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.     

改进的动物精子图像分割算法

动物精子图像分割在计算机辅助精子质量分析系统(CASA)中有着非常重要的作用,直接关系到精子质量检测的精度和速度。在总结最大类间方差(Otsu)算法利弊的基础上,对传统二维Otsu算法原理以及在动物精子图像分割过程中存在处理时间过长的问题进行了研究,提出了一种改进的二维Otsu图像分割算法,通过改变二维直方图的分块方式将二维最优阈值搜索变为一维最优阈值搜索,从而缩短寻找最优阈值的处理时间。实验结果表明,改进的分割算法可以有效降低算法复杂度和噪声干扰,实现动物精子图像快速、准确的分割。     

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。     

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.     

基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵建筑物遥感图像分割

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度,本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维Tsallis交叉熵的阈值选取公式,然后将Logistic混沌映射引入布谷鸟算法,进一步加快布谷鸟算法的收敛速度,最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维Tsallis交叉熵的阈值寻找过程,并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明,与二维倒数交叉熵法、二维Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维Tsallis灰度熵法等方法相比较,本文方法分割的目标更为准确,细节更为清晰,且运算时间更短。     

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.     

狼群优化的二维Otsu快速图像分割算法

传统二维Otsu算法的阈值选取大都采用穷尽搜索方式,造成算法分割时间较长、实时性差等缺点,影响图像分割效果。为提高算法的运行效率,采用狼群算法来搜索最优阈值,每匹人工狼代表一个可行的二维阈值向量,狼群通过游走、召唤、围攻这三种智能行为的不断迭代以及狼群间的信息交互来获取最佳阈值。仿真结果表明,与标准粒子群优化二维Otsu算法和传统二维Otsu算法相比,狼群优化算法降低了分割时间并提高了图像分割精度。     

二维Otsu自适应阈值选取算法的快速实现

Otsu 自适应阈值算法作为图像阈值分割的经典算法, 在图像领域得到了广泛的应用, 在此基础上发展起来的二维阈值法因为计算时间长而制约了其应用. 针对二维 Otsu 自适应阈值算法计算复杂度高的缺点, 通过消除二维自适应阈值算法中的冗余计算, 用迭代的方式得到查询表, 从而大大提高了二维阈值算法的计算速度. 实验结果表明, 该算法不仅计算时间远远小于原始二维 Otsu 算法, 并且求得的阈值跟原始的算法一样.     

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     

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.     

基于双界线的Otsu阈值分割法及其快速算法

传统2维Otsu阈值分割法由于运算时间长、抗噪能力不足而在应用中受到限制。为了克服这些缺点,提出了一种基于双界线的2维Otsu阈值理论及其快速算法。在新的2维直方图中,两条平行于对角线的界线决定目标和背景区域的宽度,垂直于对角线的分割直线决定阈值大小。该算法运用Roberts算子和线性拟合法确定双界线,然后运用改进的Otsu法计算最佳阈值,最后对噪声区域进行后处理。实验结果表明,该算法不仅运算速度快,而且具备较好的分割质量和抗噪性能。同时,快速算法的引入,进一步降低了运算量,使得该算法具备更好的实时性。     

基于遗传算法的二维最大类间方差图像分割算法

为解决传统二维最大类间方差(Otsu)阈值分割算法处理图像时计算复杂度高、实时性差、易受噪声干扰等问题,本文将遗传算法应用到二维Otsu法中,提出一种基于遗传算法的最大类间方差法的灰度图像分割算法.二维Otsu算法考虑了图像的灰度信息及邻域空间的相关信息,以保证图像分割的精度;利用遗传算法则能提高运算速度.因此,基于遗传算法的最大类间方差法的灰度图像分割算法兼有二者优点,不仅提高运算速度而且能保证图像分割精度.     

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。     

新的基于分解直方图的三维Otsu分割算法

Otsu是图像处理领域一种常见的图像分割方法.为了解决传统的三维Otsu法时间复杂度高、抗噪性低等缺点,提出了利用直方图投影技术和直方图分解技术对三维直方图降维,将其拆分成一个一维直方图和一个二维直方图,分别用一维Otsu法和二维曲线型Otsu法求阈值,再用获得的阈值确定图像点的归类.实验对比结果表明:该方法分割效果较好,运行时间短,能满足实时性的要求.     

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.     

一种结合粒子群算法和自适应加权窗的二维Otsu图像分割新方法

针对传统二维Otsu门限分割方法中滤噪和小目标保持性能的不足,提出了一种基于自适应加权窗的二维Otsu门限分割的新方法。新方法对二维Otsu的部域窗口设置方法做了改进,使用中心点的局部平稳特征来自适应地确定下一邻域窗口的尺寸大小,然后利用粒子群算法来加快门限的计算速度,从而提高门限分割的性能。实验结果表明:与目前广泛使用的一维Otsu、二维Otsu方法以及直线型门限二维Otsu方法相比,新方法有着更好的门限分割效果,并且有更好的噪声抑制和目标保持效果。     

改进的2维Otsu法及混沌粒子群递推的阈值分割

鉴于现常用的灰度级-平均灰度级2维直方图区域划分将部分目标和背景点错分成边缘和噪声点这一不足,为此提出了一种基于灰度级-梯度2维直方图的Otsu阈值选取新方法,利用混沌粒子群优化算法来寻找分割阈值,并提出在迭代过程中,采用递推方法来大大减少适应度函数的重复计算。实验结果表明,与最近提出的基于灰度级-平均灰度级2维直方图Otsu法及粒子群的快速图像分割方法相比,该新方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点,从而使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、特征细节清晰,同时运行时间几乎不到现有算法的1/3,而且粒子群处理的收敛精度得到了进一步提高。     

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。