改进的OTSU射线图像分割算法

为提高对工业X射线图像的分割效果,提出一种改进的OTSU图像分割算法.分析了经典OTSU算法存在的不足,将类内方差也作为计算最佳阈值的一个因素考虑,从而提出了一种改进的OSTU阈值选择函数.在阈值分割过程中,采用局部递归法逐次进行分割.采用目标背景面积差和类内方差的比值作为递归结束的条件.通过与最大熵法、经典OT-SU法、局部递归OTSU法进行实验对比,证明本算法对于射线图像是一种优秀的阈值分割算法.     

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。     

基于组合优化算法的图像阈值分割

针对广义模糊熵图像阈值分割中参数的选取问题,采用两种算法实现自适应选取参数的广义模糊图像熵阈值分割。其中,算法二依据均匀性测度,通过遗传优化算法对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并以广义模糊熵为目标函数,通过粒子群优化算法,对S型隶属度函数中的参数进行全局组合寻优,从而实现广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取。实验结果表明了算法二的有效性。     

改进?鱼优化算法和熵测度的图像多阈值分割

针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm, WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学习策略,生成透镜反向解来增加种群多样性,进而提高算法跳出局部极值能力;提出一种自适应权重因子,对个体位置进行自适应扰动,提高算法探索能力。以最小化交叉熵作为优化目标,利用WLROA确定最小交叉熵并获得相应分割阈值。选取部分伯克利大学分割数据集图像和遥感图像测试提出算法的分割性能,测试结果表明,WLROA与其他知名算法相比具有更好的分割效果,能够有效实现复杂图像的精确处理。     

二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法

提出了一种二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法。利用二维直方图对二维指数交叉熵进行阈值选取,导出快速算法。实验结果表明,提出的二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法相对于最大熵法和指数熵法,不仅分割结果精确,运行时间也相应缩短。     

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。     

一种图像多阈值快速选取算法

该文利用灰度共生矩阵定义二阶局部熵来选取多阈值,给出了一种多阈值熵快速选取的算法,实现了灰度图像的多个目标的分割,且运算量减少,效果令人满意。     

基于信息熵图像分割算法的若干改进

最大熵阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。     

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.     

萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法

为了提高图像的分割效果,提出一种萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法。获得最大熵法的阈值优化目标函数,采用萤火虫算法对目标函数进行求解,找到图像的最佳分割阈值,根据最佳阈值对图像进行分割,通过仿真实验对分割效果进行测试。结果表明,该方法可以迅速、准确找到最佳阈值,提高图像分割的准确度和抗噪性能,可以较好地满足图像分割实时性要求。     

二维最大相关准则图像阈值分割递推算法

提出了基于二维直方图的最大相关准则自动阈值图像分割算法。该算法根据图像中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值。基于二维最大相关准则的阈值分割算法具有较强的抗噪声能力,能够实现准确分割。在实际应用中,为了加快二维最大相关准则阈值分割的计算速度,减少重复计算,推导了该算法的快速递推公式。递推算法节省了计算时间,使算法具有更强的实用价值。通过对低对比度、低信噪比的遥感红外图像进行试验,结果表明二维最大相关准则图像阈值分割算法具有良好的分割效果,其递推算法使其计算速度提高了近30倍。     

基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割

目的 为了使图像阈值分割的精度和速度进一步提高,提出了一种基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割方法。方法 首先,提出了1维灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,给出了基于灰度—邻域平均灰度级直方图的灰度熵阈值选取准则;最后,提出了2维灰度熵阈值选取的快速迭代算法,并采用递推方式计算准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快了运算速度,大大减少了运算量。结果 大量实验结果表明,与近年来提出的3种阈值分割法相比,所提出的方法分割性能更优,分割后的图像中目标区域完整,边缘清晰,细节丰富且运行时间短,仅为基于混沌小生境粒子群优化的二维斜分倒数熵分割法运行时间的3%左右。结论 本文方法对不同类型灰度级图像的分割效果及运行速度均有明显优势,是实际系统中可选择的一种快速有效的图像分割方法。     

