自适应最小误差阈值分割算法

对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁 棒的最小误差阈值分割算法. 但该方法为全局算法, 仅适用于分割均匀光照图像. 为 提高其自适应性, 本文采用Water flow模型对非均匀光照图像进行背景估计, 以此获 得原始图像与背景图像的差值图像, 达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的. 为进 一步提高分割性能, 本文对差值图像采用γ 矫正进行增强, 然后采用鲁棒最小误差 法进行全局分割, 从而完成目标提取. 最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了 实验, 并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割 算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进 行了对比. 实验结果表明, 相对于以上方法, 本算法的分割性能均有明显提升.     

高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法

为有效分割非均匀光照图像,提出一种在高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法. 首先,利用二维高斯函数对待处理图像进行卷积操作来构建一个高斯尺度空间,在此空间下进行背景估计,并采用背景差法来消除非均匀光照干扰,从而提取出目标图像;然后,采用 矫正进行增强处理以突出较暗目标信息;最后,经强调谷底的最大类间方差法进行全局分割得到最终结果. 为验证算法的有效性,对非均匀光照条件下文本图像以及非文本图像进行了测试,并与基于偏移场的模糊C均值方法、灰度波动变换自适应阈值分割算法和自适应最小误差阈值分割算法,在错误分割率和运行时间上进行了对比. 实验结果表明,对比以上三种方法,该算法的分割结果更为理想.     

复杂背景下的细胞图像分割技术研究

针对复杂背景下的细胞图像分割问题,考虑到传统阈值分割方法的局限性,提出了一种自适应局部阈值分割算法。该算法的基本思想是将首次分割得到的目标区域按照一定准则进行划分,分为已经正确提取的目标细胞和包含有多个细胞及部分背景的模糊区域,然后将各个模糊区域作为新的图像分别进行再次分割,从中提取出目标细胞。实验结果表明,该算法能够稳定地实现目标分割提取,具有较好的鲁棒性。     

一种改进的圆形目标图像分割算法

针对目标与背景颜色接近,目标区域粘连度较高难以分割的情况,提出了一种基于阈值处理和分水岭分割相结合的改进的圆形目标图像分割算法。提及的算法分成两个步骤：第一步采用了3次阈值处理相结合的改进算法,较好地完成了目标和背景颜色接近情况下的目标提取;第二步采用了改进的分水岭分割算法,改善了分水岭分割之前的距离变换和求种子点过程,较好地实现了粘连度较高情况下的目标区域分割。实验结果表明该方法对圆形粘连目标的分割有较好的效果。     

海天背景下目标图像的分割方法

海天背景下目标图像的分割,即把目标从海天背景中提取出来,以便于对目标进行自动地探测,跟踪、分类和识别.根据海面及天空背景的辐射特征,提出了一种完全自主的.适应性极强的逐行聚类方法对海天背景下目标图像进行分割.实验结果表明,该方法计算简单,不需任何先验的知识,能完全自主地实现对海天背景下复杂目标图像分割,取得了较好的效果.     

基于最小偏态指标的图像阈值分割新技术

本文在假设图像目标和背景像素灰度值均服从正态分布的前提下，提出基于最小偏态指标的图像分割新技术。该方法引入数理统计中的偏态指标作为图像分割的准则函数，利用图像直方图计算各灰度级下的偏态指标值，其最小值即对应于最佳分割阈值，本文对最小偏态指标法进行了详尽的图像分割验证，并与Otsu法，最大熵法和最小误差准则法进行了详细比较，结果表明本文方法具有分割精度高，计算速度快以及对目标大小影响小等优点，是一种很好的图像阈值分割方法。     

基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割

为了实现灰度图像的自动分类以及自动分割,提出了一种基于人工免疫及最优分类数的灰度图像多阈值自动分割方法.定义了灰度图像最优分类数目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最优分类数函数对灰度图像进行自动分类,并产生最优的多阈值,从而使得图像的全自动分割成为可能.该人工免疫算法中,抗原是指最优分类数目标函数,而抗体是指最优的多阈值.通过实验证明,分类清晰,效果良好.     

基于中心扰动的区间值模糊集图像阈值分割算法

针对基于区间值模糊集的图像阈值分割问题,提出了一种基于中心扰动的区间值模糊集图像阈值分割算法.采用对目标及背景中心进行扰动的方式,考虑不确定、不精确信息对图像类别中心的影响,并利用限制等价函数构建图像的区间值模糊集模型;在提出一种区间值模糊集上区别度量的基础上建立目标函数来搜索最佳分割阈值.通过对三种类型的图像数据进行仿真实验,结果表明提出的方法在视觉和指标上总体得到了较好的结果,证明了该算法的有效性.     

萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法

为了提高图像的分割效果,提出一种萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法。获得最大熵法的阈值优化目标函数,采用萤火虫算法对目标函数进行求解,找到图像的最佳分割阈值,根据最佳阈值对图像进行分割,通过仿真实验对分割效果进行测试。结果表明,该方法可以迅速、准确找到最佳阈值,提高图像分割的准确度和抗噪性能,可以较好地满足图像分割实时性要求。     

一种基于反几何扩散分类的图像二值化方法及应用

从背景中将目标识别提取出来往往受到复杂背景中的不均匀信息干扰.本文研究基于反几何扩散的图像二值化方法,通过各向异性扩散的一种特殊形式--反几何扩散,对图像边缘进行最大限度的模糊和扩散,形成一个个分割阈值面,通过扩展的分类法则,在扩散过程中对每个目标像素进行分类.提出一种分类后处理方法使目标最终从不均匀背景中分割出来.通过对X光图像中铸造缺陷的识别实验,证明该方法对抑制噪声有较好的鲁棒性,给出处理背景变化不均匀的铸造产品X光图像的结果.     

基于半监督学习的航空导线切断标识图像识别

针对航空线束自动布线过程中导线切断标识图像漏识别及误识别问题,提出一种基于多特征及最小重构误差标签传递的加权K近邻(Minimum Reconstruction Error Propagation K-nearest Neighbor,MREP-KNN)半监督切断标识图像分类方法.利用改进OTSU阈值分割方法分割出前景目标,提取前景目标旋转不变模式LBP纹理特征及几何特征作为目标特征向量,将目标特征向量输入训练好的MREP-KNN分类模型进行分类.对比实验结果表明,MREP-KNN能够在已知标签训练样本较小的情况下,利用最小重构误差将已知样本标签传递到未知样本,扩大训练样本,最后达到更好的分类效果.在标签数为12时,分类正确率达93.69％.     

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。     

基于直方图预处理与BF算法的含噪图像分割

图像中的噪声会直接影响图像分割质量,为快速、准确地识别含噪图像中的目标,提出一种基于直方图预处理与BF算法的含噪图像分割方法。该方法通过小波变换抑制图像中的噪声,分析增强图像的直方图特点以缩小分割阈值的分布范围,以二维最大类间方差为原则设计分割目标函数,利用BF算法快速搜索最优分割阈值。实验结果表明,该方法在收敛速度、稳定性和分割效果三个方面均优于基于遗传算法、人工鱼群算法等其他群体智能的分割方法。     

基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法

图像分割是机器视觉中的基础问题,基于阈值的图像分割算法依赖于参数调整,但参数调整容易受到局部最小值的影响且需要耗费大量时间,从而降低了分割算法的质量和效率。为了实现图像分割过程中的自适应阈值选择,提出了一种基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法。该算法首先利用稀疏主成分分析感知图像的噪声水平以自适应去噪,其次通过二维直方图感知图像的主干区域内容以自适应获得全局分割阈值,然后通过移动平均法的局部阈值分割算法对图像进行分割,最后将全局阈值分割和局部阈值分割图像结合,从而获得最佳的分割图像结果。在伯克利数据集上的仿真实验结果表明:相比传统的阈值分割算法,该算法在分割边缘的准确性和对噪声的鲁棒性上具有一定的优势,在主客观上均具有较好的分割效果,基于稀疏主成分分析的自适应阈值选择方法提高了图像的分割质量。     

基于蜜獾算法的破片序列图像多阈值分割

针对静爆试验中拍摄的图像中破片目标小、背景复杂等情况,基于经典阈值分割法在破片图像分割的应用中存在不能将目标所在像素准确分离的问题,提出一种基于蜜獾算法(HBA)的多阈值图像分割方法,该方法引入HBA求解Tsallis相对熵的最小值作为目标函数值来计算最佳阈值,在分析经典阈值分割方法处理破片图像的不足后,选择合适的阈值数,将HBA与遗传算法(GA)、蝗虫优化算法(GOA)、麻雀搜索算法(SSA)三种优化算法进行性能对比,利用分离出的目标绘制破片轨迹图并确定有效破片。分析结果表明,阈值数为2时分割效果满足需求,HBA运行时间1.32 s,进行100次重复实验后其结果的标准偏差约为0,分割出的目标中有效破片达83.8%,说明该算法的实时性和稳定性强,分割效果可满足对破片群运动参数测试的需求。     

结合遗传算法的局部最小误差孔穴图像分割法

针对遗传算法和最小误差分割法各自的优缺点,将最小误差分割法与遗传算法进行改进并且相互结合,提出了一种结合遗传算法的局部最小误差孔穴图像分割法。该方法利用局部图像信息确定最佳阈值范围,并根据模拟退火思想对个体适应度进行自适应的调整,从而避免了早熟现象,提高了运算速度。实验结果表明:该方法不但能够准确地分割出孔穴图像,而且运算速度较快,是一种有效的孔穴图像分割方法。     

二维类内最小交叉熵的图像分割快速方法

熵是基于图像的一维灰度直方图得到的,仅利用了像素的灰度信息。最小交叉熵就是要寻找最优阈值使原始图像和分割图像之间的信息量的差异最小,在交叉熵的基础上,通过引入图像的空间信息,定义了二维类内交叉熵,并提出了基于二维类内最小交叉熵的图像分割方法。实验结果表明,充分利用图像的灰度信息和空间信息后,二维类内交叉熵取得了比交叉熵更好的分割效果。为了提高运算效率,提出了相应的快速递推算法,计算时间由从多于3小时减少到只要几秒。