基于二维Otsu阈值修正的图像分割新方法

首先采用对二维直方图斜分割和查表的方法,解决了传统二维Otsu方法分割图像计算耗时,难以实时实现的缺点。其次基于灰度统计的思想,针对二维Otsu法处理小目标图像难以实现正确分割的缺点,提出了一种在实现过程中采用迭代的阈值修正新方法。最后设计了一种新型滤波器对分割后的图像进行滤波降噪处理。实验结果表明,阈值修正后的二维Otsu改进算法对小目标图像分割效果明显,而且新型滤波器对滤除散布在目标与背景中的噪声非常有效。将阈值修正法和新型滤波器结合使用,不仅快速,而且准确,取得了良好的分割效果。     

数字图像处理等；基于二维Otsu和模糊聚类的图像分割算法*

针对传统二维Otsu算法计算复杂度高的问题,提出一种改进的Otsu图像分割算法。该算法通过求两个一维Otsu法的阈值来代替传统二维Otsu法的阈值,使得计算复杂度得到了降低;同时为了改进分割效果,结合使用了模糊C-均值聚类算法。实验结果表明,改进的算法充分发挥了两者的优势,不仅在计算速度上优于原二维Otsu算法,且分割效果较好。     

基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法

为解决传统二维Otsu算法在含噪声较多的图像应用中分割效果较差这一问题,提出一种基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法.该算法首先利用一种新的自适应加权中值滤波对噪声图像中值滤波;然后将中值图像的二维直方图区域划分由四分法改为二分法;最后利用改进的二维Otsu算法对图像作精确分割.实验结果表明,该算法对灰度噪声图像具有更强的抗噪性且分割效果也更为理想.     

改进的二维Otsu算法在SF6压力表盘图像分割中的研究

为了提高SF6压力表盘图像分割准确度,对比了传统二维Otsu和Otsu双阈值分割算法,给出了一种改进二维Otsu算法.针对二维Otsu算法选取最佳阈值时存在的缺陷,将整体阈值再区分并结合离差平方和作为适应度函数选取最佳阈值,提高了目标图像的阈值分割效果.实验结果表明:所提算法不仅满足对SF6压力表盘图像进行目标区域分割,同时具有更高的稳定性、快速性和分割精度.     

基于最小类内差和最大类间差的图像分割算法研究

针对现有二维Otsu图像分割算法未考虑到目标和背景这二类像素自身的内聚性,提出一种新的自适应二维Otsu算法,算法通过待分割图像的二维直方图,分别统计类内的绝对差、类间总体离差以反映类内、类间的离散度,从而构造出新阈值判别函数.通过一种改进的遗传算法优化二维阈值判别函数,自动得到较理想的分割阈值.实验结果表明,与其它阈...     

改进的二维最小卡方散度图像分割方法

传统的交叉熵阈值法具有抗噪性能差,计算时间长等问题。为了改进算法的性能,提出了一种二维最小卡方散度图像阈值化分割新准则,构建了基于改进中值滤波的新型二维直方图。利用对称卡方散度描述分割前后图像之间的差异程度。使用关键阈值对滤波图像进行分割,达到最佳的分割效果。实验结果表明,与二维Otsu和二维最小交叉熵法相比,提出的方法不仅大大缩短了分割时间,而且分割性能与抗噪性能更强。     

基于Chan-Vese模型的医学图像分割算法

在二维Otsu方法和Chan-Vese模型的基础上,提出了一种新的医学图像分割算法。首先用二维Otsu方法将图像分成目标、背景、边缘和噪声等4部分,然后通过一个能量函数来判断边缘和噪声区域中各像素点属于背景还是目标,并利用同质区域的全局信息对初始分割结果进行微调,得到更精确的分割效果。该算法优化了初始轮廓位置,有效地解决了初始位置影响曲线演化速度问题,并通过逐点代入法来极小化能量函数,减少了计算量,提高了图像分割的速度。实验结果表明,提出的算法具有抗噪性,分割效果良好,有很好的实际意义。     

改进的灰度-局部方差二维直方图图像分割

为了提高图像在受到高强度高斯噪声影响下的分割效果,针对传统的二维直方图灰度-平均灰度法,平均灰度-梯度法,二维Otsu斜分法等方法一致性低、对比度低和分割不够准确的情况,现提出一种改进的二维直方图灰度-局部方差的方法。局部方差不仅综合考虑了各像素点与中心像素点数据的离散程度,而且降低了图像受噪声干扰的影响。为了提高分割速度,减少计算量,使用了快速递推算法。实验结果表明该方法比传统的Otsu灰度-平均灰度法和平均灰度-梯度法具有更好的分割效果、一致性和对比度更高。     

基于改进粒子群算法的二维阈值图像分割*

二维Otsu方法同时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。针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量, 每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值。结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Otsu方法的实时应用。     

细胞膜机制萤火虫算法优化多阈值Otsu图像分割

图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的"早熟"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题.     

