一种基于归一化割的图像分割算法
一种基于归一化分割方法的集体行为识别算法研究
一种基于归一化分割方法的集体行为识别算法研究靳炳辉;吴云鹏;叶阳东【摘要】提出了一种基于归一化分割方法的集体行为识别算法,该算法通过运动个体的复杂特征定义个体间的相似性度量,得到集体行为聚类.实验结果表明,在多种视频场景中,该算法均能有效地识别集体行为模式;以真实聚类个数的差异作为评价指标,本方法具有更高的准确性.【期刊名称】《中原工学院学报》【年(卷),期】2015(026)004【总页数】4页(P47-49,68)【关键词】集体行为;相似性度量;归一化分割方法【作者】靳炳辉;吴云鹏;叶阳东【作者单位】郑州大学信息工程学院,郑州450052;郑州大学信息工程学院,郑州450052;郑州大学信息工程学院,郑州450052【正文语种】中文【中图分类】TH124集体行为是指在运动场景中具有相似或一致性行为模式的运动个体集合。
随着社会人口密集程度的提升，集体行为在日常活动中发生的频率进一步增加。
近年来，集体行为的识别一直是研究的热点问题，它可以应用到异常检测[1-2]、行为识别[3]、个体计数[4]和人群追踪[5]等新领域中。
在对集体行为识别的研究中，很多学者对现实生活中存在的集体行为进行了有效的分析与讨论。
为了探究运动场景中集体行为模式的识别方法，Zhou B等提出了一种基于K近邻的方法检测集体行为模式，通过跟踪场景内个体的运动轨迹识别集体行为[6-7]。
然而，现如今集体行为的种类越来越多，运动场景和个体之间的交互关系也越来越复杂。
如何有效地捕捉运动数据与行为特征，准确地对个体进行相似性度量，是集体行为识别研究所面临的关键问题。
针对上述问题，本文提出了一种基于归一化分割方法的集体行为识别算法。
该算法通过运动个体的复杂特征定义个体间的相似性度量，基于归一化分割方法对运动场景内的个体进行聚类分析。
对得到的集体行为聚类再基于全局进行优化，促使子类之间相似性最小，子类内部相似性最大。
归一化分割方法是由Shi J等提出的一种聚类分析方法，用聚类的方法从全局角度提取图像的特征，在聚类划分过程中，以保持不同子类间的相似性最小，同一子类内的相似性最大为目标[8-9]。
基于图论的图像分割算法仿真研究
关键词 ： 图像分割 ； ； 图论 最小生成树 ； 仿真
中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ３１ 文献标识码 ： Ｂ
Ｉ ａ ｅ Ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｇｒ ｐ ｅ ｒ ｍ ｇ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｓ ｄ ｏ ａ ｈ Ｔｈ ｏ ｙ ｏ
将一些 比较相似 的像 素集合起来放 在同一个 区域 内 ， 然 后具体 的对 每一个需 要分 割 的区域找个 统一 的像素来 作为 生长 的起点 ， 接着将种子像素周围的领域 内的与该 种子像素
本 文用 ｄ （ Ｚ ） 表示 树 上结点 的度 ， （ ｄ ） ｚ 表示结 点 的度约束值 ，（ ） Ｒ 表示边 的代价值。 ｃ ｅ 定义 １ 树的代价 ｃ Ｔ ： ： （ ） 为树 上 边代价 的和 ，即 ｃ Ｔ （）
摘要 ： 究图像分割优化问题。由于图像可 以分割为若干个不同的区域 ， 研 要求分割边缘清晰 ， 速度快 。但传统图像分割算法 由于计算 复杂等原 因， 造成图像分割分辨率低 ， 清晰度不高 ， 当图像 中的信息量非常大时 ， 分割非常耗时等缺陷 ， 提出了图论 的图像分割算法 。采用 图论的图像分割算法是一种全局的分割算法 ， 首先 分析图像在不 同 Ｆ Ｆ Ｒ Ｔ域的能量分 布特点 ， 通过 归一化剩余 误差 因子 Ｐ 评估和分析 Ｆ Ｆ Ｒ Ｔ域的能量积聚性和图像所包含 的信息 ， 使用最小生成树方 法对图像对 区域分别进 行分割 ， 并最终合并 ， 采用二值化方法对 图像进行仿真 。结果表明 ， 的算法能有效的分割图像 ， 改进 提高了图像分割的速度 ，
Ａｌ ｏ ｉｈ ｉ ｕ ａ ｉｎ ｓ ａ ｃ ｇ ｒｔ ｍ Ｓ ｍ ｌ ｔｏ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ
Ｚ ＨＡＮＧ Ｊａ ｉｎ—ｍｅ ， ＵＮ Ｚ ｉ ｉｎ， ｉ ｉ Ｓ ｈ —ｔ ａ ＹＵ Ｘ ｕ—ｐｎ ｉｇ
一种基于归一化割的图像分割算法
ＷＡＮ Ｘｉ 。 ＮＩ ｈ ｎ Ｇ ｎ ＮＧ Ｃ ｅ ，Ｌ ｎ ＵＯ Ｂｉ 。
，
（ ．研 Ｌ ｂｒｔｒ ｎｅｉｅｔＣ ｍ ｕｉ ＆ Ｓｇａ ｒ ｅ ｉ ｆｒＭｉｉｒ Ｅ ｕａｉｎ Ａ ｈｉＵ ｉ ｒｔ，Ｈｆｉ ｎ ｕ ３ ０９，Ｃ ｉ １ ａｏａｏｙｏ ｔｌ ｎ ｏ ｐ ｔ ｇ ｆＩ ｌｇ ｎ ｉｎｌＰｏ ｓ ｎ ｏ ｎ ｔ ｏ ｄ ｃｔ ， ｎ ｕ ｎｖ ｓｙ ｅ ｈ ｉ ０ ３ ｃｓ ｇ ｓｙ ｆ ｏ ｅｉ ｅＡ ２ ｈｎ ａ；
所有边 的权 的总和 ， 图论 中称之为割 Ｊ 在 ——Ｃ ｔ ｕ：
ｃ Ａ， ＝ “（
．
＾ （） ∑ ，
（ ）
其 中 （， 即连接点 和点 的边 的权 ， 表示两点之 间的相 ｉ ） 它 似程度 。
一
幅图的最优二分法 即是使 Ｃ ｔ ｕБайду номын сангаас的值最小 ， 由于 割直接 但
最优化方法 等－ 。近几 年 ， 于图论 的图像 分割 方 法也是 人 ２ Ｊ 基
一
幅加权无 向图 Ｇ＝（ ， ） 以通过删去某 些边 ， ＶＥ 可 将其分
为两个非连接性点集 Ａ， 使得 ＡｕＢ＝ＶＡｆＢ＝ｃ， ， ，３ ｂ这两个部 分 的不相似程度可 以定义 为原 先连接两 部分 而现在被 删去 的
中图法分 类号 ：Ｔ ３ １４ Ｐ９ ．１
文 献标识 码 ：Ａ
文 章编 号 ：１０ ．６ ５ ２０ ）２０６ ．２ ０ １３９ （０７ ０ ． １５０
Ｍｅｈ ｄ ｏ ｍａ ｅ Ｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｎｏ ｍａｉｅ ｔ ｔ ｏ ｆＩ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｓ ｄ ｏ ｒ ｌ ｄ Ｃｕ ｓ ｚ
基于归一化割的主题划分算法研究
很 多 文 本 反 映 的 不 是 单 纯 一个 主 题 ，而 是 多
都孤 立地 分布在 不同时阿段 ， 跨段落主题 划分工 作有助于主题追踪工作 ． Ｈ ｅ ａ ｒ ｓ ｔ等ｌ ４ ］ 主题划分算法
较 为有 效．
关键 词 ：同义词 词林 ；文本 关 系图： 段 落相 似 度；主题 划分 ：归一化割
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． １ 文献标 志 码： Ａ 文章编 号 ： １ ０ ０ １ — ５ １ ３ ２（ ２ ０ １ ３ ）０ ４ ． ０ ０ ４ ０ — ０ ５
随着信息技术的快速发展 ， 文本信息也随之 快速增加， 人们迫切同样避免不了重复 、 冗 余的问题． 此时，自动文摘则依赖于对跨段落表达 同一主题的情况进行主题划分工作． 另外， 跨段落 主题划分工作在新 闻主题追踪领域也显得非常有 意义． 以新闻微博为例， 与一个主题相关的新闻大
到 自己感兴趣的信息， 并全面地掌握获取信息 的
也为知识的链接ｌ ２ ｊ 和发现工作做准备； 对于读者也
