基于信息熵的OTSU二次分割算法

OTSU算法是以图像的背景和目标之间的最大类间方差为测度准则,该算法由于未考虑到目标与背景内部像素分布的均匀性问题而影响分割效果.当背景和目标的类内方差的差别较大时,OTSU算法求出的阈值将偏向方差大的那一类,从而将类内方差较大的那一类数据中的部分像素划分到类内方差较小的那一类中,造成图像的错分割.针对这个问题,本文提出了一种基于信息熵的OTSU二次分割算法,将信息熵理论与OTSU算法相结合,在OTSU算法的基础上加入信息熵.该算法首先用OTSU算法求出图像的阈值,然后根据该阈值对图像进行分割,最后根据信息熵的理论对错分割像素进行分割.为了证明本文算法的有效性,将本文算法与常用的分割算法进行了比较,并采用分割精度来判断分割的性能.实验结果表明,本文算法相较于其他算法,能够得到更高的分割精度,有效地改善图像的错分割现象.     

一种新的快速动态阈值图像分割算法

简要讨论了固定阈值法、局部阈值法,对几种动态阈值分割算法做了分析研究,并提出了一种新的适用于荧光探伤的快速有效的自适应动态阈值分割算法．     

彩色图像的矢量阈值自适应分割算法

针对彩色图像,提出了一种矢量阈值的自适应分割算法,该算法中的阈值是一个矢量．在图像分割时,通过先求取图像像素矢量与阚值矢量之间的差矢量,再根据差矢量与阈值矢量之间的夹角确定像素所属的区域(背景区域或目标区域)．同时基于类间方差法(Ostu法)给出了最佳阈值矢量选择原则——扩展类间矢量方差法,从而实现彩色图像矢量阈值的自适应分割．实验结果表明,采用此图像分割算法分割效果要优于采用灰度图像的阈值分割算法．     

基于模糊集和Otsu理论的PCB图像分割算法

针对印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)的图像分割问题,对Otsu法进行了改进.即首先用基于Otsu法的双阈值分割方法分割出所需的模糊区域;然后根据PCB图像的特点,运用模糊集理论描述不良问题的能力,构造出图像的隶属度函数;最终形成了基于模糊集和Otsu的分割算法.利用该算法对各种PCB图像进行了分割实验,实验结果表明:该算法对PCB图像具有良好的分割效果.     

融合方向和灰度信息的指纹图像分割算法研究

利用点方向上的灰度差值法和点方向上的灰度方差法,改进了以八邻域模板法为基础的点方向信息计算算法,同时,融合灰度方差阈值分割算法和方向信息分割算法的优势,提出了一种改进的基于灰度方差阈值和方向信息分割指纹图像的合成算法,该算法避免了传统的、基于单一指纹纹理特性的指纹图像分割算法的局限性,对不同质量指纹的具有较高的适应性。通过与灰度方差阈值算法及方向场算法的分割结果进行比较,验证了所述合成算法的独特优势。     

基于模拟退火并行算法的二维熵多阈值分割

针对二维熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题,引入模拟退火并行遗传算法对该算法实行优化,构造模拟退火并行遗传算法搜索二维最大熵值中的最优阈值,对二维熵法在多阈值分割经模拟退火并行遗传算法搜索改进前后的结果进行说明及对比。此优化算法比传统的模拟退火算法时间缩短了71.5%,说明此算法大大提高了分割效率,不仅能保证图像分割精度,而且能加快获得最佳阈值的速度,是一种有效且实用的图像分割方法。     

一种新的图像背景自适应分割算法

在对图像分割技术进行综合研究的基础上提出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阈值。最后通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭等算法处理后的效果图做了比较。     

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。     

最小类内方差和区域生长相结合的图像分割法

针对视频车辆检测中,光照不均匀、对比度不强的多目标图像分割,提出了一种基于最小类内方差和区域生长相结合的快速阈值分割算法.首先对最小类内方差法进行改进,快速确定差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到目标.理论分析和实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的车辆图像分割,而且对于复杂的车辆图像也取得了较好的分割效果.该算法计算量小,分割精度有一定优势,有助于下一步的目标识别.     

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.     

