基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析（包括鲁棒性、效率和收敛性）,并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。     

基于互信息量的寄生虫卵图像自动优化分割*

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Otsu算法与互信息量技术相结合的分割算法--OMI算法.首先利用Otsu算法确定全局阈值作为初值,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.对大量人体寄生虫显微图像进行了实验,结果表明,本算法所得到的目标图像的边界特征保持完好,虚假目标信息大大降低,图像边界细腻、连续且定位性能好.     

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.     

基于人工免疫的烟草异物图像多阈值分割

烟草异物图像分割是图像异物识别的基本任务。为了快速实现烟草异物图像多阈值分割,提出了一种基于人工免疫算法与最大类间方差法的多阈值烟草异物图像自动分割方法。算法首先定义了图像分割目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最大类间方差法以及目标函数对图像进行自动分割,并产生最优的多阈值,从而实现图像的多阈值分割。人工免疫算法中,抗原是指最优图像分割目标函数,而抗体是指最优的多阈值。实验证明,方法对烟草异物图像多阈值分割的效果良好,分类清晰。     

广义模糊熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

针对广义模糊熵图像阈值分割法中参数m的选取问题,提出一种利用优化算法自适应选取参数的广义模糊熵阔值分割方法.该方法通过粒子群优化算法,依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并依据广义模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的3个参数(a,b,d)进行全局组合寻优,从而实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验结果表明,该方法对光照不均匀图像具有更好的分割效果.     

一种基于模糊集的灰度图像阈值分割算法

提出了一种新的基于模糊集理论的图像直方图阈值分割算法。该算法首先把图像的直方图预分成目标参考区,背景参考区和模糊区。然后对位于模糊区的灰度级,逐一比较其与目标和背景区的相似度,以决定该灰度级的归属,并最终确定灰度阈值。仿真结果表明：此方法不但能不有效地对灰度图像进行分割,且与传统方法相比更具灵活性。     

基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割

为了实现灰度图像的自动分类以及自动分割,提出了一种基于人工免疫及最优分类数的灰度图像多阈值自动分割方法.定义了灰度图像最优分类数目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最优分类数函数对灰度图像进行自动分类,并产生最优的多阈值,从而使得图像的全自动分割成为可能.该人工免疫算法中,抗原是指最优分类数目标函数,而抗体是指最优的多阈值.通过实验证明,分类清晰,效果良好.     

基于FCM算法与互信息量的图像自动分割

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。本文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FCM算法与互信息量技术相结合的分割算法,即FCM-MI算法。首先利用FCM算法确定全局阈值作为初值,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,互互信息量达到最大时的阈值即为最优值。对大量医学图像和车牌图像进行的实验结果表明,本算法所得到的目标图像的边界特征保持完好,虚假目标信息大大降低,图像边界细腻、连续且定位性能好。     

傅里叶谱和矩不变法结合的图像阈值分割

针对矩不变法图像分割算法中存在的问题,提出了一种基于傅里叶谱和矩不变法相结合的图像分割方法。首先依据矩不变原理计算待分割图像的累计灰度分布函数值获取初始阈值,然后对图像直方图进行傅里叶变换,并得到傅里叶谱系数,最后利用该系数和累计灰度分布函数值对初始阈值进行调整,由于傅里叶谱能很好地“匹配”矩不变法获取的阈值,从而能自动调整初始阈值,使分割效果达到最佳。分割实验结果表明,该方法不仅运算速度快,而且有较好的分割效果和普适性。     

基于差分盒维数的空间目标图像分割算法

基于差分盒子维数提出了一种针对空间目标的图像分割算法.首先根据空间环境目标自然背景与空间目标人造结构的特点差异,从分形理论的相似性上对星空背景进行分析,利用像素邻域灰度方法得到目标和背景的边界.其次,在对给定阈值及该阈值下图像的差分盒维数关系进行分析的基础上,提出基于灰度方差的阈值选择方法.最后给出空间目标图像分割算法的流程,通过诸多仿真空间图像处理验证该分割算法是有效的.     

基于加权直觉模糊集合的聚类模型

针对已有基于直觉模糊集的聚类方法的局限性,提出了一种基于加权直觉模糊集合的聚类模型——WIFSCM。在该模型中,提出了特定特征空间下的等价样本和加权直觉模糊集合的概念;并推导出基于等价样本和加权直觉模糊集合的直觉模糊聚类算法的目标函数,利用该目标函数推导出直觉模糊聚类中心迭代算法和隶属度矩阵迭代算法;定义了基于加权直觉模糊集合的密度函数,确定了初始聚类中心,减少了迭代次数。通过灰度图像分割实验,证明了该模型的有效性,同时与普通直觉模糊集FCM聚类算法(IFCM)相比,聚类速度提高近百倍。     

广义模糊熵图像阈值分割参数选取的ADE方法

针对广义模糊熵图像阈值分割参数不能自动选取,提出自适应差分进化（Adaptive Differential Evolution,ADE）的广义模糊熵图像阈值分割方法。利用自适应差分进化算法作为优化工具来选取广义模糊熵阈值分割所需要的最佳参数,引入自适应变异算子和提出交叉概率自适应函数对优化过程进行控制,通过把参数带入广义模糊熵的补函数得到图像的阈值,进而得到图像最优分割。为验证其有效性与可行性,分别同基本图像质量评价准则的模糊熵图像阈值分割算法和粒子群优化广义模糊熵图像阈值分割算法相比较,实验表明,针对不同细节的图片,该算法所得分割结果多数情况下背景信息更少,目标信息更清晰,用时更短,分割更稳定且效果良好。     

