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基于相似性传播聚类的灰度图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
基于k-Means等聚类算法的图像分割对聚类中心的初始选择敏感,可靠性差.为避免初始聚类中心选择的影响,将相似性传播聚类用于灰度图像分割.另外,为降低该聚类算法输入相似度矩阵的计算时间复杂度.提出用待分割图像中出现过的灰度值代替像素点作为数据点进行聚类.实验结果表明,与基于k-Means聚类的分割算法相比,该算法不需要预设聚类中心,可靠性更高. 相似文献
343.
改进的图像分割遗传K-均值聚类算法 总被引:3,自引:0,他引:3
周萍 《海军工程大学学报》2009,21(3)
针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法.合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体鳊码相关的隶属矩阵可有效地减少运算时间.实验结果表明,改进后的遗传K-均值聚类算法是行之有效的. 相似文献
344.
提出了一种阈值化技术与形态学方法相结合的SAR图像阴影区分割方法.该方法首先通过寻找图像平均强度最小的子区域对阴影区域进行初始分割,之后进行图像翻转、阚值化处理,最后利用形态学处理消除虚假像素,进行简单的连通性滤波,实现阴影区的自动分割.给出了3种图像分割评价准则,并基于计算机仿真和图像分割评价准则验证了该阴影区分割方法的有效性. 相似文献
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为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。 相似文献
349.
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