基于SIFT特征匹配的地面背景下目标识别方法

研究了地面背景下的红外目标识别技术.首先,从提高中值滤波实时性的角度考虑,提出了改进的自适应中值滤波算法,用改进算法对图像滤波;然后,通过空域图像增强方法和基于数学形态学的图像增强方法相结合的方式,提出一种针对地面目标的图像增强算法,拉开目标与背景的灰度差异、突出目标;最后,用基于SIFT特征提取的图像配准方法对增强后的地面背景下的红外目标进行识别(采用MATLAB进行编程仿真试验),匹配过程中重点讨论了匹配阈值的选择问题.实验结果表明,应用该方法对地面目标进行识别的效果比较好,具有一定的实用性和可靠性.     

一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对红外吊舱图像的特点,提出了一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法。首先分析图像的直方图,通过改进的Otsu法把图像分割为天空背景区和地面目标区,背景区以背景峰值与分割后背景区残留目标的局部峰值为依据,采用了一种自适应的方法来产生平台阈值,然后在背景区和目标区的灰度范围内进行直方图均衡化处理。该算法有效地抑制了背景区的过度增强,扩大了目标区的灰度范围,增强了细节部分。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

哈特曼-夏克波前传感器的高精度质心探测方法

为提高哈特曼-夏克波前传感器(HS-WFS)的光斑质心探测精度以实现光学系统的高精度波前检测,提出了一种有效的质心探测方法。该方法利用非线性滤波和窗口法对整幅光斑图像进行全局处理后,结合中值滤波、三次样条插值和自适应Otsu阈值法对单个光斑进行局部处理。分析了三次样条灰度插值点个数不同,探测精度和计算时间的变化规律。采用该方法探测了含有噪声的光斑图像,其质心探测误差仅为0.0442pixel,比传统的非线性滤波、Otsu阈值法和探测窗口法探测精度分别提高了91.86%、87.97%和31.79%。对已知波像差的光学系统进行了仿真检测,得到的波前检测精度峰谷(P-V)值为0.0098λ,精度均方根(RMS)值达到0.0027λ。结果表明该方法能够提高质心探测精度,可用于高精度光学系统的检测。     

一种改进的Otsu图像阈值分割算法

Otsu法是图像阈值化分割法中的经典算法之一,在图像处理中有广泛的应用。本文针对红外吊舱图像的特点,在对Otsu法进行分析的基础上,提出了一种改进的Otsu图像阈值分割算法。首先,采用整幅图像的平均灰度值作为初始阈值对图像进行分割;然后,推导出了Otsu法四个参数的递推公式;最后,在缩小的灰度级范围内用递推的Otsu法来计算最终的分割阈值T。实验仿真结果表明,改进的Otsu算法在图像分割效果方面和时间效率方面明显优于Otsu法。     

Otsu准则下分割阈值的快速计算

传统Otsu法在确定阈值时需要穷举计算图像中每个灰度值为阈值时的类间方差.文中利用Otsu阈值的性质,提出了一个新算法以快速计算Otsu阈值.新算法搜寻出与两类类内均值的平均值的整数部分相等的阈值,从中确定一个符合Otsu准则的阈值.传统Otsu法在对梯度图像中的小目标分割时分割性能不佳,文中提出了一个Otsu阈值的改进算法,该算法使用快速计算Otsu阈值的新算法递归求解分割阈值.实验结果表明,与传统Otsu算法相比,计算Otsu阈值的快速算法速度更快,而阈值的改进算法对梯度图像中的小目标分割效果更好.     

