基于遗传算法的二维双阈值Otsu图像分割算法

为了提高图像分割的精度和效率,提出了一种基于遗传算法的二维双阈值最大类间方差法的图像分割算法。该方法用两个阈值同时考虑了图像像元点灰度信息的范围和像元点之间相关信息,并对未处理区域做了后处理,以提高分割的精度和鲁棒性。为了提高分割速度,给出了一种改进遗传模拟退火算法。实验结果表明,文中提出的方法比传统的二维最大类间方差法更加完整、快速地分割出复杂背景中的图像。     

一种基于三维最大类间方差的图像分割算法

本文提出了一种基于三维最大类间方差的图像分割算法.该方法不仅利用了图像像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的灰度相关信息,构造出三维观测空间,根据各信息间的竞争性、冗余性和互补性,进行有效的融合,得到比(一维)最大类间方差法更真实、准确的处理效果.理论分析和实验表明,对于低对比度、低信噪比的目标,该方法具有良好的分割性能.在该算法的基础上,又提出了一种快速递推三维最大类间方差法,减少了计算量,节约存储空间,具有较强的实用价值.     

基于OTSU算法的图像分割有效性研究

基于阈值分割的二维OTSU算法的基础上,提出了关于二维OTSU算法的快速实现。该算法既利用了图像的像素点灰度信息,同时又利用了像素点的邻域空间相关信息。对于低对比度、低信噪比的目标,二维最大类间方差算法具有较高的分割效果。实验结果表明,二维最大类间方差算法的快速实现方法使图像分割的有效性得到很大提高,极大地扩大了二维OTSU算法的适用范围。     

基于数据驱动的SAR溢油图像分割算法对比研究

本文针对SAR图像中溢油区域的散射特点,首次将二维最大类间方差阈值分割算法应用于SAR溢油分割,并提出了一种基于改进二维最大类间方差的SAR溢油图像分割算法。基于ENVISAT ASAR溢油图像的实验结果表明,和经典最大熵以及原始二维最大类间方差分割算法相比,本文算法是一种抗噪性能好,分割精度高,运算速度快的SAR溢油图像阈值分割算法。     

一种快速递归红外舰船图像分割新算法

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.     

基于二维直方图的图像分割算法研究

分析比较了基于二维直方图的两种图像分割算法,在此基础上提出了新的阈值分割输出函数,并进一步改进了传统的阈值分割方法.该方法不仅充分考虑了像元点之间的空间相关信息,增强了识别能力,而且大大降低了运算的时间.     

复杂环境下的自适应红外目标分割算法

针对现有图像分割算法存在分割效果不佳及耗时长等缺点,提出了一种二维Otsu法红外目标阈值分割算法。根据局部邻域熵引入图像背景因子来对图像进行预分类,并采用最佳阈值与类内与类间方差的归一化处理对图像进行图像分类;最终通过约束阈值的搜索范围,来提高算法的准确性与稳定性。实验结果表明,该方法能够对不同类型的图像进行有效的图像分割同时保持较高的编码效率,与其他算法比较,该算法的图像分割效果及消耗时间具有一定的优势。     

基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割

阈值分割是图像处理中一种简单有效的图像分割方法,应用极为广泛.阈值选取是阈值分割的关键.最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L2范数).与此不同,本文提出了基于最小类内绝对差(基于L1范数)及最小类内最大差(基于L∞范数)的图像阈值分割算法,并导出了这两种方法的二维算法形式.文中给出了实验结果,并进行了分析与比较.结果表明,这两种方法在某些类型图像下,阈值分割效果明显优于最小类内方差法,而其二维算法的分割效果普遍优于相应的一维算法.     

