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1. 粒子群算法优化归一化划分的彩色图像分割

翟艳鹏郭敏马苗贺姣

计算机应用 2010, 30 (12): 3258-3261.

摘要（1493）

PDF （902KB）（1268）

为克服谱聚类算法求解归一化彩色图像划分时计算复杂度高、寻优能力差的不足，先对彩色图像各通道进行模糊C均值聚类，综合各通道聚类结果获得待分割图像，构造无向带权图；再使用二进制离散化粒子群算法替代谱聚类算法求解归一化划分准则的最小值，最后通过最优粒子获得分割结果。实验表明该方法耗时少，能完整准确地提取彩色图像中的目标。

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2. 边界与区域相结合的目标提取算法

王建青郭敏徐秋平

计算机应用 2009, 29 (09): 2411-2413.

摘要（1067）

PDF （504KB）（1344）

对于目标中带孔或目标颜色信息和背景颜色信息相似的图像，单独根据边界信息或区域信息无法提取出准确的目标。从图像的边界信息与区域信息综合考虑，以图割理论为基础，提出了一种基于图割的边界信息与区域信息相结合的目标提取算法。实验结果表明，该算法对目标中带孔或目标颜色信息和背景颜色信息相似的图像，能够准确、有效地提取出目标，自动分割精度高，用户工作量少，分割效率高，达到了预期的效果。

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3. 结合模糊C均值聚类与图割的图像分割方法

王晓飞郭敏

计算机应用 2009, 29 (07): 1918-1920.

摘要（1475）

PDF （512KB）（1574）

本文针对模糊C均值聚类没有考虑像素空间信息的不足，提出一种结合模糊C均值聚类与图割的图像分割方法。本文以图割理论为基础，考虑到像素的空间信息，建立一个关于标号的全局能量函数，以FCM聚类中心为终端建立多终端网络图，该网络通过扩展移动算法求解全局最小或近似最小能量函数所对应的标号函数，在各类间重新划分所有像素点，实现目标正确分割。实验表明，本文方法在分割精度、性能、抗噪性等方面均有较大改进。

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4. 基于改进蚁群算法的CT图像边缘检测方法研究

张景虎郭敏王亚文

计算机应用

摘要（2253）

PDF （1030KB）（1590）

将蚁群算法(ACA)应用于CT图像边缘检测领域，提出一种新的CT图像边缘检测方法。为了提高检测效率、精确度和对各类CT图像的适应性，对蚁群算法进行了改进，并针对图像中的不同内容采取不同的转移策略和信息素更新规则。实验结果表明了该算法的有效性，满足了CT图像三维重建的需求。

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5. 基于图割的目标提取实时修正算法

徐秋平郭敏王亚荣

计算机应用

摘要（1197）

PDF （807KB）（938）

对目标提取结果进行后期修正是进一步提高提取精度的重要举措。针对在前期目标提取算法框架内实现修正困难、局限较多、难于推广等不足，提出了一种基于图割理论的独立修正算法。首先通过人机交互选定修正区域，然后映射成s-t网络，最后运用最大流/最小割算法对s-t网络进行切割得到修正后的目标轮廓。实验表明，该方法不仅操作简便，实时响应，不破坏已有的正确提取结果；而且参数少，抗噪能力强，适用于一般的基于轮廓的目标提取。

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6. 一种基于图割与GVF Snake的凹型目标快速提取算法

田丽丽郭敏徐秋平

计算机应用

摘要（1819）

PDF （863KB）（1138）

将图割理论与GVF Snake模型有机结合，提出了一种凹型目标的快速提取算法。首先用图割算法对初始轮廓线迭代变形，使其在快速提取非凹型段目标边界的同时将轮廓线有效地置于梯度矢量流力场的“有效逼近域”内，然后用GVF Snake算法继续对轮廓线迭代变形，提取凹型段目标边界。实验表明，该算法能快速、准确提取凹型目标。

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