圖像分割演算法的研究論文

Ⅰ 基於粒子群的圖像分割國內外研究現狀

圖像分割是圖像理解的基礎,也是圖像分析的關鍵步驟。資料顯示,在分割過程中使用的先驗知識越多,演算法的精度越高,分割能力越強,但分割的速度變慢。本文針對圖像閾值分割的魯棒性及分割速度問題,研究基於圖像灰度閾值的快速分割技術和方法。 主要工作為綜合利用灰色理論、小波變換、模糊理論、模式識別、熵及直方圖等概念,構造新的閾值分割模型,提高分割質量;另一方面,採用20世紀我國學者開始關注的群體智能演算法,通過其高效、並行尋優能力來優化分割模型,提高分割速度。 主要研究成果包括: (1)將遺傳演算法、小波變換、圖像二維熵和灰色理論相結合,提出一種基於二維灰熵模型的快速SAR圖像分割方法。理論分析和實驗結果表明,與傳統Abutaleb分割方法相比,該方法魯棒性好且分割速度明顯加快。 (2)將Tsallis熵運用到圖像閾值分割,利用粒子群優化演算法的並行尋優能力,提出一種基於灰色Tsallis熵的SAR圖像快速分割方法。該方法較傳統的圖像分割方法更具靈活性,且分割速度較快。 (3)將模糊理論與狄色關聯分析理論相結合,提出一種基於灰色模糊熵的SAR圖像快速分割方法。該方法彌補了傳統模糊分割方法對雜訊敏感的缺陷,魯棒性增強,而且經粒子群優化演算法的優化後,分割速度提高。 (4)研究了模式識別理論中的Fisher判別准則函數,並以之作為圖像閾值的選取准則,提出基於Fisher准則和灰色後處理的快速圖像分割方法。該方法一方面降低了邊界區域信息對分割結果的影響,一方面藉助粒子群優化演算法提高了閾值的搜索速度,減少了分割時間。

Ⅱ 基於圖割優化的圖像分割演算法研究

扯概念 扣帽子 編數據 細排版

Ⅲ 模糊圖像分割技術研究適合本科畢業論文嗎

我能幫你寫的。
要有全局觀念，從整體出發去檢查每一部分在論文中所佔的地位和作用。看看各部分的比例分配是否恰當，篇幅的長短是否合適，每一部分能否為中心論點服務。比如有一篇論文論述企業深化改革與穩定是辯證統一的，作者以浙江××市某企業為例，說只要幹部在改革中以身作則，與職工同甘共苦，可以取得多數職工的理解。從全局觀念分折，我們就可以發現這里只講了企業如何改革才能穩定，沒有論述通過深化改革，轉換企業經營機制，提高了企業經濟效益，職工收入增加，最終達到社會穩定。
(二)從中心論點出發，決定材料的取捨，把與主題無關或關系不大的材料毫不可惜地舍棄，盡管這些材料是煞費苦心費了不少勞動搜集來的。有所失，才能有所得。一塊毛料寸寸寶貴，捨不得剪裁去，也就縫制不成合身的衣服。為了成衣，必須剪裁去不需要的部分。所以，我們必須時刻牢記材料只是為形成自己論文的論點服務的，離開了這一點，無論是多少好的材料都必須捨得拋棄。

Ⅳ 圖像分割中分水嶺演算法的流程是什麼我論文答辯要做10分鍾左右的講解，給的越多越好，謝謝

分水嶺演算法的概念及原理

分水嶺分割方法，是一種基於拓撲理論的數學形態學的分割方法，其基本思想是把圖像看作是測地學上的拓撲地貌，圖像中每一點像素的灰度值表示該點的海拔高度，每一個局部極小值及其影響區域稱為集水盆，而集水盆的邊界則形成分水嶺。分水嶺的概念和形成可以通過模擬浸入過程來說明。在每一個局部極小值表面，刺穿一個小孔，然後把整個模型慢慢浸入水中，隨著浸入的加深，每一個局部極小值的影響域慢慢向外擴展，在兩個集水盆匯合處構築大壩，即形成分水嶺。

