二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法

提出了一种二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法。利用二维直方图对二维指数交叉熵进行阈值选取,导出快速算法。实验结果表明,提出的二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法相对于最大熵法和指数熵法,不仅分割结果精确,运行时间也相应缩短。     

基于BBO算法的二维交叉熵多阈值图像分割*

针对复杂图像的分割问题,提出一种基于生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization)的二维交叉熵多阈值图像分割方法。首先,根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式,并将此推广到多阈值分割,以求得多个极值提高分割效果,由于二维交叉熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题,然后引入BBO算法的思想,实现对多个阈值快速精确地寻优,最后,对标准图像进行分割以验证该算法。结果表明此算法比二维交叉熵穷举法计算效率高。     

一种快速二维熵阈值分割算法

在二维熵阈值基础上，利用量化图像直方图概念讨论了一种快速二维熵阈值分割算法，这种算法能够递推运算和自动寻找阈值，将计算复杂性大大降低。 实验表明，该算法将每一幅图像运算时间降到2秒以内，提高了计算效率。     

基于信息熵图像分割算法的若干改进

最大熵阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。     

二维直方图斜分最大类间交叉熵的图像分割

利用二维直方图斜分原理,提出了一种基于最大类间交叉熵的快速图像分割方法。首先依据二维直方图斜分法构建最大类间交叉熵阈值选取公式,然后导出这种最大类间交叉熵阈值选取的快速递推算法,最后将定义的数组运算与这种快速算法相结合搜索最佳阈值向量,使整个算法更简明高效。实验结果表明,与当前二维直方图斜分阈值方法相比,此算法效率更高,通用性更强。     

基于分散微粒群算法的二维模糊最大熵图像分割

该文研究了基于二维模糊信息熵的图像分割方法,针对二维模糊信息熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于优化微粒群算法的二维最大熵图像分割方法。DPSO算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。同时,为了避免该算法收敛到局部最优解的问题,在算法中引入了变异策略。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较QPSO在内其它优化算法具有更好的优越性。     

利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取

为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割。结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升。     

应用最大熵和思维进化算法的阈值分割

在指数熵的基础上给出了模糊指数信息熵的定义及其性质,避免了对数中无定义点的问题,并用此概念和条件概率定义图像模糊划分的熵,根据熵最大原理进行图像自动分割。为了降低计算复杂度,提高计算速度,改进了思维进化算法（MEA）,设计了自适应趋同和小概率随机异化操作,优化模糊隶属参数,搜索最优分割阈值。实验结果表明,该方法能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于Otsu等其他算法,并能保留原始图像的主要特征。     

基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割

目的 为了使图像阈值分割的精度和速度进一步提高,提出了一种基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割方法。方法 首先,提出了1维灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,给出了基于灰度—邻域平均灰度级直方图的灰度熵阈值选取准则;最后,提出了2维灰度熵阈值选取的快速迭代算法,并采用递推方式计算准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快了运算速度,大大减少了运算量。结果 大量实验结果表明,与近年来提出的3种阈值分割法相比,所提出的方法分割性能更优,分割后的图像中目标区域完整,边缘清晰,细节丰富且运行时间短,仅为基于混沌小生境粒子群优化的二维斜分倒数熵分割法运行时间的3%左右。结论 本文方法对不同类型灰度级图像的分割效果及运行速度均有明显优势,是实际系统中可选择的一种快速有效的图像分割方法。     

基于二维Arimoto熵的阈值分割方法

提出基于二维Arimoto熵的阈值分割方法.首先由图像的像素值及其邻域像素均值得到图像的二维直方图,然后从二维直方图中计算出二维Arimoto熵.当二维Arimoto熵达到最大时,对应的灰度级对即为分割阈值.通过引入二维联合幂概率分布建立快速算法,使算法速度大大提高,易于硬件实现.大量的对比实验表明,本文算法表现稳定,总体的分割效果优于基于二维Renyi熵和二维Shannon熵的阈值分割算法.     