基于阈值分割技术的图像分割法研究

在阈值分割法中,Otsu算法是图像阈值化分割法的经典算法,在图像处理中有广泛的应用;但此算法存在耗时长、分割精度低等缺点。在对Otsu阈值分割法进行分析的基础上,提出一种改进的Otsu算法。该算法采用缩小可取的灰度值范围的方式减少计算量,在小范围内应用Otsu算法计算最终分割阈值。通过Matlab仿真,所得结果对比表明,改进的Otsu算法在图像分割时间和效果上均优于原Otus算法。     

图像去噪的新型自适应混合滤波算法

针对含有椒盐噪声和高斯噪声的灰度图像,研究一种新型的自适应混合滤波算法.首先利用改进的自适应中值滤波算法过滤图像中的椒盐噪声;其次利用改进的自适应均值滤波算法过滤图像中的高斯噪声.这种混合滤波算法具有自适应扩大滤波窗口以及自适应选择最佳阉值的特点.计算机仿真实验证实,该方法不仅在改善信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE)上明显优于传统的中值滤波、均值滤波、小波硬阈值、软阈值等方法,而且能较好地保护图像细节.     

基于局部模糊熵与Otsu的图像阈值分割

传统的图像阈值分割方法对噪声和灰度不均匀敏感,且阈值的确定主要依赖于灰度直方图,未考虑图像中像素的空间信息。通过对含噪声图像像素属性的深入分析,提出了一种基于局部模糊熵和Otsu的图像阈值分割方法。局部模糊熵的滤波作用提高了算法的抗噪性,Otsu的自动阈值选取则提高了算法的可靠性。实验结果表明,该方法能自动、有效地选取阈值,分割效果优于传统的阈值分割方法。     

一种基于灰度倾向加权的Otsu目标检测法

通过引入灰度倾向参数和梯度谷值系数,提出一种改进的灰度倾向谷强调(GPVE)目标检测方法。灰度倾向参数使阈值更靠近目标灰度,梯度谷值系数使得阈值更靠近波谷。GPVE法在单双峰情况下都能得到理想的阈值。实验结果表明:Otsu,VE,NVE,WOV等方法分割得到的平均分割误差ME值都在0.2以上,而所提方法的ME值仅为0.007,采用该方法提高了图像分割的准确度,分割效果优于Otsu,VE,NVE,WOV等方法。     

基于小概率策略的Otsu图像分割方法

Otsu自适应阈值法是一种经典的图像阈值分割方法,在其基础上发展起来的2维Otsu法及其改进算法由于存在计算(或空间)复杂度较高、抗噪能力差、难以扩展到多阈值等不足而制约了其应用。该文针对2维Otsu法的不足,将噪声点的出现视为小概率事件,用噪声点的邻域均值代替其灰度值,将噪声点转换为目标(或背景)像素,减少了图像中的噪声点数量;继而直接采用1维Otsu法进行分割,以较小的代价获得良好的分割效果。算法分析及测试实验表明：与现有2维Otsu法相比,该算法在复杂度、抗噪性、多阈值扩展性等方面都有明显改善。     

基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法

在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小波域中利用PCNN来识别高频信号的小波系数,并采用相应的方法处理小波系数,改善了PCNN难以确定斑点噪声的位置和采用固定阈值造成高频信号损失的缺点,更好的保留了低于固定阈值的高频信号的小波系数;在此基础上,将模糊算法引入到PCNN模型中,进一步提出了基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(F-PCNN-WD),该方法利用模糊算法来去除PCNN点火过程中大于点火阈值的斑点噪声的小波系数,以更好的去除斑点噪声。实验结果表明,ST-PCNN和F-PCNN-WD方法不仅能够有效地去除噪声,而且能够很好的保留图像的边缘和细节信息。     

基于鲁棒Otsu的红外无损检测缺陷分割算法

在红外无损检测获取的图像中,缺陷区域与非缺陷区域所占面积比例悬殊,且图像经过序列增强处理之后仍然存在阴暗区域,导致缺陷分割准确性受损。为此,结合局部阈值分割法的相对阈值思想,提出一种基于鲁棒Otsu的缺陷分割算法。首先,引入邻域均值与邻域总梯度作为表征像素点的所属类别与空间状态的重要参数。然后,采用基于像素点-块区的统计调整模型对红外图像缺陷区和非缺陷区的灰度值进行动态调整。最后,采用基于灰度-邻域偏差的改进二维直方图及其区域划分方法,通过自动选取邻域边长的遗传算法搜索最佳阈值,实现红外图像的缺陷分割。结果表明:该算法不仅改善了Otsu算法的鲁棒性,且能够提高红外无损检测缺陷分割的准确性。     

