基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究

在数字图像处理中,图像分割技术能够对待处理部分进行分割处理,以突出显示所要研究的目标对象.在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果.实验结果证明,此方法能准确表达图像各个灰度组成部分,克服了传统单阈值分割所带来的缺陷与不足.     

基于遗传优化的一种新型阈值分割方法

图像分割中传统阈值法采用穷尽搜索运算,其速度慢且分割效果受目标均匀性的限制,为此提出一种利用偏态指标作为适应度函数的遗传优化阈值选取方法,提高了运算速度,改善了图像分割的质量.通过该方法与最大发方差(Otsu)法的分割结果进行比较,证实了该方法的有效性.     

基于二维对称Tsallis交叉熵的小目标图像阈值分割

现有的阈值分割方法应用于目标与背景面积相差悬殊的小目标图像时,几乎都失效.为此,提出了基于对称Tsallis交叉熵及背景与目标面积差的小目标图像阈值分割方法.对称Tsallis交叉熵准则能确保准确分割时目标和背景内部的灰度均匀,而背景与目标面积差可抑制均等分割的趋势,二者综合构成了更为合理的阈值选取准则函数.首先导出了一维阈值选取公式;然后经推广得到基于二维斜分对称Tsallis交叉熵及背景与目标面积差的阈值选取公式,给出了其快速递推算法及相应的简化方法.大量实验结果表明:与目前性能较优越的二维斜分Otsu、最大熵、非对称交叉熵阈值分割方法相比,所提出的方法在小目标图像分割效果上具有极为明显的优势.     

图像阈值分割的Fisher准则函数法

针对图像分割中的阈值选取问题，通过引入模式识别理论中的Fisher评价函数作为图像分割的准则函数，提出了基于Fisher评价函数法的图像分割新技术。该方法利用图像直方图计算各灰度级下的Fisher评价函数值，其最大值即对应于最佳分割闲值。对该方法进行了详尽的图像分割实验，并与著名的Otsu法、最大熵法、最小误差准则法进行了详细比较，结果表明该方法具有分割性能稳定、计算速度快以及受目标大小影响小等优点，是一种实用有效的图像阈值分割新方法。     

基于竞选算法的图像多阈值分割技术

提出了一种基于灰度直方图变换求解最佳阈值的方法,采用竞选算法作为快速搜索全局最优阈值的基础算法。首先,选取多个灰度值为一组,将整个灰度直方图分割成几部分,分别对这些直方图拟合成正态分布函数后加权相加合成一个新的分布函数,然后,将优化分布函数与原直方图分别归一化处理,在解空间内求解它们差值的绝对值的和,取和值最小的那组灰度值作为图像的分割阈值。     

基于不同自适应阈值法的铁谱图像分割效果比较

最大方差法、最大熵值法和最小误差法是3种常用的自适应阈值法,它们对铁谱图像的分割结果有着较大的差异。为了探究形成这种差异的原因和探讨阈值法对铁谱图像分割的适应性,分析这3种常用的自适应阈值法的基本原理,比较3种方法对30组铁谱图像的分割实验结果。得出如下结论:3种方法之所以会输出3种不同的分割阈值,是因为它们采用了不同目标函数;对于双峰分布的铁谱图像,3种方法有着相似的分割效果,最大方差法准确性略高;对于近似单峰分布的铁谱图像,最小误差法的分割结果最优,最大方差法则不能正确分割出磨粒。因此,在铁谱图像分析过程中,应该根据铁谱图像的灰度分布特点选择相应的阈值分割算法。     

改进遗传算法在图像分割中的应用

图像分割是图像处理和分析的基础,通过分析遗传算法(Genetic Algorithm,GA)在图像分割中的应用优劣,提出利用模拟退火思想的改进遗传退火(Genetic Simulated Annealing Algorithm,GASA)的图像阈值分割算法,算法整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用改进的最小误差公式代替遗传算法的适应度函数,将问题转化,从而求得灰度图像的一个最佳阈值。实验数据表明,基于改进遗传退火算法的最小误差图像分割方法能较好提高算法的全局搜索能力,避免遗传算法陷入局部最优,并且能更快速、更稳定收敛到最佳的分割阈值,得到更好的图像分割效果。     

基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法

提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的方法获得每个子块图像原始直方图的混合高斯拟合函数,两个高斯函数的交叉点即是每个子块图像的最优分割阈值。利用该阈值对整幅图像进行二值化后,在两种尺度条件下采用形状分析方法对子块二值图像进行快速分类和"野点"删除,最终实现了裂缝区域的精确定位。试验结果表明:本文提出的阈值分割方法应用于裂缝图像分割,其性能要优于极小误差法、Ostu阈值法、最大熵法等经典算法;采用形状分析对分割后二值化图像进行后续处理,可实现裂缝区域的快速、准确定位。     

车牌字符自动提取方法研究

本文针对现实车牌成像特点.提出了采用基于快速小波变换、数学形态学和阈值法二值化来提取车牌区域模板,然后用相关函数来匹配图像.实现了车牌字符的自动提取,该技术分割效率高、速度快.有着广阔的应用前景.     

改进的遗传算法在实时图像分割中的应用

为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种改进的自适应遗传算法,并利用该算法对二维Fisher准则图像分割评价函数进行全局优化提高分割阈值的求解速度,快速得到最佳分割阈值。该算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,克服了基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。采用TI公司的DSP芯片TMS320VC5416,结合FPGA,搭建了多目标实时测量平台,并利用本文算法对图像阈值快速求解,实现了多目标的实时测量计算。实验结果表明,该算法具有良好的收敛速度和稳定性,阈值计算时间比二维Fisher准则法缩短了18ms(约63%左右);阈值范围稳定在3个像素以内,能够满足实时多目标测量要求。