一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法

针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法。在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想。根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确。最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像。实验结果表明该方法具有较好的分割效果。     

Hamming-Hausdorff距离下区间直觉模糊知识测度及应用

提出了一种基于改进Hamming-Hausdorff距离的区间直觉模糊知识测度（interval-valued intuitionistic fuzzy knowledge measure,IVIFKM）,并应用于图像阈值分割中,获得了更好的图像分割结果.最新研究成果表明,直觉模糊环境下的知识度量包括两个重要方面,即信息量与信息清晰度.基于这种理解,提出新的区间直觉模糊知识测度公理系统.同时,改进并推广标准Hamming-Hausdorff距离,结合理想解法（technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS）,建立新的满足所提公理系统要求的区间直觉模糊知识测度.随后,将所提测度模型应用于图像阈值分割中,并根据区间直觉模糊集自身结构特点,进一步提出一种精炼而高效的像素分类规则及图像区间直觉模糊化算法.最后,利用所提测度模型计算图像的区间直觉模糊知识量,确定最佳分割阈值,实现图像分割.实验结果表明,该基于知识驱动的图像阈值分割方法性能表现稳定、可靠,所生成的二值图具有更加优良的性能指标,明显优于其他同类算法.将知识测度新理论引入图像处理领域,为该理论在其他相关领域的潜在应用提供了实例.     

基于图像像素间空间信息的加权模糊阈值分割算法

模糊理论对处理模糊不确定性的事件具有得天独厚的优势,而阈值分割算法是一种简单有效的算法,因此基于模糊理论的阈值分割在图像分割领域中得到广泛的应用。但是多数的阈值分割算法对于灰度图像的处理往往仅利用图像的灰度水平值而未考虑像素的空间邻域信息,大大地增加了灰度图像的目标和背景的误分比率。针对此问题提出一种引入空间信息的加权模糊阈值分割算法,在考虑像素的灰度水平值的同时,将像素与其邻域像素的空间关系作为权重来共同对该像素作用,设计出新的模糊分割函数。实验证明该算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对多数图像的梯度的灰度直方图接近单峰的图像和灰度峰值分布距离较远、两峰数量悬殊的双峰图像,均能得到很好的分割效果。     

基于背景检测的图像分割方法

通过对阈值法单阀值和多阀值的研究,针对其难以处理包含多个前景物体的现状,提出了一种基于统计像素信息自适应地选择背景像素区域的图像分割方法.该方法采用单元格作为像素统计单位、直方图表示各层的像素分布情况,根据像素统计信息确定每一层的背景像素区域,通过相连层单元格背景像素相同或相近的关系自适应地在下一层直方图中修改背景像素区域.实验结果表明,该方法对于图像分割具有很好的通用性和有效性,是一种实用的、有前途的图像分割方法.     

基于严格等价函数的区间二型模糊熵及其图像阈值分割方法

文中利用严格等价函数提出一种基于区间二型模糊熵的图像阈值分割方法.首先基于公理化定义,利用严格定价函数提出一种区间二型模糊熵的构建方法,由此可以得到多个不同的模糊熵计算表达式;然后通过理论分析给出了利用最小化模糊熵准则选取最优阈值的方法.实验结果表明,与现有的其他模糊阈值分割法和改进的2维Otsu法等相比,该方法的分割更加准确,运行时间更少,具有更广泛的适应性.     

图像的自适应模糊阈值分割法

针对目前图像模糊阈值分割法所存在的窗口宽度自动选取困难的问题,在预先给定隶 属函数和图像像素类别数的情况下,提出了图像模糊阈值分割法的自适应窗宽选取方法.同时, 针对用模糊阈值方法难于分割的具有单峰或双峰差别很大的直方图的图像,提出了一种直方图 变换方法,对变换后的直方图,利用自适应模糊阈值分割法可以获取有效的分割.最后,算例表 明了文中所提方法的简洁性、有效性和很好的鲁棒性.     

具有规则度约束的红外图像多层阈值分割方法

针对红外图像的噪声和模糊边缘给红外图像的分割和目标检测带来的困难,为了得到边缘连续的目标区域,提出了一种具有规则度约束的多层最佳阈值图像分割方法,在根据灰度对图像进行多阈值的初始分割的基础上,通过各个区域的规则度等参数对分割区域进行过滤处理,消除过分割区域,降低因为过度分割造成的目标识别困难,实验结果表明,该算法具有良好的效果和实用价值,不仅用于红外图像,也可以应用于自然光图像的分割。     

一种基于多阈值的灰度图像去噪算法

对灰度图像的去噪是图像处理技术中的重要组成部分,能够将图像中目标部分的主题信息凸显出来是一项具有重要意义的工作.提出一种灰度图像的去噪算法.本算法首先利用区域增长技术将图像分为不同的区域,这些区域里的像素之间存在一定的相似性,满足一定的相似规则;然后,根据每个区域的像素,计算出各自的适合区域特征的阈值;最后,根据每个阈值分别对每个区域二值化,得到一二值化图像.本算法区别于全局阈值法和局部阈值法,实验结果证明,本算法在提取灰度图像主题信息具有较为明显的效果.     

基于自适应模糊阈值的植物黑腐病叶片病斑的分割

为了更好地研究植物黑腐病,对植物黑腐病病斑图像进行了分割研究,即根据病斑图像的特点,用图像模糊阈值分割法来分割病斑。针对目前图像模糊阈值分割法存在窗口宽度自动选取困难的问题,首先在预先给定隶属函数和图像像素类别数的情况下,提出了图像模糊阈值分割法的自适应窗宽选取方法;然后,针对用图像模糊阈值分割方法难于分割直方图具有单峰或双峰差别很大的图像的问题,提出了一种直方图变换方法,用来对直方图进行变换;最后根据变换后的直方图,再利用自适应模糊阈值分割法对植物黑腐病病斑图像进行分割。用采集到的病斑叶片进行的病斑分割实验结果表明,该算法是有效的与鲁棒的。     

加权调和平均型最大熵图像阈值选取法

基于最大熵阈值法可看成是目标和背景信息熵的算术平均,基于此给出一种基于目标和背景信息熵的调和平均的图像阈值分割方法.为了进一步增强该方法的分割性能,又给出加权调和平均型最大熵图像分割法以及权重参数的一种选取方法.加权调和平均型最大熵图像分割法通过计算图像中目标和背景的加权调和平均熵,寻找加权熵最大的灰度值作为图像的分割阈值.实验表明该方法可获得比传统熵阈值法更好的分割效果.