分水嶺的計算過程是一個迭代標注過程。分水嶺比較經典的計算方法是L. Vincent提出的。在該演算法中，分水嶺計算分兩個步驟，一個是排序過程，一個是淹沒過程。首先對每個像素的灰度級進行從低到高排序，然後在從低到高實現淹沒過程中，對每一個局部極小值在h階高度的影響域採用先進先出(FIFO)結構進行判斷及標注。

分水嶺變換得到的是輸入圖像的集水盆圖像，集水盆之間的邊界點，即為分水嶺。顯然，分水嶺表示的是輸入圖像極大值點。因此，為得到圖像的邊緣信息，通常把梯度圖像作為輸入圖像，即

g(x,y)=grad(f(x,y))={[f(x,y)-f(x-1,y)]2[f(x,y)-f(x,y-1)]2}0.5

式中，f(x,y)表示原始圖像，grad{.}表示梯度運算。

分水嶺演算法對微弱邊緣具有良好的響應，圖像中的雜訊、物體表面細微的灰度變化，都會產生過度分割的現象。但同時應當看出，分水嶺演算法對微弱邊緣具有良好的響應，是得到封閉連續邊緣的保證的。另外，分水嶺演算法所得到的封閉的集水盆，為分析圖像的區域特徵提供了可能。

為消除分水嶺演算法產生的過度分割，通常可以採用兩種處理方法，一是利用先驗知識去除無關邊緣信息。二是修改梯度函數使得集水盆只響應想要探測的目標。

為降低分水嶺演算法產生的過度分割，通常要對梯度函數進行修改，一個簡單的方法是對梯度圖像進行閾值處理，以消除灰度的微小變化產生的過度分割。即

g(x,y)=max(grad(f(x,y)),gθ)

式中，gθ表示閾值。

程序可採用方法：用閾值限制梯度圖像以達到消除灰度值的微小變化產生的過度分割，獲得適量的區域，再對這些區域的邊緣點的灰度級進行從低到高排序，然後在從低到高實現淹沒的過程，梯度圖像用Sobel運算元計算獲得。對梯度圖像進行閾值處理時，選取合適的閾值對最終分割的圖像有很大影響，因此閾值的選取是圖像分割效果好壞的一個關鍵。缺點：實際圖像中可能含有微弱的邊緣，灰度變化的數值差別不是特別明顯，選取閾值過大可能會消去這些微弱邊緣。

Ⅳ 數字圖像處理中分割演算法的研究！求大神

以前用過的一個比較笨的方法，多下載論文，尤其是國外論文（國內論文很多有濫竽充數之嫌），上面自適應分割演算法很多。選出比較可信的論文，嘗試著用C語言或OPENCV實現其中的分割演算法，看下是否結果是否滿意，在不斷的試驗中找到能獲得最理想結果的演算法。很多分割演算法的理論基礎是概率統計，求出使兩類差別最大的一個閾值。曾經感覺比較好用的是最大類間方差法（大津法）。當然還是書上說的，不同的圖像適用於不同的演算法。每種演算法都有充足的理由證明它能獲得好的結果，但適用於特定處理對象的，往往需要多試驗，有了好的試驗結果，論文就好寫了。另外，想要獲得好的分割結果，合適的圖像預處理是必須的。

