二维Otsu阈值法的快速算法

最大类间方差法(Otsu)是图像分割的经典算法,在其基础之上发展起来的二维Otsu阈值分割法由于计算复杂而制约了其应用。针对这一缺点,提出一种改进的二维Otsu阈值法的快速算法。首先将原始二维直方图划分成M×M个区域,将每个区域视为1个点,构造新的二维直方图,在其上利用二维Otsu以及快速递推算法,得到分割阈值所处的区域编号;既而对所确定的区域再次使用二维Otsu算法得到原始图像的分割阈值。实验结果证明,改进算法有效地提高了计算速度,降低了算法的空间复杂度,且分割效果与原始算法基本一致。     

二维Otsu阈值分割算法的改进及应用

为改善传统二维Otsu阈值分割算法处理图像的计算复杂度高、实时性差、受噪声干扰严重等缺点,提出一种改进的快速二维Otsu阈值自动分割算法.通过改变二维直方图判别域的划分将二维阈值求解转化为一维阈值求解,对原图像的直方图采用二分法得到最优分割阈值的初始值,然后在此基础上通过两个分量方向上迭代求解得到图像的最优分割阈值.理论分析与仿真车牌实验表明,与传统二维阈值分割算法相比,此算法的计算复杂度远远低于原始二维Otsu算法,且分割效果和原始算法的基本一致.     

二维直方图θ-划分最大平均离差阈值分割算法

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分, 最近提出的斜分法不具普遍性, 而基于L1范数的最小一乘准则比最小二乘准则更为合理且简捷, 提出了适用面更广的基于二维直方图θ-划分和最大类间平均离差的图像阈值分割算法. 首先给出了二维直方图θ-划分方法, 采用4条平行斜线及1条其法线与灰度级轴成 θ 角的直线划分二维直方图区域, 按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割, 斜分法可视为该方法中θ=45° 的特例; 然后导出了二维直方图θ-划分最大类间平均离差阈值选取公式及其快速递推算法; 最后给出了θ 取不同值时的分割结果及运行时间. θ 取较小值时, 边界形状准确性较高, θ 取较大值时, 抗噪性较强, 应用时可根据实际图像特点及需求合理选取 θ 的值. 与常规二维直方图直分最大类间方差法及最大类间平均离差法相比, 所需运行时间相近, 但本文提出的方法所得分割结果更为准确, 抵抗噪声更为稳健, 且存储空间也大为减少.     

图像分割的最大熵方法的改进

对基于二维直方图的最大熵选取阈值进行了修正,提出了一种基于修正最大熵的图像分割算法。算法通过将二维直方图分为四部分：背景、目标、受噪声干扰的背景和受噪声干扰的目标,以选取这四部分的信息熵的和最大作为阈值的选取准则。该方法有三个优点：尽可能包括背景部分和目标部分;可以有效地提高对噪声数据的鲁棒性;不过度地引入噪声和边缘信息。实验结果表明,该方法具有较好的图像分割效果。     

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.     

基于遗传算法的二维最大类间方差图像分割算法

为解决传统二维最大类间方差(Otsu)阈值分割算法处理图像时计算复杂度高、实时性差、易受噪声干扰等问题,本文将遗传算法应用到二维Otsu法中,提出一种基于遗传算法的最大类间方差法的灰度图像分割算法.二维Otsu算法考虑了图像的灰度信息及邻域空间的相关信息,以保证图像分割的精度;利用遗传算法则能提高运算速度.因此,基于遗传算法的最大类间方差法的灰度图像分割算法兼有二者优点,不仅提高运算速度而且能保证图像分割精度.     

