二维直方图区域斜分的最大熵阈值分割算法

指出现有二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出一种二维直方图区域斜分方法.导出基于二维直方图区域斜分的最大熵阈值选取公式及其快速递推算法,给出图像分割结果和运行时间.并与基于二维直方图直分的最大熵原始算法及其快速算法进行比较.结果表明二维直方图区域斜分可使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性.本文算法的运行时间约为二维直方图斜分最大熵法原始算法的2%,不到二维直方图直分最大熵法的两种快速递推算法的1/3.     

二维直方图重建和降维的Otsu 阈值分割算法

指出二维直方图直分法中存在区域划分不合理和抗噪性差问题,提出一种新的阈 值分割方法,导出有关计算公式。首先分析噪声点在二维直方图中分布情况,通过重建二维直 方图减弱了噪声对阈值分割的干扰;然后将二维直方图区域划分由四分法改为二分法,使得阈 值搜索的空间维度从二维降到一维;最后分别给出现有二维直方图分割算法和本文方法的仿真 结果。理论分析和实验结果表明,该方法可以运用于几乎所有基于二维直方图的阈值分割,特 别是对受噪声污染的图片进行阈值分割时,能使分割后的图片内部均匀、边界准确、抗噪性更 稳健,所需运行时间大幅减少。     

2维最大类间平均离差阈值选取快速递推算法

阈值分割是广泛使用的最为有效的图像分割方法之一。阈值选取是阈值分割的关键。Otsu提出的基于L2范数的最大类间方差法是备受关注的一种方法,而基于L1范数的最大类间平均离差法则更为简捷,效果很好。2维最大类间平均离差阈值选取方法分割精确、抗噪性能好,其效果优于2维最大类间方差法,但存在计算量大、难以实用等缺点。提出了2维最大类间平均离差阈值选取的两种不同的快速递推算法,都可将计算复杂性由O(L4)减少为O(L2)。给出了2维最大类间平均离差两种快速递推算法的分割结果及运行时间,并与原始算法及原有的快速算法进行了分析和比较。实验结果表明,这两种递推算法都可以大幅度地提高运算速度,运行时间可减少到原始算法的0.1%,使2维最大类间平均离差阈值分割方法更为实用,目前已被应用于红外目标、车牌、指纹等自动识别系统中。     

平均灰度级-梯度二维直方图最大相关阈值分割

鉴于现常用的灰度级-平均灰度级二维直方图区域划分存在明显的不足,提出基于灰度级(或平均灰度级)-梯度二维直方图最大相关阈值选取方法,导出相应的快速递推算法公式;给出实验结果并进行了分析与比较.结果表明:与现有的有关算法相比,所提出的基于灰度级(或平均灰度级)-梯度二维直方图最大相关阈值选取快速递推算法不仅能使分割后的图像区域内部更均匀、边界形状更准确、抵抗噪声稳健,而且同时其运行时间还减少了约20%.     

二维直方图斜分最大类间交叉熵的图像分割

利用二维直方图斜分原理,提出了一种基于最大类间交叉熵的快速图像分割方法。首先依据二维直方图斜分法构建最大类间交叉熵阈值选取公式,然后导出这种最大类间交叉熵阈值选取的快速递推算法,最后将定义的数组运算与这种快速算法相结合搜索最佳阈值向量,使整个算法更简明高效。实验结果表明,与当前二维直方图斜分阈值方法相比,此算法效率更高,通用性更强。     

基于改进的二维最大熵及粒子群递推的图像分割

鉴于常用的灰度级-平均灰度级二维直方图区域划分存在明显的不足,提出一种灰度级(平均灰度级)-梯度二维直方图及其区域划分方法.给出了改进二维直方图的最大熵阈值选取公式,并利用粒子群算法寻找最佳阈值,在迭代过程中采用递推算法,大大地减少了适应度函数的重复计算.实验结果表明,该方法不仅使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、抵抗噪声稳健,同时相对粒子群算法运算速度又提高了约1倍.     

