基于细胞神经网络的图像阈值化方法*

图像阈值化是一种经典、简单而又非常有效的图像分割方法,并已得到了广泛的研究。在分析灰度图像直方图分布的基础上提出了一种基于细胞神经网络（CNN）结合直方图分析的图像阈值化方法,并给出了阈值化CNN所需阈值的自动搜索算法。实验结果表明,相对于其他两种经典的阈值化方法,该方法的阈值化分割结果较好。     

粒子群优化在图像最小误差阈值化中的应用

提出了一种基于粒子群优化（PSO）的图像最小误差阈值化方法。将粒子群优化算法应用于图像最小误差阈值化中,克服了常规最小误差阈值化计算量大的缺点。实验证明该算法能有效降低常规图像最小误差阈值化的计算量,与遗传算法相比,该方法有更好的收敛性和稳定性。     

一种视网膜血管自适应提取方法

为了快速有效地提取视网膜血管，根据视网膜图像的灰度分布特征，提出了一种新的基于自适应阈值化的血管提取方法。该方法是首先把图像划分成很多同样尺寸的小子图像，然后在每个子图像中分别计算局部阈值，并用该阈值分割该子图像。因为视网膜图像中血管和背景在局部范围内都比较均匀，所以在每个子图像中都存在一个局部阈值能够将其中的血管分割出来。采用的局部阈值计算方法不仅允许子图像可以取得很小，而且能够保证得到平方误差最小意义下的最优阈值。在阈值计算过程中，还用到一种基于过零点边缘检测技术的边缘追踪算法。最后还提出一种基于区域生长的特征综合方法，即通过综合两次阈值化分割得到的血管结构来清除碎片。多幅视网膜图像的实验证明，该方法的计算速度很快，并且可以提取包括细血管在内的绝大部分血管。     

基于NSCT域主分量分析的遥感图像去噪方法

提出一种新的结合非下采样Contourlet变换（NSCT）和主分量分析（PCA）的图像自适应阈值去噪方法。通过PCA估计NSCT域中的噪声能量,并与NSCT系数的领域信息相结合,构造出自适应阈值对遥感图像进行去噪。仿真实验结果表明,提出的方法与Contourlet硬阈值,基于Contourlet的图像PCA和NSCT硬阈值去噪方法相比能够有效去除遥感图像的高斯噪声,较完整地保持图像的边缘等细节信息,提高了图像的峰值信噪比,图像视觉效果也有明显改善。     

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。     

一种基于模糊阈值的直线拟合策略在铁路沿线柱体检测及距离估计中的应用

首先提出了一种单幅图像中由边缘检测自动估计铁路沿线柱体到铁轨大致距离的方法，该方法主要通过对铁轨及其沿线柱体的检测、分类识别和距离估计来完成。因为如何在有畸变和复杂背景的图像中准确和有效检测边缘在图像处理和模式识别中一直是一个关键而困难的问题，为此提出了一种基于模糊阈值的直线连接拟合策略，该策略主要包括3个步骤：边缘提取、角点检测和基于模糊阈值的直线递归拟合。该策略可以有效地在有图像畸变和复杂背景的实际拍摄图片中通过参数控制获取感兴趣目标的直线边界。实验结果证明本文的直线拟合策略是精确的和具有鲁棒性的，距离估计方法是有效的。     

一种基于小波的图像降噪方法

通过对图像的小波变换系数进行阈值操作,可有效降低噪声,但还是保留一些噪声。Wiener滤波是一种线性滤波方法,用小波阈值方法结合Wiener滤波,可进一步对图像噪声进行降噪。实验结果表明小波阈值Wiener滤波方法是一种有效的图像降噪方法,其在图像恢复上和人眼视觉上都优于小波阈值方法。     

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。     

一种基于Harris和图像对比度的角点检测方法

目前各种角点检测方法,对于不同的图像需要选取不同的阈值才能保证结果的精确度,而阈值的选取是比较麻烦的.此处提出了一种通用的方法,通过适当改变图像直方图增大图像对比度,再使用固定阈值的Harris方法对图像中的角点进行提取.该方法解决了阈值选取困难的问题,实验结果表明该方法有效提高了结果的精度,在很多场合比较适合.     

基于背景像素突变检测的交通标志图像分割

为了提高交通标志图像处理过程的效果与效率,根据交通标志图像色彩饱和度空间的灰度直方图中包含的点灰度与区域灰度信息,提出了一种有效确定交通标志图像全局分割阈值的算法。首先分析了基于交通标志图像色彩饱和度空间灰度直方图的一种倒溯标准差的变化规律;然后在此基础上提出了如何选取全局图像分割阈值的方法,并采集了大量交通标志图像进行实验验证,同时,与另外两种在HIS空间下常用的图像分割方法的分割效果进行了对比;最后对算法中的部分参数与实验结果进行了分析,并指出了下一步的研究方向。该算法是一种有效的交通标志图像阈值选取方法,可推广到图像处理其他方面的应用。