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《郑州大学》 2018年
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核极限学习机在彩色图像分割中的应用研究

刘向晴  
【摘要】:图像分割是图像工程中极其重要的一环,但是图像分割至今尚无通用的自身理论,因此寻找优秀的图像分割算法具有重要的意义。极限学习机作为一种新兴的机器学习方法,设计之初,极限学习机的核心考虑就是:快速学习、减少干预、高准确度。将核函数引入极限学习机就可得到核极限学习机,相比极限学习机,核极限学习机具备更加优秀的性能,多用于特征学习以及多分类问题当中。目前将核极限学习机应用于图像分割的文献研究较少,本文研究得出的以下分割算法并将其应用到彩色图像分割中取得了较为优秀的分割效果,具有一定的应用价值。本文先是设计了基于显著图的核极限学习机图像分割算法。该算法首先对原彩色图像进行显著性检测,得到显著图,然后对显著图进行二值化、腐蚀化操作,最终得到腐蚀后的前景区、背景区,从中选择训练样本点,提取特征属性,训练核极限学习机,得到的核极限学习机分类器用于原彩色图像的分割。该分割算法获得了较为优秀的分割效果,从而也说明了核极限学习机作为一种优秀的分类器用于图像分割具有广阔的前景。然后又引出了模糊C均值(FCM)预分类的核极限学习机方法。该算法考虑到上述分割算法选取样本点的流程稍显复杂,且不能做到自选择,因此采用FCM预分类训练样本,本文实现了三种FCM预分类核极限学习机算法(FCM-KELM),同时将这三种算法与FCM预分类的BP神经网络、最小二乘支持向量机、高斯核支持向量机,做对比实验分析,实验结果表明FCM-KELM图像分割算法是一种高效的图像分割算法,既能做到快速分割,分割精度也相对较高,具有一定的应用价值。最后在解决提高分割精度、参数不再按经验来选取的问题上,给出了相应的优化策略:将多项式核与高斯核进行凸组合构成多核极限学习机,采用粒子群优化算法寻优多核极限学习机最佳参数,最终得到了FCM预分类的粒子群优化的多核极限学习机图像分割算法。实验设计分析说明,该算法与FCM-KELM算法相比,分割时间稍长,分割精度较高,达到了较好的分割效果。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41;TP181

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王杰;刘向晴;;彩色图像分割的FCM预分类核极限学习机方法[J];郑州大学学报(理学版);2018年02期
2 周莉莉;姜枫;;图像分割方法综述研究[J];计算机应用研究;2017年07期
3 张志禹;王彩虹;张一帆;;微分进化自适应模糊C均值分割算法[J];计算机工程与应用;2017年23期
4 张志禹;王彩虹;;微分进化的自适应彩色图像阈值分割[J];微型机与应用;2016年05期
5 韩海峰;;一种结合遗传算法和最大类间方差法的图像分割新方法[J];湖南工程学院学报(自然科学版);2015年02期
6 王华松;;图像区域生长分割算法研究[J];科技创新导报;2015年18期
7 周鹏飞;张月琴;;基于模糊BP神经网络的图像分割方法研究[J];计算机工程与设计;2014年07期
8 林敏;陈建新;陈哲亮;;基于边缘检测与分裂合并的图像分割算法[J];电子技术应用;2011年07期
9 汪洪桥;孙富春;蔡艳宁;陈宁;丁林阁;;多核学习方法[J];自动化学报;2010年08期
10 朱齐丹;荆丽秋;毕荣生;吴叶斌;;最小误差阈值分割法的改进算法[J];光电工程;2010年07期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 谢鹏鹤;图像阈值分割算法研究[D];湘潭大学;2012年
2 涂小坡;图像显著性算法和评价研究[D];南京航空航天大学;2011年
3 马迪;图像分割中的边缘检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张弯;靳奉祥;赵相伟;季民;李婷;;基于OpenCV的近景图像增强和分割算法研究[J];北京测绘;2018年08期
2 王磊;吴南寿;何镇楠;韩定安;王茗祎;曾亚光;;基于水平集的白癜风治疗系统研究[J];测控技术;2018年08期
3 卫洪春;;基于改进神经网络的图像边缘分割技术[J];现代电子技术;2018年16期
4 李军;卓泽赢;;基于经验小波变换和多核学习的风电功率短期预测[J];信息与控制;2018年04期