二维直方图斜分最大散度差阈值分割算法

最大散度差法是经典的Otsu法一种很好改进算法,为了提高它在图像受到噪声干扰或光照不均匀时的分割准确性,现提出一种基于二维直方图斜分的最大散度差法,该算法不仅综合考虑了类间散度及类内散度对图像信息分类的作用,同时还利用图像空间区域信息以提高抗噪声能力,为减少计算量、提高分割速度,文中给出了快速递推算法,实验结果表明该算法比二维斜分Otsu法、二维斜分最大熵法等算法具有更准确的分割效果、更强的抗噪声能力,同时运行时间更少。     

三维最小误差阈值法及其快速递推算法

针对现有算法无法有效解决混合噪声图像的阈值分割的问题,该文提出3维最小误差阈值法。该方法充分考虑图像像元点的灰度分布信息及像元点之间的灰度相关信息,结合图像灰度、均值和中值信息,构造出3维观测空间。然后基于相对熵定义出3维最佳阈值判别式。为了提高该算法的处理速度,给出相应的快速递推算法,其时间复杂度为O(L3)。实验结果表明,在不同噪声环境及非均匀光照条件下,尤其对混合噪声图像,与现有方法相比,文中算法均取得了更好的分割效果。     

基于二维OTSU和遗传算法的红外图像分割方法

为了改善红外图像的分割效果，将二维OTSU算法应用于红外图像分割，通过二维OTSU算法选取阈值将红外图像分为目标和背景，并结合遗传算法，利用遗传算法搜索最优解的能力，加快二维OTSU算法寻找阈值的速度，提高分割效率。实验结果表明，该方法分割效果好，分割速度快，是一种可行的红外图像分割方法。     

Computer-aided breast cancer detection and diagnosis of massesusing difference of Gaussians and derivative-based feature saliency

A new model-based vision (MBV) algorithm is developed to find regions of interest (ROI's) corresponding to masses in digitized mammograms and to classify the masses as malignant/benign. The MBV algorithm is comprised of 5 modules to structurally identify suspicious ROI's, eliminate false positives, and classify the remaining as malignant or benign. The focus of attention module uses a difference of Gaussians (DoG) filter to highlight suspicious regions in the mammogram. The index module uses tests to reduce the number of nonmalignant regions from 8.39 to 2.36 per full breast image. Size, shape, contrast, and Laws texture features are used to develop the prediction module's mass models. Derivative-based feature saliency techniques are used to determine the best features for classification. Nine features are chosen to define the malignant/benign models. The feature extraction module obtains these features from all suspicious ROI's. The matching module classifies the regions using a multilayer perceptron neural network architecture to obtain an overall classification accuracy of 100% for the segmented malignant masses with a false-positive rate of 1.8 per full breast image. This system has a sensitivity of 92% for locating malignant ROI's. The database contains 272 images (12 b, 100 μm) with 36 malignant and 53 benign mass images. The results demonstrate that the MBV approach provides a structured order of integrating complex stages into a system for radiologists     

变量切趾技术在SAR/ISAR图像处理中的应用

SAR/ISAR图像处理需要进行二维傅里叶变换,傅里叶变换本身具有较高的旁瓣电平,虽然通过加权处理可以降低旁瓣电平,但是主瓣的分辨率会降低.变量切趾技术在SAR图像处理中能够抑制旁瓣电平,同时保持图像的高分辨率。该文分析了传统的变量切趾技术和算法,通过加强约束条件,提出了改进的变量切趾算法.与原有方法相比,获得更高的分辨率和低的旁瓣电平,对一幅二维ISAR图像进行处理证明了这种方法的正确性.     

一种基于小波域的数字水印嵌入与提取算法

提出了一种基于小波变换的图像嵌入数字水印及检测的方法。对数字图像进行多级二维小波变换可以得到一个逼近图像和几个高频细节图像,对低频(逼近部分)图像嵌入数字水印,对加入水印的图像进行小波逆变换得到重构图像。检测时,先对重构图像进行小波变换,再对低频图像提取数字水印。     

基于改进的自适应差分演化算法的二维Otsu多阈值图像分割

针对常规最大类间方差法在多阈值图像分割中存在的运算量大、计算时间长、分割精度较低等问题,该文提出一种基于改进的自适应差分演化(JADE)算法的2维Otsu多阈值分割法。首先,为增强初始化种群的质量、提升控制参数的适应性,将混沌映射机制融入到JADE算法中;进而,通过该改进算法求解2维 Otsu 多阈值图像的最佳分割阈值;最终,将该算法与差分进化(DE), JADE,改进正弦参数自适应的差分进化(LSHADE-cnEpSin)以及增强的适应性微分变换差分进化(EFADE) 4种算法的2维Otsu多阈值图像分割进行比较。实验结果表明,与其它4种算法相比,基于改进JADE算法的2维Otsu多阈值图像分割在分割速度以及精度上均有较明显的改善。     