利用混沌PSO或分解的2维Tsallis灰度熵阈值分割

现有最大Shannon熵或Tsallis熵阈值选取方法没有从类内灰度均匀性出发,而仅依据图像灰度直方图,并且Tsallis熵法的分割效果通常优于Shannon熵法。为此,提出了基于混沌粒子群优化(PSO)和基于分解的两种2维Tsallis灰度熵阈值分割方法。首先,给出了1维Tsallis灰度熵阈值选取方法并将其推广到2维,导出了相应的2维Tsallis灰度熵阈值选取公式及其递推算法;其次,利用混沌PSO算法搜寻2维Tsallis灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式去除迭代过程中适应度函数的冗余运算,大大提高了运行速度;最后,将2维Tsallis灰度熵阈值选取方法的运算转化为两个1维Tsallis灰度熵法的运算,计算复杂度从O(L2)进一步降低到O(L)。实验结果表明,与2维最大Shannon熵法、2维最大Tsallis熵法及2维Tsallis交叉熵法相比,所提出的两种方法可以大幅提高图像分割质量和算法运行速度。     

二维类内最小交叉熵的图像分割快速方法

熵是基于图像的一维灰度直方图得到的,仅利用了像素的灰度信息。最小交叉熵就是要寻找最优阈值使原始图像和分割图像之间的信息量的差异最小,在交叉熵的基础上,通过引入图像的空间信息,定义了二维类内交叉熵,并提出了基于二维类内最小交叉熵的图像分割方法。实验结果表明,充分利用图像的灰度信息和空间信息后,二维类内交叉熵取得了比交叉熵更好的分割效果。为了提高运算效率,提出了相应的快速递推算法,计算时间由从多于3小时减少到只要几秒。     

用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食算法

针对图像多阈值分割中阈值搜索是有序正整数规划的特点,提出了一种用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食优化(Improved Bacterial Foraging Optimization,IBFO)算法。首先,将标准的细菌觅食优化(Standard Bacterial Foraging Optimization,SBFO)算法的趋化算子改成动态趋化算子以增强趋化操作的自适应性;然后,将SBFO中的迁徙算子替换成混合随机和动态的迁徙算子,将迁徙过程划分为两个阶段,第一阶段为随机迁徙,目的是增强全局搜索能力,第二阶段为动态局部迁徙,目的是提高局部搜索能力;随后,丢弃SBFO中的感应机制以便加快运行速度;最后,将IBFO算法进一步修改以满足有序正整数规划的要求,并将其应用于指数熵多阈值分割方法中。图像分割实验结果表明,与SBFO,MBFO和IPSO算法相比,提出的IBFO方法不仅优化效果更好,而且运行速度更快。     

基于微粒群算法的灰度图像阈值分割的改进

为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,提高分割精确度和最优阈值的求解速度,提出一种基于微粒群算法的阈值分割方法--PSO-SDAIVE算法.该算法对传统的二维直方图进行改进,生成差值属性灰度直方图,同时对灰度均值和二维熵的计算进行改进,生成空间差值属性信息值熵(SDAIVE),最后用微粒群算法搜索SDAIVE的最大值.在实验中,对头部CT图像进行分割,实验结果表明,这种分割方法能精确地获得分割阈值,并有很好的抗噪声能力,节省计算时间.     

面向医学图像分割的直线截距直方图倒数交叉熵方法

为了进一步 提高医学图像分割的速度和准确度,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,本文 提出了一种基于直线截距直方图的倒数交叉熵图像阈值分割方法。首先定义了直线截距直方 图;然后根据医学图像的二维信息,建立该图像的直线截距直方图;最后,推导出基于该直 方图的倒数交叉熵阈值选取准则,并以此对医学图像进行分割。实验结果表明,与基于 混沌小生境粒子群优化(Niche chaotic mutation particle swarm optimization, NCPSO) 的二维倒数熵法、基于分解的二维指数灰度熵法、基于斜分的二维对称交叉熵法及基于粒子 群优化(Particle swarm optimization, PSO)的二维Tsallis交叉熵法相比,本文方法分割 后的图像中目标区域完整准确,边缘细节清晰丰富,且所需运行时间大幅减少,是医学影像 研究中可选择的一种快速有效的图像分割方法。     

基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析（包括鲁棒性、效率和收敛性）,并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。     

一种基于矢量PCNN的彩色图像自动分割算法

为了对彩色图像实施自动分割,在彩色图像RGB空间中,对传统PCNN模型进行了改进与推广,提出一种基于指数熵矢量脉冲耦合神经网络(VPCNN)彩色图像自动分割新算法。该方法在考虑VPCNN互联矢量神经元动态时空相似特性的同时,利用改进指数动态阈值矢量与神经元内部活动项矢量间的信息对比关系确定分割图像的目标和背景区域,结合最大指数熵判据来达到彩色图像的自动分割,并与最大香农熵准则VPCNN分割方法做了比较。实验结果表明:算法具有图像分割精度高、适应性强、能较好地保持彩色图像边缘和细节等信息的优点。