分水岭法(Meyer,1990)是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭。该算法的实现可以模拟成洪水淹没的过程,图像的最低点首先被淹没,然后水逐渐淹没整...
一、分割算法 医学图像中常见的分割算法包括阈值分割、区域生长分割、边缘检测分割、水平线分割、聚类分割、基于形状的分割等。其中,阈值分割是最简单的一种分割方法,通过设置一个像素灰度值阈值,将像素点按照其灰度级别分为两部分,从而进行分割。阈值分割方法的优点是比较快速和简单,常用于二值化的分割,如将背景分割出...
图像分类与分割算法是GIS中的重要研究课题,其目的是通过对遥感图像的分析与处理,将地表特征进行分类与分割,为地理空间数据的获取、管理和分析提供支持。 一、图像分类算法 图像分类算法是将遥感图像像素进行分类,识别出不同类别的地表特征。常见的图像分类算法包括最大似然分类法、支持向量机、人工神经网络等。最大似然...
FCN最大的特点就是它将以前神经网络里的线性层去掉了,而且它对特征图进行了上采样,恢复到原来的图像大小,使得输入图像和输出图像大小一致,然后再对图像进行分类。FCN在处理图像时,还做了很多细节的工作,它可以接受任意大小的图像,同时为了达到一定的分割精度,它将高层的特征信息与低层的特征信息进行融合,达到最好分割...
分水岭分割是基于自然的启发算法来模拟水流通过地形起伏的现象从而研究总结出来的一种分割方法,其基本原理是将图像特征看作地理上的地貌特征,利用像素的灰度值分布特征,对每个符合特征的区域进行划分,形成边界以构成分水岭。 下面是分水岭算法的物理模型: 在上面的水岭算法示意图中局部极小值、积水盆地,分水岭线以及水...
如下图,一般的分类或者分割网络包括下采样的特征生成模块和分类模块,图片输入网络,通过特征生成模块提取为图片特征,再利用分类模块预测图片的类别,利用已有的标签对网络进行训练。 这个网络在分类网络的基础上添加了一个判别网络,主要利用对抗学习来对齐两个数据集图片特征的分布,只要图片特征的分布一样,那么源域图片训练...
医学图像分割算法分类及特点
它通过迭代地执行图像分类算法并最小化聚类指标来完成任务。具体地讲，聚类法首先将图像映射到图像的特征空间，然后通过搜索特征空间内点的聚集情况实现图像区域的分割。这里，特征空间内点比较密集的区域代表图像的区域或类别，密集区域之间的稀疏区域则代表了类别间的界限。常用的聚类法如有K均值（K-Means）法、模糊C...
VGG是2014年ImageNet图像分类竞赛亚军,定位竞赛冠军,由牛津大学提出。 VGG16和VGG19经常作为迁移学习的骨干网络。将LeNet和AlexNet奠定的经典串行卷积神经网络结构的深度和性能发挥到极致。 VGG模型结构虽然简单,但臃肿复杂,参数过多(超过一亿个),速度慢,第一个全连接层占据了大量参数。论文:Very Deep Convolutional ...
KNN实现图像分类(JMU-机器学习作业) KNN算法介绍 KNN算法中距离的计算 算法实现 数据集 数据集加载 KNN算法实现 主要代码 完整代码 运行结果 结果思考 KNN算法介绍 KNN(K-Nearest Neighbor)是最简单的机器学习算法之一,可以用于分类和回归,是一种监督学习算法。它的思路是这样,如果一个样本在特征空间中的K个最相似...