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| 1 | 基于改进模糊C均值聚类与Otsu的图像分割方法显示文摘针对背景与前景颜色差别较小的原木图像分割效果不理想的情况,本文给出了模糊C均值聚类与Otsu相结合的图像分割方法。该方法首先以标准原木数据库为样本,之后使用模糊C均值聚类算法把背景与前景颜色差别较小的原木样本图像分割成2类,其次利用准则函数找出前景分割结果,最后把该结果作为Otsu算法的输入,对原木样本图像进行再次分割。实验结果表明,本文研究的算法比单独使用模糊C均值聚类算法、Otsu和同类算法有较好的分割效果和较高的分割准确率,边缘信息保留较好,平均分割准确率提高2个百分点。 | 王勋 李廷会 潘骁 田宇 | 2019 | 广西师范大学学报(自然科学版)2019，37，4： | 7 |
| 2 | 基于双随机场能量函数的区域化图像分割显示文摘为了提高图像分割算法的抗噪性,并充分利用特征场和标号场在能量函数分割模型中的作用,提出基于双随机场能量函数的区域化图像分割方法.首先,利用几何划分将图像域划分为一系列子区域.在此基础上,采用多值高斯分布的负对数定义区域化特征场能量函数,用于描述同质区域内像素颜色的统计分布一致性.扩展传统建模邻域像素标号关系的Potts模型至邻域子区域,定义区域化标号场能量函数,用于表征各子区域标号之间的相关性.联合特征场和标号场,采用KL散度定义异质性能量函数,用于刻画同质区域间颜色统计分布异质性.利用非约束吉布斯表达式将定义的特征场和标号场能量函数转换为描述图像分割的概率分布函数.最后,在最大化上述概率分布函数准则下,设计合适的M-H采样算法,获得最优图像分割.在合成图像、遥感图像和自然纹理图像上进行分割实验,验证文中方法的有效性和准确性. | 赵泉华 赵雪梅 李玉 | 2017 | 模式识别与人工智能2017，30，1： | 5 |
| 3 | 一种普适的基于多尺度滤波和统计学混合模型的血管分割方法显示文摘血管的精确提取和定位,是实现心脑血管介入手术的关键。多尺度滤波算法可以增强血管目标,同时抑制背景噪声,但并没有把血管从图像背景中区分出来。基于统计学的分割算法,通过对直方图进行拟合实现血管的分类,但需要调整混合模型去拟合特定的图像直方图。为了克服上述问题,提出一种具有固定模型的普适的血管分割方法。首先,利用多尺度滤波算法进行图像预处理。其次,针对滤波增强后数据的直方图曲线,用由3个概率分布函数(1个高斯和2个指数)组成的混合模型进行拟合。期望最大化算法用于混合模型参数的估计。最后,通过最大后验概率分类算法将血管分离出来。为了验证上述方法的有效性,分别在仿真(phantom)数据、磁共振血管造影(MAR)数据和计算机断层血管造影(CTA)数据上进行实验测试。结果表明,所提出的方法在多套仿真数据上的分割误差低于0.3%,同时对于不同模态的血管图像具有很好的分割效果及较强的鲁棒性。 | 陆培 王磊 李志成 周寿军 | 2016 | 中国生物医学工程学报2016，35，5： | 3 |
| 4 | 基于贝叶斯理论集成网络分类器在板材识别中的应用显示文摘为了实现对板材纹理识别的自动化,提出了一种基于贝叶斯理论集成网络分类器的板材纹理分类识别方法。根据板材纹理复杂多变的特点,选用高斯-马尔可夫随机场方法描述板材纹理,获取了板材的GMRF特征参数。根据实验数据设计BP神经网络分类器,获取了分类器的置信度矩阵,利用贝叶斯理论进行分类器集成,发现随着参与集成分类器数量的增加,集成分类器总体识别率呈下降趋势,在分类器数量为3个时识别率最高,达到了91.00%。结果表明,该方法是有效的,用其对板材纹理进行分类识别基本可行。 | 王辉 白雪冰 丁金华 王帅 袁长峰 | 2015 | 大连工业大学学报2015，34，3： | 3 |
| 5 | 高斯马尔科夫随机场数字图像分析处理软件的设计与实现显示文摘针对数字图像高斯马尔科夫随机场统计特征分析计算问题的需求,使用MATLAB语言设计了数字图像高斯马尔科夫随机场纹理特征参数统计分析程序,并给出了软件算法在MATLAB开发平台上程序的源代码。该软件能够在图像处理与模式识别研究领域用于获取数字图像的GMRF统计纹理特征参数,程序运行速度快,交互性好,预留了程序批处理接口,能够解决图像高斯—马尔可夫随机场特征统计分析问题。 | 王辉 丛榆坤 陈金阳 王敏 | 2020 | 黑龙江科学2020，11，2： | 2 |
| 6 | 基于随机漂移粒子群优化算法的三维脑部磁共振图像分割显示文摘设计并验证了一种应用于马尔科夫随机场的脑部磁共振图像的分类模型。该模型是基于随机漂移粒子群优化算法。它相对于标准粒子群算法在收敛速度和优化性能方面都有显著提升。针对模拟和临床脑部磁共振图像的实验结果表明,该模型与模拟退火、标准粒子群算法相比,具有更好的收敛性能和分割精度,是一种有效的图像分类模型。 | 施佳佳 孙俊 范方云 王梦梅 | 2015 | 江南大学学报(自然科学版)2015，14，4： | 0 |
| 7 | 基于高阶马尔可夫随机场的图像去噪声研究显示文摘在图像去噪声处理中,高阶马尔可夫随机场通过最小化能量函数达到最优的去噪声结果。为了提高能量函数的优化性能,在马尔可夫随机场子模型的基础上对原始问题和对偶问题进行了分析,提出了一种基于原始-对偶方法的子模块之和方法。描述了马尔可夫随机场的线性规划及其对偶问题,并介绍了子模块之和流方法。通过对子模块之和流方法的原始问题和对偶问题进行分析,提出了同时满足派系松弛和一元松弛条件的近似解计算方法。实验表明,提出的方法与四种典型的图像去噪声方法相比具有更好的效果和更短的运行时间。 | 温喆 | 2016 | 计算机应用研究2016，33，7： | 0 |
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