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公开(公告)号：CN105741279A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610056229.6
申请日：2016-01-27
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/6221 , G06K9/6215 , G06T2207/10004 , G06T2207/20112
Abstract: 本发明提出了一种基于粗糙集的快速抑制模糊聚类的图像分割方法，用于解决现有图像分割方法运行速度慢、分割正确率低和对噪声的鲁棒性差的技术问题，其实现步骤是：1.输入一幅待分割的图像I1；2.求取图像I1中像素点xi的局部信息的加权均值和非局部信息的均值；3.获得重构图像；4.对重构图像的灰度直方图进行聚类；5.判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数T，若是，执行步骤6，否则，迭代次数加1，执行步骤4；6.输出所获取的重构图像的隶属度矩阵和聚类中心；7.获得分割图像。本发明提高了图像分割的运行速度和分割正确率，增强了噪声的鲁棒性，可用于人工合成图像、医学图像和自然图像的特征提取和目标识别。
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公开(公告)号：CN105374047B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201510939427.2
申请日：2015-12-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的双边滤波与聚类的SAR图像变化检测方法，主要解决现有图像变化检测方法的斑点噪声多和准确率低的问题。其实现步骤是：1.输入两幅尺寸相同的待检测的图像；2.对这两幅图像进行去噪预处理，构造初始差异图；3.对初始差异图进行中值滤波得到最终差异图；4.对最终差异图进行聚类，得到未变化类模糊隶属度矩阵uu和变化类模糊隶属度矩阵uc；5.对变化类模糊隶属度矩阵uc中的元素进行赋值和分类，得到最终变化检测结果图。本发明减少了误检数和斑点噪声，保留了更多的图像信息，有效的提高了变化检测的准确率和精确度，可用于灾情的预估、城市的建设和森林的变化监测。
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公开(公告)号：CN105374047A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510939427.2
申请日：2015-12-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/20028
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的双边滤波与聚类的SAR图像变化检测方法，主要解决现有图像变化检测方法的斑点噪声多和准确率低的问题。其实现步骤是：1.输入两幅尺寸相同的待检测的图像；2.对这两幅图像进行去噪预处理，构造初始差异图；3.对初始差异图进行中值滤波得到最终差异图；4.对最终差异图进行聚类，得到未变化类模糊隶属度矩阵uu和变化类模糊隶属度矩阵uc；5.对变化类模糊隶属度矩阵uc中的元素进行赋值和分类，得到最终变化检测结果图。本发明减少了误检数和斑点噪声，保留了更多的图像信息，有效的提高了变化检测的准确率和精确度，可用于灾情的预估、城市的建设和森林的变化监测。
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公开(公告)号：CN105741279B
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201610056229.6
申请日：2016-01-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于粗糙集的快速抑制模糊聚类的图像分割方法，用于解决现有图像分割方法运行速度慢、分割正确率低和对噪声的鲁棒性差的技术问题，其实现步骤是：1.输入一幅待分割的图像I1；2.求取图像I1中像素点xi的局部信息的加权均值和非局部信息的均值；3.获得重构图像；4.对重构图像的灰度直方图进行聚类；5.判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数T，若是，执行步骤6，否则，迭代次数加1，执行步骤4；6.输出所获取的重构图像的隶属度矩阵和聚类中心；7.获得分割图像。本发明提高了图像分割的运行速度和分割正确率，增强了噪声的鲁棒性，可用于人工合成图像、医学图像和自然图像的特征提取和目标识别。
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