基于双界线的Otsu阈值分割法及其快速算法

传统2维Otsu阈值分割法由于运算时间长、抗噪能力不足而在应用中受到限制。为了克服这些缺点,提出了一种基于双界线的2维Otsu阈值理论及其快速算法。在新的2维直方图中,两条平行于对角线的界线决定目标和背景区域的宽度,垂直于对角线的分割直线决定阈值大小。该算法运用Roberts算子和线性拟合法确定双界线,然后运用改进的Otsu法计算最佳阈值,最后对噪声区域进行后处理。实验结果表明,该算法不仅运算速度快,而且具备较好的分割质量和抗噪性能。同时,快速算法的引入,进一步降低了运算量,使得该算法具备更好的实时性。     

A Local Contrast Fusion Based 3D Otsu Algorithm for Multilevel Image Segmentation

To overcome the shortcomings of 1D and 2D Otsu’s thresholding techniques, the 3D Otsu method has been developed. Among all Otsu’s methods, 3D Otsu technique provides the best threshold values for the multi-level thresholding processes. In this paper, to improve the quality of segmented images, a simple and effective multilevel thresholding method is introduced. The proposed approach focuses on preserving edge detail by computing the 3D Otsu along the fusion phenomena. The advantages of the presented scheme include higher quality outcomes, better preservation of tiny details and boundaries and reduced execution time with rising threshold levels. The fusion approach depends upon the differences between pixel intensity values within a small local space of an image; it aims to improve localized information after the thresholding process. The fusion of images based on local contrast can improve image segmentation performance by minimizing the loss of local contrast, loss of details and gray-level distributions. Results show that the proposed method yields more promising segmentation results when compared to conventional 1D Otsu, 2D Otsu and 3D Otsu methods, as evident from the objective and subjective evaluations.      

改进的交互式Otsu红外图像分割算法

为提高红外图像中目标分割的精度和抗噪性能,提出了一种改进的交互式Otsu图像分割算法。采用图像信息熵特征和类间方差特征对经典Otsu算法的阈值判别函数进行改进,获得的最优阈值能较好地将目标从背景中分割出来,且具有良好的边缘保持效果,提高了算法的分割精度。同时,针对红外图像目标单一的特点,采用交互式粗分割的思路,先在红外图像中提取包含目标的局部封闭区域,进而在提取的区域内进行改进的Otsu分割。通过对红外图像激光光斑目标提取过程的实验结果表明：改进的Otsu分割算法大大降低了背景噪声对分割算法的影响,提高了抗噪性能与分割精度,且最大程度地减少分割算法的运算量,并较好地保持了目标模糊边缘,分割效果优于传统的Otsu算法和相关的改进Otsu算法。     

基于分解的灰度图像二维阈值选取算法

作为一维Otsu法的推广, 二维Otsu法综合考虑了像素点的灰度信息及其邻域灰度的均值信息, 可以有效地滤除噪声. 其快速算法采用递归的方式构建查找表, 将算法的时间复杂性由OL4降到OL2. 提出基于分解的阈值选取算法, 求解两个一维Otsu法的阈值来替代原始的二维Otsu法的最佳阈值. 指出在原算法的假设成立的条件下, 该方法可以得到与原二维Otsu法相同的分割阈值, 而算法的时间复杂性可以进一步降低到OL. 而在实际中, 原算法的假设一般不成立. 本文的实验结果表明此时该阈值选取方法也可以在保证原二维Otsu算法良好的抗噪性的前提下, 计算阈值所需的时间更短、空间更小, 且阈值化结果也可以达到或优于二维Otsu算法的结果.     

二维Otsu阈值分割算法的改进及应用

为改善传统二维Otsu阈值分割算法处理图像的计算复杂度高、实时性差、受噪声干扰严重等缺点,提出一种改进的快速二维Otsu阈值自动分割算法.通过改变二维直方图判别域的划分将二维阈值求解转化为一维阈值求解,对原图像的直方图采用二分法得到最优分割阈值的初始值,然后在此基础上通过两个分量方向上迭代求解得到图像的最优分割阈值.理论分析与仿真车牌实验表明,与传统二维阈值分割算法相比,此算法的计算复杂度远远低于原始二维Otsu算法,且分割效果和原始算法的基本一致.     

灰度图像二维Otsu折线阈值分割法

Otsu法是一个应用较为广泛的阈值分割方法。为实现图像较为精确的分割,充分考虑边界的影响,从二维线阈值分割替代传统的点阈值分割思想出发,提出了折线阈值型Otsu法。该方法以对边界信息的迭代分割的手段获得实际用于分割的二维折线阈值。仿真结果表明,该方法能够获得优于原始Otsu法的分割效果,特别适用于边缘丰富的图像分割,具有较好的分割普适性。     

一种适用于SAR图像的2维Otsu改进算法

Otsu法是图像阈值分割中的经典算法之一,在图像处理中得到广泛的应用。针对原始2维Otsu法直方图区域划分上的缺陷和运算速度慢的缺点,分析了适用于SAR图像相干斑乘性噪声的直方图区域划分方法,提出了一种更符合实际图像模型的阈值选取准则。实验结果表明,该改进算法的分割效果良好,运算速度也有很大提高。