P—tile与直方图FCM结合的路面图像分块分割

公路养护需要用到路面图像裂缝自动检测技术,路面图像的分割是路面图像处理的关键。由于噪声等干扰因素的影响,以往利用传统的模糊C-均值聚类（FCM）算法进行路面图像分割得不到满意的结果。文章采用P-tile算法和直方图模糊C-均值聚类算法对路面图像进行分块阈值分割,既克服了传统FCM运算量大,计算速度慢的缺点,又可减少分割算法的分析范围;而且,因不同的子图有不同的阈值,可避免统一阈值的缺陷,使图像分割更加准确。实验证明,该算法能较好地分割出路面图像的裂缝。     

结合超像素和直方图阈值的显著区域检测算法

由于现有显著性检测算法得到的显著图内容差异较大,因此设计一种具有普遍适用性的显著区域检测算法以依据不同稀疏度的显著图进行高效率的检测仍是一个具有挑战性的问题。提出结合超像素分割方法和直方图阈值化分割方法以在不同的显著图上进行显著区域检测并提高检测效率。利用超像素分割方法对原图像进行分割计算,计算每个超像素的平均显著度值,并用该平均值取代超像素内每个像素的原像素值更新显著图,利用新显著图的直方图将显著图二值化以确定显著目标,利用一覆盖显著目标的最小矩形区域表示检测得到的显著区域。实验结果表明,在不同的显著图上,所提算法能有效检测显著区域,在检测效果的客观度量指标和时间性能指标上均优于现有算法。     

基于亮度累加直方图的夜间车辆检测算法

为提高夜间环境下车辆检测的精度,提出一种基于亮度累加直方图的车辆检测算法,利用汽车尾灯的高亮特征检测自车前方车辆.通过统计大量的尾灯亮度信息得到分割阈值,由该阈值确定最大类间方差法的初始阅值.在亮度累加直方图中采用改进的最大类间方差法确定最佳分割阈值,并使用该阈值分割图像提取尾灯目标.结合尾灯的形状、位置和颜色等特征进行尾灯筛选和配对,以检测到的尾灯对为目标实现夜间车辆的检测.实验结果表明,该算法能够准确地分割出尾灯目标,对夜间前方车辆的检测率较高、适应性较好.     

血细胞图像分割的改进MEANSHIFT方法

根据血细胞图像的特点,采用一种基于改进的MEANSHIFT算法,对血细胞图像的G通道直方图和S分量直方图进行处理,自适应地得到白细胞核和其他区域的分割阈值,通过阈值分割将白细胞核从图像中分割出来,再通过后处理得到白细胞浆区域,从而实现白细胞的自适应阈值分割。在对MEANSHIFT算法进行改进后,阈值的获取自适应性更强,实验证明,这种自适应的阈值分割方法快速、有效,并且对于图像颜色变化、染色条件差异等鲁棒性强。     

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。     

宫颈细胞核质自动分离算法研究

宫颈细胞核质分离在宫颈细胞形态学研究中是十分重要且具有挑战性的环节。论文提出了一种基于Grab Cut算法结合Canny算子边缘检测高效分离宫颈细胞核与细胞质的方法。对获取宫颈细胞图像进行灰度变化预处理求得灰度直方图,根据直方图求解确定Canny算子双阈值,进而获取宫颈细胞核和细胞质的轮廓;根据获取的轮廓利用改进的Grab Cut算法进行核质分离,并且针对Grab Cut算法进行相应改进,使其高斯混合模型的参数的确定效率提升。实验结果表明,该算法不仅有较好的分割效果而且分割准确率与效率也很高。     

基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测

针对基于颜色直方图的显著图无法突出边缘轮廓和纹理细节的问题,结合图像的颜色特征、空间位置特征、纹理特征以及直方图,提出了一种基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测方法。该方法首先通过SLIC算法对图像进行超像素分割,提取基于颜色和空间位置的显著图;然后分别提取基于颜色直方图的显著图和基于纹理特征的显著图;最后将前两个阶段得到的显著图进行融合得到最终的显著图。此外,通过简单的阈值分割方法得到图像中的显著性目标。实验结果表明,与经典显著性检测算法相比,提出的算法性能明显优于其他算法性能。     

基于微粒群算法的灰度图像阈值分割的改进

为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,提高分割精确度和最优阈值的求解速度,提出一种基于微粒群算法的阈值分割方法--PSO-SDAIVE算法.该算法对传统的二维直方图进行改进,生成差值属性灰度直方图,同时对灰度均值和二维熵的计算进行改进,生成空间差值属性信息值熵(SDAIVE),最后用微粒群算法搜索SDAIVE的最大值.在实验中,对头部CT图像进行分割,实验结果表明,这种分割方法能精确地获得分割阈值,并有很好的抗噪声能力,节省计算时间.     

