DNA遗传算法的改进二维最大熵图像分割

传统的二维最大熵图像分割算法在求解阈值时将二维直方图的噪声和边缘区域近似为零,降低了分割精度。针对这一问题,本文提出了一种基于DNA遗传算法的改进二维最大熵快速图像分割算法。利用梯度-均值灰度直方图得到有用区域,并以改进的二维最大熵作为优化函数,采用DNA计算遗传算法得到二维最优阈值。实验表明该算法对图像分割去噪能力强,分割效果好,以及快速有效处理能力。     

一种有效的红外图像中人造目标分割方法

提出一种红外图像单阈值分割方法。为了减少计算量,结合先验信息选择包含待分割目标的感兴趣区域,利用Bezier曲线法平滑感兴趣区域直方图的噪声;对平滑后的感兴趣区域的直方图求解其曲率曲线,用曲率曲线的波峰所对应的灰度值作为初始分割阈值;基于先验信息从初始分割阈值中确定最佳分割阈值并进行初步分割。为了弥补单纯利用阈值法分割的缺陷,结合上述分割结果和目标的边缘信息得到封闭性良好的完整目标的二值图像。实验结果表明,提出的方法能快速有效地将红外目标从复杂的背景中分割出来,算法的计算复杂度为O(MN)。     

基于雁群优化的声呐图像快速阈值分割方法

针对声呐图像阈值分割中,直接阈值法分割效果不理想而复杂阈值法运算效率低的问题,提出一种基于雁群优化算法的快速分割方法。该方法结合声呐图像的特点,根据先验知识截取部分灰度-梯度二维直方图,对其进行最大熵分割,通过计算熵值确定最佳阈值,并在寻找最佳阈值的过程中,引入雁群优化算法进行提速。实验结果表明,该方法用于声呐图像分割时,能够得到较理想的分割效果,同优化前相比,分割速度提高了10倍以上。     

基于背景图像差分的运动人体检测

在背景图像差分的基础上,提出一种改进的实时背景更新算法.通过背景学习过程,利用若干帧连续图像中每点像素灰度值样本,估算对应像素点的灰度值均方差.利用正态分布的"3σ原则"对图像背景进行实时更新,消除背景变化对人体分割的影响.提出基于图像平均灰度值的阈值分割算法,以提高算法对不同光照强度的适应能力.提出基于垂直投影图的阴影消除算法,分析表明,人体躯干和影子区的垂直投影特性不同,由此可以有效消除人体影子.实验结果表明,本算法在不同的光照情况下能够完整分割运动人体图像.     

机器人视觉目标数字图像实时处理及分割

机器人视觉目标图像信噪比低、背景噪声干扰大,目标识别处理通常利用目标的灰度信息进行预处理。文中设计一种基于数学形态学和遗传算法的灰度图像实时预处理和阈值处理技术图像分割方法。描述图像的基本结构和特征,用具有一定形态的结构元去度量和提取图像中的对应形态,以达到对图像分析和识别;经过预处理的原始图像,采用基于遗传算法的最大类间方差图像分割法,非线性快速地查找到最优的分割阈值,从噪声图中分割出可能目标。基于ARM嵌入式微处理器,以复杂可编程逻辑器件CPLD作为时序控制单元,进行图像处理、分割,实现了图像信息的采集、存储、传输及处理为一体。仿真实验表明,该方法实时性好,简捷、快速,对运动目标的图像识别有较好的实用价值。     

基于几何结构测度的路面裂缝图像分割算法

针对裂缝形态多样性和分布随机性使得传统裂缝图像分割算法的泛化能力弱的问题,提出一种基于几何结构测度的路面裂缝图像分割算法.首先,采用瑞利分布和高斯分布对裂缝图像背景和目标进行建模,并用期望最大化算法求解裂缝灰度混合模型参数;然后,通过高斯核函数与图像的卷积计算裂缝的边界映射,用梯度矢量流场构造裂缝图像Hessian矩阵...     

