红外图像的动态阈值分割

在深入探讨目前图像分割算法的基础上，针对实际红外图像的分割提出了一种新的方法－－动态阈值分割算法。它利用局部空间阈值适度调整全局统计最优阈值，因而其分割阈值是动态的。实验表明该算法能够突出图像中感兴趣的细节，单动态阈值的分割效果相当于常规固定双域值的分割。     

基于 NSCT 域特征和 PCNN 的SAR 图像目标分割

针对 SAR 图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换和脉冲耦合神经网络的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和 PCNN 的 SAR 图像目标分割算法.对 SAR 图像经过 NSCT 分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.对低频图用 PCNN 进行分割以获取目标所在的区域,对高频子带构造了特征图,对特征图利用 PCNN 进行分割以获取目标的精细结构.利用 MSTAR 数据进行了仿真实验,并与基于模糊 C 均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对 SAR 图像目标的分割结果更为准确,同时较其它算法具有更强的抗噪性能,是一种有效可行的 SAR 目标分割算法.     

基于SLIC超像素分割的图分割算法

图像分割是对图像进行分析和理解的关键步骤,是计算机视觉的基本技术之一.计算复杂度是评判一个图像分割算法好坏的重要标准,因此降低算法的计算复杂度是当前图像分割领域的主要任务之一.本文提出了一种基于SLIC超像素分割的图像分割方法.该方法利用SLIC算法生成超像素,通过构造相应的相似性矩阵,有效降低了Ncut分割算法的计算复杂度,大幅度缩短了Ncut算法的运行时间.由于SLIC超像素分割算法的准确性与高效性,在进行三类自然图像分割实验时,本文提出的方法无论在分割效果,还是在运行时间上,都要明显优于Ncut分割方法及它的改良算法.     

基于阈值的几种图像分割算法研究

图像分割就是将图像分成若干具有特定意义的区域,并将它们提取出来进行处理的技术。本文介绍了阈值化分割技术的基本原理,描述了几种常用的图像分割算法,并对几种算法的优缺点进行了分析。     

改进樽海鞘群优化K-means算法的图像分割

目的 针对樽海鞘群算法寻优精度低、易陷入到局部最优,以及K-means算法进行图像分割容易被初始聚类中心干扰等缺点,提出改进樽海鞘群优化K-means算法的图像分割。方法 首先利用Circle映射来对樽海鞘种群进行初始化;其次引入莱维飞行到领导者和追随者位置更新公式中,使得樽海鞘种群的多样性得到提高,克服算法陷入到局部最优。最后,对改进樽海鞘群算法先采用8个基准函数进行性能测试;再将改进樽海鞘群算法优化K-means进行图像分割。结果 改进算法在寻优精度、稳定性、收敛速度以及跳出局部最优的本领得到了提高。同时,改进樽海鞘群优化K-means算法进行图像分割,有效地提高了图像分割质量。结论 改进算法改善了原始樽海鞘群算法的寻优精度低、易陷入到局部最优的缺点,很好地优化了K-means算法对图像进行准确分割,在图像分割领域具有一定的参考意义。     

JSEG图像分割算法改进

图像分割是一种重要的和关键的图像分析技术,目的是把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣的部分。在基于内容的图像检索中,要对图像特征进行提取,图像分割是其中一个重要的步骤。现在图像分割算法已经有很多,为提高图像检索效率,对JSEG算法进行改进,实验证明该算法有效提高图像检索效率。     

一种新的Otsu阈值快速确定算法

针对实时图像分割方法求取闽值时存在的计算复杂、实用性差等问题,提出一种新的基于Otsu的图像分割算法,该算法利用亚采样图像和优化阈值分布空间,来有效地减少算法的计算量。实验结果表明,该算法是有效的,在分割效果和执行时间方面均得到较理想的分割效果。     

手背静脉图像二值化阈值算法

因为传统分割算法对图像细节特征信息不敏感,分割效果不理想,提出了一种确定阈值的改进方法。该算法在阈值图像法的基础上,采用迭代计算平均值的方法,动态地获得每个像素点位置的最佳阈值,以获取一幅与原图像大小相同的阈值图像,利用该阈值图像对原静脉图像进行二值化处理,增强了图像的局部细节特征信息。仿真实验证明了该改进算法的有效性。     

实时监控系统中运动人体图像分割

在运用差图像算法进行运动人体检测、噪声消除的基础上，提出了将统计直方图与梯度边缘检测相结合的算法以消除运动人体的影子；同时运用图像扩展模板并配合图像边界处平滑的算法对被分割人体的断裂处进行连接填充。实验结果验证了上述算法对噪声抑制、人影消除以及人体图像断裂处填充的有效性。     

预扫描算法求解图像分割的Chan-Vese模型(英文)

本文提出了一种新的有效的算法来求解图像分割中的Chan-Vese模型。新算法避免了求解PDE的过程,极大地提高了图像分割的运算速度。这种算法保持了C-V模型和水平集方法的优点,能够自动处理图像分割过程中边缘的拓扑变形,保持边缘的尖角以及对于非凸边缘的有效的检测等等。这种算法思路简单,很容易推广到任意有限维的图像分割问题的求解中。     

基于多分辨率分析和分水岭的图像分割方法

提出了一种基于小波多分辨率分析和分水岭算法的图像分割方法.在小波分解后的低分辨率图像上进行分水岭分割,提高了分割的速度;由低分辨率图像返回到高分辨率图像时,采用了一种基于边缘信息的合并函数,避免了边缘信息的丢失,保证了分割的准确性.此外预处理过程中,在梯度图像上基于Rayleigh分布采用阈值处理的方法,有效抑制了高斯噪声对梯度图像的影响,避免了过分割.实验结果证明,本文所提出的基于小波多分辨率分析的图像分水岭分割算法能够很好地兼顾算法的效率和分割的准确性.     

