引力搜索算法在多阈值图像分割中的应用研究

针对求解高维阈值图像分割计算复杂的问题,提出了一种基于引力搜索算法的多阈值图像分割方法,该方法以大津法（Otsu）设计为适应度函数,利用引力搜索算法快速搜索得到待分割图像的最优阈值,然后根据最优阈值进行图像分割。结合人眼视觉可知,引力搜索算法能够结合应用于图像分割,且能取得较好的效果。实验测试结果表明,该方法与布谷鸟算法、人工蜂群算法比较,引力搜索算法的收敛速度更快,寻优的阈值质量较高。     

布谷鸟搜索算法在多阈值图像分割中的应用

穷举式搜索在寻找多个分割阈值时,计算较为复杂.为解决该问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法的多阈值图像分割算法.以Otsu法设计适应度函数,利用布谷鸟搜索算法的并行寻优性能寻找待分割图像的最优阈值.实验结果表明,与细菌觅食算法和人工蜂群算法相比,该算法的寻优速度更快,找到的阈值质量更高.     

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.     

二维Otsu阈值分割算法的改进

自动图像阈值分割技术已经被广泛的应用在图像处理和计算机视觉领域中的目标检测,跟踪和识别上。其中Otsu阈值分割算法是一种被广泛使用的分割技术,对于那些直方图呈双峰分布的图像可以得到优秀的分割效果。然而如果直方图是单峰或是有异常数据出现时,传统的Otsu阈值分割算法则会发生错误。为改善传统Otsu法在处理图像时的计算受噪声干扰严重、实时性差、复杂度高等缺点,本文提出了一种改进的基于中值的Otsu阈值分割算法。最后进行的多次测试和实验说明这种改进的方法与传统的Otsu阈值分割算法相比较会得到更加满意的结果。     

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。     

基于蚁群算法的改进Otsu理论的图像多阈值分割

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,Otsu法是一种效果较好、实现简单的阈值分割方法。针对传统的Otsu阈值计算方法耗时较多、准则函数不一定单峰这一问题,提出了采用蚁群优化算法来求解阈值,并改进了传统的Otsu理论。分割效果表明该算法不仅提高了分割质量,而且缩短了寻优时间,从而说明了该算法的有效性,正确性。     

基于Otsu准则及图像熵的阈值分割算法

在图像分割中,阈值的选取至关重要,在经典的Otsu准则基础上,结合图像熵提出了一种改进的局部递归的阈值选取及分割算法。基于图像像素熵信息,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值,这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或图像不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,有利于分割后的特征提取。对Lena图像进行了实验,获得了较好的分割结果。     

Otsu多阈值快速分割算法及其在彩色图像中的应用

Otsu法主要用在灰度图像单阈值的自动分割上,本文在彩色图像多阈值的快速分割方面做了些有效的尝试.首先引入独立峰值划分分割区域实现Otsu法多阈值的自动选取,而后采用松弛因子法进一步降低了算法运算量,最后把它应用于彩色图像颜色自动分割上,验证了算法的准确性和实时性.     

加权三维Otsu方法在图像分割中的应用*

从信息散度角度出发,提出一种新的三维Otsu加权方法,对分布不均匀的图像做细致分割。由于三维Otsu中三个维度在分割中所起的作用不同,可以通过调整不同维度的权因子,使不同的图像都能得到很好的分割效果。最后利用加权的特点,将三维Otsu分解为三个一维Otsu,在加快运算速度,降低时间复杂度的同时得到了比较好的分割效果,使得加权方法更具有实际效用。     

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。     

Otsu多阈值快速求解算法

最大类间方差(Otsu)方法计算简单,分割效果良好,广泛应用于图像的单阈值分割。为了使Otsu方法能够适应于更加复杂的图像,很多学者对其进行了多阈值的推广,但存在计算量大、效率低的问题。针对此不足,对Otsu方法也进行了多阈值的推广,首先划分直方图区间,然后采用快速二分法求取区间中的阈值以实现Otsu方法的多阈值扩展,使其在保持良好分割效果的基础上大大节省了时间。实验说明了该算法的有效性。     

