用于显微细胞图象的二维自适应阈值分割算法的优化

为了改善细胞图象的分割效果 ,考虑将二维自适应阈值分割算法应用于显微细胞图象的分割 .针对细胞图象的二维直方图特点和分割要求 ,在对传统二维阈值分割算法进行优化和简化的基础上 ,通过改变阈值取值范围、优化阈值搜索方法等措施 ,提出了一种快速实现细胞图象二维自适应阈值分割算法 .仿真结果表明 ,新算法与传统算法相比 ,不仅大大减少了计算复杂性 ,同时还使分割效果得到了一定程度的改善     

一种用于多阈值图象自动分割的混合遗传算法

模糊Ｃ－均值算法是一种比较有效的数据聚类方法,遗传算法则是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应的搜索算法,该文有机地利用遗传算法与模糊Ｃ－均值算法,并考虑图象的二维灰度信息,提出了一种适用于多阈值图象自动分割的新方案。该方案能够快速正确地实现分割,且不需要事先认定分割类数,实验结果令人满意。     

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。     

二维指数熵图像阈值选取方法及其快速算法

二维Shannon信息熵法是图像阈值分割中常用的经典算法，但存在着不足。为此，提出了一种二维指数信息熵阈值选取方法，克服了对数熵的不足,将对数改为指数，提高了速度。同时给出了一种二维指数熵阈值选取的快速算法，通过改变二维直方图的区域划分，将二维阈值转换为一维，运行时间不到原算法的1%。实验结果表明，该算法能快速准确地实现图像分割。     

多分辨率二维直方图阈值分割方法

鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和多分辨率阈值分割方法具有阈值搜索灵活高效的特点,提出了一种基于多分辨率的二维直方图自适应阈值分割的结合方案,降低了二维直方图计算复杂度,提高了多分辨率阈值方法的搜索精度。实验结果表明,该方法取得的分割结果与二维直方图方法基本一致,计算复杂度随分辨率的级数成指数下降。     

基于改进粒子群算法的二维阈值图像分割*

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量, 每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值。结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Otsu方法的实时应用。     

基于量子粒子群算法的Ostu图像阈值分割

二维Ostu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Ostu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值.结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Ostu方法的实时应用.     

两种二维交叉熵阈值法等价性证明及快速实现

二维直方图斜分最大类间交叉熵阈值(TOSMICE)法和二维交叉熵直线型阈值(TMCELT)法是两种有效的分割方法,且都是二维交叉熵阈值法,为了考查二者分割结果是否相同,提出对两种二维交叉熵阈值法的等价性探讨。首先分析两种二维交叉熵阈值法：虽然名称不同但经过证明其分割原理相同,然后对两种选取公式进行推导得到一种最简阈值选取公式,从而证明了二者的等价性,随之提出基于最简公式的一般递推算法,最后将二维直方图分布特性与这种算法有机结合得到新型快速的递推算法。实验结果表明,两种方法获取的阈值相等,分割结果相同;并且与当前二维直方图斜分递推算法相比,所提出的新型递推算法速度更快。     

基于粒子群和二维Otsu方法的快速图像分割

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用粒子群算法来搜索最优二维阈值向量.每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值.结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Otsu方法的实时应用.     

B超图象的二维Otsu快速自动分割

本文基于Ｏｔｓｕ原理，将一维Ｏｔｓｕ多门限推广到二维Ｏｔｓｕ多门限，实现了灰度图象中多个目标的自动分割，使分割效果更佳且抗噪声能力增强；提出了二维Ｏｔｓｕ多门限的快速算法，并应用于Ｂ超图象的分割，获得了较为理想的结果。     

基于逻辑运算的二值图像检索

针对复杂对象的图像检索，提出一种基于逻辑运算的概率模型。主要思想是在图像对齐后，对图像进行逻辑交和逻辑或运算，再根据交图像和并图像的概率，定义一个能量函数，由能量函数极小值检索目标图像。试验证明在复杂图像的检索上能获得较好效果。     

基于边界梯度控制的最大熵阈值分割方法

结合梯度和灰度这两种图像的本质特征,提出一种基于边界梯度控制的最大熵阈值分割方法。该方法首先定义了一种边界梯度控制函数来定量分析图像中细节信息的丰富程度,通过该函数的局部极大值确定可能的分割阈值的集合,然后根据最大熵原理在该集合中选取最优阈值,最终实现图像的二值化分割。实验结果表明该方法的分割结果由于保留了丰富的细节信息,能够更好地体现图像语义,且该方法亦具有一定的抗噪性。     

An efficient class of direct search surrogate methods for solving expensive optimization problems with CPU-time-related functions

In this paper, we characterize a new class of computationally expensive optimization problems and introduce an approach for solving them. In this class of problems, objective function values may be directly related to the computational time required to obtain them, so that, as the optimal solution is approached, the computational time required to evaluate the objective is significantly less than at points farther away from the solution. This is motivated by an application in which each objective function evaluation requires both a numerical fluid dynamics simulation and an image registration process, and the goal is to find the parameter values of a predetermined reference image by comparing the flow dynamics from the numerical simulation and the reference image through the image comparison process. In designing an approach to numerically solve the more general class of problems in an efficient way, we make use of surrogates based on CPU times of previously evaluated points, rather than their function values, all within the search step framework of mesh adaptive direct search algorithms. Because of the expected positive correlation between function values and their CPU times, a time cutoff parameter is added to the objective function evaluation to allow its termination during the comparison process if the computational time exceeds a specified threshold. The approach was tested using the NOMADm and DACE MATLAB? software packages, and results are presented.     