能够更便捷地找到感兴趣的内容． 对 于 自动文摘而 言， 通常一个 主题 由文本 中 若干段相邻 自然段组成［ ３ １ ， 针对文本中相邻段落表 达 同一主题 的情 况进行 主题 划分工作 ， 可以提升 自动文摘 工作抽 取信 息全面性 及准 确性的质 量． 然而在一些 文章 中， 作者为了 凸显某些主题的重 要性， 常常在文章 中多次强调这些主题，即跨段落 表达相 同主题， 若是采用基于连续段落相似度主
采用基于词频统计计算特 征问的相似 度， 文献［ １ 】 和 文献【 ３ ］ 是将特征表示为向量空间模型计算特征 间相似度， 这些方法忽略 了词语问相关性 ． 另外， 这些方法主题 由连续的特征集组成， 对 非连续特 征集表达 同一主题 的情况效果不佳． 笔者首先针对向量空 间模型忽略词语间相关 性的缺陷 ， 从词语的语义 角度 出发基于同义词词 林计算词语相似度， 进而得 出句子 、 段落问的相似 度， 然后建立段落文本关系图， 这样的描述更能体 现段 落间的相似程 度． 在保证对连续段落进行 主 题划分质量的同时， 针对文献【 １ ］ 及文献【 ３ ］ 没有考 虑到对文本 中跨段落表达 同一 主题进行主题划分
ncc 模板匹配算法 -回复
ncc 模板匹配算法-回复NCC 模板匹配算法- 模式识别领域中的利器在模式识别的领域中，模板匹配算法被广泛应用于各种图像处理任务中，特别是在图像分割、目标识别和模式检索等应用中。
其中，一种重要的模板匹配算法是NCC（Normalized Cross-Correlation）模板匹配算法。
本文将介绍NCC 模板匹配算法的基本原理、算法流程和应用案例。
一、算法原理NCC 模板匹配算法基于归一化的互相关系数（normalizedcross-correlation coefficient）来计算图像之间的相似度。
其核心思想是将待匹配图像与参考模板进行逐像素比较，并计算它们之间的相似度。
NCC 算法可以衡量两幅图像的像素值的相关性，从而判断它们的匹配程度。
NCC 模板匹配算法的基本步骤如下：1. 输入待匹配图像和参考模板图像。
2. 根据图像大小和模板尺寸的关系，遍历待匹配图像的每个像素。
3. 对于每个像素，取以其为中心的模板区域，并对其进行灰度归一化处理。
4. 计算归一化的互相关系数，即算法的关键步骤。
通过计算待匹配图像的模板区域与参考模板之间的相似度，可以得到相关系数，值越大表示相似度越高。
5. 根据计算的相关系数，确定图像中匹配度最高的位置。
二、算法流程NCC 模板匹配算法的具体流程如下：1. 将待匹配图像和参考模板图像进行灰度化处理，转换为灰度图像。
2. 设定模板尺寸和步长。
3. 遍历待匹配图像的每个像素，以其为中心截取模板区域。
4. 对待匹配图像和参考模板的模板区域进行灰度归一化处理。
5. 计算归一化的互相关系数，通过对应像素的相乘再求和的方式计算互相关系数。
6. 对计算得到的互相关系数进行归一化处理，使其取值范围在[0, 1]之间。
7. 根据归一化的互相关系数确定匹配程度最高的位置，并输出结果。
三、应用案例NCC 模板匹配算法在实际应用中具有广泛的应用。
以下是一些典型的应用案例：1. 目标识别：NCC 模板匹配算法可以用于识别图像中的目标物体。
一种基于图像分割和归一化灰度Hough变换的SAR图像舰船尾迹CFAR检测算法
一
种基 于图像分割和归一化灰度 Ｈｏ ｇ ｕ ｈ变换 的 Ｓ ＡＲ 图像舰船尾 迹 ＣＦ ＡＲ检 测算法
艾加 秋① 齐向 阳 禹卫 东‘ 刘 凡 ① ②
（ 中国科学院电子学研 究所 北京 １０ ９ ０ １ ０１
（ 中国科学院研 究生院 北 京
摘
１０ ４ ０ ０ ９）
Ａｂｓｒ ｃ ： ｎ ｗ ｈｐ ｗａ ｅ ＣＦ ｔ ａ ｔ Ａ ｅ ｓ ｉ ｋ ＡＲ ｅｅ ｔｏ ｌｏ ｉｈ ｉ ｐ ｏ ｓ ｄ ｉ ＡＲ ｍ ａ ｅ ． ｅａｇ ｒｔ ｄ ｔｃ ｉｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｓ ｒ ｐｏ ｅ ｎ Ｓ ｉ ｇ ｓ Ｔｈ ｌｏ ｉｈｍ ｒｔｄ ｔｃｓａｌ ｉ ｆ ｓ ｅ ｅ ｔ ｌ
域依概率模 型进行 统计 建模 实现 了 ＣＦ Ｒ 检测 ，最后将 ４个予 图像的检测结果进行融合得到最终 的检测结果 。检 Ａ
测 结 果更 好地 提 取 出 了尾 迹 ， 并 且 实现 了尾 迹 的 Ｃ ＡＲ检 测 。 仿真 结 果 验 证 了 算 法 的 有 效 性 。 Ｆ 关键 词 ：Ｓ ＡＲ；图 像 分 割 ；尾 迹 检 测 ：恒 虚 警 ；归 一 化 Ｈ ｕ ｈ变 换 ｏｇ
第 ３ 卷 第 ｌ 期 ２ １
２１ ０ ０年 １ １月
电
子 与
信
息
学
报
Ｖｏ ． ２ ． １ １ ＮＯ １ ３ ＮＯ ． ０ ０ Ｖ ２ １
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｅ ｔ ｏ ｉｓ＆ Ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ｒ ａ ｃ ｒ ｎ ｃ ｏ Ｅｌ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ
Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ａ ｅ Ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｎｄ Ｎ ｏ ｍ ａ ｉ ｅ ｕ ｈ Ｔｒ ｎ ｆ ｒ ｓ ｄ ｏ ｍ ｇ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ ａ ｒ ｌｚ ｄ Ｈｏ ｇ ａ ｓ ｏ ｍ
yolov5识别的基本原理
yolov5识别的基本原理YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习算法，它能够快速准确地识别图像或视频中的目标物体。
这一算法的基本原理是通过将图像分割成不同大小的网格，并对每个网格进行预测，从而实现目标检测。
YOLOv5的算法流程可以分为三个主要步骤：输入处理、特征提取和目标预测。
首先，输入图像被调整为模型要求的大小，并进行归一化处理。
然后，经过一系列的卷积和池化操作，图像中的特征被提取出来。
最后，通过对特征图进行分类和回归，预测出每个网格中的目标物体的类别和边界框。
在输入处理阶段，YOLOv5将图像分割为不同大小的网格，每个网格称为一个锚点。
每个锚点负责检测一个目标物体，而不同大小的锚点负责检测不同大小的目标。
这种多尺度的设计使得YOLOv5能够检测到不同大小的目标物体，从而提高了检测的准确性。
在特征提取阶段，YOLOv5使用了一种名为CSPDarknet53的骨干网络来提取图像中的特征。
CSPDarknet53是一种轻量级的网络结构，通过使用残差块和跳跃连接来提高特征的表示能力。
这种网络结构能够有效地提取图像中的语义信息，并保持较低的计算复杂度。
在目标预测阶段，YOLOv5使用了一种称为YOLOv3头部的结构来实现目标的预测。
YOLOv3头部由一系列的卷积层和全连接层组成，用于对特征图进行分类和回归。
具体而言，分类层用于预测目标物体的类别，而回归层用于预测目标物体的边界框。
为了提高检测的准确性，YOLOv5还引入了一种称为IoU损失的目标函数。
IoU损失用于衡量预测框和真实框之间的重叠程度，从而优化模型的预测结果。
