7800(2016)003-0057-02 作者简介:韩冬越(1989-),女,辽宁辽阳人,广西师范学院计算机与信息工程学院硕士研究生,研究方向为计算机图像处理。 0 引言 目前,图像分割领域中涌现了多种方法,这些方法均可应用于医学图像并得到了国内外学者的广泛关注。Boykov等[1]提出基于图割的图像分割,利用图论中的组合优化技术,将图像中的目标对象按照一定的相似性准则,分成语义不同的目标区域,进而提取感兴趣目标对象的形状轮廓。用图割进行图像分割,其主要任务是对目标对象所在图像区域的像素分布特征进行标注,这显然减少了像素标注的数目,可提高图像处理速度。 Li等[2]通过使用分水岭变换对图像进行预分割,将原始图像预分割为多个小的可分辨区域,用这些小的区域构造图割中所需的标注结点,再使用图割算法获取目标对象的边缘形状轮廓。Ren等[3]提出超像素理论将这些预先分割的小区域等同于单个像素点,将图像平面分割成多个均匀小块,再通过分类技术对这些小块内的像素进行聚类和相似性分析,在保证超像素边界充分接近又不互相重叠的状态下,完成对图像的预分割。 本文以超像素作为处理单元,对图像进行分水岭预处理,再与图割算法相结合,完成图像分割。 1 相关工作 1.1 超像素分割

图像分割算法研究与实现

中北大学 课程设计说明书 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师:陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日

中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 学生姓名:焦晶晶学号:10050644X07 学生姓名:郑晓峰学号:10050644X22 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 课程设计题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期:2013年12月16日~2013年12月27日课程设计地点:电子信息科学与技术专业实验室指导教师:陈平 系主任:王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日

课程设计任务书 1.设计目的: 1、通过本课程设计的学习,学生将复习所学的专业知识,使课堂学习的理论知识应用于实践,通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力; 2、掌握Matlab使用方法,能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理; 3、通过图像处理实践的课程设计,掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2.设计内容和要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等): (1)编程实现分水岭算法的图像分割; (2)编程实现区域分裂合并法; (3)对比分析两种分割算法的分割效果; (4)要求每位学生进行查阅相关资料,并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重,写出自己所做的内容。 3.设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕: 每个同学独立完成自己的任务,每人写一份设计报告,在课程设计论文中写明自己设计的部分,给出设计结果。

水平集图像分割方法研究

生物医学图像分割方法研究 1、图像分割概述 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界所获得的,可以直接或间接作用于人眼并产生视觉感知的实体。在现实生活之中,大约有75%左右的信息来源于人眼(图像),也就是说人类大部分的信息是视觉信息,从图像中得到。所以,对图像的认识和理解一直是人类视觉研究中非常重要的问题。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是计算机视觉领域中最古老也是研究最广泛的问题之一。任何图像处理系统,医学图像或是工业图像,图像分割都是一个关乎系统成败的关键问题。 现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。 1、基于阈值的分割方法。 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此,该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。阈值分割当面比较有名的方法有最大类间方差法(OTSU)、基于直方图的阈值方法和熵方法等。 2、基于边缘的分割方法 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合,是图像局部特征不连续性的反映,体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下,基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测,它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异,而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性,可以使用微分算子进行边缘检测,即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定边缘,具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。常用的边缘检测算子有sobel,canny和laplace等等。

