基于正则割（Ncut）的多阈值图像分割方法

在图像处理与目标识别中广为应用的阈值法是图像分割的一种重要方法,因此如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,把图像的一维灰度直方图的灰度级L和对应灰度级L的概率P视为二维平面上的点（L,P）,采用新的相似度函数来定义这些点之间的相似度,从而构建基于灰度级的相似度矩阵,然后使用正则割（Ncut）进行分类,根据分类结果确定图像的分割阈值。算法用基于灰度级的权值矩阵代替基于像素级的权值矩阵来描述图像像素的关系,因而需要的存储空间及实现的复杂性大大减少;与现有的阈值分割方法相比,该算法能够单阈值和多阈值分割图像,因此具有更为优越的性能。     

基于谱聚类的多闭值图像分割方法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于图像像素级的权值矩阵描述图像像素的关系,因而算法需要的存储空间及实现的复杂性与其它基于图的图像分割方法相比大大减少。实验表明,该方法分割图像的时间少,且能够单阈值和多阈值分割图像,与现有的阈值分割方法相比,其具有更为优越的分割性能。     

复杂背景下二维条码图像的提取

本文针对复杂背景下的PDF417条码，提出了一种合理的分割算法。首先使用彩色过滤算法对背景进行过滤，然后利用二次梯度算法提取图像中的正、负峰值，获取图像的分割阈值，使用这种方法后，可在最大程度上减少外界干扰。对于条码的倾斜，使用Hough变换得到图像倾角，再利用二维旋转矩阵旋转图像。为了减少目标区域的毛刺以及空白点，提出了一种良好的插值方法。确保旋转变换后的图像不失真。     

一种新的SAR目标及其阴影图像分割方法

针对相干斑对SAR图像分割质量的影响,给出一种新的SAR目标及其阴影图像分割方法。首先应用空域Wiener滤波器抑制棚干斑,然后根据滤波后图像统计特性确定分割阈值,对阈值分割结果进行形念学处理得到分割图像。利用MSTAR数据所作实验结果表明,采用有效的相干斑抑制方法可以更好地保持滤波图像中的目标,分割结果更为精细,并且算法速度快,有助提高ATR系统。     

多方法融合的类圆形堆积物分割

针对类圆形堆积物图像的前景和背景在色彩或灰度上相近,难以用传统阈值分割等算法进行有效分割的问题,提出一种多方法融合的类圆形堆积物图像区域分割策略。对图像进行滤波等一系列预分割处理后进行投影得到目标图像的外接矩形区域,以排除噪声的干扰,在区域内采用改进的灰度共生矩阵方法进行粗分割,以解决窗口大小与分割精度的问题,采用二维OTSU阈值分割方法对粗分割结果进行量化。实验结果表明,该方法得到的区域分割结果边缘清晰、准确度高。     

复杂背景下的阈值插值方法

图像分割是进行图像处理的关键步骤。目前很多图像分割的技术都需要人工干预，而且是针对单纯的图像背景才能达到目标。为了解决有复杂背景的图像的分割问题，采用自适应阈值(阈值插值)的方法，并对其加以改进，用迭代阈值判断子图像的直方图是否是双峰分布，同时确定直方图有双峰的子图像的阈值；用双线性插值的方法确定直方图非双峰分布的予图像的阈值，使这种算法在实际中可行。实验证明这种方法适用于复杂背景的图像分割，且通用性比较好。     

一种新的人民币号码图像分割方法

针对人民币号码图像前景与背景分离问题,在对现有的几种分割方法进行分析实验的基础上,提出了一种新的人民币号码分割方法,即基于形态学处理的直方图阈值分割人民币号码图像的方法,对目标和背景混杂在一起,阈值选取困难的图像,先进行形态学变换,处理后的直方图阈值就很好选取了.实验结果表明,该方法的错误分割率明显低于普通的直方图阈值...     

一种自动确定分割阈值的指纹图像分割方法

针对传统的基于灰度特性的指纹图像分割方法的不足,提出了一种自动确定分割阈值的改进算法。首 先,对图像进行直方图均衡化处理。然后,提出一种自动确定分割阈值的方法,利用图像的灰度均值及方差分割图像。最后,对分割后的图像进行后处理。实验表明,该方法简单实用,处理速度快,鲁棒性好,满足实时性要求较高的自动指纹识别系统的要求,是一种行之有效的分割方法。     

基于OpenCV的照度不均匀图像的阈值分割

介绍了一种利用开源视觉库OpenCV在Visual Studio 2005环境下实现图像阈值分割的方法。首先利用双立方插值法估算图像的光照分布,去除不均匀光照,再利用Otsu方法对图像进行阈值分割。实验表明,对传统阈值分割法难以处理的不均匀光照图像能达到良好的分割效果。     

基于最大互信息量的图像自动优化分割

由于传统的阈值分割算法只考虑到图像的灰度信息,而忽略了灰度的空间分布以及分割后图像与原图像之间的关系,因而分割效果不好。为了提高分割效果,从分割图像与原图像的内在联系出发,提出了一种新的基于K均值算法与互信息量(mutual information,MI)技术相结合的分割算法。新算法首先利用K均值算法确定全局阈值作为初值;然后以互信息量为目标函数,在小范围内计算分割图像与原图像的互信息量,互信息量达到最大时的阈值即为最优值。这是将图像配准方法用于分割的一种创新性尝试。通过对大量医学图像以及汽车牌照图像进行的实验结果表明,该新算法所得到的目标图像的边界特征保持完好,不仅虚假目标信息大大降低,而且图像边界细腻、连续,且定位性能好。     

