基于邻域灰度差值的二维Otsu分割方法研究*

针对传统二维灰度直方图的阈值分割方法中区域划分像素易丢失、运算速度慢等不足,通过深入分析图像中邻域灰度偏离的情况,并充分考虑像素的空间灰度信息,提出一种利用像素邻域灰度差值的新方法构建二维直方图;基于二维类间方差法实现了图像二维Otsu分割方法,并给出了相应算法的实现步骤。以生物图像中的鱼体分割为实例对方法进行了实验验证,结果表明算法分割效果良好,运算速度提高较明显。     

二维Otsu阈值法的快速算法

最大类间方差法(Otsu)是图像分割的经典算法,在其基础之上发展起来的二维Otsu阈值分割法由于计算复杂而制约了其应用。针对这一缺点,提出一种改进的二维Otsu阈值法的快速算法。首先将原始二维直方图划分成M×M个区域,将每个区域视为1个点,构造新的二维直方图,在其上利用二维Otsu以及快速递推算法,得到分割阈值所处的区域编号;既而对所确定的区域再次使用二维Otsu算法得到原始图像的分割阈值。实验结果证明,改进算法有效地提高了计算速度,降低了算法的空间复杂度,且分割效果与原始算法基本一致。     

基于二维直方图双斜率划分的快速Otsu图像分割算法

为了克服Otsu算法对图像分割的不足,本文在二维Otsu的基础上提出了基于二维直方图双斜率划分的快速Otsu分割算法,该算法将二维直方图上像素点之间关系转化为斜率值,构建斜率值与频率的一维直方图,利用双阈值Otsu对灰度斜率的一维直方图取双阈值,利用求出的双阈值（临界斜率）对图像二维直方图进行重新划分,对划分的图像二维直方图的有效区域,再次利用一维Otsu方法划分,从而得到最终结果。最后通过实验,验证此方法有较强的抗噪性,比二维Otsu方法计算效率高,处理效果好。     

2维Otsu自适应阈值的快速算法

Otsu自适应阈值法作为图像阈值分割的经典算法，在图像处理领域得到了广泛的应用，在其基础上发展起来的2维Otsu阈值法却因为计算时间长而制约了其应用。针对2维Otsu自适应阈值方法计算复杂度高的缺点，通过改变2维直方图上的区域划分，将2维阈值转换为1维阈值，从而提高了2维自适应阈值算法的计算速度。实验结果表明，该算法的计算时间远远小于原始2维Otsu算法，分割效果和原始算法基本一致。     

基于0-1规划的快速图像阈值分割算法

阈值方法是一种重要的图像分割方法,在图像分割中得到了广泛应用。Otsu算法虽然是图像分割阈值法中较好的方法之一,但是由于传统的Otsu算法通常用穷举法求解,使得处理多阈值问题时运算速度太慢,难以满足应用需求。为了快速有效地确定阈值,提出了一种改进的Otsu算法。将Otsu算法转化为一个非线性0-1数学规划问题,再利用遗传算法求解得到最优阈值。通过对测试图像的分割实验,表明该算法与传统的Ot-su算法相比运算速度有非常显著的提高,能够满足一般的应用需求。     

二维Otsu阈值分割算法的改进及应用

为改善传统二维Otsu阈值分割算法处理图像的计算复杂度高、实时性差、受噪声干扰严重等缺点,提出一种改进的快速二维Otsu阈值自动分割算法.通过改变二维直方图判别域的划分将二维阈值求解转化为一维阈值求解,对原图像的直方图采用二分法得到最优分割阈值的初始值,然后在此基础上通过两个分量方向上迭代求解得到图像的最优分割阈值.理论分析与仿真车牌实验表明,与传统二维阈值分割算法相比,此算法的计算复杂度远远低于原始二维Otsu算法,且分割效果和原始算法的基本一致.     

改进的红外图像2维Otsu分割算法

针对红外图像有别于一般灰度图像的特点,常用的灰度级平均灰度级2维直方图区域划分在红外图像分割中效果不佳,为此提出一种改进的灰度级梯度2维Otsu阈值选取方法,选取合适的梯度算子,利用改进的粒子群优化算法寻找分割阈值,在算法中加入有效判断早熟停滞的方法,一旦检索到早熟迹象,便随机改变最优解的任意1维分量值,使其跳出局部最大,实现全局寻优过程的快速收敛。仿真实验结果表明,该算法由于使用新的2维直方图,分割后的红外图像边界形状准确,特征细节清晰,运算速度也得到了有效提高。     

