基于PSO改进的OTSU图像分割方法

阈值的选取对图像分割后的效果起着至关重要的作用,本文针对图像分割过程中阈值选取的问题,提出了一种基于PSO优化的改进OTSU图像分割算法.该算法以最大类间方差作为PSO算法适应度函数,以当前分割阈值组合作为粒子的当前位置,阈值更新速度作为粒子的当前速度.通过迭代计算更新粒子位置和速度,最后确定图像分割的最佳阈值.与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法图像分割算法相比,该算法稳定性更好,算法效率更高.     

图像的自动阈值分割研究

本文通过对图像进行二值化的处理分析,探讨如何选取最合适的阈值来分割图像,采取基于OTSU 算法的单 阈值分割法,根据类间方差最小的原理,能自动选取最佳阈值,使图像的目标部分和背景部分得到最好的分割。     

肺实质CT图像分割方法

针对肺部CT图像中因各组织灰度不均匀、结构复杂等因素造成双肺边界难以准确分割的问题,提出一种多阈值和基于投影的标记控制分水岭分割方法。运用多阈值法对图像进行粗分割,结合形态学开运算去除图像中残余的气管与主支气管;对于左右肺区未完全分离的情况,采用基于投影的标记控制分水岭分割方法进行分离;利用形态学开闭运算对粗分割结果进行细化。实验结果表明,该方法能够对肺实质进行较准确的分割。     

CT图像分割几种算法

图像分割在许多图像分析和图像识别过程中都是必需的步骤。目前,借助图像分割技术来进行医学影像处理正成为当今医学界的一个发展方向。本文正是在这一背景下对医学影像处理中的几种分割算法进行了研究,主要包括FastMarching分割算法、LiveWire分割算法、区域增长分割算法和阈值分割算法;同时,结合脑部CT片进行了实验研究,为这些算法在医学影像处理上的应用提供了一定的科学依据。     

基于微粒群算法的OTSU图像分割方法

本文研究了图像闽值分割方法中常用的OTSU算法,在此基础上提出了基于微粒群算法的OTSU图像分割方法,该方法利用微粒群算法的快速全局寻优,确定图像的分割闯值所对应的灰度值,在该灰度值下目标和背景的方差最大。实验中选用了像素分别是8位和16位的两幅图片来进行分割,得到了较好的分割效果,而且该方法大大提高了计算速度,是一种有效的图像分割方法。     

基于遗传算法的肝脏CT图像分割算法研究

遗传算法是一种基于生物选择与遗传机制所形成的一种全局优化、随机搜索算法,对处理一些传统搜索算法解决有难度的复杂问题比较适合,具有巨大发展潜力。论文首先介绍了遗传算法的基本原理以及它的主要特点和性质,重点叙述了基于遗传算法的图像分割方法,并通过应用遗传算法选取合适的阈值,进而采用最大熵原则对人体肝脏CT图像进行了分割算法处理,得到图像分割处理的实验结果,并对实验结果进行了分析。     

髋关节序列CT图像中股骨近端分割方法研究

针对现有髋关节序列CT图像中骨骼近端分割精度差、自动化程度低、计算复杂度高的问题,提出一种自动分割股骨近端的方法。该方法充分利用序列CT图像中股骨头与股骨中段呈现类圆形以及相邻切片中股骨特征相似度高的特点,融合双向分割的股骨轮廓信息得到可靠的股骨近端轮廓。实验结果表明,该方法能准确地从髋关节序列CT图像中提取出股骨近端的轮廓信息,具有一定的实用价值。     

基于二维直方图双斜率划分的快速Otsu图像分割算法

为了克服Otsu算法对图像分割的不足,本文在二维Otsu的基础上提出了基于二维直方图双斜率划分的快速Otsu分割算法,该算法将二维直方图上像素点之间关系转化为斜率值,构建斜率值与频率的一维直方图,利用双阈值Otsu对灰度斜率的一维直方图取双阈值,利用求出的双阈值（临界斜率）对图像二维直方图进行重新划分,对划分的图像二维直方图的有效区域,再次利用一维Otsu方法划分,从而得到最终结果。最后通过实验,验证此方法有较强的抗噪性,比二维Otsu方法计算效率高,处理效果好。     

利用层间相关性的岩心CT图像半自动分割方法

目的 由于岩心CT图像分辨率不高,目标边界较为模糊,无法完全自动化地对岩心CT图像的目标分割和提取。为保证效果,在分割过程中往往需要进行人为干预。但作为3维重建的岩心CT图像,图像数据规模较大,达到成百上千帧。如果对每一帧都进行人为干预,工作量将会很大。针对这种情况提出一种在保证分割效果的前提下只需进行少量人为干预的高效实用的分割方法。方法 先对CT图像中的某一帧设定分割阈值,利用CT图像层间相关性对相邻帧自动计算合适的分割阈值,从而分割出整个CT图中的目标。并根据需要,选定其中分割效果较好的一帧,其他帧根据此帧进行自动区域生长修复,从而更加完善分割效果。还可以手工修复其中一帧中的目标,其余帧的所有相关目标将会自动进行识别和修复。结果 通过对多组不同数据规模和分辨率的岩心CT图像进行实验测试,使用本文方法均可达到期望的分割效果,并且分割速度较大津分割法提高近1倍,与固定阈值分割方法速度相当。结论 岩心CT图像分割方法充分利用图像层间相关性,可快速有效地批量提取具有连续性的序列图像中的目标。     

