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。     

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。     

基于改进萤火虫算法的多阈值微生物图像分割

针对微生物显微图像噪声干扰大、灰度分布不均匀、单幅图像中包含多个形态丰富的微生物,难以快速准确提取目标满足实际应用要求问题,提出一种基于改进萤火虫算法的多阈值分割方法。首先,通过统计图像灰度直方图峰值,自动获取最佳多阈值数目m;其次,引用二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值扩展到多阈值,并设计基于对数熵的多阈值目标代价函数;最后,针对原始萤火虫智能优化算法容易过早陷入局部最优解且萤火虫个体之间缺乏协同,导致算法效率低下问题,提出基于萤火虫初始化过程优化以及变量参数(步长量化因子α和相对吸引力参数β_(ij))调整的改进萤火虫算法,从而实现快速、准确寻找到多个最佳阈值。并将该算法与一维熵、二维熵、Otsu、粒子群多阈值分割以及原始萤火虫多阈值分割等分割算法作比较。实验结果表明,本文改进算法在微生物分割的准确性与时效性上有明显提高,为后续自动识别奠定良好基础。     

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.     

基于ISSA和积分图的二维熵图像多阈值分割快速算法

为提高二维熵图像多阈值分割的性能，使其能够满足工业使用当中的实时性要求，本文提出了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)和积分图的二维熵图像多阈值分割快速算法。首先，引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)并对该算法的算法性能进行分析研究，针对SSA存在的全局搜索能力差、容易陷入局部最优解的缺点，提出了基于方差线性递减的高斯扰动策略和随机步长移动策略的改进麻雀搜索算法(ISSA)。接着，进一步地引入积分图方法，降低总信息熵的运算量，并将总信息熵作为ISSA的适应度函数进行最佳阈值寻优，提出了基于ISSA并结合积分图的二维熵图像多阈值分割快速算法。最后，使用该方法与现有分割算法进行对比实验，实验结果表明，本文方法提升了图像二维熵多阈值分割的分割效率，同时在工业应用场景仍能够获得相同的效果。     

基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE(Gray Level and Local Entropy)二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.     

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.     

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阈值图像分割方法.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.     

自适应熵疫苗算子的免疫图像分割方法

本文针对二维熵图像分割算法存在计算量巨大的问题,基于免疫调节机制,设计了一种新的图像分割方法．该方法利用免疫疫苗理论,并与熵理论相结合,提出了熵疫苗算子．熵疫苗作为抗体疫苗进行选择,通过熵运算,提取更新疫苗库,从而使得最优分割阈值的形成及疫苗库的更新具有自适应性,疫苗的选择更加准确有效．仿真实验表明熵疫苗算子加快了算法的搜索速度、提高了算法的适应性．该算法对复杂图像具有良好分割效果和较强的实时处理能力．     

水下目标动态阈值检测的区间值模糊集熵方法

针对现有区间值模糊集的模糊熵度量的不足,提出该类模糊集的一种新的熵刻画,并将其应用到图像分割中.用区间值模糊集表示图像,依据最优阈值选取准则确定图像分割的初始阈值.结合Canny边缘检测结果研究一种针对水下图像的动态阈值分割算法,实现水下图像的目标检测.仿真实验结果表明该算法具有很好的图像分割和目标检测效果.     

基于相对熵阈值法的储粮害虫图像分割

介绍了储粮害虫智能检测系统的图像采集、图像增强、特征抽取及其识别分类,阐述了相对熵阈值分割算法,利用该法进行粮虫图像的在线分割,效果较好,通用性强.     

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.     

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．     

一种基于马尔科夫随机场的脑MR图像分割改进算法

高斯混合模型（GMM）易受噪声影响,马尔科夫随机场（MRF）模型能够很好地刻画空间特性。两者结合适用于对含有噪声的图片进行分割,但MRF模型用于图像分割时,容易出现过分割现象。针对这个问题,提出一种自适应权值系数的图像分割改进算法,从核磁共振成像（MRI）中较好地分割出脑脊液、灰质和白质组织。首先,使用K?means算法得到初始分割结果,通过期望最大化算法（EM）估计GMM参数,进而得到图像像素灰度的联合概率能量函数。然后,利用MRF邻域系统中心像素与邻域像素的灰度值、后验概率和欧式距离得到自适应的权值系数,使用MRF模型得到先验概率能量函数。最后,借助贝叶斯准则得到最终图像分割结果。实验结果表明,该算法具有较强的自适应性,能够较好地克服噪声对图像分割的影响织。与同类算法相比,该算法对含有噪声的脑部MRI图像具有较高的分割精度,可得到较好的图像分割结果。     

基于相对熵的KNN文本分类方法的研究

摘要:为提高处理文本相似度的效果,提出了一种基于相对熵度量文本差异的KNN算法.该算法首先对文本进行预处理(分字与删去停用字)和构建特征字字典; 然后计算训练集中所有文本特征字的概率,并组成训练集(特征字概率矩阵); 最后计算预测文本的特征字概率向量,并通过计算和统计K个预测文本与训练集文本间相对熵最小的文本类别个数后将数目最多的类别作为测试样本的类别.实验结果表明,该算法的分类效果不仅显著优于传统KNN、SVM、Decision Tree、朴素Bayes算法的分类效果,且在小样本数据情况下     

基于PCNN的图像多区域迭代分割

对传统经典的PCNN网络进行改进,提出一种新的基于PCNN的多区域图像分割方法。去掉原模型中的一些次要参数,突出灰度对分割的影响;根据图像中存在不同灰度变化的特性,分2阶段完成对图像的分割:初次分割和二次分割。初次分割是利用灰度直方图谷底灰度作为动态阈值进行,使动态阈值对分割边界的影响达到最小;二次分割则对初次分割的结果进行细分割,点火区域和非点火区域灰度差较小,其动态链接系数通过循环迭代搜索确定。二次分割迭代进行,从而实现了对整幅图像的完整分割。其实验结果表明,该方法的错误率小于常规的聚类分割算法和GBS算法。