一种基于最小模糊熵遗传算法的SAR图像分割方法

在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar）自动目标识别中，图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文在最大模糊熵分割方法的基础上，根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性，提出了一种新的图像分割隶属度函数，从而得到最小模糊熵分割方法，然后将最小模糊熵作为遗传算法的适应度函数应用于SAR图像，进行全局快速的最优阈值寻找。实验结果表明，由于最小模糊熵的抗噪能力强，将其作为遗传算法的适应度函数后，能够更有效地克服SAR图像中的乘性噪声，分割后的噪声点明显减少，图像目标清晰，分割效果明显优于最大模糊熵分割方法。     

基于图像灰度等高线及灰度变化加速度的菌落图像分割

一种基于图像灰度等高线及灰度变化加速度进行图像分割的方法,在二维图像中提取出灰度等高线,综合考虑菌落图像的三维信息,最后利用边界变化加速度信息进行分割.该方法不同于直接利用相邻像素间灰度值的相似性进行图像分割,而是利用灰度直方图进行等高线化分,并利用曲线附近灰度变化特性确定图像分割.     

一种复杂背景下的目标分割算法

自动目标检测是图像精确制导技术的重要研究内容.针对地面复杂背景条件下目标难以检测的问题,提出一种结合灰度形态学滤波与直方图独立峰搜索的目标分割方法.首先,对复杂背景下的图像进行形态学滤波和增强,增强目标和背景的灰度对比度;然后利用文中提出的图像直方图独立峰搜索方法确定图像阈值,对图像进行分割.实验表明:文中方法是有效的,对复杂背景下的目标图像可取得较好的分割效果.     

含有预知面积目标图像的分割方法

文中使用了自适应定向正交投影分解算法将复杂图像的直方图分解为多个高斯分布的组合,进而将灰度区间划分为多个子区间并计算出灰度直方图在这些子区间上的面积,而目标在图像中的成像面积是可以预先作出估计的,从而利用两者之间的关系给出分割图像的阈值,实现对图像的分割.     

基于模糊熵的红外图像分割方法

针对红外图像具有的不确定性往往是模糊的且不是随机的特点，提出了一种基于图像的模糊性和最大熵理论的分割方法，给出了基于模糊熵的阈值选取算法。该方法不依赖于图像的直方图，也不需要直方图分布的假设。用该方法对坦克的红外图像进行了分割，与侧抑制方法的比较表明，该方法提高了运算速度。对不同红外目标大小和信噪比的图像均产生很好的分割效果，且受目标大小的影响小，具有较好的鲁棒性，可用于小目标的分割。     

温度计自动检定的图像分割技术

温度计自动检定系统包括温度计自动读数.示值转换、示值检定、检定结果打印等部分,系统软件由检定规程子系统和图像读数子系统组成.其图像分割技术利用统计线段上灰度数值法分离出温度计图像,使用基于最大熵的阈值选择法获得二值化图像以实现图像分割.     

一种基于小波变换的电视图像分割方法

研究了一种基于B样条小波变换的自动阈值分割算法.提出基于灰度统计特性的直方图移动平均法,从而有效地消除噪声对图像的影响,使图像直方图更加光滑.运用B样条小波变换快速算法,大大减少了计算量.基于小波变换多分辨分析的策略,提出一种多尺度小波变换分割方法,进一步提高了分割精度.通过对算法仿真研究,验证了本算法的可行性及有效性.     

基于优化遗传算法的模糊聚类图像分割算法

根据个体适应度大小和变化快慢来自适应改变遗传算法中的计算参数，并引入基于直方图二阶导数的约束条件．对遗传算法进行了两方面的优化，不仅可增加计算的自适应程度以增大计算结果的准确性，而且可缩小搜索空间，提高运算速度，从而形成一种基于优化遗传算法的模糊C均值聚类图像分割算法。实验结果证明，文中算法不仅减小了最小均方误差，改善了分割效果，而且大大缩短了计算时间，提高了运算效率。     

复杂场景下的SAR图像水域边缘特征提取

合成孔径雷达(SAR)图像中的水域具有极高的遥感应用及地理应用价值;针对SAR图像固有的相干斑以及复杂场景下SAR图像水域边缘检测算法受到建筑物等人造地物强散射点干扰造成虚假边缘的问题,提出了复杂场景下SAR图像水域边缘特征提取方法;该方法通过构建SAR图像的二维灰度直方图对SAR图像进行预处理,一定程度抑制了相干斑噪声对边缘检测的影响,并在分析SAR图像中建筑物等人造地物与水域散射特性差异基础上利用二维灰度直方图对SAR图像进行分割,抑制强散射点;通过实验验证,该方法有效抑制了相干斑以及建筑物等人造地物强散射点的干扰,实现了复杂场景下的SAR图像水域边缘特征自动提取.     