通过最小化IoU损失，YOLOv5能够使得预测框更加准确地匹配真实框，提高目标检测的精度。
YOLOv5还具有一些其他的优化策略，如数据增强、学习率衰减和模型融合等。
数据增强通过对训练数据进行旋转、缩放和平移等操作，增加了模型的泛化能力。
学习率衰减策略可以使得模型在训练过程中逐渐减小学习率，从而提高模型的收敛速度。
yolosegmentation分割原理详解
yolosegmentation分割原理详解YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于图像分割、目标识别、目标定位等任务。
YOLO的主要思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过直接在图像上进行位置和类别回归来实现目标检测，从而实现了实时的目标检测。
YOLO的分割原理主要包括以下几个步骤：1.图像的预处理：首先，对输入的图像进行预处理。
通常会将图像缩放到固定大小，并进行归一化操作。
这样可以使得不同大小的目标都能够被网络检测到。
2. 网络的构建：YOLO使用了一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）来进行目标检测。
网络的输入是图像，输出是一个固定大小的特征图。
特征图由多个网格组成，每个网格对应着原图中的一个区域。
3.特征提取：在网络中，通过多次卷积操作和下采样操作，可以逐渐减小特征图的尺寸，增加特征图的通道数。
这样可以有效地提取出图像中的不同特征，例如边缘、纹理等。
这些特征将用于后续的目标检测。
4.分类和定位：在特征提取完成后，将得到的特征图传递给全连接层。
全连接层用于对图像中的每个区域进行分类和定位。
分类的目标是判断该区域是否包含特定的目标，而定位的目标是计算目标的位置坐标。
5.分类和置信度预测：对于每个区域，网络会输出一个预测矩阵，其中包含了类别预测和置信度预测。
类别预测是对该区域所属类别的预测结果，而置信度预测则表示该区域包含目标的可能性。
置信度是计算目标边界框与实际边界框之间的匹配程度。
6. 边界框的选取和修正：根据置信度预测的结果，可以筛选出置信度较高的区域作为候选框。
然后，根据定位预测的结果，可以对候选框进行修正，使得框的位置更加准确。
修正框的过程通常使用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）算法。
7.目标检测结果的输出：最后，根据修正后的候选框，可以将目标检测结果输出。
通常可以为每个目标输出类别、置信度和位置信息。
normalized cut聚类方法的步骤
Normalized Cut（归一化割）聚类方法是一种基于图论的聚类算法，通常用于图像分割等领域。
它的基本步骤如下：
1.构建图：将数据集表示为一个无向图，其中每个节点表示一个数
据点，每条边的权重表示两个数据点之间的相似度。
2.计算归一化割：通过在图中找到最小割（也称为最小切割）来将
图划分为两个不相交的子集。
最小割是指将图中的节点划分为两个子集，使得两个子集之间的边权重之和最小。
3.重复步骤2：对每个子集再次执行步骤2，直到达到所需的聚类
数量。
4.确定聚类中心：根据最终的子集划分确定聚类中心。
5.分配数据点：将每个数据点分配给与其最近的聚类中心。
需要注意的是，Normalized Cut 聚类方法的时间复杂度较高，通常不适用于大规模数据集。
此外，该方法需要手动选择相似度度量和聚类数量，并且对于噪声和异常值比较敏感。
ncut算法
ncut算法
NCut算法是一种图像分割算法，用于将一张图像分成多个部分。
它基于图的谱分析，通过最小化图的归一化切割（NCut）来实现分割。
具体而言，NCut算法将一张图像表示为一个加权图，其中像
素是图的顶点，像素之间的相似度是图的边的权重。
然后，它通过矩阵特征值分解来计算图的拉普拉斯矩阵，从而得到图的特征向量。
根据这些特征向量，NCut算法将图像分割成多个
部分。
NCut算法的优点是对图像进行分割时不需要先对图像进行阈
值分割，因此对比其他图像分割算法具有更好的鲁棒性和精度。
然而，它的计算复杂度高，在大规模问题上表现不佳。
因此，通常需要使用一些加速方法进行分割。
一种基于 k-means 聚类和半监督学习的医学图像分割算法
一种基于 k-means 聚类和半监督学习的医学图像分割算法黄伟;陶俊才【摘要】Medical Image Segmentation is one of the most popular applications in contemporary computer vi-sion and image processing fields.A novel algorithm based on k-means clustering and semi-supervised learn-ing was presented in this study.The similarity function is one of the most important factors in clustering algorithms.It was determined via a semi-supervised learning process based on side-information in k-means method in our study.The learned similarity function was thereafter incorporated in the clustering model to differentiate tumor pixels fromnon-tumor pixels.In order to evaluate the presented algorithm,experiments incorporating MRI from patients with brain tumor were conducted as well.The superiority of the intro-duced algorithm over several existing ones was demonstrated therein.%医学图像分割是计算机视觉和图像处理领域近年来研究的热点问题之一。
医学图像处理中的超像素分割技术研究
国内外研究现状及发展趋势
国内外研究现状
目前，国内外学者在超像素分割技术方面已经开展了大量的研究工作，提出了许多不同的算法和方法。其中，一 些经典的超像素分割算法如SLIC、TurboPixels等已经在医学图像处理中得到了广泛应用。此外，随着深度学习 技术的不断发展，基于深度学习的超像素分割方法也逐渐成为研究热点。
。
06
总结与展望
研究工作总结
01
超像素分割算法研究
本文深入研究了多种超像素分割算法，包括基于图论的方法、基于聚类
的方法以及基于深度学习的方法，并对各种算法的性能进行了详细的分
析和比较。
02
医学图像数据集处理
针对医学图像的特点，本文构建了一个大规模的医学图像数据集，并进
行了预处理和标注工作，为超像素分割算法的研究提供了有力的数据支
将图像中的像素点按照颜色、纹理等特征进行聚类，形成 超像素。k-means算法简单高效，但容易受到初始聚类中 心的影响。
