改进的图谱理论阈值分割方法

针对现有的基于归一化的图谱理论阈值分割算法的权值计算公式没有充分考虑像素点的关联,在图像含有弱边界时很难得到真实解,导致图像细节分割不理想的问题,本算法首先使用高斯混合模型构造新的约束条件引入到权值计算中,使得权值计算充分地考虑像素点之间的关联。在计算图谱划分测度前,本算法通过高斯混合模型的均值参数自适应确定门限值的分布区间,较大地提高了图谱划分测度计算的效率。实验结果表明,相对于现有的基于归一化的图谱理论的阈值分割方法,本文算法具有较好的分割效果,可以保留图像更多细节。     

一种具有抗噪性的图像分割方法

基于图论的图像分割方法对有噪声污染的图像必须先进行预处理,算法自身不能抑制噪声。针对该问题,提出一种具有抗噪性的图像分割方法。该方法将图谱划分测度作为划分目标与背景的阈值分割准则,采用基于灰度值的权值矩阵代替基于图像像素个数的权值矩阵,描述像素之间的关联,并在图权计算中增加像素点与其邻域的空间相关信息,以提高算法的抗噪性。实验结果表明,使用该方法进行图像分割具有较好的分割效果,抑制噪声能力较强。     

一种自动识别最优阈值的图像分割方法

阈值分割是图像分割的常用方法,但至今没有一种对多数图像都适用的阈值选择的通用方法。本文基于图像的灰度级特征,以前景和背景最大程度地分开为判据,提出了一种简捷的自动识别最优阈值的图像分割方法。该方法对更多图像都可以给出最佳的闽值,达到较好的图像分割效果。     

一种新的局部阈值分割算法

针对传统局部阈值算法在分割低质量图像时存在分割时间长的问题,提出一种新的局部阈值分割算法。该算法首先去除传统阈值模型中局部标准差因式,再利用积分图像快速计算局部均值,然后利用求得的局部均值和像素点的灰度值来计算局部阈值。由于降低局部阈值计算的时间复杂度,从而减少了图像分割时间。实验结果表明,该算法不仅仅能克服非均匀光照的影响,有很好的抗噪效果,还大大减少了分割时间。     

基于阈值的图像分割方法

通过分析图像阈值分割方法的基本原理。得出直方图闽值分割方法以及迭代阈值图像分割，并通过VC＋＋6．0加以实现。分析图像分割结果，并对两种阈值分割方法进行利弊分析。     

一种新的阈值分割方法

提出了一种基于Renyi熵原理的阈值分割方法．该方法首先计算代表目标的熵和代表背景的熵，然后求出两熵之差并取其绝对值，最佳阈值对应于其中的最小值．Renyi熵比其它熵多了一个参数，此参数使得Renyi熵能处理更多类型的图像．将上述方法进行仿真实验，并且仿真其它熵方法，仿真结果显示，该算法比其他熵方法效果更有效、更一般化．     

一种自动确定分割阈值的指纹图像分割方法

针对传统的基于灰度特性的指纹图像分割方法的不足,提出了一种自动确定分割阈值的改进算法。首 先,对图像进行直方图均衡化处理。然后,提出一种自动确定分割阈值的方法,利用图像的灰度均值及方差分割图像。最后,对分割后的图像进行后处理。实验表明,该方法简单实用,处理速度快,鲁棒性好,满足实时性要求较高的自动指纹识别系统的要求,是一种行之有效的分割方法。     

一种基于亮度均衡的图像阈值分割技

对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果.为了解决这个问题,文中提出了一种实用而简便的图像分割方法.该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进行通常的阈值分割.实验结果表明,用该方法能取得良好的分割效果.     

一种基于梯度的直方图阈值图像分割改进方法

图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域,以便进一步的图像分析和理解;图像增强就是从主观方面突出图像中有用的,感兴趣的细节部分,或是从客观方面改善图像质量,尽可能地逼近真实图像。分析了基于经典的灰度阈值图像分割在细节分割上的不足,结合图像增强中的微分梯度,对原有图像的细节进行锐化增强,从而达到改善分割后图像细节的效果。     

一种基于模糊逻辑的自适应阈值图像分割方法

图像是人类感知世界的视觉基础,然而在人类通过视觉获取的大量图像信息中,并不是所有的信息内容都是我们所需要的,所以需要把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。本文对图像分割方法进行了研究,给出了一种基于模糊逻辑的自适应阈值图像分割方法,并将其应用于车牌图像中,在MATLAB环境下对两幅典型图像通过Otsu方法、脉冲耦合神经网络算法和本文所提算法进行仿真分析,结果对比分析显示本文方法在综合方面略优于其他两种对比方法。     

基于图切割的图像拼接技术

图像拼接作为基于图像绘制的一部分近年来成为研究的热点之一.本文对图像拼接技术进行研究,详细的分析了新的基于图切割的拼接方法.该方法在相位校正的基础上将图切割和泊松融合相结合实现拼接,图切割用于搜索全局最优的缝合线以去除鬼影,泊松融合用于曝光差异的处理.本文给出新的基于梯度方向直方图统计的权值计算方法,实现稳定的图切割.另外,本文还设计出重叠过渡的泊松融合方法,较好地完成图像合成.     