基于灰度共生矩阵的阈值分割算法

针对目前比较成熟的分割方法存在的局限性,提出一种基于灰度共生矩阵的阈值分割方法。该方法利用灰度共生矩阵中包含的图像灰度值的分布和边缘信息,定义一个新的统计量——边缘强度,将其作为确定分割阈值时的一个重要参数,并与传统分割方法进行实验比较。实验结果表明:该方法在处理模糊边界时能取得比传统分割方法更好的分割效果,很好地保留需要的目标边缘。     

一种可有效分割小目标图像的阈值选取方法

目标检测与识别中常遇到目标与背景大小之比很小的小目标图像分割问题,此时现有的阈值分割方法几乎都失效.为此,提出了一种基于背景与目标的面积差和类内方差的小目标图像分割阈值选取方法.指出了目前图像阈值分割方法不能有效分割小目标图像这一缺陷,给出了基于背景与目标面积差和类内方差的一维直方图、二维直方图区域直分及更为有效的二维...     

基于模糊率的自适应多阈值图像分割方法

针对目前图像模糊阈值分割法存在的窗口宽度自动选取困难以及阈值搜索范围难以确定的问题，本文提出了一种基于模糊率的自适应多闽值图像分割方法。利用图像直方图峰值分段的思想，在给定隶属函数的情况下，实现了窗宽的自适应选取以及图像多闽值的自动选取，有效地拓宽了模糊阈值图像分割方法的适用范围。实验结果表明，该方法对直方图呈多峰分布的图像可取得良好的分割效果。     

飞机红外灰度图象分割自适应门限的确定

以红外成像探测得到的飞机图象为研究对象，将灰度直方图分析和飞机红外灰度图象固有的不变性特性信息结合起来，提出了一种自顶向下的灰度图象分割自适应门限的选取方法，利用求得的各级门限对飞机红外图象进行灰度分级，得到具有10级灰度的飞机灰度图象，为灰度图象识别系统提供数据输入。     

基于小波变换的小目标检测

利用小波分析的多分辨率特性和时频局部窗特性能够克服传统方法的局限,实现小目标的精确定位检测.基于小波变换的小目标检测,先利用改进的小波变换选择合理的小波基和小波变换窗口对小目标图像滤波,后结合直方图阈值分割法分割阈值.实验结果表明该方法不仅能很好保存小目标的形状特征,还能将背景几乎完全消除.     

基于最小能量的图像分割算法

文中对图像分割进行了研究,将图像分割过程看成一获取信息的过程,通过最大化此信息量,导出一分割图像的能量泛函,最小化能量泛函即可得到分割结果。在最小化能量函数时,运用最陡梯度下降法导出一曲线进化方程,并用水平集方法来表示此曲线,利用快速水平集方法来进行数值求解。最后的仿真结果表明该算法很有效。     

基于形态学和直方图分析的多源图像目标分割算法

提出了一种兼具形态学和直方图分析方法优势的多传感器图像目标分割算法。首先根据图像内在属性用指定直方图方法进行图像增强,利用图像区域直方图统计描述子特征进行目标区域检测;然后分别对红外图像应用形态学重构,对激光雷达图像应用局部阈值法进行目标轮廓估计,再将各传感器图像获得的兴趣区域进行交叉验证,排除背景干扰;应用动态边缘演化技术最终确定目标边缘。对复杂场景的多传感器图像测试表明,该算法较好地保留了目标的形状特征,是一种有效的多目标分割算法。     

基于机器视觉的无人机红外合作目标分割方法研究

在无人机着舰的合作目标分割问题中,当目标占图像比例小于0．2％时,双Otsu法、最大熵法等经典的图像分割方法效果不佳。为了提高分割的效果,本文提出了自适应的区域生长法。首先,根据机载摄像机与着陆合作目标的估计距离,确定合作目标的像素点数Ⅳ;然后利用红外合作目标的特点,自适应地寻找出图像中Ⅳ个最亮点的几何中心作为生长核;...     

基于颜色和形态学的交通标志检测技术的研究

通过利用交通标志的颜色特征,采用基于RGB空间的彩色分割方法进行图像分割.对分割出的图像进行灰度增强处理,比较和分析了不同边缘检测算子和阈值分割的方法,使用固定阈值分割方法对图像进行二值化,使目标区域突显.利用数学形态学腐蚀算法对图像进行轮廓提取,并通过形状特征对交通标志进行形态学分析.通过MATLAB软件仿真实验,说明算法具有一定实用性.