Otsu阈值方法的二种修改形式

Otsu阈值分割是图象分割中受欢迎的一种方法。本文借鉴Otsu法的二种表示方式,给出了两个阈值分割公式。     

融合卡方累积分布函数和PDE的曲波阈值去噪法

针对硬阈值函数不连续导致视觉失真和软阈值函数存在恒定重构偏差的问题,依据噪声的曲波系数分布特性以及理想阈值函数特性,提出了基于卡方累积分布函数的新阈值函数．为了克服阈值去噪法固有的环绕效应和难以兼顾细节保持与去噪效果的性能缺陷,将偏微分方程去噪图像中包含的有益信息融合进新阈值函数去噪图像中,提出了新去噪方法．理论分析和仿真结果一致表明,较软、硬阈值去噪法,文中采用卡方累积分布函数和偏微分方程改进的曲波阈值去噪方法,可以有效地改善去噪效果和视觉质量．     

基于小波变换消除信号噪声的研究

利用小波方法去噪是小波分析工程实际的一个重要方面。简单介绍了小波分解和重构,小波去噪原理,硬阈值法、软阈值法、平移不变量法。并且利用Matlab将几种典型的信号叠加高斯白噪声进行仿真。     

最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法

为了有效地分割红外图像中的人体,提出了一种基于最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法.对红外图像进行滤波处理消除噪声干扰,分别计算图像的目标熵和背景熵,最大化目标与背景熵的和,在目标和背景的分布中获得最大信息,以此为准则选择分割阈值.利用形态学方法进行后处理进一步消除噪声干扰.实验结果表明:与经典的阈值分割方法相比,文中方法效果更好,且运算速度快.     

基于改进小波阈值法的平移不变心电信号去噪

人体心电信号在采集过程中掺杂着各种噪声信号,而常用的小波阈值法在心电信号去噪中存在缺陷,为此在小波阈值法的基础上进行改进,得到新的阈值去噪方法,该方法能够较好保护心电信号特征,有效保持各种心电波形的幅度,并在一定程度上有效抑制脉冲噪声.此外,由于传统小波阈值法去噪都是基于离散小波变换进行的,所以在幅度较小的Q,S波处会产生Pseudo-Gibbs现象,而文中以改进的小波阈值法为基础对心电信号进行平移不变的去噪处理,有效地克服了这个问题.利用美国麻省理工学院的MIT-BIH心电数据库对以上方法进行验证,取得了良好的去噪效果.实验结果表明,所提出的算法与传统的小波阈值法比起来能够更好的保持心电信号的几何特征,且具有更高的信噪比.     

彩色图像分割在视频跟踪系统中的应用研究

在视频跟踪系统中,图像分割是进行跟踪的前期处理。只有在视频序列图像中有效的分割出运动目标,才能实现后续对目标的准确跟踪。提出一种混合算法,将一种基于灰度直方图的阈值化分割算法应用到了HSI颜色空间上,利用H进行阈值化,在阈值化之前,先根据R、G、B值对像素进行了筛选;文章应用董立菊等人提出的-种基于RGB空间的K均值聚类算法、一种基于灰度直方图的阈值化算法和混合算法,以目标颜色为特征,对彩色图像进行了分割;针对特定的视频跟踪系统,对各结果进行了比较,得出了结论,找出了较优算法——混合算法效果较理想,能够较有效的分割目标,为后续跟踪工作做好了前期处理工作。     

三维最大Renyi熵的灰度图像阈值分割算法

针对现阶段的阈值分割算法(如最小误差法、Otsu法、Renyi熵法等)在灰度、邻域均值或中值构成的二维或三维直方图上进行分割而造成的误分和低抗噪性等问题,提出了一种基于灰度、邻域均值和邻域加权中值三维直方图的最大Renyi熵阈值分割算法。相比目前多种阈值分割算法,新加入的邻域加权中值既能很好地过滤噪声,又能保留一定的图像边缘细节。经过对多幅图像的实验表明,该方法无论在精度上还是抗噪性上都有明显提升。     

基于提升小波构造在图像去噪的应用研究

在图像处理中，基于离散小波变换的提升算法比传统的卷积算法运算简单、实时性好、易于实现，因而被新的图像去噪所采用。小波提升算法是一种新的双正交小波构造方法，通过预测算子，确定高频信息，并初步确定低频信息，然后通过更新算子，对初步确定的低频信息进行修正，从而确定低频信息。笔者以该提升方法为基础，通过对初始D4双正交滤波器组进行提升和对偶提升，来获得不同的提升算子和对偶提升算子，从而构造出具有理想特性的新小波。通过实验数据和分析表明：笔者提出的算法和软阈值法结合比其他小波更能有效地取出图像噪声。     

基于领域相关性的新型阈值函数小波域去噪法

构造了一个与Donoho提出的硬阈值函数相当的基于邻域相关性的新型阈值函数,其表达式简单易于计算,且连续高阶可导。新的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,还克服了软阈值函数中估计小波系数与含噪小波系数间存在恒定偏差的缺陷。同时新的阈值函数还有效地利用了小波系数的成串性,即在小波系数的估计计算中考虑了邻域小波系数的大小。仿真结果表明,在去噪图像视觉效果和峰值信噪比两个方面,提出的去噪法优于已有的各种门限去噪法。