基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法

图像分割是机器视觉中的基础问题,基于阈值的图像分割算法依赖于参数调整,但参数调整容易受到局部最小值的影响且需要耗费大量时间,从而降低了分割算法的质量和效率。为了实现图像分割过程中的自适应阈值选择,提出了一种基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法。该算法首先利用稀疏主成分分析感知图像的噪声水平以自适应去噪,其次通过二维直方图感知图像的主干区域内容以自适应获得全局分割阈值,然后通过移动平均法的局部阈值分割算法对图像进行分割,最后将全局阈值分割和局部阈值分割图像结合,从而获得最佳的分割图像结果。在伯克利数据集上的仿真实验结果表明:相比传统的阈值分割算法,该算法在分割边缘的准确性和对噪声的鲁棒性上具有一定的优势,在主客观上均具有较好的分割效果,基于稀疏主成分分析的自适应阈值选择方法提高了图像的分割质量。     

面向生物医学图像的交互式分割算法

结合阈值法和区域生长算法,提出一种面向生物医学图像的交互式分割算法。利用阈值法对图像中用户选取的感兴趣区域进行预分割,通过阈值分割得到的目标区域确定区域生长算法的种子像素与相似性准则,获得最终分割结果。实验结果表明,该算法简单快速、对生物医学图像可取得良好的分割效果。     

基于改进的Sobel算子最大嫡图像分割研究

研究图像分割精度问题。针对传统的Sobel算子图像分割容易造成图像分割不清晰、对比度不明显、分割精度低等问题缺陷,提出一种改进的Sobel算子的二维最大墒数字图像分割方法。算法首先根据数字图像特征对图像进行初分割,然后应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,将通过Sobel算法边缘检测获得的阂值应用到二维最大墒分割方法中。对数字图像目标和目标边缘分别使用不同的阂值进行分割,解决由于局部图像叠加而产生的分割不准确的问题。仿真实验表明,提出的算法对图像分割鲁棒性好,分割准确率高,是一种有效适用的算法。     

基于分层遗传算法的双阈值图像分割

图像分割是图像处理中的重要问题,通常的图像分割法包括阈值法、边缘检测法、区域跟踪法等.其中,阈值法是一种通用的方法.本文将分层遗传算法用于阈值的选取,仿真结果表明,在设定了合适的遗传算子后,该算法可以实现正确的图像分割,将分层遗传算法用于图像处理中,是非常有效的.     

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。     

基于改进粒子群优化的模糊熵煤尘图像分割

针对基本粒子群算法易陷入局部最优和过早收敛的缺陷,提出权重因子自适应的粒子群算法,并对部分粒子进行Morlet变异操作,由此得到改进粒子群优化算法.将该算法和模糊熵相结合并用于图像分割,利用改进粒子群优化算法来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值.通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,该算法取得了令人满意的分割结果,且算法运算时间较小,满足煤尘浓度实时精确测量的要求.     

一种自适应的多目标图像分割方法

图像分割是数字图像处理中的一个重要问题。提出了一种自适应的多目标图像分割方法。该方法改进了传统的最大类间方差法(OSTU方法)，并使用方差分解的方法自适应地确定图像中的最佳目标个数。采用遗传算法优化了阈值的求取。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。实验证明，此方法能有效地对多目标图像进行分割。     

分解的二维非对称Tsallis 交叉熵图像阈值选取

现有的Tsallis 交叉熵能够度量图像分割前后的差异,但公式复杂,计算效率不高,据此, 提出了基于分解的二维非对称Tsallis 交叉熵图像阈值选取方法。首先给出了非对称Tsallis 交叉熵的定 义,提出了一维非对称Tsallis 交叉熵阈值选取方法;然后,将其拓展到二维,推导出相应的阈值选取 公式;最后,在此基础上提出了二维非对称Tsallis交叉熵阈值选取的分解算法,使求解二维非对称Tsallis 交叉熵阈值法的运算转化到两个一维空间上,将计算复杂度从O(L4)降低为O(L)。大量实验结果表明, 与基于混沌粒子群优化的二维Tsallis 灰度熵法、二维斜分对称交叉熵法,二维斜分对称Tsallis 交叉熵 法等方法相比,该方法分割性能优,运行时间短,可望满足实际应用系统对分割的实时要求。