在颜色和空间距离上进行聚类，生成紧凑且形状规则的超 像素。SLIC算法运算速度快，适用于实时应用场景。
基于深度学习的超像素分割算法
要点一
卷积神经网络（Convolutional Neural…
实验环境搭建及参数设置
实验环境
配置高性能计算机或服务 器，安装必要的软件和库 ，如Python、 TensorFlow、PyTorch等 。
参数设置
根据超像素分割算法的特 点和实验需求，设置合适 的参数，如超像素数量、 紧凑度、迭代次数等。
代码实现
编写超像素分割算法的代 码，实现数据的读取、预 处理、超像素分割、结果 输出等功能。
不同参数对算法性能影响分析
参数敏感性分析
基于图论的图像分割算法研究
基于图论的图像分割算法研究重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：***指导教师：葛亮副教授专业：计算机软件与理论学科门类：工学重庆大学计算机学院二O一四年四月Research of Image Segmentation Algorithms based on Graph TheoryA Thesis Submitted to Chongqing Universityin Partial Fulfillment of the Requirement for theMaster’s Degree of EngineeringByJunduo YangSupervised by Associate Professor Liang GeSpecialty: Computer Software and TheoryCollege of Computer Science ofChongqing University, Chongqing, ChinaApril 2014摘要图像分割是计算机视觉中一个基本而关键的研究方向。
图像分割是将图像划分成若干个区域的过程，以便于人类理解图像内容或计算机处理图像信息。
迄今为止，大量的图像分割算法已被提出，其中基于图论的图像分割算法由于具有成熟严谨的图论理论的支撑以及良好的分割结果近年来备受关注。
本文回顾了图论的基础知识，并将图像与图的对应方式进行了描述，在此基础上，分类详细介绍基于图论的图像分割算法，并挑选每一类中有代表性的算法进行了比较和分析。
基于图论的图像分割将图像映射为带权无向的图，在图结构上，利用图论的知识将图划分成若干个子图，从而完成图像分割。
图的最小生成树、图割准则、图的最短路径等都已成功地应用于图像分割。
归一化切分(Normalized Cut，NCut)是一种基于图割准则的图像分割算法，它构建了一个全局优化的图分割准则并利用谱聚类进行求解。
NCut的分割结果体现了图像的全局特征，而且NCut倾向于对图像进行比较均衡的分割，这是它的优点。
大数据理论考试(习题卷10)
大数据理论考试(习题卷10)第1部分：单项选择题，共64题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]大数据计算服务的数据仓库的管理员发现用户表user没有备注信息，为了方便其他人员的使用，可以通过（）方式给这张表加上备注。
A)alterB)删除表user，在重建时指定comment选项C)touchD)change答案:A解析:2.[单选题]逻辑回归将输出概率限定在[0,1]之间。
下列哪个函数起到这样的作用（）。
A)Sigmoid函数B)tanh函数C)ReLU函数D)Leaky ReLU函数答案:A解析:Sigmoid函数输出值限定在 [0,1] 之间。
3.[单选题]以等可能性为基础的概率是（）A)古典概率B)经验概率C)试验概率D)主观概率答案:A解析:关于古典概率是以这样的假设为基础的,即随机现象所能发生的事件是有限的、互不相容的,而且每个基本事件发生的可能性相等。
根据大量的、重复的统计试验结果计算随机事件中各种可能发生结果的概率，称为试验概率或频率概率。
主观概率，是指建立在过去的经验与判断的基础上，根据对未来事态发展的预测和历史统计资料的研究确定的概率。
反映的只是一种主观可能性。
4.[单选题]当Kafka中日志片段大小达到（）时，当前日志片段会被关闭。
A)1MB)100MC)1GBD)10G答案:C解析:5.[单选题]Hadoop中partition（）函数描述正确的是（）。
A)分区函数B)特征函数C)算法函数D)排序函数答案:A解析:partition代表分区函数，其他选项都不符合题意。
6.[单选题]HadoopMapReduce2.0中，（）负责资源的管理和调度。
A)JobTrackerB)YARNC)TaskTrackerD)ApplicationMaster答案:B解析:Hadoop2.0比起Hadoop1.0来说,最大的改进是加入了资源调度框架Yarn，引入了ApplicationManager和NodeManager的概念。
yolov8实例分割推理后处理逻辑
Yolov8实例分割推理后处理逻辑一、Yolov8的基本原理Yolov8是一种基于深度学习的目标检测算法，它凭借其高效的推理速度和较高的准确率在计算机视觉领域受到广泛关注。
Yolov8使用基于卷积神经网络的模型，在图像中检测出目标的位置和类别，并输出对应的边界框和类别标签信息。
相比于传统的目标检测算法，Yolov8具有更快的推理速度和更高的准确率，因此在诸多场景下得到了广泛应用。
二、Yolov8实例分割推理的流程1. 输入图像预处理Yolov8算法首先需要对输入的图像进行预处理，包括图像的格式转换、尺寸缩放、像素归一化等操作，以便于送入模型进行推理。
2. 模型推理经过预处理的图像被送入Yolov8模型进行推理，模型将对图像中的目标进行检测，并输出对应的边界框和类别标签信息。
Yolov8的推理速度较快，可以在很短的时间内完成对目标的检测。
3. 后处理逻辑经过模型推理得到目标的边界框和类别信息后，需要进行后处理逻辑的处理，包括非极大抑制（NMS）、边界框解码等操作。
三、Yolov8实例分割推理后处理逻辑1. 非极大抑制（NMS）非极大抑制是一种常用的目标检测后处理方法，其主要目的是消除重叠的边界框，保留置信度最高的边界框。
在Yolov8的实例分割推理过程中，NMS可以通过设置合适的阈值来筛选出置信度较高的目标边界框，提高检测结果的准确度。
2. 边界框解码Yolov8输出的边界框信息通常是相对于输入图像的坐标，因此在实际应用中需要将边界框信息解码为绝对坐标，以便于后续的目标定位和分割。
3. 类别标签映射Yolov8输出的类别标签信息通常是对应类别的概率值，需要将概率值映射到对应的实际类别标签上，以便于理解检测结果。
4. 实例分割实例分割是指在目标检测的基础上，进一步对目标的轮廓进行分割，以得到更精细的目标分割结果。
在Yolov8实例分割推理的后处理逻辑中，实例分割通常需要借助语义分割模型或者分割算法来完成。
基于Swin-Unet的云分割算法的研究
仪器仪表用户INSTRUMENTATION 第29卷 第04期2022年04月Vol.292022 No.04基于Swin-Unet的云分割算法的研究张文康（北方工业大学 信息学院，北京 100144）摘 要：在遥感领域，云遮挡对于非气象类遥感卫星有着非常严重的干扰，其影响了遥感卫星对于地面信息的识别和处理的同时，还极大的占用了下行传输的带宽和卫星的储存空间。
此外，通过云判别将这些干扰有效排除，可以提高地物识别的效果，对于其他遥感图像处理的下游任务也具有十分重要的意义。