彩色图像分割的国内外研究现状

1.阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40年前,现已提出了大量算法,对灰度图像的取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范闱之中的灰度阈值,然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的像素分为两类。这两类像素一般分属图像的两类区域,从而达到分割的目的。从该方法中可以看出,确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据图像木身的特点,可分为单阈值分割方法和多阈值分割方法;也可分为基于像素值的阈值分割方法、基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位罝的阈值分割方法。若根据分割算法所有的特征或准则,还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松弛法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法,如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法,将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法,使计算量大大减小。薛贵浩、帝毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法,从目标和背景的类间差异性出发,利用贝叶斯公式估计像素属于目标和背景两类区域的后验概率,再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能,取得很好的通用性和有效性,该算法也容易实现二维推广,即采用二维统计量(如散射图或共生矩阵)取代直方图,以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法,运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法,使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法,该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进,并运用对直方图的预处理及轮廓追踪,找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性。付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法,多次导出Ostu方法,得到了几种与Ostu类似的简单计算公式,使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。华长发等人提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算法,使传统二维阈值方法的复杂度从0(W2 S2)降至0(W2/3 S2/3)。赵雪松等人提出的综合全局二值化与边缘检测的图像方法,将全局二值化与边缘检测有效的结合起来,从而达到对信封图分割的理想效果。靳宏磊等人提出的二维灰度直方图的最佳分割方法,找到了一条最佳分割曲线,使该算法得到的分割效果明显优于一维直方图阈值方法。乐宁等人根据过渡区内象素点具有的邻域方向性特点,引入了基于一元线性回归处理的局部区域随机波动消除方法,将图像过渡区算法进行了改进。模糊技术及其日趋成熟的应用也正适应了大部分图像边缘模糊而难以分析的现状,赵初和王纯提出的模糊边缘检测方法能有效地将物体从背景中分离出来,并已在模式识别中的图像预处理和医学图像处理中获得了良好的应用。金立左、夏良正等提出图像分割的自适应模糊阈值法,利用目标一背景对比度自动选取窗宽的方法,并给出了根据目标与摄像机间的相对距离估计目标--背景对比度的算法,克服隶属函数的分布特性及其窗宽对阈值选取的不良影响。其应用于智能电视跟踪系统,对不同对比度和不同距离的海面舰船图像进行阈值分割,有较强的场景适应能力。王培珍、杜培明等人提出了一种用于多阈值图像自动分割的混合遗传算法,针对Papamarkes等提出爬山法的多阈值分割和Olivo提出子波变换的方法只对明显峰值有效而对不明显的峰值无效的缺点,以及结合模糊C-均值算法和遗传算法的两大显著特点而改进的算法,这种分割方法能够快速正

kmeans聚类图像分割 matlab

function [mu,mask]=kmeans(ima,k) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % % kmeans image segmentation % % Input: % ima: grey color image % k: Number of classes % Output: % mu: vector of class means % mask: clasification image mask % % Author: Jose Vicente Manjon Herrera % Email: jmanjon@fis.upv.es % Date: 27-08-2005 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % check image ima=double(ima); copy=ima; % make a copy ima=ima(:); % vectorize ima mi=min(ima); % deal with negative ima=ima-mi+1; % and zero values s=length(ima); % create image histogram m=max(ima)+1; h=zeros(1,m); hc=zeros(1,m); for i=1:s if(ima(i)>0) h(ima(i))=h(ima(i))+1;end; end ind=find(h); hl=length(ind); % initiate centroids mu=(1:k)*m/(k+1);

一种改进超像素融合的图像分割方法

一种改进超像素融合的图像分割方法* 余洪山1,2?,张文豪1,杨振耕1,2,李松松1,万琴1,林安平1 【摘要】基于超像素的传统图像分割方法在边缘分割的一致性、计算效率和融合算法的自适应性等方面仍存在诸多问题. 文章结合国内外相关研究进展,提出了一种新型超像素融合的图像分割方法. 方法采用ERS超像素过分割算法,以强度、梯度直方图作为超像素特征,并采取EMD方法计算特征距离,通过混合Weibull模型获取融合自适应阈值,进而完成分割. 算法时间复杂度降至为O(N),分割过程中不需要手动选取待分割区域,有效提高了算法的自适应性. 实验结果表明本方法在分割边界准确度和处理效率方面优于现有方法. 【期刊名称】湖南大学学报(自然科学版) 【年(卷),期】2018(045)010 【总页数】9 【关键词】超像素;区域融合;陆地移动距离;混合Weibull模型;图像分割基金项目:国家自然科学基金资助项目(67573135),National Natural Science Foundation of China (67573135);深圳市科技计划项目(JCYJ20170306141557198),Science and Technology Plan Project of Shenzhen City(JCYJ20170306141557198); 湖南省科技计划重点研发项目(2018GK2021),Key Research and Development Project of Science and Technology Plan of Hunan Province(2018GK2021);广东省科技计划重点专项项目(2013B011301014),Key Project of Science and Technology Plan of Guangdong Province(2013B011301014);国家科技支撑计划项目(2015BAF11B01),National Science and T echnology Supported Project