基于纹理结构分析的织物疵点检测方法

提出了一种新的基于纹理结构分析的织物疵点检测方法,首先根据规则纹理的特点,利用自相关函数计算纹理基元模板,并通过计算每个纹理基元与基元模板的差来进行疵点区域的增强。然后通过计算纹理图像的局部不平整度来定位疵点,并采用Otsu方法自动获取阈值进行图像分割,从而实现织物疵点的检测。最后通过对不同织物疵点图像检测分割实验证明了算法的有效性和鲁棒性。     

基于模糊参数的高斯边缘检测模型方法研究

对图像边缘提取的问题进行了研究,针对以往边缘提取算法容易造成边缘断裂,提取较多噪声的缺点,提出一种利用模糊逻辑函数在全局上对图像进行增强,在局部进行边缘提取的算法。定义一个模糊逻辑函数,利用类似直方图均衡化的方法,对变换后的模糊逻辑图像进行对比度增强操作;在增强的图像上,对模糊逻辑函数进行局部非线性投影变换,并在变换基础上进行边缘图像的阈值检测,从而得到最终的边缘图像。在进行非线性变换的同时,利用梯度迭代法对非线性参数进行优化,从而保证获得最优的高斯模型,并提取出边缘信息。该方法在自动获得最优的系统参数同时,能准确有效地提取出图像的边缘,克服噪声对系统的干扰;并能广泛使用在基于边缘信息的图像处理系统和模式识别系统中。     

A Green's function approach to shape from shading

We present a new algorithm for shape from shading, inspired on the recently introduced disparity-based approach to photometric stereo (DBPS). Assuming that the single input image will be matched to a second image through a uniform disparity field, we construct an irradiance conservation equation and solve it for the matching image, via Green's function. When a linear expansion of the reflectance map is considered, this leads to a closed-form approximate expression for the surface function, whose parameters can be estimated via a structure-from-motion approach already used for DBPS.     

基于微粒群算法的图像自适应增强算法的研究

提出了一种基于微粒群算法(PSO)的图像增强方法,把图像增强看作最优化问题。使用此方法可以自动地找出降质图像归一化的非完全β函数的最优参数值,对原始图像降质类型进行正确的推理。不论原始图像是哪种降质类型,使用提出的算法都能得到较好的增强。并且在评价算法的性能时,使用了一种新的目标函数。实例仿真证实了PSO在图像增强上的有效性和优越性。     

模糊Bayes 理论在遥感影像变化检测中的应用

针对传统基于Bayes 决策规则的遥感影像变化检测方法中参数估计的不足以及分类过程中的硬划分问题,采用动态更新变化和未变化两类像元模糊子集的方法,实现对两类像元模糊子集中参数的动态更新,利用估计参数获得各子集的后验概率函数,再将后验概率函数转化为模糊子集的模糊隶属函数,从而获得各子集的指标函数,根据指标函数对影像中未分类的像元值进行判断,实现遥感影像的变化区域提取。实验结果表明：与现有的基于Bayes 决策规则的遥感影像变化检测方法及ERDAS 软件生成结果相比,提出的方法具有更好的变化检测精度。     

基于简化Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法

为解决传统图像分割方法受噪声和边界轮廓影响而使分割效果不佳问题，基于简化的Mumford Shah模型的水平集图像分割算法通过将曲线嵌入水平集函数，利用函数的求解以达到曲线演化和图像分割的目的。试验表明此分割算法与初始轮廓线位置无关、不受边界轮廓线连续性限制、对图像噪声具有很强的鲁棒性，对均质灰度目标分割效果良好。     

多标号图像分割及其应用

介绍了一种基于多标号的半自动化图像分割方法。在分割过程中,首先依据高斯权值函数,针对待处理图像建立一个加权图;然后在原始图像中分别标记出属于不同目标区域的像素点;之后,任意选择图像中没有被标号的像素点为作起点,依据所创建的加权图进行随机游走,计算出从当前出发点游走至各个标记像素的概率。通过这种方法,针对图像中未被标号的像素,可以获得一个概率分布图,其中每个概率分布表示未标号像素随机游走到各个标记像素的概率,取概率最大的标记像素作为其所属目标,则可得到一个高质量的分割图像。