基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的阈值分割

针对灰度级-平均灰度级直方图的二维Tsallis交叉熵阈值分割法存在错分、计算复杂度较高问题,提出一种基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的阈值分 割方法。构建新的灰度-梯度二维直方图,更加全面地考虑目标点和背景点;导出基于该直方图区域划分的对称Tsallis交叉熵阈值选取公式;采用基于tent映射的 混沌小生境粒子群优化算法搜寻二维最佳阈值向量,并引入快速递推算法降低其适应度函数的计算复杂度。实验结果表明,与基于灰度级-平均灰度级直方图的 二维Tsallis交叉熵阈值分割法相比,该方法能够使分割后的图像边缘更加准确,类内灰度更加均匀,且实时性提高了30倍。     

基于2D-WLDH的最大熵阈值分割算法

在传统二维最大熵图像阈值分割算法中,二维直方图主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理,且算法耗时较多.为此,提出一种新的最大熵分割算法.根据灰度级和韦伯局部描述子(WLD)建立二维WLD直方图(2D-WLDH),将其用于最大熵的阈值分割,并设计快速递推算法,以提高运行速度.实验结果表明,该算法的运行时间较少,分割效果较好.     

融合视觉模型和最大类间方差的阈值分割算法

针对传统二维直方图的区域划分方法存在把图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点的缺点,以及传统二维最大类间方差阈值分割算法的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了该二维直方图的区域划分方法,同时还把提出的二维直方图应用到最大类间方差阈值分割算法中。根据分割时间、分类误差、均匀性等定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出的阈值分割算法在降低计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。     

基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割

目的 为了使图像阈值分割的精度和速度进一步提高,提出了一种基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割方法。方法 首先,提出了1维灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,给出了基于灰度—邻域平均灰度级直方图的灰度熵阈值选取准则;最后,提出了2维灰度熵阈值选取的快速迭代算法,并采用递推方式计算准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快了运算速度,大大减少了运算量。结果 大量实验结果表明,与近年来提出的3种阈值分割法相比,所提出的方法分割性能更优,分割后的图像中目标区域完整,边缘清晰,细节丰富且运行时间短,仅为基于混沌小生境粒子群优化的二维斜分倒数熵分割法运行时间的3%左右。结论 本文方法对不同类型灰度级图像的分割效果及运行速度均有明显优势,是实际系统中可选择的一种快速有效的图像分割方法。     

改进的2维Otsu法及混沌粒子群递推的阈值分割

鉴于现常用的灰度级-平均灰度级2维直方图区域划分将部分目标和背景点错分成边缘和噪声点这一不足,为此提出了一种基于灰度级-梯度2维直方图的Otsu阈值选取新方法,利用混沌粒子群优化算法来寻找分割阈值,并提出在迭代过程中,采用递推方法来大大减少适应度函数的重复计算。实验结果表明,与最近提出的基于灰度级-平均灰度级2维直方图Otsu法及粒子群的快速图像分割方法相比,该新方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点,从而使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、特征细节清晰,同时运行时间几乎不到现有算法的1/3,而且粒子群处理的收敛精度得到了进一步提高。     

基于二维Arimoto熵的阈值分割方法

提出基于二维Arimoto熵的阈值分割方法.首先由图像的像素值及其邻域像素均值得到图像的二维直方图,然后从二维直方图中计算出二维Arimoto熵.当二维Arimoto熵达到最大时,对应的灰度级对即为分割阈值.通过引入二维联合幂概率分布建立快速算法,使算法速度大大提高,易于硬件实现.大量的对比实验表明,本文算法表现稳定,总体的分割效果优于基于二维Renyi熵和二维Shannon熵的阈值分割算法.     

二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法

提出了一种二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法。利用二维直方图对二维指数交叉熵进行阈值选取,导出快速算法。实验结果表明,提出的二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法相对于最大熵法和指数熵法,不仅分割结果精确,运行时间也相应缩短。     

二维直方图准分的Renyi熵快速图像阈值分割

针对传统二维Renyi熵(RE)分割法分割结果不够准确和计算复杂度高的问题,提出一种快速的二维RE准分法。首先,用与主对角线平行的四条斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并对噪声点区进行去噪处理以便获得更好的分割性能。然后,对内点区与边界点区在RE公式中的对应量准确取值使阈值选取更准确。最后,提出二维RE准分法的一般递推算法,并在此算法的基础上利用RE在二维直方图上的计算特性和两个公式导出快速的二维RE阈值选取算法来降低计算复杂度。实验结果表明,与对比方法相比,文中方法不仅分割更准确和抗噪性更强,而且其运行时间少,与二维RE斜分法运行时间相近。     