基于背景重构和水平集的多运动目标分割

针对固定摄像机监控中多运动目标自动分割问题,本文提出了一种基于背景差分和水平集的新方法.首先,该方法通过求解连续三帧图像的对称差分,确定出当前帧中的背景像素点,并对背景像素点的灰度值进行统计,最后选择频率最高的灰度值作为该点背景像素灰度值来重构背景.其次,提出了基于8-邻域搜索的区域生长算法完成连通区域的检测,并通过设置阈值和连通域分析,消除背景块噪声并标定出运动目标区域.最后,对所有运动目标区域块,分别采用无需重新初始化的水平集算法作分割,得到封闭和完整的目标轮廓.实验结果表明,该算法能实现固定摄像机滥控中刚体或非刚体的多运动目标的自动检测和轮廓分割.     

基于多分辨率阈值的非均匀光照微视觉图像

 为了满足微纳和生物医学领域对微视觉图像目标信息高精度实时提取的需求,提出一种基于多分辨率阈值的非均匀光照微视觉图像实时分割技术．针对传统方法所存在的在非均匀光照微视觉图像分割过程中难以精确估计阈值和实时性差等问题,首先根据微视觉图像的梯度概率密度稀疏分布特性,建立灰度强度分布估计目标函数,并利用迭代加权最小二乘法实现灰度强度分布优化估计,达到非均匀光照补偿的目的;然后,在传统二维Otsu方法的基础上,利用小波变换的多分辨率分析能力有效减少阈值估计过程中的计算量,提高微视觉图像分割的实时性．实验研究表明,该方法能有效协调分割精度和速度之间的矛盾关系,具有不受光照影响的特点,能快速取得精确的图像分割效果．     

基于HSV空间的岩心图像处理

针对石油勘探中的岩心图像在分割过程中难以有效识别出灰度值相近的颗粒与颗粒、颗粒与背景的边缘信息,且容易造成过度分割或欠分割的问题,提出一种彩色图像分割并获取颗粒粒度分布的算法,并将结果与灰度迭代算法、最大熵法和分水岭算法分割结果进行比较。结果表明,该算法以彩色图像HSV模型的V分量为依据进行图像分割,可以在较为复杂的岩心背景下校正分割结果,更准确地分割出目标和背景颜色相近的边缘,获得砾石、泥沙颗粒的粒度分布。     

基于多分辨率分析和分水岭的图像分割方法

提出了一种基于小波多分辨率分析和分水岭算法的图像分割方法.在小波分解后的低分辨率图像上进行分水岭分割,提高了分割的速度;由低分辨率图像返回到高分辨率图像时,采用了一种基于边缘信息的合并函数,避免了边缘信息的丢失,保证了分割的准确性.此外预处理过程中,在梯度图像上基于Rayleigh分布采用阈值处理的方法,有效抑制了高斯噪声对梯度图像的影响,避免了过分割.实验结果证明,本文所提出的基于小波多分辨率分析的图像分水岭分割算法能够很好地兼顾算法的效率和分割的准确性.     

基于颜色传递和对比度增强的夜视图像彩色融合

针对基于颜色传递夜视图像彩色融合算法存在的热目标不突出问题,提出一种基于颜色传递和对比度增强的彩色融合算法。该算法首先利用非线性扩散和迭代阈值分割方法提取出图像中的热目标,然后在HSI颜色空间利用热目标和灰度融合图像对颜色传递得到的初步彩色融合图像进行调整,接着将处理结果变换回RGB颜色空间,得到最终的融合图像。实验结果表明,利用该算法得到的融合图像不仅与人眼视觉感知习惯一致,而且显著增强了目标与背景的对比度,从而有效提高了目标的可探测性。     

医学图像的交互分割及三维表面重建

提出一种基于灰度信息的三维医学图像交互分割方法,并对分割提取的组织或区域进行了三维表面重建,在分割过程中,首先对图像进行滤波,确定阈值范围进行二值化,然后根据待提取组织或区域的特征,选取合适的数学形态学操作,最后对区域进行种子填充,这一过程是一个交互的过程,对提取出的区域用MT算法构造等值面,用灰度梯度法计算表面法微量,并实现高质量三维显示。     

基于多分辨率阈值的非均匀光照微视觉图像实时分割技术研究

为了满足微纳和生物医学领域对微视觉图像目标信息高精度实时提取的需求,提出一种基于多分辨率阈值的非均匀光照微视觉图像实时分割技术.针对传统方法所存在的在非均匀光照微视觉图像分割过程中难以精确估计阈值和实时性差等问题,首先根据微视觉图像的梯度概率密度稀疏分布特性,建立灰度强度分布估计目标函数,并利用迭代加权最小二乘法实现灰...     