荧光纳米颗粒图像分割算法研究

在图像处理过程中,图像分割起着重要的作用。一直以来,图像分割的算法多种多样,但并没有通用的方法,只要能够将所需图像分割出来的方法就是有意义的,文章对荧光纳米颗粒图像进行分割,结合高帽滤波、腐蚀、膨胀等多种处理方法。     

基于生化反应速率的图像阈值分割算法

提出了一种改进的DNA遗传算法,以解决遗传算法用于图像分割时收敛速度慢、易早熟的缺点。利用碱基互补的DNA编码方式增加种群多样性,防止陷入局部极值;设计了基于DNA分子操作的置换自适应交叉算子和密码子变异算子,从而提高遗传算法的搜索能力,有效加快了算法的收敛速度和效率,并将此算法用于寻找二维Arimoto熵的最佳阈值,最后对图像进行分割。普通图像和医学图像的分割结果验证了改进DNA遗传算法用于图像分割的有效性。     

一种改进的势函数聚类多阈值图像分割算法

针对基于势函数聚类的多阈值图像分割算法的不足,定义了伪势的概念,并在原算法基础上提出了一种改进的图像分割算法。由伪势概念确定了伪势合并的判别方法,按照此方法,当相邻的两个峰之间的距离小于所定义的自适应模糊伪势因子时,则应该进行伪势合并。改进后的算法在计算剩余势函数时判断是否存在伪势,然后在势划分函数组的确定过程中相应地进行伪势合并计算。利用多幅图像进行了多阈值分割的仿真试验,结果表明,改进的基于势函数的多阈值图像分割算法具有更好的鲁棒性和分割效果。     

基于数学形态学的显微图像分割算法

分水岭算法是一种图像分割的强有力的工具,而其分割性能和待分割图像梯度的计算方法相关,LucVincent所提出的分水岭算法主要存在过分割的问题。文章提出用形态学混合开闭重建运算的尺度空间平滑算法对图像进行平滑滤波处理,以消除图像细节和噪声而保留重要的边缘轮廓,再对平滑后的图像进行梯度修正,并进行梯度极小值抑制,进一步消除造成过分割区域,然后对修正后的梯度边缘图像进行分水岭分割。实验结果表明,采用本文的算法对显微动物精细胞图像分割能较好的解决过分割问题。     

基于改进FAST与分水岭算法的颗粒图像分割

为准确、高效分割粘连颗粒,提出一种改进FAST特征点检测算法,并与基于h-maxima变换的分水岭算法相结合实现粘连颗粒的分割。该算法通过h-maxima分水岭算法得到候选边缘分割点和候选分割线;采用改进FAST算法遍历二值图像边缘获得图像边缘特征点;利用边缘特征点对所有候选边缘分割点进行非极大值抑制得到待边缘分割点;通过待边缘分割点从候选分割线中提取待分割线;利用边缘特征点识别待分割线中的伪边缘分割点,并去除与其相连的分割线;获得正确分割线进行图像分割;对典型颗粒进行分割实验,并与现有3种图像分割算法进行比较。结果表明:该算法相对运算时间最短,分割正确率最高且均大于95%。     

基于改进大津法与人工鱼群优化的图像分割算法

为了在泡罩药品包装视觉检测过程中获取更好的图像分割效果,以保证特征提取、缺陷识别等后续任务的顺利进行,对传统二维大津法进行改进,引入类内方差并将其与人工鱼群算法相结合,提出一种新型泡罩药品包装图像分割算法,再对该算法进行理论和仿真分析。研究结果表明：该算法具有较好的图像分割效果,提高了二维阈值查找速度和泡罩药品缺陷检测效率。该算法具有运行速度快、分割效果好、准确可靠等特点,可应用于泡罩药品包装缺陷检测和图像分割领域。     

结合显著性的GrabCut及在骨髓细胞图像分割中的应用

针对传统GrabCut算法需要用户交互缺点,提出一种基于上下文感知显著性的GrabCut的改进的图像分割算法.首先用上下文感知得到待分割图像的显著图,然后由二值化的显著图确定GrabCut算法的初始化区域,再通过迭代使能量函数最小化分割出目标,算法应用于骨髓细胞图像分割上.实验结果表明,此算法能避免以往细胞分割算法如支持向量机、K-Means等参数调整问题,总体误差率较低,自动化程度高,鲁棒性强.     

基于共轭梯度法的快速Mean Shift图像分割

针对均值漂移算法收敛速度较慢的问题,本文出了基于共轭梯度的快速均值漂移算法,并将其用于图像分割.该算法利用共轭梯度法简便,存储需求小,收敛速度介于最速下降法和牛顿法之间, 具有较好的全局收敛性和较快的收敛速度的特点,通过交替执行均值漂移算法和共轭梯度算法提高经典均值漂移算法的收敛速度.对合成图像和真实图像的实验结果表明了新算法不但提高了经典均值漂移算法的速度,而且在进行图像分割时保持了良好的分割结果.     

全局人工鱼群算法在类间方差图像分割中的应用与实现

针对传统类间方差算法中阈值选取效率低、鲁棒性差、分割精度低的问题,根据全局人工鱼群算法可以快速有效地捕捉到图像分割最优阈值,提出了一种基于全局人工鱼群算法的类间方差图像分割算法。该算法将全局人工鱼群算法用于类间方差的寻优过程中,对算法的收敛速度及其分割效果进行了仿真,并与遗传算法、基本人工鱼群算法进行比较,结果表明,该算法提高了收敛速度,改善了纹理信息的准确性,分割精度高、效果理想。