基于直方图的模糊最大指数熵图像分割方法

针对最大熵阈值分割算法的计算缺陷,提出了一种基于直方图的模糊最大指数熵阈值图像分割新算法．该算法把模糊性指数、模糊熵概念应用到图像分割中,结合基于灰度图像直方图的模糊最大熵阈值图像分割理论,给出了模糊最大熵的新定义,同时引入了指数熵的概念．该算法能较好地完成图像分割,较传统分割算法具有更强的抗噪能力,为后续的图像处理提供了良好的基础．通过对真实目标灰度图像的分割和对比实验,表明本文新算法分割准确,性能优越。     

一种超模糊熵ULPCNN图像自动分割新方法

为了自动地对图像进行二值分割,提出了一种新的自适应迭代全局阈值图像分割算法．首先对二维超模糊集隶属函数进行了自适应修正,并将其引入到图像超模糊熵概念中; 然后从适应图像分割角度,将传统脉冲耦合神经网络模型改进为具有单调指数上升阈值函数的ULPCNN抑制捕获模型; 最后把ULPCNN与最大超模糊熵判据相结合对图像进行自动分割,并与基于最大香农熵、最小交叉熵及最小模糊熵准则的ULPCNN分割方法作了比较．理论分析和实验结果表明,该方法能自动确定迭代次数和选取最佳阈值,对图像目标划分清晰,细节保持较好,改善了图像的分割性能．     

具有疫苗算子的可变模糊匹配阴性选择算法

为了建立可变模糊匹配阴性选择免疫算法的特异性免疫应答,基于模糊思想并采用疫苗理论,在监测异常过程中提取疫苗,研究疫苗算子和正选择算子对算法性能的影响.仿真结果表明：疫苗算子增强了抗体库的记忆功能,使算法二次应答时间明显缩短,而正选择算子是完成这种功能的具体实施者.可变模糊匹配阴性选择免疫算法经改进设计后,具有较强的自学...     

参数化最大香农熵阈值分割算法

提出了参数化最大香农熵阈值化分割算法。针对基于香农熵的图像阈值化分割算法对许多图像很难获得满意分割结果的不足,基于三角模蕴涵算子研究中常用的分式极限表达式对香农熵阈值化算法进行参数修改,得到了参数型的最大香农熵阈值化分割准则以便改善其分割性能。实验结果表明,本文的参数化修改香农熵阈值法是可行的。     

基于区间值模糊集熵的图像阈值分割算法

提出了一种新的区间值模糊集的模糊熵,并将其用于图像的阈值分割.根据图像直方图确定模糊化因子,选择适当的主隶属函数实现图像的区间值模糊集表示.利用新的区间值模糊集的模糊熵研究了图像的阈值分割算法.仿真实验表明,新的基于区间值模糊集模糊熵的阈值分割算法在处理模糊图像及具有噪声图像方面均比经典图像阈值分割方法更有效.     

SAR图像的二维灰熵模型快速分割方法

为提高图像分割速度和抵抗噪声的能力,综合利用小波分析、遗传算法、图像熵和灰色理论,提出一种基于二维灰熵模型的快速SAR图像分割方法．该方法首先对待分割图像进行小波变换,将表征图像概貌特征的低频信息重构为概貌图像,表征图像细节和边缘的部分高频信息重构为梯度图像,然后构造两者的概貌-梯度共生矩阵模型,根据最大熵原理设计二维灰色熵模型作为遗传算法的适应度函数．最后,利用遗传算法高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值．实验表明,该方法不仅在图像分割过程中能够滤除SAR图像中的噪声,而且分割速度明显加快．     

基于关联熵系数的图像分割新算法

图像分割是图像分析的基础,阈值法因简单、快速和稳定而成为图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广泛应用。针对图像分布具有多样性,本文提出基于随机变量之间关联熵联系的图像分割新算法,该算法通过最大化目标和背景两个概率分布之间的关联熵系数并获得图像分割的最佳阈值。实验结果表明,本文提出的关联熵系数阈值分割方法是可行的。     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多闽值图像分割方法．由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数，用粒子群算法对其进行优化，得到分割的最佳阈值，并用该阈值对图像进行分割．将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法不仅可实现正确的图像分割，并可使分割速度大大提高．     

在小波域进行图像的最大熵分割的一种方法

最大熵分割是一种数字图像阈值分割方法，它以有关的信息理论为基础．本文提出一种新的应用于小波域的最大熵分割方法．这种方法借助“零树编码”的思想，首先在小波变换的低频域进行最大熵分割操作，然后依据这个最大熵分割的结果，我们就能获得原始图像的最终分割结果．实验结果证明该方法与传统的图像最大熵分割方法相比。有远箅速度快、抗噪能力强的优点．     

