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基于扩展型活性膜系统的彩色图像分割方法: 2025年; 为克服优化算法易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提高扩展膜系统在图像处理领域的优化性能,提出一种基于扩展型活性膜系统(P system)的改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法——PINGO.采用北方苍鹰优化算法作为基本膜中的进化规则,通过更新苍鹰的状态进化基本膜中的对象,将INGO算法作为局部进化规则来进化子膜中的对象.该系统根据活性膜自身的特点在基本膜中溶解或产生子膜,通信规则用于实现不同膜之间的信息交换与共享,避免算法陷入局部最优.在数据集BSD300和BSD500上,分别采用海鸥优化(seagull optimization algorithm,SOA)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法、INGO算法和PINGO算法,对不同优化阈值个数的图像进行分割.结果表明,PINGO算法在分割后的图像上的峰值信噪比均优于其他算法,特征相似度最优值也占了83%,在保持色彩与纹理的同时提高了分割的准确性.研究结果表明了所提彩色图像分割方法的有效性.; 许家昌郭佳苏树智; 关键词：图像分割 P系统

基于颜色和纹理特征聚类的彩色图像分割被引量：1: 2024年; 针对传统彩色图像分割算法在轮廓模糊和纹理丰富区域分割效果差的缺点,本文提出基于颜色和纹理特征聚类的彩色图像分割算法。首先,采用基于图的图像分割算法多次分割图像,以得到多组超像素块;其次,提取超像素块的颜色特征和纹理特征,将其融合为一个特征向量,并使用k-means聚类对每组超像素块的特征向量聚类,以获得多组分割结果;最后,使用线性组合的方法融合多组分割结果,得到最终的分割图像。在公开数据集BSD500上与经典聚类算法SFFCM、AFCF相比较,实验结果表明本算法优于这些经典算法。; 赵蕾刘本永; 关键词：彩色图像分割纹理特征 K-MEANS聚类

一种基于中智聚类和超像素的彩色图像分割方法和装置: 本申请公开了一种基于中智聚类和超像素的彩色图像分割方法和装置，利用多元形态学重建方法对原始彩色图像进行处理获得重建的梯度图像；利用简单线性迭代算法对获得的梯度图像进行局部聚类获得超像素图像；利用中智聚类算法对超像素图像进...; 纪滨胡雪冬丁锋季云云高晗

基于PCA颜色特征聚类的彩色图像分割被引量：1: 2024年; 针对RGB颜色特征各颜色分量高度相关问题,本文提出基于PCA颜色特征聚类的彩色图像分割算法。首先,采用超像素算法对图像进行预分割,将基于像素的聚类转化为基于超像素的聚类;其次,提取超像素PCA颜色特征和坐标特征;最后,对超像素进行k最近邻密度峰值聚类,完成图像分割。在BSDS500和MSRC数据集上的实验结果表明,本文所提算法能较好地实现彩色图像的分割,在视觉效果和性能指标上均得到较好的结果。; 朱鑫刘本永

一种彩色图像分割方法: 本发明公开了一种彩色图像分割方法，包括以下步骤：步骤(一)、准备源图像，确定待分割区域作为分割目标，提取分割目标的局部作为参考匹配样本，将源图像和参考匹配样本由srgb模式转换为Lab模式；步骤(二)、确定源图像与参考匹...; 王琪于艺铭张琪裴晨

一种彩色图像分割方法: 本发明提供了一种彩色图像分割方法，包括：步骤1：输入待分割彩色图像；步骤2：对待分割彩色图像进行预分割图像，获取超像素区域；步骤3：对超像素区域进行聚类，获取聚类数目；步骤4：计算聚类中心和隶属度矩阵；步骤5：基于隶属度...; 梁浩

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