PCB检测中图像分割技术研究

光学检测是进行印刷电路板(PCB)装配质量检验的重要手段,应用图像分割技术可以提取PCB中的目标物以进行检测。针对PCB图像分割,提出一种基于改进量子遗传算法的图像分割方法。该方法将基于阈值的图像分割方法转化为阈值优化问题,通过改进量子遗传算法的计算实现最优图像分割阈值的求取。仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于改进遗传算法的阈值图像分割方法

本文提出一种新的基于改进遗传算法和阈值图像分割相结合的人像图像分割方法。这种新的改进方法以遗传算法为基础,利用遗传算法具有较高的搜索效率、明显的搜索精度,提升了图像分割阈值的精度获取,提高了图像分割的抗噪能力,在提升阈值稳定的同时,提升了阈值的获取速度及获取精度,解决了传统算法应用于人像图像分割时分割效果不理想、分割精度较低的缺点。经过实验验证,利用本文改进算法能达到较好分割效果,具有较好的抗噪能力,从而缩短分割图像时间。     

基于链式竞争遗传算法的KSW熵的图像分割

针对最佳熵阈值图像分割算法过程中计算复杂度高的问题,提出了一种基于链式竞争遗传算法的最佳熵阈值确定法(KSW熵法)的图像分割算法.通过将3个邻域的链式竞争引入到常规遗传算法框架下,实现特征选择过程;将改进的遗传算法应用到最佳阈值图像分割算法中,完成对阈值的寻优过程.仿真实验结果与分析表明:算法在分割速度和效果上均优于传统的最佳阈值图像分割算法和单纯的遗传优化最佳阈值图像分割算法.     

低质量指纹图像分割算法研究

针对低质量指纹图像的特点,提出了一种基于Canny算子和数学形态学的分割算法.首先研究了两种传统的指纹图像分割方法:基于D-S证据理论的指纹图像分割方法和结合遗传算法与方向图法的指纹图像分割方法.然后介绍了一种新的利用边缘提取和数学形态学相结合的指纹图像分割方法.该方法利用Canny算子进行粗分割,再用数学形态学的原理修正边界和去除噪声.实验结果表明,该方法对于低质量指纹图像的分割效果明显优于传统的分割方法.     

基于量子遗传参数优化的广义模糊熵阈值法

利用量子遗传算法的优势,提出一种针对广义模糊熵参数的嵌套优化方法.利用量子遗传算法依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行寻优,同时依据模糊熵最大准则对每个参数m所对应的模糊隶属度参数也进行组合寻优,从而可实现基于广义模糊熵图像分割的自动阈值选取.实验证明本文方法对光照不均匀的图像进行分割,能取得良好效果.     

一种基于改进遗传算法的图像分割方法*

为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种基于改进遗传算法的图像分割方法,即利用这种改进遗传算法对二维Otsu图像分割函数进行全局优化,该方法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,最后得到图像分割的最佳阈值,克服了传统遗传算法的收敛性差、易早熟等问题。在理论分析和仿真数据实验中,与二维Otsu图像分割法和基于基本遗传算法的图像分割法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,阈值计算时间有极大的提高,更能满足图像处理的实时性要求。     

基于改进遗传算法的自动阈值图像分割方法

图像分割法在图像分割的过程中只考虑象素的灰度值,没有考虑空间特性和存在计算复杂性过大的缺陷,影响图像效果.针对上述问题,提出一种基于改进遗传算法的自动阈值图像分割算法.方法对遗传算法中的编码办式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进.把图像分割最佳阈值选取转换成优化问题.利用改进遗传算法的寻优高效性求解最佳阈值,实现图像分割.仿真结果证明,新算法极大地缩短了寻优时间,增强了图像分割过程中的抗噪性能,提高了图像分割的效率.从而有利于计算机视觉的后续处理,可以实现实时图像分割,具有实用价值.     

基于最大方差法和改进遗传算法的图像分割

针对应用标准遗传算法对一幅灰度图像寻找最优阈值时经常陷入局部寻优的问题,提出了一种利用最大方差法和新的改进遗传算法相结合对图像进行分割的方法.以灰度图像的最大方差作为适应度函数,把图像分割问题变成一个优化问题.利用遗传算法的寻优高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割阈值.实验结果表明,采用新的改进遗传算法和最大方差法相结合对图像搜索全局阈值时能收敛至全局最优解,并且大大缩短寻找最优阈值的时间.     

