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二维直方图区域斜分阈值分割及快速递推算法 总被引:10,自引:0,他引:10
指出了二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,即通过4条平行斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并采用与主对角线垂直的斜线进行阈值分割;然后导出了基于二维直方图区域斜分阈值选取的公式及其快速递推算法;最后给出了分割结果和运行时间,并与Otsu快速算法进行比较.结果表明二维直方图区域斜分方法可以运用于几乎所有的基于二维直方图的阈值分割,使分割后的图像内部均匀,边界准确,抗噪更稳健,同时其运行时间大幅减少. 相似文献
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基于最佳熵的三维Otsu图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对三维Otsu分割算法运算量大的问题,本文提出了一种基于最佳熵的三维Otsu图像分割算法。文章中,我们首先采用最佳熵方法初步提取图像的目标区域,并根据目标区域的平均灰度确定三维Otsu图像分割算法的背景区域搜索范围,然后采用三维Otsu算法并结合遗传算法对原图像进行分割。实验结果表明,与三维Otsu阈值分割方法的递推算法相比,该方法能够进一步减少运算时间。 相似文献
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在图像分割中,阈值的选取是十分重要的.提出了一种基于模糊判决的Otsu图像分割算法,通过对Otsu算法中阈值的模糊判决处理,采用重心法来求取阈值,使所求阈值更加接近实际最佳阈值,从而能更好地分割图像.实验结果表明,与当前的一维Otsu算法和二维Otsu算法相比,改进算法有着更好的图像分割效果. 相似文献
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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. 相似文献
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Otsu法是一个常用的阈值分割方法.为了利用图像的区域信息,本文在二维Otsu法的基础上提出了曲线阈值型Otsu法,传统的二维Otsu法可以看成是该方法的一个特例.实验结果表明,对于含噪图像,它能够获得优于传统二维Otsu法的分割效果.为了减少计算量,提高分割速度,给出了一种递归算法和一种小波变换与递归算法相结合的快速算法.该递推算法只需遍历二维直方图的主对角线和一条次主对角线,与传统Otsu法的递推算法相比,搜索空间由L×L个点减少到2L-1个点. 相似文献
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一种改进的Otsu阈值分割算法 总被引:3,自引:0,他引:3
Otsu法是一个常用的阈值分割方法.该算法是基于一维直方图来确定阈值的,因此仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的情况.针对这个不足,文中提出了一种结合邻域信息的改进Otsu算法.实验结果表明,改进算法比传统的Otsu算法有更好的分割效果. 相似文献
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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Tsallis熵与传统的Shannon熵相比,具有普适性且更为有效,本文提出了适用面更广的基于二维直方图θ-划分和最大Tsallis熵的图像阈值分割算法。首先给出了二维直方图θ-划分方法,采用四条平行斜线及一条法线与灰度级轴成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=45o的特例;然后导出了二维直方图θ-划分最大Tsallis熵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Tsallis熵法相比,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,且所需运行时间及存储空间也大为减少。 相似文献
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一维和二维Otsu法是常用的阈值分割方法,二维Otsu法对含噪图像的分割效果要优于一维Otsu法,但它存在的问题是"对象区域和背景区域上的概率和近似为1"的假设的普适性不够,鉴于此景晓军等人提出了三维Otsu法及其递归算法,使得对低对比度、低信噪比的图像有较好的分割效果.本文指出了景晓军等人给出的递推公式的错误,并进行了修正.鉴于他们给出的递推公式并不是真正意义的递推公式,本文给出了新的递推公式.实验结果表明,本文提出的递推公式进一步减少了运算时间.另外,本文还指出三维Otsu法对于叠加了混合噪声的图像有较好的分割效果. 相似文献
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一种快速递归红外舰船图像分割新算法 总被引:4,自引:4,他引:4
针对背景复杂、对比度低的红外舰船目标分割问题,提出了一种红外舰船图像分割的新算法.由于二维最大类间方差法不仅反映了图像的像素点灰度分布信息,还反映了邻域空间相关信息,因此有较好的抗噪能力.但是由于其解空间维数的增加,计算量的变化是以指数增长的,而粒子群优化算法可实现高效并行、随机、自适应群体搜索.基于这一特点,提出了基于粒子群优化的二维最大类间方差局部递归分割方法,有利于实现红外图像的实时处理.该方法同样适用于复杂背景下的其他红外目标图像的分割. 相似文献
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本文提出了一种基于OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统的两次一维(2×1-D)维纳滤波信道估计的噪声方差优化方法.对于2×1-D维纳滤波信道估计,维纳滤波将先后应用于频域维和时域维,而两次滤波时的噪声方差实际是不相同的,但现有的2×1-D维纳滤波信道估计方法没有考虑噪声的变化.本文首先分析出了第一次滤波后残余的噪声方差,并将其优化的结果应用于第二次滤波中,然后根据不同的优化准则对信道估计性能进行了评估.仿真结果表明,同未对噪声方差优化的信道估计方法相比,本方法具有更优的性能,且非常接近两维维纳(2-D)滤波方法. 相似文献
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