二维Otsu阈值分割算法的改进

自动图像阈值分割技术已经被广泛的应用在图像处理和计算机视觉领域中的目标检测,跟踪和识别上。其中Otsu阈值分割算法是一种被广泛使用的分割技术,对于那些直方图呈双峰分布的图像可以得到优秀的分割效果。然而如果直方图是单峰或是有异常数据出现时,传统的Otsu阈值分割算法则会发生错误。为改善传统Otsu法在处理图像时的计算受噪声干扰严重、实时性差、复杂度高等缺点,本文提出了一种改进的基于中值的Otsu阈值分割算法。最后进行的多次测试和实验说明这种改进的方法与传统的Otsu阈值分割算法相比较会得到更加满意的结果。     

Otsu方法在多阈值图像分割中的应用

图像分割是数字图像处理中的一个重要问题.该方法改进了传统的最大类间方差法(Otsu法),使其可以应用于图像的多阈值分割.提出以双峰法引导来提高Otsu法多阈值分割图像的运算速度和稳定性.对样本图像的分割结果显示,此算法在分割速度和效果上都取得了较好的结果.     

Otsu多阈值快速分割算法及其在彩色图像中的应用

Otsu法主要用在灰度图像单阈值的自动分割上,本文在彩色图像多阈值的快速分割方面做了些有效的尝试.首先引入独立峰值划分分割区域实现Otsu法多阈值的自动选取,而后采用松弛因子法进一步降低了算法运算量,最后把它应用于彩色图像颜色自动分割上,验证了算法的准确性和实时性.     

改进的交互式Otsu红外图像分割算法

为提高红外图像中目标分割的精度和抗噪性能,提出了一种改进的交互式Otsu图像分割算法。采用图像信息熵特征和类间方差特征对经典Otsu算法的阈值判别函数进行改进,获得的最优阈值能较好地将目标从背景中分割出来,且具有良好的边缘保持效果,提高了算法的分割精度。同时,针对红外图像目标单一的特点,采用交互式粗分割的思路,先在红外图像中提取包含目标的局部封闭区域,进而在提取的区域内进行改进的Otsu分割。通过对红外图像激光光斑目标提取过程的实验结果表明：改进的Otsu分割算法大大降低了背景噪声对分割算法的影响,提高了抗噪性能与分割精度,且最大程度地减少分割算法的运算量,并较好地保持了目标模糊边缘,分割效果优于传统的Otsu算法和相关的改进Otsu算法。     

改进的二维Otsu算法在SF6压力表盘图像分割中的研究

为了提高SF6压力表盘图像分割准确度,对比了传统二维Otsu和Otsu双阈值分割算法,给出了一种改进二维Otsu算法.针对二维Otsu算法选取最佳阈值时存在的缺陷,将整体阈值再区分并结合离差平方和作为适应度函数选取最佳阈值,提高了目标图像的阈值分割效果.实验结果表明:所提算法不仅满足对SF6压力表盘图像进行目标区域分割,同时具有更高的稳定性、快速性和分割精度.     

改进的二维Otsu自动分割算法及其应用研究

针对传统二维阈值分割算法处理胃腺癌细胞显微图像计算时间长、噪声干扰严重等缺点,提出了一种改进的二维快速Otsu阈值自动分割算法。该算法通过改变二维直方图判别域的划分,快速得到最优阈值近似值,并通过引入松弛变量,估计最优阈值所在范围,加大阈值搜索步进值,最后得到最优阈值。实验结果表明,该算法能有效地减少细胞核粘连现象,大大减少了处理时间。     

一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法

阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点。针对传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法。以Otsu算法的类间方差作为适应度函数,在每次迭代中选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子,以提高粒子多样性。实验表明,与Otsu算法和PSO算法相比,改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度,而且提高了图像分割的准确率。     

基于鱼群算法的图像阈值分割*

本文提出了一种基于鱼群算法的二维阈值图像分割的新方法。传统的二维Otsu方法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Ostu方法的计算量大、运行时间长的缺陷,采用鱼群算法来搜索最优二维阈值向量,通过鱼群追尾行为获得最优阈值。实验结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且分割速度快。     

基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法

为解决传统二维Otsu算法在含噪声较多的图像应用中分割效果较差这一问题,提出一种基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法.该算法首先利用一种新的自适应加权中值滤波对噪声图像中值滤波;然后将中值图像的二维直方图区域划分由四分法改为二分法;最后利用改进的二维Otsu算法对图像作精确分割.实验结果表明,该算法对灰度噪声图像具有更强的抗噪性且分割效果也更为理想.     

基于自定义灰度空间分布密度矩阵的Otsu改进算法

Otsu自适应阈值法作为图像阈值分割的经典算法,在图像处理与模式识别领域有着广泛应用.将图像中灰度级的空间分布特性应用到图像分割中,自定义适当的灰度空间分布密度矩阵结合先验知识,提出Otsu改进算法.实验证明在图像中目标与背景的灰度差异不是特别大的情况下,该算法的分割效果优于经典的Otsu算法以及其它分割算法.