灰度图像的二维Otsu曲线阈值分割法

Otsu法是一个常用的阈值分割方法.为了利用图像的区域信息,本文在二维Otsu法的基础上提出了曲线阈值型Otsu法,传统的二维Otsu法可以看成是该方法的一个特例.实验结果表明,对于含噪图像,它能够获得优于传统二维Otsu法的分割效果.为了减少计算量,提高分割速度,给出了一种递归算法和一种小波变换与递归算法相结合的快速算法.该递推算法只需遍历二维直方图的主对角线和一条次主对角线,与传统Otsu法的递推算法相比,搜索空间由L×L个点减少到2L-1个点.     

二维直线型最小误差阈值分割法

一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布。考虑到噪声等因素对图像质量的影响,该文在二维灰度直方图上,基于二维混合正态分布假设,给出二维直线型最小误差阈值法的表达式。为了提高算法的运行速度,也给出了快速递推算法。实验表明,二维直线型最小误差阈值法是一个有效的图像分割算法,能够更好地适应目标和背景方差相差较大的含噪图像分割问题。     

基于分解的二维指数交叉熵图像阈值分割

尽管用对数定义的Shannon熵是测度信息不确定性的有效方法,但存在无定义值和零值的问题,且现有的二维Shannon交叉熵法其运行速度仍有提升空间。为此,提出了一维和二维指数交叉熵阈值分割算法。首先给出了指数交叉熵的定义,并导出了一维指数交叉熵阈值选取方法;然后将其推广提出了基于分解的二维指数交叉熵阈值分割算法。通过分别求原像素灰度级图像和邻域平均灰度级图像的一维指数交叉熵最佳阈值,并将其组合求解二维指数交叉熵最佳阈值,从而将二维运算转换到两个一维空间上,大大缩小了搜索空间,使计算复杂度由O(L4)降为O(L)。实验结果表明,与最近提出的二维Shannon交叉熵法及二维Tsallis交叉熵法相比,所提出的方法能够得到更为优越的分割效果,且运行时间大幅减少。      

一种改进的二维Otsu阈值分割法

针对传统灰度级-平均灰度级二维直方图区域划分存在的不足,提出了由灰度级-梯度构成改进的二维直方图区域划分方法,并给出了基于改进二维直方图的Otsu阈值法及其快速递推算法。实验结果表明:提出的改进二维Otsu法与传统二维Otsu法相比,抗噪性能好,分割所得的区域内部具有较好的一致性,获得的目标边缘更加清晰,同时减少了运行时间。     

分解的二维倒数交叉熵图像阈值选取

Shannon熵常用于表示信息平均不确定性,但因其定义基于对数函数故存在零点处无意义的缺陷,且二维交叉熵法中若能避免对数运算可使处理速度进一步提升。据此,本文提出了基于分解的二维倒数交叉熵图像阈值选取方法。首先定义了倒数交叉熵,依据分割前后图像之间的最小倒数交叉熵选取阈值;然后给出了二维倒数交叉熵定义及其阈值选取公式,提出了二维倒数交叉熵阈值选取的分解算法。通过求解两个一维倒数交叉熵的最佳阈值,再将其组合获得二维倒数交叉熵最佳阈值,由此将二维运算分解为两个一维运算,算法的计算复杂度从O(L4)降低到O(L)。大量实验结果表明,与基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)的二维最大Shannon熵法、基于粒子群优化的二维Shannon交叉熵法以及二维指数交叉熵法相比,本文方法的分割效果和运行速度均有优势。      

交叉熵约束的红外图像最小错误阈值分割

针对目标和背景具有相似统计分布的红外图像,经典阈值分割方法仅以某种形式的方差或熵作为准则,未考虑图像的实际特性,分割效果不甚理想。为此,提出了一种基于交叉熵约束的红外图像最小错误阈值分割新方法。首先,引入交叉熵来度量目标和背景统计分布的相似性,交叉熵越小表明分布越相似;然后在交叉熵小于一定值的条件下使分类错误达到最小。交叉熵的约束保证了分割过程适应红外图像实际特性,分类错误最小确保了分割效果的有效性。该方法原理清晰、参数设置简单,在一系列实际图像上的实验结果表明,与现有几种经典阈值分割方法相比,文中方法有效提高了目标和背景具有相似统计分布的红外图像的阈值分割准确率。     

基于二维对称交叉熵的红外图像阈值分割

针对现有的阈值选取方法应用于目标与背景面积相差悬殊的红外图像时常导致严重的误分割现象,本文提出了一种基于对称交叉熵及背景与目标面积差的红外目标图像阈值选取方法。对称交叉熵能确保分割后类的内聚性好,而背景与目标面积差可抑制均等分割的趋势,将两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;然后给出了二维直方图斜分阈值及二维直方图斜分的简化阈值选取方法,抗噪性能明显改善;最后与二维斜分的最大熵阈值、Otsu阈值及非对称交叉熵阈值选取方法进行了比较,实验结果表明,本文方法在分割效果上具有明显的优势。     

改进的二维阈值图像分割

本文提出了一种基于灰度图像像素点灰度和点邻域方差的改进二维图像分割法.新方法改进了阈值判定域,考虑了边界和噪声的影响,新定义了一个阈值分割函数,提高了分割精度.利用思维进化算法优化分割参数,提高了最优阈值的寻找速度.实验结果表明,基于思维进化算法的改进二维图像分割法优于传统算法,该算法具有较好的稳定性和收敛速度,更能满足图像处理高效率、短时耗的要求.     

