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为了提高图像分割的质量,采用2维最大熵最佳阈值方法,首先通过灰度区域确定该域像素的2维随机向量,在准则函数下求得到2维最大熵最佳阈值;接着通过递推优化对2维最大熵最佳阈值计算数据优化处理,减少重复性数据计算量;最后通过分割图像区域与原目标空间位置的互信息量最大准则,把误分割误差函数作为检测分割标准,给出了算法流程;并仿真出了不同算法的图像分割结果。结果表明,该算法得到图像分割的精度较高,没有背景与噪声的残留,保留了图像信息,执行速度快、分割效果视觉好、误分割误差最小。这对提升图像分割效率是有帮助的。 相似文献
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对灰度直方图呈现为双峰的图像,传统的二维直方图阈值分割方法虽然比较有效,但在灰度直方图呈现为无峰、单峰或多峰模式时,它们的分割结果较差。考虑到经过二维直方图映射得到的二维生存函数存在密度连续和形态统一等优点,本文基于图像二维生存函数提出一种快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法。该方法首先基于二维直方图构造二维生存函数,然后在二维生存函数的基础上定义计算分割阈值的二维累积剩余Tsallis熵目标函数。通过递推算法将计算目标函数的时间复杂度降为O (L2)。最后,基于递推形式的二维累积剩余Tsallis熵准则得到最优阈值向量以进行阈值分割。在26幅合成图像和76幅真实世界图像上将提出的方法与2种快速二维阈值分割方法、2种聚类分割方法以及1种活动轮廓分割方法分别在时间和误分类率(Misclassification Error,ME)2个指标下进行了比较。实验结果表明,在合成图像和真实世界图像中,相比于性能第2的方法,本文方法的时间平均缩短0.013 s,ME值平均降低0.051~0.089。提出的快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法不仅在计算效率方面优于... 相似文献
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针对红外成像制导复杂背景下低对比度红外图像的分割问题,提出了一种新的基于Kapur最大熵阈值判别式的二维斜分快速递推算法,并采用逐步逼近的粗细搜索策略,减少阈值搜索区域,在可能的阈值范围内逐点寻找最佳阈值。通过对算法的复杂度进行分析,并对实际获取的红外图像进行分割实验表明,Kapur最大熵阈值判别式更加适合于低对比度红外图像分割,提出的二维斜分快速算法所需的运行时间和存储单元均少于现有的二维直分或斜分最大熵分割快速递推算法,运行时间约为原始算法的14%,分割结果的噪点更少,边界更加细致完整,适用性更强,满足红外成像制导系统工程实用化要求。 相似文献
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阈值法是图像分割中的重要方法,并在图像处理中得到了广泛的应用。针对电子扫描显微镜(SEM)摄取的纤维材料图像的自身特性,在预处理的基础上,提出了一种基于二维灰度直方图的人工鱼群图像分割方法。二维直方图的阈值的选取,是一个求全局最优的优化问题,本文将人工鱼群的算法应用于图像分割中,利用人工鱼群算法寻求二维熵的最优值,在实验中,人工鱼群算法收敛速度快,结果稳定,取得了理想的效果。 相似文献
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基于二维最大熵和顺序滤波的红外图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
红外图像分割在红外成像制导和其它红外目标识别领域非常重要和提出了一种综合运用二维最大熵和顺序滤波方法对红外图像进行分割的新方法.该方法首先对图像进行基于二维最大熵的阈值分割,然后对二值图进行顺序滤波消除虚警点,取得了非常理想的分割效果.本文提出了一种新的逐步逼近二维最大熵阈值递推搜索算法,阈值搜索时间得到了大幅度减少,满足了一般的实时需求,具有较高的应用价值. 相似文献
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针对智能优化SAR图像分割算法存在计算量大、易陷入局部最优、分割精度不够等问题,融合蝙蝠算法和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种蝙蝠优化的二维Tsallis熵多阈值SAR图像分割算法。算法利用立方映射均匀化初始蝙蝠种群,引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力,使用Powell局部搜索加快算法收敛等3方面改进蝙蝠算法;同时将二维Tsallis熵单阈值分割方法扩展到多阈值分割,建立基于多阈值的选取方法,并结合改进的蝙蝠算法,将二维Tsallis熵多阈值应用于SAR图像分割中。仿真结果表明,与其他智能优化分割算法相比,本分割算法在边缘处理和分割精度上都有明显优势。 相似文献