一种改进的快速医学图像分割方法*

为了确定医学图像的最佳灰度直方图熵,提出了一种基于改进演化算法的快速分割方法,能够自适应调整交叉和变异概率,既保证了种群的多样性,又克服了传统演化算法局部最优、收敛过快的缺点。搜索到的最佳阈值不仅比传统演化算法稳定性好,还有效地缩短了搜索时间,快速地实现了医学图像分割,而且分割后的图像可读性强。实验结果表明,该方法速度快、分割效果好。     

一种对光照具有鲁棒性的图像分割方法

研究了灰度图像的OTSU(最大类间方差)自动阈值分割法。OTSU方法作为一种单一阈值的分割方法,当图像受光照和反射光等的影响明显时,将会出现严重的误分割现象。考虑到OTSU方法的最大类间方差化的思想,根据灰度图像的像素点灰度的直方图分布、空间分布,提出了一个新的分割阈值方法。先根据OTSU方法的特点自设计一个函数,对图像进行变换,以便后面的处理,再对其图像以改进的OTSU方法进行分割。通过对化学实验中两种液体的拍摄图片及数字图像处理中标准图片进行试验,理论分析与实验结果表明：该方法能够对受光照及反射光影响大的图像实现正确的分割,将目标图像清晰地从背景中分割出来。     

基于免疫遗传算法的图像多阈值分割

针对H.D.Cheng等人提出的模糊最大熵原则阈值分割法存在着计算量巨大的问题,将具有高效鲁棒性、自适应性、并行性的免疫遗传算法引入阈值自动选取算法中,并针对该方法的疫苗选取会导致收敛到局部最优解等问题,给出了高效的自适应疫苗选取新方法。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较其它优化算法具有更好的优越性。     

基于免疫算法的图像阈值分割

在图像分割中引入人工免疫算法,利用免疫算法优化最小误差法来获取最佳阈值,图像分割的效果和速度也得到了提高,性能也更加稳定.仿真实验证明,该算法对复杂图像的良好分割效果和较强的实时处理能力.     

结合改进遗传算法与局部阈值法的指纹图像分割

在改进型遗传算法和局部阈值法的图像分割技术基础上,提出一个相互融合的方法。与融合前的2种算法相比,改善了由于图像边界分割不完全和局部模糊不清造成无法分割的问题。实验结果表明:这种融合的方法比单独使用1种方法分割效果更好。     

交互式流域算法在医学图像分割中的应用

本文首先介绍了流域算法的基本思想、基本原理以及流域变换过程中所存在的问题,回顾了为加快流域变换的计算而进行的大量研究工作,然后利用区域信息、结合交互式流域变换分割医学图像,实验结果表明该方法能有效地解决流域变换中的过度分割问题。     

一种基于知识模型的CT图像分割方法*

图像自动分割一直是医学图像处理的研究重点。系统由解剖知识模型、图像处理程序和推理机组成。模块之间的通信由黑板控制。该方法提高了医学图像分割的自动化程度和可靠性。由于具有扩展性,该方法为基于知识医学图像的处理提供一个通用的模式。     

基于粒子群的图像分割

图像分割是图像处理的关键问题之一,为了能够快速有效地选取最优阈值进行图像分割,引入了粒子群算法（PSO）对阈值分割进行优化,提出基于PSO的最大熵图像分割,基于PSO的最大类间方差图像分割以及基于PSO的最小误差图像分割,并进行了分析和研究,可以得出该三种方法可以准确、快速地获取最优阈值进行图像分割。     

基于图像纹理和小波变换的聚类分割方法

针对纹理图像,本文提出了一种基于图像纹理特征的非学习分割方法。采用小波变换和快速k-means聚类分割算法,减少了整个处理过程的运算量。为了保证分类算法的精确性,运用了总体流量变化最小（Total Variation Flow）[1]非线性去噪方法对图像进行预处理,从而将减小图像噪声污染带来的分割误差。在图像特征的提取上,运用Gabor滤波器原理生成滤波空间,并让图像通过滤波空间而生成特征向量空间。通过制定一个快速寻优策略,从而达到分割图像的目的。     

一种使用计算机提取人脸图像特征的阈值最优分层法

在人脸识别中,人脸图像对光照环境变化非常敏感,并严重地影响人脸图像的识别率。针对这一问题,提出了一种使用计算机提取人脸图像特征的阈值最优分层法。该方法依据定义的图象空间分割原理,将图像阈值的选取问题转化为阈值的最优化问题,对所设计的目标函数引入加权系数,并利用单纯形法进行寻优,使问题的求解更符合实际。采用ORL人脸数据库进行仿真实验,利用阈值最优分层法将人脸图象空间划分成不相重叠的子图象空间,使每层子图象空间象素数均匀分布。结果表明,该方法具有阈值自适应调节的特性,避免了固定阈值选取对光照环境变化非常敏感的缺点,对人脸图像的识别具有一定的意义。