彩色图像分割-RGB模型

成绩评定表学生姓名班级学号 专业电子信息工 程课程设计题目彩色图像分割程序设 计——RGB模型 评 语 组长签字: 成绩 日期201年月日

课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名班级学号 课程设计题目彩色图像分割程序设计——RGB模型 实践教学要求与任务: 本次课程设计中,主要任务是实现基于RGB模型的彩色图像分割的程序设计,对给定的彩色图像的颜色,使用RGB颜色模型,来对其进处理。 并且设计MATLAB程序,使其能完成输入图像便自动使用RGB 模型来进行图像分割。 工作计划与进度安排: 第一阶段(1-2天):熟悉matlab编程环境,查阅相关资料; 第二阶段(2-3天):算法设计; 第三阶段(2-3天):编码与调试; 第四阶段(1-2天):实验与分析; 第五阶段(1-2天):编写文档。 指导教师: 201年月日专业负责人: 201年月日 学院教学副院长: 201年月日

Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一,它一强大的科学计算与可视化功能,简单易用,开放式可扩展环境,特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持,使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析,算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中,Matlab也得到了广泛的应用,例如图像变换,设计FIR滤波器,图像增强,四叉树分解,边缘检测,小波分析等等。不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。如RGB(红、绿、蓝三原色)颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机,HSI(色调、饱和度、亮度)更符合人描述和解释颜色的方式(或称为HSV,色调、饱和度、亮度),CMY(青、深红、黄)、CMYK(青、深红、黄、黑)主要针对彩色打印机、复印机等,YIQ (亮度、色差、色差)是用于NTSC规定的电视系统格式,YUV(亮度、色差、色差)是用于PAL规定的电视系统格式,YCbCr(亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值)在数字影像中广泛应用。 彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示,因此,图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。其中RGB在颜色空间转换中其关键作用,是各个空间转换的桥梁。Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等,没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。 关键字:Matlab;图像处理;RGB

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法讲解

深圳大学研究生课程论文 题目基于空间模糊聚类的图像分割优化算法 成绩 专业信息与通信工程课程名称、代码模糊数学理论年级研一 姓名梁运恺同组人叶韩 学号2150130406 2150130407 时间2015/1/6 任课教师李良群

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法 【摘要】针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题,提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法。该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息,解决了传统FCM对噪声敏感的问题,增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法可实现有效分割,分割效果显著优于传统FCM 算法。 【关键词】图像分割;模糊聚类;FCM算法;空间位置信息; The Spatial Fuzzy Clustering Optimization Algorithm for Image Segmentation Abstract: For the poor anti-noise performance limitations of the traditional fuzzy C-means (FCM) algorithm. We proposed a new spatial fuzzy clustering optimization algorithm for image segmentation .we added a wealth of spatial information between pixels in the image feature items, so that the traditional FCM sensitive to noise was solved. And the robustness of the algorithm was enhanced. Experimental results show that our algorithm can achieve the effective segmentation the noise images. And the results are significantly better than those by traditional FCM image segmentation algorithm. Keywords: image segmentation; fuzzy clustering; FCM algorithm; spatial information 1.引言 图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤,是进一步理解图像的基础。图像分割本质上是基于某种相似性准则对像素进行分类,在期望的分割结果中,属于同类的像素特征不仅在数值上相似,其空间位置信息也有紧密联系。数据聚类方法对图像进行分割具有直观和易于实现的特点,其中最有效的是模糊C-均值(Fuzzy C-means ,FCM)聚类算法。但传统的FCM算法未考虑图像的空间信息,在处理受噪声污染的图像时常会得到不理想的分割结果,因此,本文提出一种改进的FCM算法。针对传统FCM算法在分割过程中只考虑本地信息的问题,本文算法加入有影响力的特征因子,即空间位置信息。实验结果表明,本文算法可显著

