一种基于模糊连通度的图像阈值分割算法

提出一种新的图像阈值分割方法。该方法给出模糊连通度定义,采用图像划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则,在计算图像划分测度时,采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于像素的权值矩阵来描述图像中各像素之间的关系,从而减小算法实现的复杂性,提高算法运算速度。仿真实验结果表明,与大多数模糊阈值分割方法相比,该方法更具优越性。     

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。     

一种新的基于图谱理论的图像阈值分割方法

提出了一种新的图像阈值分割方法,该方法采用图谱划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则.采用基于灰度级的权值矩阵来代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,因而算法所需的存储空间及实现的复杂性与其他基于图论的图像分割方法相比大大减少,从而有利于应用在各种实时视觉系统(如自动目标识别,ATR).大量的实验结果表明:与现有的阈值分割方法相比,文中提出的方法具有更为优越的分割性能.     

一种具有抗噪性的图像分割方法

基于图论的图像分割方法对有噪声污染的图像必须先进行预处理,算法自身不能抑制噪声。针对该问题,提出一种具有抗噪性的图像分割方法。该方法将图谱划分测度作为划分目标与背景的阈值分割准则,采用基于灰度值的权值矩阵代替基于图像像素个数的权值矩阵,描述像素之间的关联,并在图权计算中增加像素点与其邻域的空间相关信息,以提高算法的抗噪性。实验结果表明,使用该方法进行图像分割具有较好的分割效果,抑制噪声能力较强。     

一种基于插值的图像分割方法

提出了一种新的基于插值的图像分割方法,采用自适应阈值方法,用局部最大类间方差法确定各个子图像的阈值,用一种新的插值法对阈值矩阵进行插值处理,使之成为与原图像像素数目相同的新矩阵,利用新的阈值矩阵对原图像进行二值化处理。结果表明,利用该方法具有很好的分割效果。     

基于最小最大割算法的阈值分割算法

近年来,建立在图论基础上的谱聚类算法作为一种新型的工具被应用于图像分割。其本质是将图像分割转化为最优化问题,其中的最小最大割算法(Min-max cut)能充分满足聚类算法的准则。算法实现过程中,把最优化准则转化为特征系统进行求解。该实现方法计算复杂,随着图像尺寸的增加,所需存储空间和计算时间复杂度都会增加。在实现最小最大割算法时,用基于灰度级的权值矩阵代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,确定分割的阈值。实验表明,此方法实现的最小最大割算法实现简单、实时性高,具有自动分割等优越的分割性能。     

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SUSAN边缘信息的阈值分割算法

基于边缘信息的阈值分割方法因为在保持目标轮廓和分割低对比度图像方面具有良好性能,特别适用于对工业生产图片的分割,但是传统方法普遍存在对噪声敏感和阈值难以选取的问题,针对这些问题,提出一种基于SUSAN边缘信息的自适应图像阈值分割算法,使用SUSAN特征响应描述像素的边缘信息,以有效抑制噪声和弱边界的影响。基于图谱理论的最小最大割阈值分割算法相比于其他分割算法时空复杂度大大降低,且获取的阈值全局最优。实验结果表明,该算法能够准确分割出目标,保留丰富的细节内容,对低对比度图像和噪声图像也有很好的分割效果,获取的阈值相比于传统算法更优。     

基于样条的林火图像多阈值分割算法

基于光滑样条原理,提出一种自适应的多阈值分割算法HistSplineReg,即采用光滑样条回归图像一维直方图,再从回归函数寻找极值从而实现图像的多阈值自动分割。较之现有的阈值分割方法,HistSplineReg具有以下优势：1）设计方法符合人类直觉;2）基于光滑样条设计算法,有理论依据;3）阈值个数及阈值位置可自动选择;4）回归函数可分析求解,计算规模主要集中在矩阵的Cholesky分解,矩阵大小由图像像素水平级决定,而不是图像尺寸;5）只有一个待定参数,该参数用于平衡回归经验误差和回归函数的光滑性。对林火识别问题,实验提供一个经验参数供参考。最后,在红绿蓝颜色（RGB）模式的林火数字图像上进行实验,从灰度图像、多种颜色通道、各通道分割结果合成的彩色图像等方面进行验证,与同样采样回归思想的支持向量回归（SVR）及多项式回归（PolyFit）相比,HistSplineReg方法直观分割效果更好,且三种方法都反映出红色通道信息对林火图像分割效果的影响更为显著。     

基于PSO改进的OTSU图像分割方法

阈值的选取对图像分割后的效果起着至关重要的作用,本文针对图像分割过程中阈值选取的问题,提出了一种基于PSO优化的改进OTSU图像分割算法.该算法以最大类间方差作为PSO算法适应度函数,以当前分割阈值组合作为粒子的当前位置,阈值更新速度作为粒子的当前速度.通过迭代计算更新粒子位置和速度,最后确定图像分割的最佳阈值.与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法图像分割算法相比,该算法稳定性更好,算法效率更高.     