在线铁谱图像分析中基才蚁群算法改进Otsu的设计与应用

在线铁谱图像获取机器磨损状态信息是铁谱诊断技术的核心和瓶颈。针对在线铁谱磨粒图像的Kirsch边缘检测特征不明显和Otsu（最大类间方差法）获取最佳阈值的局限性及耗时等问题,设计了一种基于蚁群算法改进Otsu方法完成图像分割,并结合Kirsch边缘检测来提取磨粒图像信息的新方法。首先通过Kirsch算子检测出图像边缘．然后运用基于蚁群算法改进Otsu方法求取最佳阈值并进行二值化处理．最后采用灰度堆栈空间实现磨粒自动定位。通过现场对三峡电厂5号水轮发电机组2012年油液进行试验和数据分析、及近一年的机组开机老化运行．得出所设计的算法能够有效提取磨粒图像信息,同时节省运算时间,对水轮机组故障预测、诊断起到了良好的实际作用。     

一种基于Levy-人工蜂群的三维Otsu阈值分割算法

针对图像分割过程中三维Otsu算法运算时间长、计算量大的问题,提出了一种基于Levy-人工蜂群算法的三维Otsu阈值分割算法。首先,以像素灰度值-邻域均值-邻域中值的三维类间方差作为人工蜂群算法的适应度函数;其次,采用Levy飞行模式评价像素的适应度,对其种群更新及邻域搜索过程进行优化,以增强其全局搜索能力;最后,利用改进后的算法得到的分割阈值对图像进行分割。仿真实验结果表明,与传统三维Otsu阈值分割算法相比,所提算法能够有效降低图像存储空间,处理时间降低了30.8%,具备更好的抗噪性能,分割效果也更为理想。     

基于新遗传算法的Otsu图像阈值分割方法

最大类间方差（Otsu）图像分割法是常用的一种基于统计原理的图像阈值分割方法。为了改善Otsu耗时较多、分割的精度低、易产生图像误分割等不足,将猴王遗传算法与Otsu算法结合,运用猴王遗传算法的原理,寻找图像灰度的最大类间方差,即最佳阈值。结果表明,结合后的方法不仅提高了图像的分割质量、缩短了运算时间,而且非常适合图像的实时处理。     

基于改进的Otsu准则的递归图像分割算法

基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。     

基于改进的Otsu准则的递归图像分割算法

基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。     

一种用于红外图像分割的改进型Otsu方法

概述了红外图像处理系统对图像预处理的要求,并针对传统图像分割算法中容易出现的目标错分问题,提出了一种基于灰度梯度映射函数的Otsu法。该方法克服了传统的基于灰度直方图的Otsu法不能利用图像局部信息和边界信息的缺点,通过将像素点的梯度信息与灰度信息相结合,较好地从背景中分离出了目标。仿真结果表明,该算法达到了预期的技术指标,很好地实现了红外图像预处理的功能。     

一种新的含噪遥感图像Otsu分割算法研究

Otsu（最大类间方差）是经典的非参数、无监督、自动获取最佳阈值的最优图像分割方法。但是,在用于含噪图像的分割时,Otsu方法并不能取得理想的分割效果。针对这一问题,本文在Otsu分割方法的基础上,给出了一种新的含噪遥感图像分割算法。该算法首先用小波包对含噪图像进行全局阈值的去噪处理,然后利用局部加权回归对图像像素逐一估计去噪,得到去噪后的图像,之后采用Otsu方法对估计图像分割。仿真实验表明：该算法不仅计算量小,具有良好的抗噪能力,而且获得了较好的分割效果。