近些年来，将云作为目标区域利用深度学习模型自动识别和分割已经取得了不错的研究成果。
然而，在实际云判别的应用中，由于地表环境等因素的干扰，现有的深度学习模型还存在对云区域识别精度低等问题。
Swin-Unet 模型是基于Transformer 技术的图像分割方法，在众多图像分割任务中均取得了更好的性能。
因此，本文使用了Swin-Unet 模型来对云图进行识别，并利用了Kaggle 的38-Cloud 数据集对算法进行实验验证，实验表明，本文所采用的Swin-Unet 模型可以从遥感图像中提取更多的语义信息，从而达到更好的识别效果（准确率：0.9830，Dice 系数：0.9745）。
关键词：目标识别；Swin-Unet ；云分割中图分类号：TP751.1 文献标志码：AResearch on Cloud Segmentation Based on Swin-UnetZhang Wenkang（Electronics and Information Engineering, North China University of Technology,Beijing,100144,China ）Abstract ：In the field of remote sensing, cloud occlusion brings serious interference to non-meteorological satellites. It may also not only affect the performance of recognizing and processing the ground targets in remote sensing images, but greatly occupy the downstream bandwidth and the storage space of satellites. Besides, removing the interference by cloud recogni -tion can enhance the performance of ground target recognition, and exert a positive influence on other downstream tasks of remote sensing image processing. In recent years, researchers have achieved the automatic recognition and segmentation of clouds based on deep learning models. However,according to the interference of the earth's surface in the real application, the existing deep learning models have the problem that the precision of recognizing cloud areas is unsatisfactory. Swin-Unet model is an image segmentation method based on Transformer technology, which has achieved better performance in many image segmentation tasks. Therefore, the Swin-Unet model is introduced in this paper to recognize cloud images, and the Kaggle 38-Cloud dataset is used to evaluate the proposed algorithm. The experiments show that the Swin-Unet model is more suitable for extracting semantic information from the remote sense images,so it achieves a better recognition effect (accuracy rate: 0.9830 and Dice coefficient: 0.9745).Key words：object detection ；Swin-Unet ；cloud segmentation收稿日期：2022-02-23作者简介：张文康（2001-），男，河北张家口人，本科，研究方向：图像处理，深度学习。
基于U-Net结构改进的医学影像分割技术综述
基于U-Net结构改进的医学影像分割技术综述摘要医学影像分割是医学领域中一个重要的领域，在医疗诊断、手术操作等方面都有广泛的应用。
U-Net是一种深度学习网络结构，在医学影像分割领域得到了广泛应用。
本文综述了基于U-Net结构改进的医学影像分割技术。
首先介绍了U-Net的基本结构和特点，然后分析了U-Net在医学影像分割中的优缺点。
接着介绍了基于U-Net的改进算法，包括Res-UNet、Attention-UNet、V-Net、Nested-UNet和UNet++等，对这些算法的优劣进行了比较和分析。
最后，展望了基于U-Net的医学影像分割的发展方向和应用前景。
关键词：U-Net；医学影像分割；改进算法；深度学习AbstractMedical image segmentation is an important field in the medical field, which has extensive applications in medical diagnosis, surgical operations and other fields. U-Net is a deep learning network structure, which has been widely usedin medical image segmentation. This paper reviews the medical image segmentation technology based on the improved U-Net structure. Firstly, the basic structure and features of U-Net are introduced, and then the advantages and disadvantages ofU-Net in medical image segmentation are analyzed. Then, the improved algorithms based on U-Net are introduced, including Res-UNet, Attention-UNet, V-Net, Nested-UNet and UNet++, and the advantages and disadvantages of these algorithms are compared and analyzed. Finally, the development direction and application prospect of medical image segmentation based onU-Net are discussed.Keywords: U-Net; medical image segmentation; improved algorithm; deep learning导言医学影像分割是医学图像处理领域的重要研究方向，其在医疗诊断、手术操作等方面都具有广泛的应用。