5 刘印;;对图像分割方法的认识及新进展研究[J];数码世界;2018年08期
6 周之平;刘芳;贾杰;;结合颜色先验信息和CV模型的火焰图像分割[J];信息技术;2018年07期
7 涂异;汪金能;朱曲平;安雪玮;梅艺;陈东祖;;应用PSO-KELM模型预测水文时间序列[J];中国农村水利水电;2018年07期
8 马冬梅;武永娟;梁红博;;一种差分进化二维熵的KFCM图像分割算法[J];西北师范大学学报(自然科学版);2018年04期
9 袁全春;徐丽明;邢洁洁;段壮壮;马帅;于畅畅;;葡萄硬枝嫁接苗木愈伤组织融合比例的视觉检测方法[J];中国农业大学学报;2018年07期
10 张晓强;王雪松;;基于Matlab GUI的图像处理演示平台设计[J];中国医学教育技术;2018年03期
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 孔祥思;立体视觉的几何特征分析[D];北京建筑大学;2018年
2 田宝中;基于机器视觉的玻璃器皿缺陷检测系统[D];山东大学;2018年
3 王瑞;多模态MRI脑肿瘤图像分割方法研究[D];山东大学;2018年
4 刘向晴;核极限学习机在彩色图像分割中的应用研究[D];郑州大学;2018年
5 蒋唯;视觉显著性检测模型研究[D];中北大学;2018年
6 张蒙;基于显微图像的短纤维增强复合材料微观结构定量表征方法的研究[D];华南理工大学;2017年
7 段璟晗;基于FPGA的视觉假体显著图提取算法的研究[D];西安理工大学;2017年
8 王盛春;基于视觉感知的无参考图像质量评价[D];西安科技大学;2017年
9 卢洪军;基于双目视觉移动机器人目标的检测与定位[D];沈阳工业大学;2017年
10 孙营伟;基于高分2号遥感数据的三维绿量估算模型研究[D];中国地质大学(北京);2017年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 汪彦;杨格兰;何建新;;基于改进KFCM聚类的图像分割算法[J];控制工程;2016年11期
2 吴迪;戴芳;郭文艳;胡胜;;基于K均值聚类和粒子群优化的多核SVM图像分割[J];计算机系统应用;2016年04期
3 葛耀林;倪澎涛;;基于微分法的最优算子及其在光测灰度图像处理中的应用[J];软件导刊;2016年01期
4 徐天芝;张贵仓;贾园;;基于形态学梯度的分水岭彩色图像分割[J];计算机工程与应用;2016年11期
5 李建飞;文志强;卢永乐;邓刘昭芦;;一种基于区域生长的高分辨率遥感影像道路提取方法[J];软件导刊;2015年01期
6 王军玲;王士同;包芳;周建林;;基于空间距离的快速模糊C均值聚类算法[J];计算机工程与应用;2015年01期
7 周鹏飞;张月琴;;基于模糊BP神经网络的图像分割方法研究[J];计算机工程与设计;2014年07期
8 王杰;郭晨龙;;小波核极限学习机分类器[J];微电子学与计算机;2013年10期
9 马儒宁;朱燕;丁军娣;;SOFT IMAGE SEGMENTATION BASED ON CENTER-FREE FUZZY CLUSTERING[J];Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics;2013年01期
10 靳璐;付梦印;;基于遗传模糊核聚类的图像分割[J];模式识别与人工智能;2013年02期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王盼我;;基于熵的图像分割算法研究[J];科技视界;2018年08期
2 张一凡;康雁;林英;;改进的分水岭图像分割算法[J];电子技术与软件工程;2016年01期
3 王华翔;丁家纪;王旭;;基于信息论的图像分割算法研究[J];黑龙江科技信息;2015年25期
4 李娟;康戈文;;一种基于方向的图像分割算法[J];可编程控制器与工厂自动化;2012年02期
5 张春伶;;图像分割算法综述与探索[J];科技创新与应用;2012年13期
6 周强;;图像分割算法研究[J];福建电脑;2009年06期
7 吉李满;;图像分割算法的应用与评价[J];吉林工程技术师范学院学报;2006年09期
8 周维真;周滨;;一种改进的塔形结构图像分割算法[J];西安电子科技大学学报;1988年03期
9 魏明桦;郑金贵;;自适应目标与内容匹配的层级图像分割算法[J];计算机科学与探索;年期
