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.     

基于梯度阈值对象提取的图像检索技术研究

为加强图像检索领域中图像有效特征的提取,提出一种基于对象提取的图像检索技术.该方法采用二维Otsu梯度阈值选取的快速迭代算法,利用灰度级-最大梯度二维直方图进行阈值选取,同时采用迭代思想代替穷举搜索,快速选取阈值进行对象分割,提取出目标对象,克服了传统二维Otsu算法分割效果不够准确、计算复杂度较高的缺点.将分割出的目标对象进行特征提取与比对,用于检索系统进行检索.实验结果表明,该算法能够较准确的分割出适于图像检索的对象,同时可以得到较高的查准率.     

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.     

粒子群算法在二维Otsu图像分割中的应用研究

研究图像识别优化提取目标问题,噪声影响使图像目标识别精度差,效率低.传统Otsu算法的阈值的选取大多采用穷尽的搜索方式,运算效率较低,抗噪能力不强,容易产生误分割.为了提高图象分割效率和分割精度,提出一种粒子群优化算法的二维Otsu图像分割方法.方法首先对图像进行去噪处理,绘制出图像的二维直方图,根据二维直方图信息选取适当灰度值作为混沌粒子群算法中的初始粒子,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值,可采用最优阈值划分像素,实现图像分割.实验结果表明,相对于传统Otsu图像分割算法,不仅得到了更高的图像分割精度,计算量也大大减少,提高分割效率,有利于提高图像处理的实时性,也证实了将粒子群算法用于阈值分割是可行的.     

狼群优化的二维Otsu快速图像分割算法

传统二维Otsu算法的阈值选取大都采用穷尽搜索方式,造成算法分割时间较长、实时性差等缺点,影响图像分割效果。为提高算法的运行效率,采用狼群算法来搜索最优阈值,每匹人工狼代表一个可行的二维阈值向量,狼群通过游走、召唤、围攻这三种智能行为的不断迭代以及狼群间的信息交互来获取最佳阈值。仿真结果表明,与标准粒子群优化二维Otsu算法和传统二维Otsu算法相比,狼群优化算法降低了分割时间并提高了图像分割精度。     

基于Otsu算法的木材缺陷图像分割

提出了基于Ostu算法的木材缺陷图像分割.该方法借助于二维中值滤波器对木材图像进行平滑处理,将平滑过的图像用Otsu算法确定图像分割阈值.实验结果表明,该方法可以有效地实现木材表面缺陷图像分割.     

基于遗传算法的二维Otsu算法改进

为改善传统二维0tsu阈值分割算法处理图像时计算复杂度高、实时性差等缺点,将遗传算法应用到二维Otsu灰度图像阈值寻优中,并提出一种改进的自适应遗传算法。实验证明,新的算法对灰度图像有较好的分割效果,与传统算法相比,分割图像清晰,实时性也得到了明显的改进。     

基于狮群优化二维Otsu算法的输送带撕裂检测方法

基于传统二维Otsu分割算法的输送带撕裂检测方法采用穷尽搜索式的阈值选取方式,图像分割时间长、实时性差,不能同时满足撕裂检测精度与速度要求。针对上述问题,提出了一种基于狮群优化二维Otsu算法的输送带撕裂检测方法。首先通过输送带撕裂检测装置采集输送带图像,采用中值滤波和直方图均衡化对采集到的图像进行去噪和增强处理,突出撕裂部位;然后采用狮群优化二维Otsu算法对预处理过的图像求取接近实际的分割阈值,用该阈值对输送带图像进行分割处理;最后通过计算分割后图像中黑色像素点的数量进行撕裂诊断。仿真结果表明,该方法比基于传统二维Otsu算法的检测方法寻优能力更强,输送带分割效果更好,可以准确地从输送带图像中分割出裂痕,撕裂识别的正确率为98.2%,提高效率的同时缩短了运行时间,可以满足输送带撕裂检测的准确性和实时性要求。     

新的基于分解直方图的三维Otsu分割算法

Otsu是图像处理领域一种常见的图像分割方法.为了解决传统的三维Otsu法时间复杂度高、抗噪性低等缺点,提出了利用直方图投影技术和直方图分解技术对三维直方图降维,将其拆分成一个一维直方图和一个二维直方图,分别用一维Otsu法和二维曲线型Otsu法求阈值,再用获得的阈值确定图像点的归类.实验对比结果表明:该方法分割效果较好,运行时间短,能满足实时性的要求.     