基于聚类的图像分割方法综述

信息疼术2018年第6期文章编号=1009 -2552 (2018)06 -0092 -03 DOI:10.13274/https://www.docsj.com/doc/ce11830750.html,ki.hdzj.2018. 06.019 基于聚类的图像分割方法综述 赵祥宇\陈沫涵2 (1.上海理工大学光电信息与计算机学院,上海200093; 2.上海西南位育中学,上海200093) 摘要:图像分割是图像识别和机器视觉领域中关键的预处理操作。分割理论算法众多,文中 具体介绍基于聚类的分割算法的思想和原理,并将包含的典型算法的优缺点进行介绍和分析。经过比较后,归纳了在具体应用中如何对图像分割算法的抉择问题。近年来传统分割算法不断 被科研工作者优化和组合,相信会有更多的分割新算法井喷而出。 关键词:聚类算法;图像分割;分类 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A A survey of image segmentation based on clustering ZHAO Xiang-yu1,CHEN Mo-han2 (1.School of Optical Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai200093,China;2.Shanghai Southwest Weiyu Middle School,Shanghai200093,China) Abstract:Image segmentation is a key preprocessing operation in image recognition and machine vision. There are many existing theoretical methods,and this paper introduces the working principle ol image segmentation algorithm based on clustering.Firstly,the advantages and disadvantages ol several typical algorithms are introduced and analyzed.Alter comparison,the paper summarizes the problem ol the selection ol image segmentation algorithm in practical work.In recent years,the traditional segmentation algorithms were improved and combined by the researchers,it believes that more new algorithms are blown out. Key words:clustering algorithm;image segmentation;classilication 0引百 近年来科学技术的不断发展,计算机视觉和图像 识别发挥着至关重要的作用。在实际应用和科学研 究中图像处理必不可少,进行图像处理必然用到图像 分割方法,根据检测图像中像素不重叠子区域,将感 兴趣目标区域分离出来。传统的图像分割方法:阈值 法[1]、区域法[2]、边缘法[3]等。近年来传统分割算法 不断被研究人员改进和结合,出现了基于超像素的分 割方法[4],本文主要介绍超像素方法中基于聚类的经 典方法,如Mean Shift算法、K-m eans 算法、Fuzzy C-mean算法、Medoidshilt算法、Turbopixels算法和 SLIC 算法。简要分析各算法的基本思想和分割效果。 1聚类算法 1.1 Mean Shil't算法 1975年,Fukunaga[5]提出一种快速统计迭代算法,即Mean Shilt算法(均值漂移算法)。直到1995 年,Cheng[6]对其进行改进,定义了核函数和权值系 数,在全局优化和聚类等方面的应用,扩大了 Mean shil't算法适用范围。1997至2003年间,Co-maniciu[7-9]提出了基于核密度梯度估计的迭代式 搜索算法,并将该方法应用在图像平滑、分割和视频 跟踪等领域。均值漂移算法的基本思想是通过反复 迭代计算当前点的偏移均值,并挪动被计算点,经过 反复迭代计算和多次挪动,循环判断是否满足条件, 达到后则终止迭代过程[10]。Mean shil't的基本形 式为: 收稿日期:2017-06 -13 基金项目:国家自然科学基金资助项目(81101116) 作者简介:赵祥宇(1992-),男,硕士研究生,研究方向为数字图像处理。 —92 —