多阈值图像分割的模糊粒子群优化算法

把粒子群算法应用到多阈值图像分割中,结合已有的模糊C-均值聚类法提出了一种基于模糊技术的粒子群优化多阈值图像分割算法。FCM聚类算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解。PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将FCM聚类算法和PSO算法结合起来,将FCM聚类算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明新算法在最大熵评判准则下能够得到最优阈值。     

自然场景图像中叶片区域快速多阈值提取方法

针对自然场景中植物叶片图像分割效果不佳,难以从含有多个叶片的图像中提取出完整叶片区域的问题,提出了一种叶片区域的快速多阈值提取方法。首先,使用人工蜂群算法优化Otsu多阈值选取的过程,以类间方差为适应度函数获取最优的多个阈值,在获取最优多阈值的过程中以迭代的方式自适应地确定出适合于叶片图像的分割阈值数目,然后使用边缘检测,逻辑运算和形态学操作等从多阈值分割结果中去除背景元素,提取独立、完整的叶片区域。实验结果表明,当对包含一个和多个叶片的自然场景图像进行处理时,该方法能够较为快速地得到更为完整、准确的叶片区域。     

双搜索人工蜂群算法的彩色图像多阈值分割

针对彩色图像多阈值分割中普遍存在精度低、速度慢的问题,提出了一种新的基于双搜索人工蜂群（DABC）的彩色图像多阈值分割算法。首先由于人工蜂群算法单一的解搜索公式存在不足,对雇佣蜂和跟随蜂各提出了一种搜索公式,进而对人工蜂群算法的相关参数进行了改进,然后做了DABC算法、全局最优引导人工蜂群算法（GABC）、人工蜂群算法（ABC）、粒子群优化算法（PSO）这四种算法的彩色图像多阈值分割对比实验。实验结果表明,与其他三种算法相比,基于DABC的彩色图像多阈值分割方法在分割的精度和速度上都有明显提高,完全能满足实际的需要。     

多阈值优化交互式分割算法及其在医学图像中的应用

针对交互式图像分割方法对边界模糊的医学图像进行分割时通常需要用户标记较多的初始种子或进行二次交互的不足,提出了一种简化标记的多阈值优化交互式分割算法。该算法在GrowCut交互式算法基础上通过引入图像灰度直方图的多个阈值自动生成初始种子模板,并利用改进的细胞自动机迭代算法实现图像分割。算法简化了用户操作,提高了分割精度。应用该算法分别对临床100张肝脏图像和牙菌斑图像进行分割,结果显示了该算法的良好性能。     

图像分割技术研究与应用

图像分割是指将一副图像分解为若干互不交叠的有意义且具有相同属性的区域。图像分割是数字图像处理中的一项关键技术,其分割的准确性直接影响后续任务的有效性,因此具有十分重要的意义。现有的分割算法在不同程度上取得了一定的成功,但是图像分割的很多问题还远远没有解决,该方面的研究仍然面临很多挑战。文章分析了现有图像分割的各种算法的特点以及存在的问题,对基于图像分割的经典算法进行改进,实现了一种新的分割方法,并将其应用到机器视觉的相关产品当中,取得了良好的效果。     

基于混沌粒子群算法的多阈值图像分割

针对单阈值图像分割方法在求取比较复杂的图像时效果不理想及粒子群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割方法。该方法利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与多阈值法相结合作全局搜索,实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,并且运行时间不随阈值数目的增加而显著增加。     

一种改进的舰船红外图像分割算法

图像分割在图像分析和识别中具有重要的意义,针对最大类间方差法—Otsu法在复杂背景或目标灰度与其周围背景灰度相差不大情况下,目标相对面积较小时易出现目标与背景误分割的问题,提出了一种改进的Otsu法。该算法先对预处理后的红外舰船图像归一化投影,然后,按一定阈值对图像进行裁剪,最后,利用Otsu法进行分割。实验结果表明:与Otsu法、递归Otsu法相比,该算法能够更好地分割出目标。     

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.