基于多目标人工鱼群算法的硅单晶直径检测图像阈值分割方法

为提高对硅单晶直径检测图像高亮光环的分割精度, 提出了一种基于多目标人工鱼群算法的二维直方图区域斜分多阈值分割方法.首先设计了一种多目标人工鱼群算法, 并且改进了快速构造Pareto非劣解集的方法, 然后以最大类间方差和最大熵同时作为测度函数, 搜索最优的二维直方图区域斜分分割阈值.仿真结果表明, 所设计的多目标人工鱼群优化算法具有较高的搜索精度, 硅单晶直径检测图像分割实验结果表明, 提出的改进二维直方图区域斜分多阈值分割方法对高亮光环具有较高的分割精度.     

基于最小类内差和最大类间差的图像分割算法研究

针对现有二维Otsu图像分割算法未考虑到目标和背景这二类像素自身的内聚性,提出一种新的自适应二维Otsu算法,算法通过待分割图像的二维直方图,分别统计类内的绝对差、类间总体离差以反映类内、类间的离散度,从而构造出新阈值判别函数.通过一种改进的遗传算法优化二维阈值判别函数,自动得到较理想的分割阈值.实验结果表明,与其它阈...     

面向医学图像分割的直线截距直方图倒数交叉熵方法

为了进一步 提高医学图像分割的速度和准确度,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,本文 提出了一种基于直线截距直方图的倒数交叉熵图像阈值分割方法。首先定义了直线截距直方 图;然后根据医学图像的二维信息,建立该图像的直线截距直方图;最后,推导出基于该直 方图的倒数交叉熵阈值选取准则,并以此对医学图像进行分割。实验结果表明,与基于 混沌小生境粒子群优化(Niche chaotic mutation particle swarm optimization, NCPSO) 的二维倒数熵法、基于分解的二维指数灰度熵法、基于斜分的二维对称交叉熵法及基于粒子 群优化(Particle swarm optimization, PSO)的二维Tsallis交叉熵法相比,本文方法分割 后的图像中目标区域完整准确,边缘细节清晰丰富,且所需运行时间大幅减少,是医学影像 研究中可选择的一种快速有效的图像分割方法。     

基于二维直方图双斜率划分的快速Otsu图像分割算法

为了克服Otsu算法对图像分割的不足,本文在二维Otsu的基础上提出了基于二维直方图双斜率划分的快速Otsu分割算法,该算法将二维直方图上像素点之间关系转化为斜率值,构建斜率值与频率的一维直方图,利用双阈值Otsu对灰度斜率的一维直方图取双阈值,利用求出的双阈值（临界斜率）对图像二维直方图进行重新划分,对划分的图像二维直方图的有效区域,再次利用一维Otsu方法划分,从而得到最终结果。最后通过实验,验证此方法有较强的抗噪性,比二维Otsu方法计算效率高,处理效果好。     

两种二维交叉熵阈值法等价性证明及快速实现

二维直方图斜分最大类间交叉熵阈值(TOSMICE)法和二维交叉熵直线型阈值(TMCELT)法是两种有效的分割方法,且都是二维交叉熵阈值法,为了考查二者分割结果是否相同,提出对两种二维交叉熵阈值法的等价性探讨。首先分析两种二维交叉熵阈值法：虽然名称不同但经过证明其分割原理相同,然后对两种选取公式进行推导得到一种最简阈值选取公式,从而证明了二者的等价性,随之提出基于最简公式的一般递推算法,最后将二维直方图分布特性与这种算法有机结合得到新型快速的递推算法。实验结果表明,两种方法获取的阈值相等,分割结果相同;并且与当前二维直方图斜分递推算法相比,所提出的新型递推算法速度更快。     

改进的红外图像2维Otsu分割算法

针对红外图像有别于一般灰度图像的特点,常用的灰度级平均灰度级2维直方图区域划分在红外图像分割中效果不佳,为此提出一种改进的灰度级梯度2维Otsu阈值选取方法,选取合适的梯度算子,利用改进的粒子群优化算法寻找分割阈值,在算法中加入有效判断早熟停滞的方法,一旦检索到早熟迹象,便随机改变最优解的任意1维分量值,使其跳出局部最大,实现全局寻优过程的快速收敛。仿真实验结果表明,该算法由于使用新的2维直方图,分割后的红外图像边界形状准确,特征细节清晰,运算速度也得到了有效提高。