一种新的红外图像快速分割方法研究

研究红外图像目标分割快速优化问题。在高分辨率红外图像的分割中,红外图像存在数据量大、目标的边缘模糊和噪声较大等导致分辨率低和实时性差。为了快速准确分割,提出基于低尺度分割阈值预测的快速红外图像分割方法(LFIRS)。首先建立尺度阶数计算模型以确定保留原始红外图像目标基本信息所需的最小尺度,在分析多尺度过程对具有目标/背景强相关特性的红外图像进行分割阈值,建立多尺度红外图像分割阈值的相关模型(CLM),结合经典二维阈值法得到的最低两个尺度的阈值CLM模型参数,可以通过CLM模型与最小尺度的快速获取原始尺度的分割阈值,实现红外图像的快速分割。实验结果表明,改进方法提高了图像分辨和分割速度,且改善了分割效果。     

基于相关性的三维医学图像插值

现有的插值方法在进行医学断层图像插值时，要么不能兼顾灰度和形状的变化，要么计算量太大。为解决这一问题，文中提出一种基于相关性的三维医学图像插值算法。通过对原图进行门限分割，获得体素的分割值。对相同密度物质采用灰度插值，不同密度物质，利用体素的相关性来进行插值，使新的图像不仅在灰度上，而且在组织形状上，介于原来的断层图像之间，满足了医学图像插值的要求。与线性插值相比，新算法的视觉效果好，计算误差小；插值结果可有效地应用于构建三维体模型。     

B超图像HIFU损伤区域分割方法的研究

针对目前高强度聚焦超声（High-Intensity Focused Ultrasound,HIFU）治疗过程中图像分割环节耗时过长且依赖于临床医生对损伤区域的准确判断的问题。提出了一种新的自动分割方法,该方法面向HIFU治疗这一具体应用,由治疗前治疗计划拟定的靶点和靶区大小对治疗后B超图像划定感兴趣区域（ROI）并对区域内图像进行最大类间方差法（Otsu）阈值分析,然后根据分析得到的阈值信息对治疗后图像进行阈值水平集分割。实验结果证明,与基于区域阂值的分割方法进行比较,该方法的敏感性和准确度分别可达98．67％和93．52％。     

基于图像差距度量的阈值选取方法

依靠阈值分割出目标与背景在图像处理与分析问题中经常使用,基于好阈值分割出的目标与背景之间的差距应议最大以及它们与原图像的差距应该都很大这一特点,在给出一些差距度量的基础上,一些新的阈值选取方法被提出,所有方法都有比Otsu方法类似的简单计算公式,特别地,根据这一原则,Otsu方法被多次导出,这也间接地说明了依据上面原则来构造阈值选取方法的合理性,所有方法均经实际图像验证证明是行之有效的。     

一种自适应磨粒图像分割方法的应用研究

利用计算机图像处理技术实现铁谱图像诊断自动化是铁谱技术发展的目标,铁谱磨粒图像分割是磨粒自动识别的重要环节,其分割效果直接影响磨粒识别的精度。原始区域生长算法需要提供种子点以及生长阈值才能进行图像分割。不同的种子点和不同的阈值会对分割效果产生很大影响。提出一种结合模糊C均值的区域生长算法,可根据磨粒图像自动获取种子点,并利用模糊互信息自动确定生长阈值,实现磨粒图像的自动分割。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于直方图重构的极大交叉熵图像分割方法

针对图像分割阈值选择问题,提出用动态参数将原始图像直方图分成两部分,构造两个新的相关直方图,分别对应于同原始图像等尺寸的虚拟图像,其中等概率像素是原始图像的相似像素。聚集计算两个构造直方图概率分布的交叉熵,分析其函数曲线极大值的峰谷关系,实现图像最佳多阈值分割。实验结果表明该方法的有效性。     

阈值标记的分水岭彩色图像分割

目的 针对传统分水岭算法中产生的过分割问题,提出一种基于阈值标记的分水岭彩色图像分割算法。方法 该方法将分水岭算法直接应用到原始梯度图像上而不是简化之后的图像,这样做的目的是可以保护边缘信息不受损失;利用不同尺寸结构元求取彩色图像形态学梯度,解决了关于保护边缘和图像简化之间的矛盾。同时算法设计一种阈值自动选取与标记提取方法,从梯度的低频成分中提取与物体相关的局部极小值,用这些极小值构成的二值图像强制标定原始梯度图像,在修改后的梯度上进行分水岭分割。结果 在仿真实验中,利用本文算法针对不同RGB彩色图像进行分割,获得准确、连续封闭的分割边界,与其他同类方法相比,得到符合人类视觉的最小分割区域数,同时在运行效率上也有很大提高。结论 该方法可以自适应提取标记而不需要先验知识,有效解决了分水岭算法的过分割问题,相对于传统的算法,提高了分割性能,有较好的适用性和鲁棒性,可将其应用于机器视觉、生物医学以及高光谱遥感图像分割领域。     

光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割

针对工业图像经常存在不均匀光照的干扰,提出一种光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法。从水平及垂直方向上提取图像的灰度波动曲线,并迭代搜索每条曲线上满足给定波动幅度阈值的较大尺度波峰点和波谷点;在每对交替波峰点或波谷点之间求取浮动阈值来划定目标和背景像素的归属;对两个方向上取得的阈值图像进行相交操作得到最终分割图像。实验结果表明,与二维Otsu法、二维Tsallis熵法、Niblack法等几种算法相比,该算法的分割效果及实时性都具有明显的提升。