基于分段自适应遗传算法的图像阈值分割

自适应遗传算法是一种有效的寻优算法,本文首先对自适应遗传算法进行改进,提出分段自适应遗传算法,达到了防止早熟,加快寻优速度的目的。阈值分割是一种经典的图像分割算法,本文将利用改进的自适应遗传算法(分段自适应遗传算法)对图像分割。本文算法以最大类间方差比作为适应度函数,通过最佳阈值进行寻优,以信息熵和最大方差比作为评价标准对图像分割进行比较,实验证明基于分段自适应遗传算法的图像阈值分割算法能够达到较好的分割效果。     

基于遗传算法的彩色图像二维熵多阈值自适应分割

提出一种基于遗传算法的二维熵多阈值自适应图像分割方法.在分析研究二维熵阈值分割原理的基础上,将可变码长的遗传算法应用于多阈值分割处理过程,采用基于多阈值的整数编码方式,将图像分割的类别数即染色体的码长融合到适应度函数中,从而实现了在对阈值寻优的同时得以优化分割类别数,最终实现图像的多阈值自适应分割处理.实验分析结果表明,该方法具有实现阈值寻优速度快,最优解对应图像分割效果好的特点.     

基于粒子群算法与方向图法的指纹图像分割

指纹识别作为生物识别技术最为成功的应用之一,近年来已得到快速发展和普及．而指纹图像分割技术是指纹处理特征点提取的基础,同时也是高效识别指纹的关键,直接影响整个指纹识别系统的性能．本文在对相关的指纹图像分割方法分析的基础上,利用粒子群算法的阈值分割方法和方向图的指纹图像分割技术的优点,进一步研究并提出了一个混合分割方法．实验结果表明,这两种方法的结合运用可以获得良好指纹图像分割效果．     

模糊B样条基神经网络磁共振图像分割方法

针对磁共振图像分割的特点,提出了一种基于模糊B样条基神经网络的磁共振图像分割方法。该方法采用B样条基函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并采用反向误差传播算法对网络进行训练。实验结果表明,这种基于模糊B样条基神经网络的磁共振图像分割方法与普通神经网络分割方法相比,具有更高的分割精度和更快的训练收敛速度。     

指纹自动识别中图像分割算法研究

为了可靠、准确地实现指纹的自动识别,提出了一种简便、可行的指纹图像的分割算法。通过合理地运用指纹图像的灰度特性,以较低的计算代价有效地解决了指纹图像的分割问题,从而使算法的处理效果好、运行速度快。实验表明,这种分割算法对于指纹图像的预处理十分有效。     

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.     

改进的遗传算法在医学图像中的应用

针对标准的遗传算法（ GA）在优化Otsu法求取图像阈值时出现收敛速度慢、易早熟等问题,提出了一种改进的GA用于图像分割。该算法根据种群不同的进化代数和个体适应度的大小,动态地调整精英选择策略和遗传算子,从而提高了算法的收敛速度、得到了范围稳定的图像分割阈值,且保持了种群多样性。将该算法应用于医学图像分割,实验结果表明：该算法可以对医学图像进行分割且效果明显。     

基于多尺度信念传播的混凝土CT图像分割?

为减少混凝土CT图像分割过程中信念信息传递的计算复杂度,提出一种基于多尺度信念传播的图像快速分割算法。根据标准信念传播算法的特点,构造金字塔状栅格图进行消息传输,从而加快消息收敛速度、减少迭代次数,同时利用双向图技术减少信念信息的数量。实验结果表明,该算法能提高图像分割率和分割精度。     

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。     

基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析（包括鲁棒性、效率和收敛性）,并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。     

基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割

针对Chan-Vese模型（C-V模型）存在收敛缓慢等缺陷,给出一种基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割算法。引入边缘检测函数对C-V模型进行改进,在不降低分割质量的前提下,提高图像分割的速度。为了增强改进模型的灵活性,提出对边缘检测函数进行尺度变换的方法。实验结果表明,改进模型有良好的分割效果,尺度变换能有效加快改进模型的演化速度,保持分割过程的稳定性。     

基于方向图的指纹图像预处理算法

指纹图像具有方向性强的特点。为了很好地保持和恢复指纹的纹线结构，提高指纹图像预处理算法的抗噪能力，提出了一套基于方向图的指纹图像预处理算法，对传统的方向图计算方法进行了改进，加入了噪声检测功能，得到了更为精确的点方向图，并利用指纹图像的方向信息进行分割、滤波去噪、二值化，最后细化得到了效果比较理想的指纹点线图。实验证明，文中所述的预处理算法能够有效地保持和恢复指纹图像的纹线结构，对各种噪声干扰具有较强的鲁棒性。