Image Thresholding Using Graph Cuts

A novel thresholding algorithm is presented in this paper to improve image segmentation performance at a low computational cost. The proposed algorithm uses a normalized graph-cut measure as thresholding principle to distinguish an object from the background. The weight matrices used in evaluating the graph cuts are based on the gray levels of the image, rather than the commonly used image pixels. For most images, the number of gray levels is much smaller than the number of pixels. Therefore, the proposed algorithm requires much smaller storage space and lower computational complexity than other image segmentation algorithms based on graph cuts. This fact makes the proposed algorithm attractive in various real-time vision applications such as automatic target recognition. Several examples are presented, assessing the superior performance of the proposed thresholding algorithm compared with the existing ones. Numerical results also show that the normalized-cut measure is a better thresholding principle compared with other graph-cut measures, such as average-cut and average-association ones.      

基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法

为了克服图像噪声对图像分割结果的影响,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息,构造了基于像素的灰度信息和非局部空间灰度信息的二维直方图,并将此二维直方图引入到Otsu曲线阈值分割法中,提出了基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法。实验结果表明,该方法能进一步提高原始二维Otsu曲线阈值分割法对于图像噪声的鲁棒性,获得了更加理想的分割结果。     

二维直方图θ-划分最大平均离差阈值分割算法

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分, 最近提出的斜分法不具普遍性, 而基于L1范数的最小一乘准则比最小二乘准则更为合理且简捷, 提出了适用面更广的基于二维直方图θ-划分和最大类间平均离差的图像阈值分割算法. 首先给出了二维直方图θ-划分方法, 采用4条平行斜线及1条其法线与灰度级轴成 θ 角的直线划分二维直方图区域, 按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割, 斜分法可视为该方法中θ=45° 的特例; 然后导出了二维直方图θ-划分最大类间平均离差阈值选取公式及其快速递推算法; 最后给出了θ 取不同值时的分割结果及运行时间. θ 取较小值时, 边界形状准确性较高, θ 取较大值时, 抗噪性较强, 应用时可根据实际图像特点及需求合理选取 θ 的值. 与常规二维直方图直分最大类间方差法及最大类间平均离差法相比, 所需运行时间相近, 但本文提出的方法所得分割结果更为准确, 抵抗噪声更为稳健, 且存储空间也大为减少.     

改进的谱聚类图像分割方法

图像分割作为图像识别的一个重要处理步骤,但存在效果不理想或者计算复杂度过高的问题。提出一种新的灰度图像二值化的方法。该方法将Ncut作为谱聚类的量度,在计算该值时使用基于图像灰度级的权重矩阵,而非普通基于图像像素的权重矩阵。这样,计算复杂度和空间复杂度都明显降低。通过对实际场景中文本图像的实验,数据表明此方法在时间和系统开销方面比传统基于阈值的分割方法具有更优的性能。     

自适应最小误差阈值分割算法

对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁 棒的最小误差阈值分割算法. 但该方法为全局算法, 仅适用于分割均匀光照图像. 为 提高其自适应性, 本文采用Water flow模型对非均匀光照图像进行背景估计, 以此获 得原始图像与背景图像的差值图像, 达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的. 为进 一步提高分割性能, 本文对差值图像采用γ 矫正进行增强, 然后采用鲁棒最小误差 法进行全局分割, 从而完成目标提取. 最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了 实验, 并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割 算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进 行了对比. 实验结果表明, 相对于以上方法, 本算法的分割性能均有明显提升.     

基于图像边缘信息的2维阈值分割方法

为了改善2维阈值分割性能,提高图像分割的效率,在传统2维Otsu阈值分割算法的基础上,提出了一种基于图像边缘信息的2维阈值分割方法。这种改进的方法保留了2维Otsu阈值分割算法分割结果准确的优点,并在此基础上充分利用图像的边缘信息,通过分析图像的边缘直方图和阈值的关系来得到最优分割阈值。仿真实验结果表明,该方法与传统2维分割算法相比,不仅计算简单,而且实时性好。     

图像阈值化的自适应粗糙熵方法

摘 要：目的：图像阈值化将灰度图像转换为二值图像,被广泛应用于多个领域。因实际工程应用中固有的不确定性,自动阈值选择仍然是一个极具挑战的课题。针对图像自动阈值化问题,提出了一种利用粗糙集的自适应方法。方法：该方法分析了基于粗糙集的图像表示框架,建立了图像粗糙粒度与局部灰度标准差的相互关系,通过最小化自适应粗糙粒度准则获得最优的划分粒度。进一步在该粒度下构造了图像目标和背景的上下近似集及其粗糙不确定度,通过搜索灰度级最大化粗糙熵获得图像最优灰度阈值,并将图像目标和背景的边界作为过渡区,利用其灰度均值作为阈值完成图像二值化。结果：对所提出的方法通过多个图像分三组进行了实验比较,包括三种经典阈值化方法和一种利用粗糙集的方法。其中,所提出的方法生成的可视化二值图像结果远远优于传统粗糙集阈值化方法。此外,也采用了误分率、平均结构相似性、假阴率和假阳率等指标进一步量化评估与比较相关实验结果。定性和定量的实验结果表明,所提出方法的图像分割质量较高、性能稳定。结论：所提出的方法适应能力较好,具有合理性和有效性,可以作为现有经典方法的有力补充。