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。     

二维直方图图形统计分析的分割方法

一维阈值分割方法对噪声污染的图像很难达到理想的分割效果。二维直方图的分割方法结合了灰度和空间信息使分割精度提高,但计算复杂度急剧增加,并且传统二维直方图的方法对噪声和边缘像素的处理不够准确。改进了二维直方图的构造方法,采用自适应滤波器平滑噪声的同时更高效地保持了图像边缘和高频细节信息。运用改进的Hough变换对二维直方图进行图形统计分析,并搜索二维直方图的平面分割线,将二维直方图划分为不同的分割区域。实验结果表明改进的算法对噪声污染的图像有更好的抗噪能力,分割也更加准确。     

改进的动物精子图像分割算法

动物精子图像分割在计算机辅助精子质量分析系统(CASA)中有着非常重要的作用,直接关系到精子质量检测的精度和速度。在总结最大类间方差(Otsu)算法利弊的基础上,对传统二维Otsu算法原理以及在动物精子图像分割过程中存在处理时间过长的问题进行了研究,提出了一种改进的二维Otsu图像分割算法,通过改变二维直方图的分块方式将二维最优阈值搜索变为一维最优阈值搜索,从而缩短寻找最优阈值的处理时间。实验结果表明,改进的分割算法可以有效降低算法复杂度和噪声干扰,实现动物精子图像快速、准确的分割。     

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。     

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。     

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。     

基于图像边缘信息的2维阈值分割方法

为了改善2维阈值分割性能,提高图像分割的效率,在传统2维Otsu阈值分割算法的基础上,提出了一种基于图像边缘信息的2维阈值分割方法。这种改进的方法保留了2维Otsu阈值分割算法分割结果准确的优点,并在此基础上充分利用图像的边缘信息,通过分析图像的边缘直方图和阈值的关系来得到最优分割阈值。仿真实验结果表明,该方法与传统2维分割算法相比,不仅计算简单,而且实时性好。     

基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法

为了克服图像噪声对图像分割结果的影响,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息,构造了基于像素的灰度信息和非局部空间灰度信息的二维直方图,并将此二维直方图引入到Otsu曲线阈值分割法中,提出了基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法。实验结果表明,该方法能进一步提高原始二维Otsu曲线阈值分割法对于图像噪声的鲁棒性,获得了更加理想的分割结果。     

一种改进的二维最小误差闭值分割方法

二维最小误差(TME)阈值法是一种有效的图像分割方法,但该方法计算复杂度高,难以实时处理,且该算法受噪声影响较大.针对此问题,提出了一种改进的TME阈值分割方法.首先,将传统的3×3模板分成互补的两个模板:十字模板和4-角域模板,并用这两个模板分别对原图像进行中值滤波得到两幅图像;然后,用两幅图像创建二维直方图并对其进行分割,以获得更好的分割性能;最后,对TME阈值选取公式进行简化得到最简公式,并利用此最简公式和其在二维直方图上的计算特性构建新型的快速算法,以便降低计算复杂度.仿真实验结果表明,与当前TME 阈值分割方法相比,所提方法不仅分割效果更好、稳定性更强,而且运行速度更快,占用的存储空间更少.     

改进的最大嫡闭值分割及其快速实现

针对传统二维最大嫡阂值法对二维直方图采用近似处理等的不足,提出了改进的二维最大墒快速阈值分割方法。首先对部域模板进行改进,将改进后的模板用来构建二维直方图,并将最大嫡法用于此直方图上,以便获得最佳阈值;然后,舍弃传统的二维直方图中关于主对角区域的概率近似为1的假设,使阂值选取更准确;最后,分析二维直方图投影,得到其特性,并证明两定理的存在。利用此特性和两定理导出新型、快速的递推算法来降低计算复杂度。仿真实验结果表明,与当前二维最大嫡法相比,提出的方法不仅分割更准确和抗噪性更强,而且占用的存储空间更少,分割速度更快,分割时间少于0.04s。     

灰度图像最小误差阈值分割法的二维推广

一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布. 考虑到噪声等因素对图像质量的影响, 本文在二维灰度直方图上, 基于二维混合正态分布假设, 给出一维最小误差阈值法的二维推广表达式. 为了提高算法的运行速度, 也给出了快速递推算法. 实验表明, 二维最小误差阈值法是一个有效的图像分割算法, 能够更好地适应目标和背景方差相差较大的图像及噪声图像的分割问题.     

基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法

为解决传统二维Otsu算法在含噪声较多的图像应用中分割效果较差这一问题,提出一种基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法.该算法首先利用一种新的自适应加权中值滤波对噪声图像中值滤波;然后将中值图像的二维直方图区域划分由四分法改为二分法;最后利用改进的二维Otsu算法对图像作精确分割.实验结果表明,该算法对灰度噪声图像具有更强的抗噪性且分割效果也更为理想.