一种新的运动目标自适应图像分割算法

提出了一种新的运动目标自适应图像分割算法．在设置自适应跟踪波门对运动目标进行跟踪的基础上,依据最大类间方差函数准则自适应地求出调节系数,再用设置门限分割法完成图像的自适应分割．对该算法进行了详尽的图像分割实验,与著名的Otsu法、迭代法、最大熵法相比较,该分割算法不仅能适应多种复杂背景,而且分割精度高、速度快,是一种实用有效的图像分割方法．     

基于二维最小Tsallis交叉熵和遗传算法的快速图像分割

针对二维Otsu分割方法在求取最佳阈值时假设部分区域近似为0,降低了分割精度,以及采用的shannon熵因为具有广延性而忽略了两个分割子系统之间的相互作用的问题,提出一种基于二维最小Tsallis交叉熵和微粒群寻优的快速图像分割.利用灰度-梯度直方图并聚类得到有用区域,以具有非广延性的二维最小Tsallis交叉熵为优化函数,采用遗传算法得到最优的二维阈值.实验表明该算法对噪声图像具有良好的分割效果和较强的实时处理能力.     

基于模糊逻辑的图像阈值分割算法

为确定图像分割的最佳阈值,提出了一种新的有效的图像阈值分割方法.该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息.然后,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将新算法应用于图像分割中,效果优于现有大多数阈值分割算法.     

结合粒子群算法优化归一割的图像阈值分割方法

为了快速得到图像分割的最佳阈值,依据图论知识,利用灰度级相似矩阵代替像素级权值矩阵,将归一化切割准则作为优化函数.利用粒子群优化算法代替穷举法优化归一化划分准则,提出粒子群算法优化归一割的图像阈值分割方法.实验表明在分割性能上有较大的提高,在分割速度上也有较大的改进,能够满足实时性要求.     

Hough变换和区域分离-合并相结合的分割算法

针对传统区域分离-合并算法中过分割的问题,提出一种基于边缘提取和区域分离-合并相结合的分割算法。即利用Canny算子对图像进行边缘提取,得到边缘像素集。然后将像素集作为边缘线,采用区域分离-合并算法进行图像分割。由于Canny算子所提取的像素集是不完整的,所以需要用Hough变换对其进一步完善,得到连续的边缘线。该算法能够提高区域分离-合并算法的精确度,较好地解决其过分割的问题。实验结果表明,该算法有效。     

一种基于MRF与区域合并的图像分割改进算法

针对现有基于马尔科夫随机场的图像分割算法容易出现过分割、分割结果不理想等问题,提出了一种基于马尔科夫随机场与区域合并的图像分割改进算法。该算法首先基于马尔科夫随机场与高斯混合模型理论的图像分割算法得到初始分割结果;然后利用各个区域间的相邻关系、颜色关系以及边界情况等信息,给出各个区域间的距离;最后按照区域间的距离与区域合并前后的颜色散度变化率对初始分割结果进行区域合并,输出最终的分割结果。使用伯克利标准图像库进行实验仿真,采用Dice系数和Jaccard系数作为评价指标。仿真结果表明,相比于现有基于MRF理论的算法,本文算法具有更好的分割效果。     

基于遗传算法的二维熵法

图像分割方法中的二维熵法的计算时间较长.为了提高其计算效率,将遗传算法和二维熵法结合起来,同时考虑了孤立像素点的灰度信息和像素点的空间相关性,并对简单遗传算法的复制和交叉算子进行了改进,利用遗传算法高效快速的特点,克服了二维熵法的缺点.试验结果表明,本算法在保证分割质量的同时,提高了运算效率.     

基于规一化割的声呐图像谱抠图分割

针对目前谱图理论应用于声呐图像分割时,效果不够理想的问题,提出一种结合Ncut和谱抠图的声呐图像分割方法.该方法首先通过形态学变换对声呐图像进行预处理,降低复杂背景对分割结果的影响;其次,引入数字抠图技术,通过改变Ncut算法中的拉普拉斯公式得到用于分割的图像透明度估计;最后,通过透明度处理得到最终的声呐图像分割结果.仿真实验证明了所提算法的有效性,与传统的谱图分割方法相比,没有对声呐图像的背景进行分割,并准确提取出了目标区域,得到了更理想且更细致的声呐图像目标分割结果,有利于后期识别.