Mean+Shift图像分割的快速算法
ＭｅａｎＳｈｉｆｔ图像分割的快速算法・２３・ＭｅａｎＳｈｉｆｔ图像分割的快速算法孙小炜，李言俊，陈义（西北工业大学航天学院，陕西西安７１００７２）摘要：ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法。
在图像聚类分割中，ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法是一种有效的方法。
但是，由于ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法是一种迭代方法，要保证较高的数值计算精度则需要较多的迭代次数，耗费较长的计算时间。
为克服这一缺点，提出了在数字图像空间中标记收敛点，同时采用Ｆｏｕｒｉｅｒ级数来近似计算高斯函数。
仿真实验表明，该方法对于加速ＭｃａｎＳｈｉｆｔ计算过程是十分有效并且是相当精确的。
关键词：图像分割；高斯核函数；Ｆｏｕｒｉｅｒ级数；ＭｅａｎＳｈｉｆｔ迭代中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ文章编号：１０００—８８２９（２００８）０７—００２３—０３ＦａｓｔＭｅａｎＳｈｉｆｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＳＵＮＸｉａｏ—ｗｅｉ，ＬＩＹａｎ－ｊｕｎ，ＣＨＥＮＹｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ｔｍ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＭｅａｎＳｈｉｆｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｆｏｒｓｅｅｋｉｎｇｔｈｅｎｅａｒｅｓｔｍｏｄｅｏｆａｐｏｉｎｔｓａｍｐｌｅｄｉｓｔｒｉｂｕ－ｔｉｏｎ．Ｉｎｉｍａｇｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｅＭｅａｎＳｈｉｆｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ＭｅａｎＳｈｉｆｔｉｓａｎｉｔｅｒａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ．Ｉｔｗａｓｔｅｓｍｏｒｅｔｉｍｅｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅａｎｄｎｅｅｄｓｍｏｒｅｉｔｅｒａｔｉｏｎｔｏｅｎｓｕｒｅｈｉｇｈｅｒｎｕｍｅｒｉｃａｌａｃｃｕｒａｃｙ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｉｔｓｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅ，ｍａｒｋｉｎｇｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｏｉｎｔｓｉｎｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｐａｃｅｉｓａｐｐｌｉｅｄａｎｄＧａｕｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙｂｙＦｏｕｒｉｅｒｓｅｒｉｅｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｉｔｉｓａｎｅｆｉ％ｉｅｎｔａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇＭｅａｎＳｈｉｆｔｐｒｏｃｅｄｕｒｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；Ｇａｕｓｓｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎ；Ｆｏｕｒｉｅｒｓｅｒｉｅｓ；ＭｅａｎＳｈｉｆｔｉｔｅｒａｔｉｏｎＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法是由Ｆｕｋｕｎａｇａ和Ｈｏｓｔｅｔｌｅｒ在１９７５年提出¨Ｊ，直到１９９５年，Ｃｈｅｎ旧１的论文发表才引起人们的研究兴趣，掀起了研究和应用ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法的热潮。
结合图论的JSEG彩色图像分割算法_耿永政_陈坚
Abstract: Joint Systems Engineering Group (JSEG) is a classic method of image segmentation algorithm. It fully takes the local image information into account, so it can get more precise segmentation boundary. But the JSEG algorithm has the large computation and over-segmentation problems. For this reason, this paper proposes a segmentation algorithm combining JSEG and graph theory. Firstly, calculate J value only on a small scale instead of the iterative process on multi-scale. Secondly, use the K-means clustering method on the J-map to get over-segmentation regions. Finally, use a point to replace a region, and then use the graph theory for region merging. Experimental results show that the new algorithm has a high accuracy and low complexity advantage. Key words: K-means; JSEG algorithm; Graph theory; Image segmentation 1 引言 数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随 着计算机技术的不断发展，图像处理和分析逐渐 形成了一套科学的体系，其处理方法也层出不穷。 