异常宫颈细胞核的自适应局部分割

为实现宫颈液基细胞图像中异常细胞核的准确分割,提出一种新的自适应局部细胞核分割方法：在自适应阶段,采用一种利用灰度和纹理信息的快速自适应阈值算法大致检测出细胞核区域;在局部阶段,对每一个粗分割得到的连通区域,在其局部邻域内,使用一种利用边界和区域信息的、基于泊松概率分布的图割法修正分割结果。将此方法用于苏木素&伊红染色的宫颈液基细胞图像,结果显示本文所提出方法的平均计算时间为1.6秒/图,且比文献[3]的方法在细胞核检测率、和异常细胞核分割精度上均提高了19.7%。     

基于图像像素间空间信息的加权模糊阈值分割算法

模糊理论对处理模糊不确定性的事件具有得天独厚的优势,而阈值分割算法是一种简单有效的算法,因此基于模糊理论的阈值分割在图像分割领域中得到广泛的应用。但是多数的阈值分割算法对于灰度图像的处理往往仅利用图像的灰度水平值而未考虑像素的空间邻域信息,大大地增加了灰度图像的目标和背景的误分比率。针对此问题提出一种引入空间信息的加权模糊阈值分割算法,在考虑像素的灰度水平值的同时,将像素与其邻域像素的空间关系作为权重来共同对该像素作用,设计出新的模糊分割函数。实验证明该算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对多数图像的梯度的灰度直方图接近单峰的图像和灰度峰值分布距离较远、两峰数量悬殊的双峰图像,均能得到很好的分割效果。     

一种基于目标特征挖掘的带钢缺陷图像分割方法

通过分析带钢图像,挖掘缺陷图像的特征,提出一种基于目标特征挖掘的带钢缺陷图像分割方法。首先,将采集的带钢缺陷图像进行中值滤波处理;然后,通过等分图像灰度范围所确定的一系列阈值对带钢图像进行预分割,通过挖掘带钢缺陷图像的特征,以特征因子作为任务驱动,找出特征值发生突变的区间;在此突变的区间内,再按照上述方法对带钢图像缺陷存在的区域进行细分,找出面积突变点,以此确定最佳阈值,通过最佳阈值进行带钢缺陷图像分割,得到特征子图;最后将若干特征子图融合,得到带钢缺陷图像分割结果。实验结果表明,将此方法应用于带钢缺陷图像分割过程中,能够完整有效地分割出带钢缺陷区域,为带钢缺陷的视觉在线检测提供了可能性。     

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.     

一种结合小波变换与二维最大熵法的图像阈值分割方法

基于小波变换与二维最大熵原理,提出一种新的图像分割方法.该方法首先对图像进行n级小波变换,在第n层低频子图上应用二维最大熵阈值法求得分割阈值,结合其他反映边缘的高频子图,对子图实施分割,并计算分割后的目标物体能量占子图总能量的百分比;然后以该阈值为初始种子值分割全图,通过调整阈值使全图分割出来的目标物能量与全图总能量的比值在误差范围内等于分割子图得到的能量比,最终得到的阈值就是要求的最优分割阈值.实验表明,本算法具有较强的适应能力,在任何情况下都能取得较好的分割结果,而且分割效率较比直接对整幅图像应用二维最大熵阈值法有一定提高.     

基于激光扫描的移动机器人行走环境直线检测

提出一种移动机器人行走环境直线检测算法;对激光传感器采集的环境信息作预处理,设计分割、提取规则将离散距离信息转化为具备明显特征的直线段序列,考虑传感器误差用最小二乘法拟合直线段;计算拟合误差作为直线分割提取的阈值自动调整条件,实现阈值自动调整.基于极坐标内直线协方差矩阵计算Mahalanobis距离,实现直线合并,不丢失环境信息同时降低其直线存储量.与传统的Split-and-Merge算法相比,解决了对分割阈值参数敏感的问题.经过实验证明:直线检测算法能够有效检测出直线特征.     