10 李竹林;王静;;一种基于滤波的分段点乘图像分割算法[J];电子设计工程;2016年23期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 张峰;申功勋;;一种适用于天文导航的快速图像分割算法[A];中国航空学会控制与应用第十二届学术年会论文集[C];2006年
2 赵海英;杨一帆;徐光美;;基于边缘形态变换的彩色织物图像分割算法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
3 胡阳涟;赵凤群;戴芳;张辉;;一种基于马尔可夫随机场的快速图像分割算法[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
4 陈亮;叶旭鸣;俞利;;一种基于图论的图像分割算法[A];全国第4届信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2010年
5 刘晓龙;张佑生;;基于模拟退火的模糊C-均值聚类图像分割算法[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集(上册)[C];2006年
6 李景福;龙志军;张报山;包晨阳;;一种改进的红外图像分割算法[A];2007年中国农业工程学会学术年会论文摘要集[C];2007年
7 万永菁;杨大毛;;一种图像分割算法在纤维增强复合材料图像处理中的应用(英文)[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
8 杨卫平;李忠科;王勇;吕培军;;基于区域的图像分割算法综述[A];第十七届全国测控计量仪器仪表学术年会(MCMI'2007)论文集(上册)[C];2007年
9 傅明建;刘秉瀚;;一种肾小管病理图像分割算法[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
10 沙莎;彭丽;罗三定;;一种基于边缘检测的阈值图像分割算法[A];中国计算机图形学进展2008--第七届中国计算机图形学大会论文集[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 王小龙;美开发出基于热映像的图像分割算法[N];科技日报;2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 宋艳涛;基于磁共振成像的脑组织及病变分割方法研究[D];南京理工大学;2017年
2 颜刚;基于模糊马尔可夫场的图像分割算法研究[D];第一军医大学;2005年
3 李彬;基于模糊随机模型的磁共振脑部图像分割算法研究[D];第一军医大学;2007年
4 刘毅;基于图割的交互式图像分割算法研究[D];南京理工大学;2013年
5 许晓丽;基于聚类分析的图像分割算法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
6 车娜;基于偏移场的核磁共振脑图像分割算法研究[D];吉林大学;2013年
7 陈圣国;图像分割及应用技术研究[D];南京大学;2012年
8 皮志明;结合深度信息的图像分割算法研究[D];中国科学技术大学;2013年
9 依玉峰;图像分割算法的研究与应用[D];东北大学;2012年
10 李艳灵;基于聚类的图像分割算法研究[D];华中科技大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 许树成;基于模糊聚类的图像分割算法的研究[D];北京邮电大学;2018年
2 刘向晴;核极限学习机在彩色图像分割中的应用研究[D];郑州大学;2018年
3 黄晨雪;基于RGB颜色分布模型的MRF图像分割算法研究[D];湖北工业大学;2018年
4 祖成玉;基于邻域统计特征MRF的图像分割算法[D];大连海事大学;2018年
5 由柏娇;一种基于超像素的彩色图像分割算法[D];哈尔滨工程大学;2015年
6 梁植程;基于深度学习的语义图像分割算法[D];合肥工业大学;2017年
7 刘絮雨;基于模糊聚类的人脑MR图像分割算法及纤维追踪研究[D];上海师范大学;2018年
8 袁兵;基于全卷积神经网络的图像分割算法的研究及应用[D];电子科技大学;2018年
9 许宪法;基于显著性检测模型的图像分割算法研究[D];兰州理工大学;2018年
10 王阳;基于超像素的图像分割算法研究[D];兰州理工大学;2018年
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