视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的 基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计 算机科学等诸多领域内学者们研究视觉感知的有 效工具。而在这其中，图像分割[1]是一个最基本 的问题，它从一副含有丰富信息的图像中分割出 人们需要的区域，进而再进行后期处理。因此图 像分割在各个领域都有着广泛应用前景。 现有的图像分割方法主要分为以下几类：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。1998 年以来，研究人员在原有的分割算法基 础上不断改进创新，并把其他学科的一些新理论 新方法引入到图像分割中来，提出了很多新的分 割方法。其中，基于特定理论的分割方法主要有： 聚类分析方法、模糊集理论方法、统计学理论方 法、图理论方法等。然而到目前为止图像分割技 术仍然不够成熟，还没有一种方法能够适合于不 同类型的图像，这也成了阻碍图像分割大规模和 大范围应用的一个重要因素[2]。 其中，文献[3]提出的 JSEG 算法是一种经典 的基于颜色纹理无监督的区域生长的图像分割方 法，其分割结果较准确、鲁棒性较高。但 JSEG 算 法的缺点也是显而易见的。首先，算法在分割中 需要在多个尺度下反复进行局部 J 值计算和区域 生长，计算量大，算法复杂度高。其次，在后期 区域合并的时候 JSEG 算法没有考虑到各个区域 之间的相关性，而仅采用的是简单的基于颜色直 方图的合并方法，合并效果比较差。 针对以上两点，本文提出了一种结合图论的 JSEG 的新的图像分割方法。新算法使用的是图论 中经典的 Ncut(Normalized Cuts,归一化割)[4] 分 割算法。在大多数图像分割应用中，Ncut 算法都 是直接利用图像像素进行分割，对于大图像，由 于像素个数非常多，所以计算量相当的大。因此
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
收稿日期:2005211204;修返日期:2005212229基金项目:国家自然科学基金资助项目(60375010)一种基于归一化割的图像分割算法3王 鑫1,宁 晨2,罗 斌1(1.安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039;2.中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽合肥230027)摘 要:归一化割准则不仅度量了不同分组之间的总体不相似性,同时度量了各个组之内的总体相似性。
具体研究了基于归一化割的图像分割算法,并将其应用于不同类型的图像分割中,取得了较好的效果。
关键词:图像分割;归一化割;图的划分;分组中图法分类号:TP391141 文献标识码:A 文章编号:100123695(2007)022*******Method of I m age Seg mentati on Based on Nor malized CutsWANG Xin 1,N I N G Chen 2,LUO B in1(1.Key Laboratory of Intelligent Co m puting &S ignal Processing for M inistry of Education,Anhui U niversity,Hefei A nhui 230039,China;2.D ept .of Electronic Engineering &Infor m ation Science,U niversity of Science &Technology of China,Hefei Anhui 230027,China )Abstract:The nor malized cut criteri on measures the t otal dissi m ilarity bet w een the different gr oup s aswell as the t otal si m ila 2rity within the gr oup s .The algorith m and how t o app ly it t o seg menting different kinds of i m ages are intr oduced in this paper .Valuable experi m ental results are obtained .Key words:I m age Seg mentati on;Nor malized Cut;Graph Partiti on;Gr oup ing 图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合,其实质是一个按照像素属性(灰度、颜色、纹理等)进行聚类的过程。
目前存在上千种分割算法,且这方面的研究仍在继续,但至今既不存在一种通用的图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功的客观标准[1]。
常见的图像分割方法有:局部滤波方法,如Canny 边缘检测算子,该方法仅利用图像局部信息,并不能保证得到连续的闭合边界;活动轮廓方法(Active Cont our,又称为Snakes );区域生长与合并算法,如K 2均值法、E M 算法;基于能量函数的全局最优化方法等[2]。
近几年,基于图论的图像分割方法也是人们感兴趣的领域之一。
Shi 和M alik 将图像分割转换为最优化图的划分问题,提出了归一化割准则(Nor malized Cut Criteri on )作为全局最优准则,其中加权图由任意空间一系列点构成,图中顶点代表图像的像素或区域,边界的权代表相邻的像素或者区域的相似度[2]。
图的划分技术是将图划分成许多非连接性点集,其中同一点集内的点相似程度高,不同点集之间的相似程度低。
衡量相似程度的标准可以是位置、灰度、颜色和纹理等[3]。
此外,归一化割的优化问题可以近似为一个广义特征值问题。
1 归一化割准则归一化割准则是由Shi 和Malik 提出的一种无监督图像分割技术,它不需要初始化,并具有三个主要的特点[4]:①它将图像分割问题转换为图的划分问题;②它是一个全局准则;③它同时最大化不同组之间的不相似性和同一组内的相似性。
一幅加权无向图G =(V,E )可以通过删去某些边,将其分为两个非连接性点集A,B ,使得A ∪B =V,A ∩B =<,这两个部分的不相似程度可以定义为原先连接两部分而现在被删去的所有边的权的总和,在图论中称之为割[3]———Cut:Cut (A,B )=6i ∈A,j ∈Bw (i,j )(1)其中w (i,j )即连接点i 和点j 的边的权,它表示两点之间的相似程度。
一幅图的最优二分法即是使Cut 的值最小,但由于割直接与割中边的数目成比例,因此最小割(M ini m u m Cut )通常并非就是最优割。
针对这个缺点Shi 和Malik 提出了一种新的不同组之间的不相似性度量,即归一化割:N Cut (A,B )=Cut (A,B )ass oc (A,V )+Cut (A,B )ass oc (B ,V )(2)其中ass oc (A,V )=6u ∈A,v ∈Vw (u,v )表示A 中的点和图中所有点之间总的联系程度,ass oc (B ,V )同理。
