陈志飞
- 作品数：2 被引量：11H指数：2
- 供职机构：四川大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于均值漂移和模糊C均值聚类的图像分割算法被引量：5
- 2013年
- 为改进传统的模糊C均值聚类(FCM)算法应用于图像分割时计算代价大、性能依赖于初始聚类个数和聚类中心、分割过程中易陷入局部极值的问题,提出一种基于均值漂移和模糊C均值聚类的图像分割算法。首先,利用优化的均值漂移算法对原始图像进行分割,分割后形成带权的分割图像并且得到聚类数目和聚类中心;然后,以带权分割图像为输入图像同时把聚类数和聚类中心引入加权FCM算法进行分割;最后,对分割结果进行形态学优化和二值化处理以提升分割效果。实验表明,该方法相对于传统的模糊C均值聚类算法有更好的图像分割效果和分割效率,且分割效果与人类视觉感知具有更高的一致性。
- 陈志飞时宏伟吕学斌孙旭
- 关键词：图像分割模糊C均值聚类均值漂移形态学
- 基于改进型混合高斯模型的运动目标检测被引量：6
- 2014年
- 针对传统混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)在运动目标检测时,无法精确匹配像素点及参数更新慢问题,提出一种改进型混合高斯模型。在像素值匹配时,通过计算输入像素与背景像素之间的马氏距离,能有效计算样本间相似性;参数更新方面,利用匹配数与匹配和概念对混合高斯模型中参数进行快速更新,避免复杂计算,同时对背景环境具有更强适应性。实验结果表明,利用该算法进行运动目标检测,其准确率和实时性都有显著提高。
- 孙旭吴志红吕学斌陈志飞
- 关键词：混合高斯模型匹配数目标检测