彩色图像分割算法:Color Image Segmentation Based on Mean Shift and Normalized Cuts

Color Image Segmentation Based on Mean Shift and Normalized Cuts Wenbing Tao,Hai Jin,Senior Member,IEEE,and Yimin Zhang,Senior Member,IEEE Abstract—In this correspondence,we develop a novel approach that provides effective and robust segmentation of color images.By incor-porating the advantages of the mean shift(MS)segmentation and the normalized cut(Ncut)partitioning methods,the proposed method requires low computational complexity and is therefore very feasible for real-time image segmentation processing.It preprocesses an image by using the MS algorithm to form segmented regions that preserve the desirable discontinuity characteristics of the image.The segmented regions are then represented by using the graph structures,and the Ncut method is applied to perform globally optimized clustering.Because the number of the segmented regions is much smaller than that of the image pixels, the proposed method allows a low-dimensional image clustering with signi?cant reduction of the complexity compared to conventional graph-partitioning methods that are directly applied to the image pixels.In addition,the image clustering using the segmented regions,instead of the image pixels,also reduces the sensitivity to noise and results in enhanced image segmentation performance.Furthermore,to avoid some inappro-priate partitioning when considering every region as only one graph node, we develop an improved segmentation strategy using multiple child nodes for each region.The superiority of the proposed method is examined and demonstrated through a large number of experiments using color natural scene images. Index Terms—Color image segmentation,graph partitioning,mean shift (MS),normalized cut(Ncut). I.I NTRODUCTION Image segmentation is a process of dividing an image into different regions such that each region is nearly homogeneous,whereas the union of any two regions is not.It serves as a key in image analysis and pattern recognition and is a fundamental step toward low-level vision, which is signi?cant for object recognition and tracking,image re-trieval,face detection,and other computer-vision-related applications [1].Color images carry much more information than gray-level ones [24].In many pattern recognition and computer vision applications,the color information can be used to enhance the image analysis process and improve segmentation results compared to gray-scale-based ap-proaches.As a result,great efforts have been made in recent years to investigate segmentation of color images due to demanding needs. Existing image segmentation algorithms can be generally classi?ed into three major categories,i.e.,feature-space-based clustering,spa-tial segmentation,and graph-based approaches.Feature-space-based clustering approaches[12],[13]capture the global characteristics of the image through the selection and calculation of the image features, which are usually based on the color or texture.By using a speci?c distance measure that ignores the spatial information,the feature Manuscript received August3,2006;revised December10,2006.This work was supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant60603024.This paper was recommended by Associate Editor I.Bloch. W.Tao and H.Jin are with the Cluster and Grid Computing Laboratory, School of Computer Science and Technology,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan430074,China,and also with the Service Computing Technology and System Laboratory,School of Computer Science and Technol-ogy,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan430074,China (e-mail:wenbingtao@https://www.docsj.com/doc/ce11830750.html,;hjin@https://www.docsj.com/doc/ce11830750.html,). Y.Zhang is with the Center for Advanced Communications,Villanova University,Villanova,PA19085USA(e-mail:yimin.zhang@https://www.docsj.com/doc/ce11830750.html,). Color versions of one or more of the?gures in this paper are available online at https://www.docsj.com/doc/ce11830750.html,. Digital Object Identi?er10.1109/TSMCB.2007.902249samples are handled as vectors,and the objective is to group them into compact,but well-separated clusters[7]. Although the data clustering approaches are ef?cient in?nding salient image features,they have some serious drawbacks as well.The spatial structure and the detailed edge information of an image are not preserved,and pixels from disconnected regions of the image may be grouped together if their feature spaces overlap.Given the importance of edge information,as well as the need to preserve the spatial relation-ship between the pixels on the image plane,there is a recent tendency to handle images in the spatial domain[11],[28].The spatial segmen-tation method is also referred to as region-based when it is based on region entities.The watershed algorithm[19]is an extensively used technique for this purpose.However,it may undesirably produce a very large number of small but quasi-homogenous regions.Therefore,some merging algorithm should be applied to these regions[20],[28]. Graph-based approaches can be regarded as image perceptual grouping and organization methods based on the fusion of the feature and spatial information.In such approaches,visual group is based on several key factors such as similarity,proximity,and continuation[3], [5],[21],[25].The common theme underlying these approaches is the formation of a weighted graph,where each vertex corresponds to n image pixel or a region,and the weight of each edge connecting two pixels or two regions represents the likelihood that they belong to the same segment.The weights are usually related to the color and texture features,as well as the spatial characteristic of the corresponding pixels or regions.A graph is partitioned into multiple components that minimize some cost function of the vertices in the components and/or the boundaries between those components.So far,several graph cut-based methods have been developed for image segmentations[8], [14],[22],[23],[27],[30],[31].For example,Shi and Malik[23] proposed a general image segmentation approach based on normalized cut(Ncut)by solving an eigensystem,and Wang and Siskind[8] developed an image-partitioning approach by using a complicated graph reduction.Besides graph-based approaches,there are also some other types of image segmentation approaches that mix the feature and spatial information[4],[29]. This correspondence concerns a Ncut method in a large scale. It has been empirically shown that the Ncut method can robustly generate balanced clusters and is superior to other spectral graph-partitioning methods,such as average cut and average association[23]. The Ncut method has been applied in video summarization,scene detection[17],and cluster-based image retrieval[18].However,image segmentation approaches based on Ncut,in general,require high computation complexity and,therefore,are not suitable for real-time processing[23].An ef?cient solution to this problem is to apply the graph representation strategy on the regions that are derived by some region segmentation method.For example,Makrogiannis et al.[20] developed an image segmentation method that incorporates region-based segmentation and graph-partitioning approaches.This method ?rst produces a set of oversegmented regions from an image by using the watershed algorithm,and a graph structure is then applied to represent the relationship between these regions. Not surprisingly,the overall segmentation performance of the region-based graph-partitioning approaches is sensitive to the region segmentation results and the graph grouping strategy.The inherent oversegmentation effect of the watershed algorithm used in[20]and [28]produces a large number of small but quasi-homogenous regions, which may lead to a loss in the salient features of the overall image and,therefore,yield performance degradation in the consequent region grouping. To overcome these problems,we propose in this correspondence a novel approach that provides effective and robust image segmentation 1083-4419/$25.00?2007IEEE

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