同样可以定义同一个组内相似性度量函数N ass oc:N ass oc (A,B )=ass oc (A,A )ass oc (A,V )+ass oc (B ,B )ass oc (B ,V )(3)其中ass oc (A,A )和ass oc (B ,B )分别表示A 和B 中所有边的权的总和。
可以推出N Cut 和N ass oc 之间存在必然联系:N Cut (A,B )=2-N ass oc (A,B )(4)由此可知,在图的划分算法中,寻找不同分组之间总体最小不相似性与同一个组内部总体最大相似性实际上是一样的,两者可同时满足。
我们采用归一化割作为最优化准则,从而提出一种有效的图的划分算法[2]。
设x 是一个N =|V |维的指示向量,如果点i属于A ,则x i =1;否则为-1。
d i =6j w (i,j )表示点i 与其他点之间的联系程度。
N Cut 可以重写成・561・第2期王 鑫等:一种基于归一化割的图像分割算法 N Cut(A,B)=Cut(A,B)ass oc(A,V)+Cut(A,B)ass oc(B,V)=6xi>0,x j<0-w ij x i x j6xi>0d i+6xi<0,x j>0-w ij x i x j6xi<0d i(5)设D=diag(d1,d2,…,d N),W是N×N的对称矩阵,且W(i,j)=w ij。
这样寻找全局最优值简化为m in x N Cut(x)=m in y y T(D-W)yy T D y(6)且yi ∈1 -6xi>0d i6xi<0d i,y Td1…d N=0如果y只取实值,则可以通过解决广义特征值问题来求解式(6):(D-W)y=λD y(7) y的约束来自于相应的指示向量x的条件。
式(7)可以写成规范特征值问题:D-12(D-W)D-12z=λz(8)其中z=D-12y。
该特征值问题的对应具有第二个最小特征值的特征向量满足规范约束,即可以利用该特征向量对图进行划分。
但由于特征向量的每个元素一般都是连续值,因此就需要定义一个分离点。
通常选择0或这些元素的中值作为分离点,也可以采用试探法寻找最优分离点,从而得到图的最优划分[2,5]。
同时可以证明,利用具有第三个最小特征值的特征向量可将第一次分割得到的结果再次进行最优划分。
若进一步地利用具有次最小特征值的特征向量,就可以对现有的图进行细分。
但是,由于特征向量的元素实际值与离散值之间存在近似误差,且所有特征向量必须满足互相正交的约束,使得此法不妥。
最好的办法还是将每个子图单独划分,此时可用递归的方法进行处理[3,6]。
通过研究以上原理,可以按照以下步骤实现该算法[3,7]:(1)给定一幅图像或图像序列,建立一个加权图G=(V,E),设定边的权值函数,用来度量两点间的相似程度;(2)利用最小特征值求出对应的特征向量;(3)利用具有第二个最小特征值的特征向量来将图一分为二;(4)判断是否需要细分,如有必要则采用递归方法将已分割的图再细分。
2 基于归一化割的图像分割实验将图像分割转换为图的划分问题,首先要构造一个加权图G=(V,E),图的每个顶点代表图像的每一个像素,连接点i和j点的边的权w(i,j),表示两点之间相似程度(根据图像的特点,可以选择位置、灰度、颜色和纹理等特征来衡量相似程度):w(i,j)=e-‖F i-F j‖2σI×e-d(i,j)σx d(i,j)<r0其他(9)其中d(i,j)表示点i和点j之间的欧几里得距离,σx决定空间相似程度,Fi是基于图像灰度、颜色或纹理信息的特征向量,σI对应决定所选信息的相似程度。
为了检验本文介绍的算法,先把归一化割用在一幅简单的加权图上,如图1所示。
图1(a)是由v1,v2,…,v7七个点组成的加权图,图的边上的数字表示边的权。
利用归一化割可将它一分为二,如图1(b)所示。
为进一步说明归一化割在图像分割方面的效果,选取六幅图像进行实验。
如图2所示,分别是人工图像、人造物(火车、飞机)、自然景观、动物和人物图像。
经过基于归一化割的图像分割算法处理后,即可得到满意的分割结果,如图3所示。
一般基于归一化割的图像分割过程较慢,这是因为图像尺寸如果是N×M,则加权矩阵W是一个NM×NM的大矩阵。
同时由W的定义可知,它是一个对称稀疏矩阵,当点i和点j 之间的距离大于r个像素时,wij为0。
这里,我们选的图像都不是很大,如果要分割的图像尺寸较大时,可对其进行采样。
3 结论本文介绍了归一化割准则,它是将图进行划分的一个全局最优判据。
与以往将局部特征和一致性度量作为解决问题的关键不同,归一化割着重于提取整幅图像的特征,同时度量不同分组之间的总体不相似性和各个组内的相似性的总和。
为了计算最小归一化割,可以将其转换为广义特征值问题来对待。
实验结果表明,将归一化割应用于医学图像分割中,可以准确地提取出目标区域轮廓,具有良好的应用前景。
参考文献:[1]马义德,钱志柏,陈娜.基于聚类算法的图像分割技术综述[EB/OL].htt p://,2004203218.[2]Shi J,Malik J.Nor malized Cuts and I m age Seg mentati on[J].I EEETrans.on Pattern Analysis and Machine I ntelligence,2000,22(8):8882905.[3]Shi J,Malik J.Nor malized Cuts and I m age Seg mentati on[C].Pr oc.ofI EEE Conf.Co mputer V isi on and Pattern Recogniti on,1997.7312737.[4]Carballido2Ga m i o J,et al.Nor malized Cuts in3D for S pinal MR I Seg2mentati on[J].I EEE Trans.Medical I m aging,2004,23(1):36244. [5]Rome J.Eigensearching the World W ide W eb:A Survey of CurrentW eb Retrieval Research[D].Ne w York:The City University of NewYork,2003.[6]Martinez A M,et al.On Combining Graph2partiti oning with Non2para2metric Clustering f or I m age Seg mentati on[J].Computer V isi on andI m age Understanding,2004,95(1):72285.[7]Prasad Gabbur.Quantitative Evaluati on of Feature Sets,Seg mentati onA lgorithm s and Col or Constancy A lgorithm s U sing Word Predicti on[D].The University of A riz ona,2003.作者简介:王鑫(19812),女,安徽阜阳人,硕士研究生,主要研究方向为图像分析、图像处理与模式识别等;宁晨(19782),男,安徽阜阳人,硕士研究生,主要研究方向为医学生物工程、声学信号、信息处理;罗斌(19632),男,安徽合肥人,中国图形图像学会理事,教授,博导,主要研究方向为数字图像处理与模式识别等。