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。     

红外图像分割算法分析

根据红外图像的特点,提出了一种测量目标红外辐射面积的算法。采用二维otsu算法和变闽值统计平均算法的目标图像进行分割算法,采用均值算法和中值算法去除图像噪声,采用二维otsu算法初二值化去噪后图像,在以此阂值为基准变换闽值得到一组二值化后图像,统计平均二值化后的图像,设定阀值得到最终二值化结果,在结合原图像得到分割结果。最后通过与一维和二维otsu图像分割算法试验比较,验证了此算法的有效性。     

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.      

人工蜂群算法在图像分割中的应用研究

为快速准确地分割图像,将新型群体智能模型中的人工蜂群算法、灰度形态学和二维Otsu法相结合,提出了一种图像分割新方法。该方法对待分割的图像进行灰度形态学中的闭操作预处理,以抑制图像噪声,把图像阈值看成人工蜂群算法中的蜜蜂,利用二维Otsu法设计人工蜂群算法的适应度函数;通过采蜜蜂、侦察蜂和观察蜂的分工协作和信息共享,逐代逼近最佳阈值。实验结果显示,该方法在分割红外图像和SAR图像时,分离出来的目标更加适合后序的分析和处理。     

基于Otsu与模糊技术的图像分割方法

阈值分割是一种使用较广的图像分割处理方法,传统的单阈值分割方法存在一定的缺陷。针对人眼视觉系统的特点并考虑图像的模糊不确定因素,将模糊技术应用到传统的最大类间方差分割法。用一种快速多阈值分割方法进行多区域划分,引入隶属度改进最大类间方差法,寻找区域最优分割阈值,进而分割图像。仿真实验结果表明：用该方法分割图像可以大大改进因噪声、光照或其他干扰因素造成的模糊、多目标、分割不完全的情况,分割效果明显改善。     

一种结合粒子群算法和自适应加权窗的二维Otsu图像分割新方法

针对传统二维Otsu门限分割方法中滤噪和小目标保持性能的不足,提出了一种基于自适应加权窗的二维Otsu门限分割的新方法。新方法对二维Otsu的部域窗口设置方法做了改进,使用中心点的局部平稳特征来自适应地确定下一邻域窗口的尺寸大小,然后利用粒子群算法来加快门限的计算速度,从而提高门限分割的性能。实验结果表明:与目前广泛使用的一维Otsu、二维Otsu方法以及直线型门限二维Otsu方法相比,新方法有着更好的门限分割效果,并且有更好的噪声抑制和目标保持效果。     

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.     

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。     

基于高帽变换预处理的OTSU分割算法

Otsu分割算法是阈值分割技术中广泛使用的一类方法,但它不能准确分割对比度较低或变化较大的图像.借助于数学形态学中高帽变换的概念,提出了一种改进的Otsu算法:先用高帽变换对原始图像处理,在处理后的图像上再进行Otsu分割.仿真实验表明,该方法具有较低的算法复杂度,容易实现且能成功分割出Otsu法不能分割的对象,比Ot...     

多特征组合的深度图像分割算法

深度图像直接反映景物表面的三维几何信息,且不受光照、阴影等因素的影响,对深度图像处理、识别、理解是目前计算机视觉领域研究的热点和重点之一。针对深度图像信息单一且噪声较大的特点,提出一种基于组合特征的阈值分割算法,实现对深度图像数据的有效分割。算法首先通过梯度特征对图像进行Otsu阈值分割;在此基础上,分别在不同分割区域内利用深度特征进行Otsu多阈值分割,得到候选目标;然后,在空域上利用像素的位置特征对候选目标进行分割、合并与去噪,最终得到图像分割的结果。实验结果表明,该方法能有效克服深度图像中噪声的影响,得到的分割区域边界准确,分割质量较高,为以后的室内对象识别和场景理解工作奠定了较好的基础。