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.     

工业检测图像灰度波动变换自适应阈值分割算法

工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果. 但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易在背景或前景内部产生误分. 针对上述缺点,本文提出了一种多方向灰度波动变换的自适应阈值分割算法. 该算法先从多个方向依照灰度波动对图像进行转换,构造以多维向量为基础的灰度波动变换矩阵, 然后利用主成分分析法(Principal component analysis, PCA)将高维向量压缩至一维并生成变换图像,最后运用Otsu算法分割变换图像. 该算法无需分块,并且仅需波动幅度阈值和布尔型背景色两个参数. 实验结果表明,该算法能够有效减少不均光照对工业检测图像分割的影响, 与Niblack法、Sauvola法等几种局部算法相比,该法在分割效果上具有了明显的提升.     

皮肤镜黑素细胞瘤图像自适应聚类的进化寻优

图像的自动准确分割是实现黑素细胞瘤图像自动分析的关键.针对皮肤镜黑素细胞瘤图像,提出一种基于改进遗传算法和自生成神经网络(SGNN)相结合的自适应聚类分割算法.首先采用遗传算法选取一组最优的种子样本作为初始神经树;然后通过SGNN对剩余样本进行训练得到一个自生成神经森林;最后令森林中每棵树代表一个类,完成黑素细胞瘤图像的自适应聚类分割.该算法解决了SGNN对样本训练顺序敏感的问题,并能够自适应地确定类别数,聚类过程无需任何人工干预;同时根据解空间的大小设定遗传算法的初始种群规模,并在进化过程中根据个体的变化对种群规模以及交叉率和变异率等遗传控制参数进行动态调整,有效地提高了算法的运行速度.实验结果表明,文中算法稳定性好,聚类结果符合人眼判别的诊断要求.     

基于相关向量机的图像阈值技术

图像阈值化是一种直观有效的图像分割技术,在图像分析、模式识别及计算机视觉中具有重要应用.传统的阈值化方法通常基于某个特定的优化问题,需要在整个灰度范围内搜索最佳阈值(或阈值组合).最近,基于支持向量回归(SVR)的多阈值分割算法,直接从支持向量(SV)中获得阈值信息,无需对图像施加任何先验假设,并避免了繁琐的优化过程.然而:1.如何从众多SV中获得可靠的阈值尚待解决(SVR阈值方法的公开问题);2.虽然SVR阈值技术避免了传统多阈值算法可能出现的组合优化问题,但是其中超参数的选择往往需要耗时的交叉验证;3.算法在单峰直方图情形下失效.针对这些问题,并受相关向量机(RVM)方法的启发,提出了一种新的基于RVM的多阈值自动选择技术.由于RVM可以极大地约减"SV"数目,并且无需交叉验证进行参数调整,使得最终阈值的确定更加高效、可靠且异常容易;另外所提算法能有效地处理单峰直方图情形,使阈值分割具有更强的适应性.实验表明基于RVM的阈值技术不仅保留了SVR阈值技术的优点,而且解决了其中的公开问题,并显著地提高了算法的效率和适应能力.     

NSCT变换与改进PSO算法在含噪图像分割中的应用

为提高含噪图像的分割效果和分割速度,将非下采样Contourlet变换和粒子群优化算法相结合,提出了一种有效的图像分割方法——IPSOC。该方法首先对待分割图像进行多尺度非下采样Contourlet变换,然后利用其最高级低频系数重构图像,计算重构图像与其均值图像的二维直方图中类间离散度矩阵的迹,并以之作为分割图像的目标函数来搜索最佳分割阈值。为加快阈值搜索速度,以改进的粒子群优化算法作为阈值分割的并行搜索策略,通过对基本粒子群优化算法进行个体及全局最优信息的实时更新,防止粒子停滞操作和阈值保持次数限定搜索终止条件等几个方面的改进,快速有效地获得分割图像。实验结果表明,该方法与基于遗传算法和人工鱼群算法的分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量。     

基于遗传算法的彩色图像二维熵多阈值自适应分割

提出一种基于遗传算法的二维熵多阈值自适应图像分割方法.在分析研究二维熵阈值分割原理的基础上,将可变码长的遗传算法应用于多阈值分割处理过程,采用基于多阈值的整数编码方式,将图像分割的类别数即染色体的码长融合到适应度函数中,从而实现了在对阈值寻优的同时得以优化分割类别数,最终实现图像的多阈值自适应分割处理.实验分析结果表明,该方法具有实现阈值寻优速度快,最优解对应图像分割效果好的特点.     

基于引导滤波和Tsallis熵的SAR图像分割算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像易受噪声干扰、分割方法精度低的问题,提出了一种基于频域引导滤波和Tsallis熵的SAR图像多阈值分割算法.利用非下采样Contourlet变换(NSCT)对图像多尺度分解,提取图像各方向的高频信息;通过引导滤波增强高频分量的边缘信息,在保持边缘的同时抑制了相干斑噪声;利用改进的二维Tsallis熵多阈值对增强图像精确分割.实验结果表明:分割算法对噪声不敏感,分割精度和适应性明显提高.     

基于链式竞争遗传算法的KSW熵的图像分割

针对最佳熵阈值图像分割算法过程中计算复杂度高的问题,提出了一种基于链式竞争遗传算法的最佳熵阈值确定法(KSW熵法)的图像分割算法.通过将3个邻域的链式竞争引入到常规遗传算法框架下,实现特征选择过程;将改进的遗传算法应用到最佳阈值图像分割算法中,完成对阈值的寻优过程.仿真实验结果与分析表明:算法在分割速度和效果上均优于传统的最佳阈值图像分割算法和单纯的遗传优化最佳阈值图像分割算法.     

自适应多阈值图像分割算法

本文提出了一种新的自适应多阈值图像分割算法.它首先利用势基函数对-维灰度直方图拟合,通过势函数聚类自动确定划分类数;然后在灰度共生矩阵的基础上,依据形状连通度准则,求得使形状连通度最大的一组分割阈值;最后按该组分割阈值执行多阈值图像分割.理论分析和实验结果都表明该算法较传统阈值分割算法优越,具有运算速度快、划分效果好、抗干扰性强的特点.     

基于改进遗传算法的自动阈值图像分割方法

图像分割法在图像分割的过程中只考虑象素的灰度值,没有考虑空间特性和存在计算复杂性过大的缺陷,影响图像效果.针对上述问题,提出一种基于改进遗传算法的自动阈值图像分割算法.方法对遗传算法中的编码办式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进.把图像分割最佳阈值选取转换成优化问题.利用改进遗传算法的寻优高效性求解最佳阈值,实现图像分割.仿真结果证明,新算法极大地缩短了寻优时间,增强了图像分割过程中的抗噪性能,提高了图像分割的效率.从而有利于计算机视觉的后续处理,可以实现实时图像分割,具有实用价值.