基于功率谱AR模型的3D激光虚拟图像重建研究

当前常用的无样本图像重建方法具有分辨率低的弊端,有样本图像重建方法得到的3D激光虚拟图像重建结果有很大误差。为此,提出一种基于功率谱AR模型的3D激光虚拟图像重建方法。建立功率谱AR模型,将Burg技术和自相关法结合在一起,得到合理的AR模型参数。在存在平移、旋转参数的情况下,在功率谱AR模型基础上对图像进行配准处理,先完成旋转步长,然后进行平移估计与步长,以提高旋转配准精度与平移配准精度。将3D激光虚拟图像信息看作希尔伯特空间的元素,依据配准结果,在重建的3D激光虚拟图像重建视觉效果达到要求或连续若干次迭代结果改变情况区域稳定的情况下,结束迭代,实现3D激光虚拟图像重建。经验证,所提方法重建精度最低为97%,重建误差最低为2%,而且重建花费时间较短,证明了本文方法在图像重建方面的优越性,可应用于图像重建的相关工作中。     

基于小波域两向二维主分量分析的SAR目标识别

针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题,提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的SAR图像目标特征提取与识别方法。该方法首先引入二维离散小波变换将预处理后的SAR图像变换到小波域,得到可充分表征目标特征信息的低频成分。然后提取低频子图像的两向二维主分量分析低维特征作为训练样本和测试样本的目标特征,最后由概率神经网络分类器完成目标识别。MSTAR数据实验结果表明,在特征矩阵维数低至6×3(原始图像128×128)的情况下平均识别率高达99.32%,且最高可达99.83%,该方法不但能够有效压缩目标特征维数和提高识别率,还对目标的方位信息具有很强的鲁棒性,可有效应用于SAR图像目标特征提取和识别。     

Wavelet-based compression algorithm for still omnidirectional 3d integral images

Three dimensional (3D) integral imaging is a method that allows the display of full colour images with continuous parallax within a wide viewing zone. Due to the significant quantity of data required to represent a captured 3D integral image with high resolution, image compression becomes mandatory for the storage and transmission of integral images. This paper investigates the use of 2D discrete wavelet transform (2D-DWT) for the compression of omnidirectional 3D integral images (OII). The method requires the extraction of different viewpoint images from the integral image. A single viewpoint image is constructed by extracting one pixel from each microlens, then each viewpoint image is decomposed using a 2D-DWT. The resulting array of coefficients contains several frequency bands. The lower frequency bands of the viewpoint images are assembled and compressed using a 3D discrete cosine transform (3D-DCT) followed by Huffman coding. Whereas, the remaining higher bands are fed directly into a quantisation process followed by arithmetic coding. Simulations are performed on a set of several grey level 3D OII using a uniform scalar quantizer with deadzone. It was found that the algorithm achieves better rate-distortion performance and reconstructs the images with much better image quality at very low bit rates than previously reported 3D-DCT-based scheme.     

一种改进的最大熵阈值分割方法

阈值分割是一种重要的图像分割方法,是图像检测与识别的重要预处理步骤之一,在计算机视觉等研究领域中有着非常广泛的应用。对传统二维最大熵阈值分割算法的性能进行了分析,针对算法计算复杂度大和阈值判别存在误差这两个不足,提出了一种改进的最大熵阈值分割方法。改进方法通过引入新的阈值门限选取方案来消除误差,并将原本复杂的二维解空间的求解过程简化到了一维,大大减少了计算量。由于等效引入了一个平滑噪声的预处理过程,新方法还克服了噪声对阈值选取的影响。仿真结果表明:改进新方法不仅简单易行,对低对比度图像的分割效果也较好。     

最小特征值的迭代非刚体三维射影重建方法

为了从图像序列中重建出非刚体三维射影重建,本文提出了一种最小特征值的迭代非刚体射影重建方法.该方法利用所有的图像点和深度因子组成一个低秩图像矩阵的特性,将投影求解转化为矩阵特征值及特征向量的求解,迭代地求解深度因子,实现非刚体的三维射影重建.该方法能够保证算法能够收敛到全局最优解.模拟实验和真实实验结果表明,本文方法具有收敛性速度快、误差小等优点.