Ⅵ 如何分析一個圖像分割演算法

論文閱讀筆記：圖像分割方法deeplab以及Hole演算法解析
deeplab發表在ICLR
2015上。論文下載地址：Semantic
Image
Segmentation
with
Deep
Convolutional
Nets
and
Fully
Connected
CRFS.
deeplab方法概述
deeplab方法分為兩步走，第一步仍然採用了FCN得到
coarse
score
map並插值到原圖像大小，然後第二步借用fully
connected
CRF對從FCN得到的分割結果進行細節上的refine。
下面這張圖很清楚地展示了整個結構：
然後這張圖展示了CRF處理前後的效果對比，可以看出用了CRF以後，細節確實改善了很多：
deeplab對FCN更加優雅的處理方式
在第一步中，deeplab仍然採用了FCN來得到score
map,並且也是在VGG網路上進行fine-tuning。但是在得到score
map的處理方式上，要比原FCN處理的優雅很多。
還記得CVPR
2015的FCN中是怎麼得到一個更加dense的score
map的嗎？
是一張500x500的輸入圖像，直接在第一個卷積層上conv1_1來了一個100的大padding。最終在fc7層勉強得到一個16x16的score
map。雖然處理上稍顯粗糙，但是畢竟人家是第一次將圖像分割在CNN上搞成end-to-end，並且在當時performance是state-of-the-art，也很理解。
deeplab摒棄了這種做法，取而代之的是對VGG的網路結構上做了小改動：將VGG網路的pool4和pool5層的stride由原來的2改為了1。就是這樣一個改動，使得vgg網路總的stride由原來的32變成8，進而使得在輸入圖像為514x514，正常的padding時，fc7能得到67x67的score
map,
要比FCN確實要dense很多很多。
但是這種改變網路結果的做法也帶來了一個問題：
stride改變以後，如果想繼續利用vgg
model進行fine
tuning，會導致後面filter作用的區域發生改變，換句話說就是感受野發生變化。這個問題在下圖(a)
(b)中通過花括弧體現出來了:
Hole演算法
於是乎，作者想出了一招，來解決兩個看似有點矛盾的問題：
既想利用已經訓練好的模型進行fine-tuning，又想改變網路結構得到更加dense的score
map.
這個解決辦法就是採用Hole演算法。如下圖(a)
(b)所示，在以往的卷積或者pooling中，一個filter中相鄰的權重作用在feature
map上的位置都是物理上連續的。如下圖(c)所示，為了保證感受野不發生變化，某一層的stride由2變為1以後，後面的層需要採用hole演算法，具體來講就是將連續的連接關系是根據hole
size大小變成skip連接的（圖(c)為了顯示方便直接畫在本層上了）。不要被(c)中的padding為2嚇著了，其實2個padding不會同時和一個filter相連。
pool4的stride由2變為1，則緊接著的conv5_1,
conv5_2和conv5_3中hole
size為2。接著pool5由2變為1,
則後面的fc6中hole
size為4。
代碼
主要是im2col(前傳)和col2im(反傳)中做了改動
(增加了hole_w,
hole_h)，這里只貼cpu的用於理解：

Ⅶ 圖像分割的總結展望

對圖像分割演算法的研究已有幾十年的歷史，藉助各種理論至今已提出了上千種各種類型的分割演算法。盡管人們在圖像分割方面做了許多研究工作。但由於尚無通用分割理論，因此現已提出的分割演算法大都是針對具體問題的，並沒有一種適合於所有圖像的通用的分割演算法。但是可以看出，圖像分割方法正朝著更快速、更精確的方向發展，通過各種新理論和新技術結合將不斷取得突破和進展。

Ⅷ 數字圖像領域寫論文起哪些題目比較好，幾點關鍵詞

1. 基於Auto-segmentation圖像分割演算法研究
2. 數字圖像水印處理研究
3. 圖像分割演算法在OID軟體中的應用研究
4.基於ARM的嵌入式圖像處理技術研究
以上題目供參考.

Ⅸ 幾種圖像閾值分割演算法的實現與比較

摘要：圖像分割是進行圖像分析的關鍵步驟，也是進一步理解圖像的基礎。該文主要論述了常用的幾種圖像閾值分割的演算法及原理，並以研究瀝青混合料的集料特徵為背景，從實驗角度對圖像閾值分割的直方圖閾值法、迭代法和大津法進行了分析比較，得出了結論。關鍵詞：圖像分割；直方圖閾值法；迭代法；大津法中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2011)13-3109-03Achieve and Comparison of Image Segmentation Thresholding MethodCHEN Ning-ning(Department of Technology, Xi'an International University, Xi'an 710077, China)Abstract: Image segmentation is a key step for image analysis, Is also the basis for further understanding of the image. In this paper, discusses several commonly used image segmentation algorithms and theory, and to study the aggregate asphalt mixture characteristics of the background, experimental results are shown to compare histogram threshold, Iteration method and the Otsu.Key words: image segmentation; histogram threshold; iteration method; Otsu1 概述圖像分割是進行圖像分析的關鍵步驟，也是進一步理解圖像的基礎。