基于蝗虫算法的图像多阈值分割方法

针对图像分割中的阈值选择问题,提出了一种基于蝗虫算法的图像多阈值分割算法。该算法综合考虑Otsu法和最大熵法的分割特性,以Otsu算法的最大类间方差和Kapur最大熵法的最大熵值构造适应度函数,利用蝗虫算法进行寻优求解最佳阈值,最后利用最佳阈值对图像进行分割。将该算法与传统的Otsu算法、最大熵法、基于粒子群的图像分割方法、基于人工蜂群的图像分割方法进行比较,实验结果表明,相对其他算法,分割所得的峰值信噪比更大,分割效果更好,在阈值个数为4和5时,该算法所得的峰值信噪比(PSNR)值相比粒子群算法、人工蜂群算法提高了约3%和1. 5%,算法的运行时间相比粒子群算法和人工蜂群算法,快了约9%和5%。     

基于灰度熵多阈值分割和SVM的火焰图像状态识别

为了进一步提高锅炉燃烧火焰图像状态识别的性能,提出了一种基于灰度熵多阈值分割和支持向量机(supportvector machine,SVM)的火焰图像状态识别方法。对火焰图像进行基于灰度熵准则的多阈值分割,采用改进粒子群优化算法选取最优多阈值,由此快速准确地分割出火焰图像中的背景区域、有效燃烧区域及高温燃烧区域;然后,提取火焰图像的10个特征参数,以此作为训练样本训练支持向量机,最后采用支持向量机依据提取的特征对火焰图像进行分类,并通过上述改进粒子群优化算法优化支持向量机中的2个参数。实验结果表明,提出的方法分割结果正确,与采用将图像像素作为训练样本的方法相比,该方法的分类识别正确率更高,运行速度大大加快。     

最大熵和高斯模型在锂电池缺陷识别中的应用

锂电池极片缺陷在线识别系统中采用最大熵阈值法实现图像的阈值分割,采用缺陷面积排序的方法取出最大缺陷目标,提取二值化图像中缺陷的几何形状和投影参数作为特征值,最后采用高斯混合模型算法实现对缺陷目标的识别分类。实验结果表明:该系统能自动实现阈值分割,准确提取缺陷特征,识别准确率达到94%。     

基于模糊熵和模拟退火算法的双阈值图像分割

在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能够从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法。结合模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集。使用模拟退火算法确定最优的模糊熵参数组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据只含有4个模糊熵参数,减小了搜索空间。对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法进行了比较。实验结果表明,所提方法能够自动、有效地选取双阈值,分割效果优于最大类间方差双阈值法。     

利用径向温度分布特征检测绝缘子污秽等级

为了实现绝缘子污秽状况的红外热像在线测量,提出一种基于径向温度分布特征的绝缘子污秽等级检测新方法.人工截取绝缘子图像区域,采用复小波广义交叉确认GCV阈值去噪方法抑制白噪声干扰,通过直方图包络线提取阈值分割图像,利用二值图像水平扫描采样绝缘子盘面边缘点,应用最小二乘拟合盘面边缘椭圆方程,获得椭圆内长轴以上图像区域,并提取径向温度分布特征表征绝缘子污秽程度,采用最近邻湿度条件下的最小距离分类器评定待检测绝缘子的污秽等级.试验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于二维Renyi交叉熵的刀具磨损图像分割

为了快速准确地完成刀具磨损检测系统中刀具磨损图像的分割,提出了分解的二维Renyi交叉熵刀具磨损图像阈值分割方法。首先引入Renyi交叉熵的定义,给出一维Renyi交叉熵阈值选取公式。然后推导出二维Renyi交叉熵阈值选取公式,并采用快速递推公式来降低阈值选取准则函数的计算复杂度。最后提出了二维Renyi交叉熵的分解算法,将二维Renyi交叉熵的运算转化为两个一维Renyi交叉熵的运算,使算法的运算量从O(L4)降为O(L)。针对不同类型的刀具磨损图像的实验表明,所提出的方法与基于粒子群优化的二维最大Shannon交叉熵法、基于粒子群优化的二维Renyi熵法、二维最小Tsallis交叉熵法相比,在分割效果和运行速度上均具有很大优势。     

直升机巡检航拍图像中绝缘子图像的提取算法

提出了一种新的绝缘子图像提取算法,可用于直升机智能巡检图像中绝缘子图像的提取。该算法首先将航拍得到的高分辨率玻璃绝缘子彩色图像进行RGB到HSI彩色空间的转换;然后对HSI空间的S分量,采用基于遗传算法的最大熵阈值的方法进行图像分割;接着对分割后的图像用双结构级联滤波器滤除噪声;最后用连通区域方法将分割出的绝缘子串轮廓标识出来。算例结果表明:该算法能够从背景复杂的航拍图像中完整地提取绝缘子图像,有较高的工程应用价值。     

基于TMS320C6713B的阈值分割与目标形心获取算法研究

本文针对嵌入式跟踪系统中目标图像处理时存在的算法复杂,处理速度慢,达不到实时性的缺点,提供了一种用TMS320C6713B实现对图像的阈值分割与目标的形心获取算法,即采用灰度平均值与最大类间方差法相结合的方法实现视频图像的阈值分割,只要选取合适的修正值,则既能满足系统的实时性要求又能实现对目标的检测;采用了对目标形心求取以定位目标,进而计算出视场中心与目标形心的偏差,作为系统控制算法的输入;实验证明,该算法很好的实现了图像的阈值分割,较精确的获取了目标形心,提高了图像的处理速度,实现很高的实时性。     

煤灰熔融性图像自动识别算法的研究

本文提出了一种测定煤灰熔融性时图像的自动识别的算法。根据模式识别和计算机视觉理论,首先从CCD摄像机处采集图像,经过预处理后,采用阈值迭代和Otsu分割算法相结合的单阈值法进行图像分割,在定位灰锥目标区域后,进一步提取高度、底宽和面积等几何特征,作为特征温度图像的识别依据。实验表明,该算法简单、有效,且能兼顾系统的实时性和准确性要求。     

基于遗传算法的图像阈值分割研究

主要论述了利用遗传算法进行图像阈值分割的实现方法,重点研究了最大熵和最大类间方差2种阈值分割方法.将通信电源配电屏开关图片作为研究对象,分别采用基于传统搜索算法和遗传算法的最大熵和最大类间方差法对其灰度图进行阈值分割,并应用Visual C 编程实现.实验结果表明,基于遗传算法的最大类间方差法的分割效果好,更好地满足了通信设备对远程视频监控与识别系统中图像分割实时性的需求.