基于非线性软阈值化的小波图像压缩方法

针对传统硬阈值和软阈值化过程中因信号锐变导致图像质量变差的问题,本文对小波压缩中的软阈值算法进行了改进,提出了非线性软阈值压缩算法,使得图像压缩质量有了较大提高。     

基于图像边缘信息的2维阈值分割方法

为了改善2维阈值分割性能,提高图像分割的效率,在传统2维Otsu阈值分割算法的基础上,提出了一种基于图像边缘信息的2维阈值分割方法。这种改进的方法保留了2维Otsu阈值分割算法分割结果准确的优点,并在此基础上充分利用图像的边缘信息,通过分析图像的边缘直方图和阈值的关系来得到最优分割阈值。仿真实验结果表明,该方法与传统2维分割算法相比,不仅计算简单,而且实时性好。     

基于谱图理论的特征匹配方法研究和改进

图像匹配问题是计算机视觉领域的一个基本问题,广泛地应用于很多领域,如:模式识别,自动导航,医学诊断,计算机视觉,图像三维重构等领域。将所研究的问题转化为数学问题,再利用数学工具解决这一问题,成为当今研究的一种重要手段。在这里,将图像匹配中的图像转化为数学-图论中的图,利用谱图理论解决图像匹配问题,从而形成了一类比较流行而新颖的方法,针对这一方法进行了较为系统的探究并做出了改进。     

基于谱聚类的多闭值图像分割方法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于图像像素级的权值矩阵描述图像像素的关系,因而算法需要的存储空间及实现的复杂性与其它基于图的图像分割方法相比大大减少。实验表明,该方法分割图像的时间少,且能够单阈值和多阈值分割图像,与现有的阈值分割方法相比,其具有更为优越的分割性能。     

基于联合图频谱特征分析的异源图像匹配方法

针对光线强度过高或过低情况下的异源图像匹配问题,提出一种基于联合图频谱特征分析的异源图像匹配方 法。首先,采用K 近邻法则计算可见光图像与红外图像中角点的结构关系并构建联合图;接着,基于拉普拉斯分解计算联合图 中邻接矩阵的特征值从而得到邻接矩阵的特征向量,并通过三维重构构建特征函数对;第三,提出一种基于SU SAN -M SER - SU R F最大稳定极值区域检测器,检测特征函数对的极值位置;最后,通过对最大稳定极值区域进行归一化后匹配,可以得到 异源图像的精确匹配结果。实验结果表明,提出的基于联合图频谱特征分析的匹配方法能够解决光强过高或过低情况下的异 源图像匹配问题并取得较优异的匹配率。     

基于万有信息定律的图像阈值分割方法

提出基于万有信息定律的图像阈值分割方法。针对熵阈值法仅利用图像灰度概率信息，导致它对有些图像的分割无效，该文从万有引力定律中得到启发，提出信息场中万有信息定律，将其用于图像分割的最佳阈值选取。实验结果表明，该方法是可行的，且对有些图像的分割效果要好于传统的Kapur熵方法。     

一种改进的基于图论的图像分割方法

由于传统基于图论的图像分割方法是基于像素级别的,随着像素的增多,其应用也受到了限制,因此,提出一种改进的图像分割方法。该图像分割方法利用Dijkstra算法,将图像的像素点聚集形成超像素;应用Kruskal算法,得到最小生成树,确定并删除最小生成树的不一致边,完成图像分割。实验结果表明,改进方法分割的区域内部特征具有较好的均匀性和一致性。     

基于图切割的图像拼接技术研究

虽然图像拼接技术已进行多年研究,但是鬼影和曝光差异仍然难以消除。为解决这两个问题,提出了一种基于图切割的图像拼接方法。该方法结合图切割和泊松融合技术,首先利用每个像素邻域统计得到的梯度方向直方图来计算重叠区的带权有向图的权值,并通过实现稳定的图切割缝合线搜索,以消除鬼影;然后利用重叠过渡的泊松融合过程解决了缝合线拼接后的曝光差异问题,从而最终实现平滑的图像拼接。实验表明,该算法能够效地消除鬼影和曝光差异。