江西理工大学信息工程学院, 江西 赣州 341000
图像分割在日常生活中扮演着重要角色, 传统的K-means图像分割具有随机性且容易陷入局部最优等缺陷, 使得分割质量大大降低。为改善这些现象, 提出一种基于Halton序列改进蝠鲼觅食优化(HMRFO)算法的K-means图像分割, HMRFO采用Halton序列初始化种群, 使得个体位置充分均匀, 再引入折射反向学习提升算法的全局搜索能力, 最后引入新型的高斯变异策略, 减小算法陷入局部最优的概率。在6个基准测试函数中对比了5种算法, 验证了HMRFO的有效性及可行性。同时, 将其应用于K-means图像分割中, 与其他4种算法进行对比, 结果显示HMRFO优化K-means具有较好的分割质量及泛化能力。
图像分割 K-means 聚类算法 Halton序列 蝠鲼觅食优化算法 折射反向学习 高斯变异 image segmentation K-means clustering algorithm Halton sequence Manta Ray Foraging Optimization (MRFO) Refracted Opposite-Based Learning (ROBL) Gaussian mutation
1 江西理工大学理学院，江西赣州341000
2 嘉兴学院数理与信息工程学院，浙江嘉兴314001
为改善高光谱压缩感知的重构质量，提出基于双频带预测的高光谱重构算法。引入K 均值聚类算法自适应地完成频带分组，并确定各组组内的双参考频带；再建立双频带预测模型获得预测图像；最后，在预测图像的基础上采用修正重构和加权融合方式，实现图像的高精确度重构。结果表明：在相同采样率下，该方法的重构图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)明显优于已有的重构方法。
高光谱影像 K 均值聚类算法 双频带预测 重构 hyperspectral image K-means clustering algorithm dual-band prediction reconstruction 太赫兹科学与电子信息学报
2022, 20(11): 1184
1 兰州交通大学自动化与电气工程学院，甘肃 兰州 730070
2 中国铁路兰州局集团有限公司，甘肃 兰州 730030
3 国网甘肃省电力公司庆阳供电公司，甘肃 庆阳 745000
为了改善接触网管帽这类小尺度部件在故障检测过程中定位困难的情况，提出一种基于改进Faster R-CNN的接触网管帽目标定位算法。通过K均值聚类算法（K-means）对region proposal network （RPN）层中生成anchor boxes的比例及面积进行改进，所提算法在定位接触网管帽这类小部件上具有较好的表现。并通过比较VGG16、resnet50、resnet101、resnet152等4种特征提取网络在原始及改进的Faster R-CNN上定位管帽的准确率、召回率、准确率和召回率的调和平均F1、单张检测时间等指标来选择最优特征提取网络。实验结果表明，基于resnet50的改进Faster R-CNN深度网络模型在接触网管帽定位中具有明显的优势，召回率为89.78%，定位准确率可以达到83.16%，F1值为86.34%，单张检测时间为0.283 s。
图像处理 接触网管帽 定位 Faster R-CNN K均值聚类算法 深度学习 激光与光电子学进展
2022, 59(4): 0410009
西安工程大学电子信息学院, 陕西 西安 710048
为了精确评价纱线疵点的种类与个数,提出了一种融合空间模糊C-均值(FCM)聚类的纱线疵点检测算法。首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形态学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。
图像处理 模糊C-均值聚类算法 纱线条干 形态学开运算 纱线疵点 激光与光电子学进展
2021, 58(4): 0410014
太原科技大学电子信息工程学院, 山西 太原 030024
为了满足无人飞行器自主导航对姿态参数的迫切需求,提出一种利用大气偏振信息获取载体三维姿态信息的方法。首先充分解析大气偏振模式;然后采用K-means聚类算法解算太阳在空间中的位置信息;最后利用磁罗盘与载体体轴夹角获取载体的航向信息。在已知航向角的基础上,对导航坐标进行基准变换。首先将天顶点与太阳位置处于同一轴向,使得天顶点与太阳位置矢量处于同一基准并同时旋转;然后根据天顶点与太阳位置固有的高度夹角,将俯仰角与横滚角的计算进行转换;最后通过一系列的转换和计算得到横滚角和俯仰角的信息。实验结果表明,利用大气偏振模式解算的太阳位置可获得有效的载体姿态信息,模拟仿真的解算精度可达0.01°,外场实验的精度可达0.1°。