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根据烟雾的半透明性特征和分形性质,提出一种基于频域增强和差分盒维数的烟雾图像分割算法。首先,利用小波变换空-频域的特性,通过对图像多层分解后小波系数的加权处理得到烟雾纹理增强图像;然后,运用差分盒维数方法遍历图像,计算出各像素分形维数值,由阈值法得到烟雾分割图像。最后,通过形态学膨胀运算使分割图像更加完整。实验结果表明,该算法能有效利用小波频域增强的特点,减小烟雾薄弱区内背景的影响,使该区域烟雾的分形维数更多地集中于阈值内,提高了烟雾分割的准确性。 相似文献
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针对森林背景与烟雾的分形纹理结构的不同特性,提出了改进差分盒维数的烟雾分割方法。首先,在已有的差分盒维数算法基础上,扩大子窗口的选择范围,计算每个像素的分形维数值并分析得到的其分形特征数据;然后,选择合适的阈值对像素进行分类,筛选出符合烟雾特征的像素,从而实现烟与森林背景的分割;最后,应用形态学中膨胀算法进行连通处理。实验结果证明,基于改进的差分盒维数方法对以树木为背景的烟雾图像具有较好的分割效果。 相似文献
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提出了一种基于混沌蚁群算法优化二维模糊划分最大熵的红外图像分割方法。二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,并且兼顾图像自身的模糊性,能取得很好的分割效果,然而最大熵的最优参量组合却很难快速准确地获得。本文将混沌蚁群优化算法应用到二维模糊划分最大熵分割方法当中,充分利用混沌蚁群算法快速寻找最优解的特点,来搜索二维模糊划分最大熵的最优参量组合。实验仿真结果表明,该方法比传统的图像分割方法有更好地分割效果,有效抑制了图像噪声对目标区域分割的干扰。 相似文献
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激光雷达距离像背景抑制算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
相干激光成像雷达距离像处理的一个重要内容就是进行背景抑制。利用原始强度像的均值信息进行距离像的背景抑制因为强度像受到噪声影响而效果不佳,改进算法加入了强度像的噪声滤除,大大提高了背景抑制能力。但是这种利用强度像均值的背景抑制算法要求目标区占有较大的面积,对于小目标图像其抑制效果变差。分析了强度像的直方图特征,提出了一种熵阈值分割抑制距离像背景算法,此算法将强度像的直方图划分为描述目标区像素和背景像素的两个概率分布.而将使这些概率分布熵最大的灰度值作为分割阈值。将此算法应用于实际图像处理,结果表明对于大目标图像和小目标图像都有较好的抑制效果。 相似文献
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基于遗传算法的最大熵阈值的图像分割 总被引:11,自引:0,他引:11
图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义.最大熵方法具有很多优点,但同时也存在弱点:需要大量的运算时间,特别是在计算多阈值时.因此需要引入优化算法.文中将遗传算法用于最大熵阈值的图像分割方法中,分别对一维及二维阈值分割的情况进行讨论,并提出了一种基于改进型遗传算法的最大熵阈值图像分割方法. 通过对几幅经典图像的分割结果对比,表明了基于遗传算法的最大熵阈值的图像分割方法可以有效地提高最大熵图像分割的计算速度,提高图像处理的实时性. 相似文献
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针对传统的医学图像分割算法存在组织边缘模糊、灰度不均匀和图像噪声高的问题,将信息熵和改进的粒子群算法相结合,提出了一种基于信息熵和改进的粒子群算法的医学图像分割方法,在确保信息熵最大的条件下,实现医学图像的最佳阈值分割.将信息熵最大化作为适应度函数,通过改进的粒子群算法优化获得最佳分割门限,实现医学图像的最佳阈值分割.选择不合噪声和含噪声的脑部图像为研究对象,通过直观分析、客观分析和分割速度分析发现,提出的新方法在很大程度上克服了传统医学图像分割算法存在的缺陷,分割速度和精度得到显著提升;与此同时,新的算法具有很强的鲁棒性和抗噪声能力. 相似文献