一种改进的多方位结构元素形态学和互信息量的图像分割算法

提出了一种改进的基于多结构元素形态学与互信息量相结合的图像分割算法。算法首先利用相邻像素差分运算标记出图像中存在梯度变化的像素点,然后对这些像素点进行多结构元素形态学运算,确定一个初始阈值;然后以互信息量为目标函数,在小范围内计算分割图像与原图像的互信息量,以确定最优阈值。通过对大量路面破损图像进行的实验表明,该改进算法所得到的分割图像目标边缘特征保持完好,具有很强的抗噪能力,且处理速度很快。     

利用变分的平面网格图像自适应分割算法

针对管道弯曲度测量系统中照度不均匀的平面网格图像,提出了一种利用变分的自适应阈值分割方法。综合考虑图像的灰度分布和梯度信息,以图像的边缘点作为插值点,构造一个自适应的阈值曲面。在极小化阈值曲面能量函数时,使用变分方法化简Poisson方程,并利用逐次超松弛迭代法求方程的收敛解,从而产生稳定、光滑的阈值曲面,实现对照度不均匀的平面网格图像进行有效分割。为了验证该方法的有效性,进行了图像分割实验,选择超松弛参数为1.5,变分参数为26。并且与常用的最大类间方差法、迭代法和一维最大熵法进行了比较。实验结果表明,对于照度不均匀的平面网格图像,该分割算法的分割效果明显优于其他三种算法,它能准确地分割出平面网格图案。     

基于学习矢量量化的运动目标检测算法

提出一种基于学习矢量量化的运动目标检测算法.通过训练样本,网络能自适应地确定区分运动目标和背景的阈值向量.输入向量包含图像的 YCbCr 颜色空间分量和灰度共生矩阵的方向特征.两者融合到算法中,有效抑制了背景亮度变化对运动目标检测的干扰.仿真实验结果表明,即使在背景模型亮度剧烈变化的情况下,算法也能够准确检测出运动目标.     

一种基于梯度域的彩色图像转灰度图像的方法

本文提出了一种基于梯度域的彩色图像转灰度图像的方法。当彩色图像转化为灰度图像时,一些亮度相似但颜色不同的可视细节可能会丢失。本文通过在梯度域的操作,试图减少这种彩色图像转化为灰度图像时可视细节的丢失。此方法首先将图像从RGB颜色空间转化到LCrCb空间,然后对各个分量分别计算其梯度。其次对亮度L的梯度进行修改,若梯度值较大,则保持不变;若梯度值较小,并且对应位置色差分量Cr或Cb的梯度值较大,则保持亮度L梯度的方向不变,适当放大其大小。最后通过对修改后的亮度梯度求解泊松方程,得到灰度图像。实验表明,此方法获得的灰度图像保留了大部分的可视细节。     

灰度形态学滤波的红外运动小目标检测方法

针对空中红外图像中运动小目标的特征，提出一种采用灰度形态学滤波的背景抑制方法对图像进行处理，再利用自适应阈值分割方法对图像进行阈值分割的帧内检测方法；实践证明该技术能有效提高图像的信噪比，从而达到有效分割和快速检测小目标的目的。     

一种新的声呐图像处理算法

针对高频声呐图像的目标检测问题,在分析声呐灰度图像像素点的灰度分布模型的基础上,提出了一种新的快速图像处理算法。该算法利用图像中各像素点处滑动窗内像素点的灰度分布模型的参数以及灰度分布模型和归一化灰度直方图的拟合误差为特征量,构造声呐图像的特征图,并采用自适应阈值算法进行图像处理。仿真结果表明该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景干扰的影响,有利于人造目标的准确提取。     

基于局部增强和阈值分割的芯线彩色图像分割算法

不同颜色芯线的有效识别是制约数据线生产自动化的关键因素之一;阈值分割是一种简单有效地图像分割算法,但对于颜色信息较多的情况鲁棒性较差;基于指数函数的增强图像可以有效地放大和突出感兴趣的图像区域;本文提出了一种结合局部增强和阈值分割的分割算法,通过对图像进行局部增强以放大感兴趣灰度区域,然后再通过阈值分割的方式筛选出目标区域;该方法能够快速有效地分割出多种颜色区域,也具有良好的鲁棒性.