成像系统 大气偏振模式 K-means聚类算法 导航 姿态 激光与光电子学进展
2020, 57(22): 221107
西安邮电大学通信与信息工程学院, 陕西 西安 710121
核可能性C-均值(KPCM)聚类算法将核方法引入可能性聚类中,使其对超球体、含噪声和奇异点的数据能进行有效聚类,但存在可能性聚类的中心重合问题。因此,将β-截集引入KPCM聚类算法中,通过产生聚类核修改部分样本数据的典型值,以改善类间关系。同时,提出了一种基于截集门限的核可能性C-均值(C-KPCM)聚类算法,克服了KPCM聚类算法一致性聚类的缺陷。结合图像的非局部空间信息,利用自适应中值滤波算法可自适应调节滤波半径的特性,产生新的模糊因子,并将其加入C-KPCM聚类算法的目标函数中,提出了基于非局部空间信息的核可能性C-均值聚类算法,增加了强噪声干扰下聚类算法的鲁棒性,仿真结果验证了本算法有效性。
核可能性C-均值聚类算法 截集门限 核空间 非局部均值滤波 激光与光电子学进展
2020, 57(18): 181010
鞠默然 1,2,3,4,5,*罗海波 1,2,4,5王仲博 1,2,3,4,5何淼 1,2,3,4,5[ ... ]惠斌 1,2,4,5
1 中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁 沈阳110016
2 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 辽宁 沈阳 110016
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 中国科学院光电信息处理重点实验室, 辽宁 沈阳 110016
5 辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室, 辽宁 沈阳 110016
针对图像中小目标检测率低、虚警率高等问题,提出了一种YOLO V3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,提出对原网络输出的8倍降采样特征图进行2倍上采样,将2倍上采样特征图与第2个残差块输出的特征图进行拼接,建立输出为4倍降采样的特征融合目标检测层。为了获取更多的小目标特征信息,在YOLO V3网络结构Darknet53的第2个残差块中增加2个残差单元。利用K-means聚类算法对目标候选框的个数和宽高比维度进行聚类分析。用改进的YOLO V3算法和原YOLO V3算法在VEDAI数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLO V3算法能有效检测小目标,对小目标的召回率和检测的平均准确率均值都有明显的提升。
机器视觉 小目标检测 YOLO V3 VEDAI数据集 K-means聚类算法
西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
切伦科夫荧光成像因具有临床上广泛可用的放射性核素探针而成为近年来光学分子影像领域的研究热点,但放射性核素在衰变过程中产生的大量高能射线会造成采集到的切伦科夫荧光图像上存在大量脉冲噪声,严重影响基于切伦科夫荧光图像的定量分析和后续的三维重建等。为了尽可能降低上述噪声,提出了一种结合模糊局部信息C-均值聚类算法和整体变分模型的切伦科夫荧光图像去噪算法。数值仿真、物理仿体以及真实动物实验结果表明:与现阶段广泛使用的中值滤波算法相比,所提去噪算法能够在有效去除噪声的同时保留切伦科夫荧光光源部位的形状细节。
图像处理 去噪方法 模糊C均值聚类算法 切伦科夫荧光成像 放射性核素成像 光学学报
2018, 38(10): 1017001
中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所，福建 泉州 362200
建筑垃圾的处理事关环保建设，是当前建筑领域亟待解决的问题之一，而目前建筑垃圾分拣设备的主要技术瓶颈是相近比重物质的分选。结合建筑垃圾的特点，采用颜色识别方法来解决相近密度物质分选这一技术难题。通过基于HSV的阈值分割算法和K均值聚类算法对建筑垃圾图像进行实时采集和处理，对不同颜色的建筑垃圾进行识别。实验结果表明，采用的建筑垃圾颜色识别方法结果与人类视觉系统判断一致，能够辨识目标砖块并确定其位置。
颜色识别 彩色图像分割 阈值分割 K均值聚类算法 color recognition color image segmentation threshold segmentation K-means clustering algorithm