二维最大熵和二维最小交叉熵结合的图像分割

二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法,但在某些时候因为两种方法获取的阈值过高或者过低,使得分割失效.针对此问题,提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法.首先,对二维最小交叉熵公式进行转化;然后,利用多目标规划理论将这两种方法有机结合使得到的阈值既满足二维最大熵原则,又满足二维最...     

基于积分图像的快速二维Otsu阈值法

传统的二维Otsu法采用灰度级-平均灰度级二维直方图,针对传统二维直方图区域划分存在的不足,基于灰度级-梯度二维直方图,提出了一种引入积分图像的快速二维Otsu法,利用积分图像降低搜索二维直方图最佳阈值的计算复杂度,从而减少了计算量。实验结果表明,该方法具有良好的分割效果,大大地提高了计算速度,是一种快速有效且实时性好的阈值分割算法。     

三维Otsu阈值分割方法的递推算法

一维和二维Otsu法是常用的阈值分割方法,二维Otsu法对含噪图像的分割效果要优于一维Otsu法,但它存在的问题是"对象区域和背景区域上的概率和近似为1"的假设的普适性不够,鉴于此景晓军等人提出了三维Otsu法及其递归算法,使得对低对比度、低信噪比的图像有较好的分割效果.本文指出了景晓军等人给出的递推公式的错误,并进行了修正.鉴于他们给出的递推公式并不是真正意义的递推公式,本文给出了新的递推公式.实验结果表明,本文提出的递推公式进一步减少了运算时间.另外,本文还指出三维Otsu法对于叠加了混合噪声的图像有较好的分割效果.     

基于灰度变化的最小交叉熵图像分割

论文提出了一种基于灰度变化的最小交叉熵图像分割算法。该算法用于在夹杂较强的散斑、噪音以及亮度不均的图像数据环境中分割相关区域。算法参考目标粒子边缘与局部背景的梯度,将全集分割为灰度分布明显不同的子集,寻找使得与全集交叉熵变化最小的子集,抹去子集的局部灰度偏移特征,然后将变化后的子集合并再进行传统的阈值分割。实验表明该算法具有运算量少、分割结果自适应性好的特点。     

一种改进的Otsu阈值分割算法

Otsu法是一个常用的阈值分割方法.该算法是基于一维直方图来确定阈值的,因此仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的情况.针对这个不足,文中提出了一种结合邻域信息的改进Otsu算法.实验结果表明,改进算法比传统的Otsu算法有更好的分割效果.     

红外图像阈值分割算法的研究

目标分割是图像处理、计算机视觉及人工智能领域中的一项基本而关键的技术,其目的是为后续的识别、分类、跟踪和检索提供依据.由于红外图像具有对比度低、噪音大,图像模糊等特点,故将遗传算法应用到红外图像阚值分割中.本文对红外图像阈值分割算法进行了综述,对遗传算法在红外图像分割中应用的研究方法,研究现状及其新技术进行了介绍.该算法被用在红外图像处理中,并取得较好效果.     

一种基于图像平滑的阈值分割方法

阈值分割是图像分割技术中一类广泛使用的方法,Otsu法是其典型代表。针对Otsu法不能准确分割低对比度或低信噪比的图像的缺点,提出了一种新的动态阈值分割方法：先用平滑滤波器平滑得到原始图像的动态背景图像,原始图像与动态背景图像相减得到差图像,在差图像上通过设定阈值来实现原始图像的分割。仿真实验表明,该方法具有较低的算法...     

一种基于MRI图像的脑肿瘤组合分割法

从模糊的MRI脑肿瘤的图像中准确找出肿瘤,供医学临床使用。分别采用了2种分割方法：一种是改进的阈值方法,即在进行最大方差阈值法之前首先采用手动阈值法;另一种是采用圆形结构元素作为种子的形态学分割方法。这2种方法均实现了从低对比度MRI脑图像提取目标的要求。灵活使用阈值法和形态学分割方法与医学图像中,具有一定的临床实用价值。     

基于二维最大熵阈值分割的SIFT图像匹配算法

提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,并基于此直方图的最大熵对图像进行阈值分割,然后检测分割后图像的DoG尺度空间局部极值,并以此作为特征点进行图像匹配。实验结果表明,基于所提出的匹配算法,可以有效降低图像背景噪声和边缘像素点对目标匹配的干扰,进而提高图像目标的匹配性能。     

一种新的目标图像自适应阈值分割算法

提出了一种新型的用于目标图像识别与跟踪的自适应阈值分割方法,并对其进行改进,同时给出了它与其他两种阈值分割方法的比较实验,定性和定量分析结果证实了该方法在精度和速度方面都具有明显的优势.最后给出了在噪声干扰和复杂背景的情况下的实验,说明该方法具有较强的适应性.