Skin cancer extraction with optimum fuzzy thresholding technique

This paper discusses a new approach to segment different types of skin cancers using fuzzy logic approach. The traditional skin cancer segmentation involves the analysis of image features to delineate the cancerous region from the normal skin. Using low level features such as colour and intensity, segmentation can be done by obtaining a threshold level to separate the two regions. Methods like Otsu optimisation provide a quick and simple process to optimise such threshold level; however this process is prone to the lighting and skin tone variations. Fuzzy clustering algorithm has also been widely used in image processing due to its ability to model the fuzziness of human visual perception. Classical fuzzy C means (FCM) clustering algorithm has been applied to image segmentation with good results; however, the classical FCM is based on type-1 fuzzy sets and is unable to handle uncertainties in the images. In this paper, we proposed an optimum threshold segmentation algorithm based on type-2 fuzzy sets algorithms to delineate the cancerous area from the skin images. By using the 3D colour constancy algorithm, the effect of colour changes and shadows due to skin tone variation in the image can be significantly reduced in the preprocessing stage. We applied the optimum thresholding technique to the preprocessed image over the RGB channels, and combined individual results to achieve the overall skin cancer segmentation. Compared to the Otsu algorithm, the proposed method is less affected by the shadows and skin tone variations. The results also showed more tolerance at the boundary of the cancerous area. Compared with the type-1 FCM algorithm, the proposed method significantly reduced the segmentation error at the normal skin regions.     

广义模糊Gibbs随机场与MR图像分割算法研究

为了对图像进行准确、可靠的分割,提出了一种基于广义模糊集的软分割算法,并将广义模糊集和G ibbs场结合起来,提出了广义模糊G ibbs随机场模型,同时建立了广义模糊G ibbs分割(GFGS)算法。该算法是首先把每一个分割类看作是广义模糊类,并以最大后验概率(MAP)为判别准则来决定每一个像素值的归类以及它属于该类的隶属度;然后用广义隶属度函数中负的部分来刻划数据中的异常值,使得该算法能有效地处理异常值;最后用该模糊类的质心来更新类的中心,并以人脑的仿真图像和临床MR图像进行了实验。实验结果表明,该算法能有效地滤除噪声和处理部分容积效应,是一个分割能力强、稳健性好的算法。     

改进的自适应模糊ISODATA灰度图像分割算法

传统模糊ISODATA（Fuzzy ISODATA,FISODATA）算法中,分裂-合并操作需人工选取阈值参数。而不适当的阈值往往使算法陷入局部极值,因而得到错误的类属数并最终影响图像分割结果。为此,在模糊集理论基础上提出一种改进的自适应FISODATA算法。该算法设计了自适应分裂-合并操作,即在每次分裂-合并后,根据该次计算结果改变参数阈值,解决了人为选取参数带来的诸多问题。利用该算法对模拟图像和真实IKONOS图像进行分割实验,均能得到良好的分割结果。     

An IVFS-based image segmentation methodology for rat gait analysis

In this work, image segmentation is addressed as the starting point within a motion analysis methodology intended for rat biomechanics behavior characterization. First, we propose a general segmentation framework that uses interval valued fuzzy sets (IVFSs) to determine the optimal image threshold value. The amplitude values of the IVFSs are used for representing the unknowledge/ignorance of an expert on determining whether a pixel belongs to the background or to the object of the image. Then, we introduce an extension of this methodology that uses a heuristic-based multi-threshold approach to determine the optimal threshold. Experimental results are presented.     

自动图像阈值分割算法

该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下,灰度均值直方图的最佳模糊划分参数来确定两个模糊集A和B,图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用Zadth的模糊熵定义适应度函数,采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括,给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明,该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近,而计算时间还没有用到二维模糊熵算法的一半。     

Segmentation of gray scale image based on intuitionistic fuzzy sets constructed from several membership functions

Segmentation is the process of extraction of objects from an image. This paper proposes a new algorithm to construct intuitionistic fuzzy set (IFS) from multiple fuzzy sets as an application to image segmentation. Hesitation degree in IFS is formulated as the degree of ignorance (due to the lack of knowledge) to determine whether the chosen membership function is best for image segmentation. By minimizing entropy of IFS generated from various fuzzy sets, an image is thresholded. Experimental results are provided to show the effectiveness of the proposed method.     

基于模糊Gibbs随机场聚类二维直方图的核磁共振图像分割

针对人脑组织结构的不确定性和模糊性,提出模糊Gibbs随机场聚类与二维直方图相结合的分割方法。该方法首先利用均值、方差及邻域属性对隶属度函数进行定义,并建立模糊Gibbs随机场;然后以模糊Gibbs随机场作为先验知识、最大后验概率为判别准则来确定每一个像素的类归属以及它属于该类的隶属度,同时用模糊类的质心来更新类中心;最后将类中心引入二维直方图方法中,找到每个类之间的各个阈值点对图像进行分割。通过实验表明该算法能够准确分割出各种脑组织,对噪声的鲁棒性、结果的准确性及平滑性相对于模糊C均值(FCM)算法都有了很大的提高。