利用七宫格的遮挡车辆凹性检测与分割

目的:交通场景中车辆间的距离过近或相互遮挡容易造成识别上的粘连,增加了准确检测目标车辆的难度,因此需要建立有效、可靠的遮挡车辆分割机制。方法:首先在图像分块的基础上确定出车辆区域,根据车辆区域的长宽比和占空比进行多车判断;然后提出了一种基于“七宫格”的凹陷区域检测算法,用以找出车辆间的凹陷区域,通过匹配对应的凹陷区域得到遮挡区域;最后,将遮挡区域内检测出的车辆边缘轮廓作为分割曲线,从而分割遮挡车辆。结果:实验结果表明,在满足实时性的前提下算法具有较高的识别率,且能够按车辆的边缘轮廓准确分割多个相互遮挡的车辆。与其他算法相比,该算法提高了分割成功率和分割精度,查全率和查准率均可达到90%。结论:提出了一种新的遮挡车辆分割方法,有效解决了遮挡车辆不宜分割和分割不准确的问题,具有较强的适应性。     

结合卷积神经网络和超像素聚类的细胞图像分割方法

针对细胞图像尺寸大、细胞形状各异,导致从图像中分割出精准的细胞十分困难的问题,以卷积神经网络为基础,结合染色校正方法和简单线性迭代的超像素聚类算法,提出了一种新的结构来进行细胞图像分割。首先,利用染色校正方法对细胞图像进行预处理,提高图像的颜色对比度;然后利用卷积神经网络获得初步分割结果;最后再将简单线性迭代聚类获得的超像素边界信息反馈到初分割图像上进行改进提升。提出的算法可以有效地减少图像局部信息的冗余,更准确地获得目标区域的边界位置。实验表明,本文提出的算法细胞分割准确率达到了92.72%,与经典卷积神经网络、阈值分割等其他细胞分割算法相比,具有更好的分割效果。     

一种基于插值的图像分割方法

提出了一种新的基于插值的图像分割方法,采用自适应阈值方法,用局部最大类间方差法确定各个子图像的阈值,用一种新的插值法对阈值矩阵进行插值处理,使之成为与原图像像素数目相同的新矩阵,利用新的阈值矩阵对原图像进行二值化处理。结果表明,利用该方法具有很好的分割效果。     

基于区域分割的复杂背景中人脸检测与定位

基于区域分割和特征验证，提出了一种复杂背景下的人脸检测和定位方法。在粗略定位人脸的基础上，提出了一种新颖简单的区域分割方法，有效地定位出人脸的候选区域，通过检测眼睛和嘴唇完成对人脸的确认。实验证明该方法检测速度快，准确率高，具有较好的鲁棒性。     

基于改进探路者算法的多阈值图像分割

针对多阈值图像分割方法中存在的计算量大、运行时间长等问题,在标准探路者算法的基础上,引入Tent混沌映射初始化和自适应t分布策略,提出一种基于改进探路者算法的多阈值图像分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数对最优分割阈值进行搜索。为了验证算法的有效性,首先通过标准测试函数验证改进探路者算法的收敛精度和收敛速度,然后将改进探路者算法与Kapur熵结合后应用于Berkeley图像数据集进行多阈值分割,并与标准探路者算法、飞蛾扑火算法、灰狼优化算法和粒子群算法进行比较和分析。实验结果表明,提出的改进探路者算法收敛速度更快、求解精度更高,较其他对比算法有着更好的分割效果,且PSNR与SSIM都有更好的表现,能有效解决多阈值图像分割问题。     

基于Gabor滤波器和HOG特征的织物疵点检测

针对织物疵点检测问题,提出了一种基于Gabor滤波器和方向梯度直方图（HOG）特征的织物疵点检测算法。首先使用3个尺度、4个方向的Gabor滤波器组对织物图像进行滤波,并做融合处理,增强织物图像疵点区域和背景纹理之间的对比度;然后使用双边滤波减弱图像背景纹理和噪声的影响;最后将图像划分成均匀子块,提取每个子图像块的HOG特征,利用图像疵点区域和背景纹理的HOG特征差异进行阈值分割实现织物疵点的检测。实验选取5种常见织物疵点进行验证,并与传统的Gabor滤波算法进行了实验对比,结果表明该算法可以较好的抑制织物背景纹理的干扰,更加准确的检测出织物疵点。