基于模糊Havrda-Charvát熵与混沌PSO算法的红外人体图像分割

针对红外人体图像成像质量较差的问题,提出一种基于模糊Havrda-Charvát熵的快速阈值分割方法.首先应用Z形及S形隶属度函数把图像灰度直方图信息转换到模糊域,定义图像背景与目标的模糊Havrda-Charvát熵;然后提出一种基于Tent映射的混沌粒子群优化算法,把隶属度函数参数组合作为粒子,根据最大熵原理确定参数的最佳组合,再由最佳隶属度函数参数计算得到图像的最佳分割阈值.在真实红外人体图像集上与几种经典的图像阈值方法进行对比实验的结果,说明了该方法的有效性和鲁棒性.     

广义模糊熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

针对广义模糊熵图像阈值分割法中参数m的选取问题,提出一种利用优化算法自适应选取参数的广义模糊熵阔值分割方法.该方法通过粒子群优化算法,依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并依据广义模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的3个参数(a,b,d)进行全局组合寻优,从而实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验结果表明,该方法对光照不均匀图像具有更好的分割效果.     

基于组合优化算法的图像阈值分割

针对广义模糊熵图像阈值分割中参数的选取问题,采用两种算法实现自适应选取参数的广义模糊图像熵阈值分割。其中,算法二依据均匀性测度,通过遗传优化算法对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并以广义模糊熵为目标函数,通过粒子群优化算法,对S型隶属度函数中的参数进行全局组合寻优,从而实现广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取。实验结果表明了算法二的有效性。     

一种基于包含度理论的图像分割方法

采用模糊集中的包含度提出阈值化分割图像方法.由于人眼视觉的主观性和图像结构的不确定性使得图像分割比较适合采用模糊技术进行处理.首先引人基于模糊集的包含度理论,其次基于模糊包含度公式定义图像分割选取阈值的新准则函数,最后基于互信息量和混沌理论给出该分割方法中的模糊隶属函数参数的最佳选取办法.实验结果表明,本文方法是可行的,且分割性能明显优于基于模糊熵或相似度的分割法.     

基于量子遗传参数优化的广义模糊熵阈值法

利用量子遗传算法的优势,提出一种针对广义模糊熵参数的嵌套优化方法.利用量子遗传算法依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行寻优,同时依据模糊熵最大准则对每个参数m所对应的模糊隶属度参数也进行组合寻优,从而可实现基于广义模糊熵图像分割的自动阈值选取.实验证明本文方法对光照不均匀的图像进行分割,能取得良好效果.     

广义模糊熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

!针对广义模糊熵图像阈值分割法中参数m的选取问题,提出一种利用优化算法自适应选取参数的广义模糊熵阈值分割方法.该方法通过粒子群优化算法,依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并依据广义模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的3个参数(a,b,d)进行全局组合寻优,从而实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验结果表明,该方法对光照不均匀图像具有更好的分割效果.

     

基于改进模糊指数熵双阈值的3维人体图像分割优化算法

由于3维人体图像数据量大,导致分割耗时严重;人体组织间灰度差异相对较小,致使分割效果不佳。针对上述3维分割的两大难点问题,提出了改进的模糊指数熵函数来改善分割结果,并以加权免疫遗传算法（WIGA）对阈值进行优化搜索,从而提出了一种基于改进模糊指数熵双阈值的3维图像分割优化算法。真实人体胸部数据的分割结果表明,与传统熵函数及模糊隶属度函数相比,改进的最大模糊指数熵函数得到的阈值分割效果更好,且提出的WIGA算法的耗时仅为传统穷尽搜索法的14%。在与简单遗传算法（SGA）和免疫遗传算法（IGA）耗时基本相同的情况下,100次阈值计算结果表明,本文算法更加精确、稳定。     

基于改进模糊指数熵双阈值的3维人体图像分割优化算法

由于3维人体图像数据量大,导致分割耗时严重;人体组织间灰度差异相对较小,致使分割效果不佳。针对上述3维分割的两大难点问题,提出了改进的模糊指数熵函数来改善分割结果,并以加权免疫遗传算法(WIGA)对阈值进行优化搜索,从而提出了一种基于改进模糊指数熵双阈值的3维图像分割优化算法。真实人体胸部数据的分割结果表明,与传统熵函数及模糊隶属度函数相比,改进的最大模糊指数熵函数得到的阈值分割效果更好,且提出的WIGA算法的耗时仅为传统穷尽搜索法的14%。在与简单遗传算法(SGA)和免疫遗传算法(IGA)耗时基本相同的情况下,100次阈值计算结果表明,本文算法更加精确、稳定。     

基于最大模糊熵和微粒群的双阈值图像分割

基于最大模糊熵准则和微粒群算法,提出了一种新的双阈值图像分割方法.该方法通过定义3种模糊隶属度函数,将图像模糊划分为暗、灰和亮3个不同的区域.同时采用微粒群算法搜索最大模糊准则下模糊参数的最优组合,进而确定图像的两个最佳分割阈值.仿真结果表明,该算法具有良好的分割效果和较强的实时处理能力.     

基于二维模糊熵和遗传算法的图像阈值分割

针对目标和背景两类图像分割,考虑二维灰度直方图,采用了一种更符合图像空间分布特点的隶属函数,建立了对应的二维图像模糊熵,分别采用标准遗传算法和改进的自适应遗传算法对二维图像模糊熵的各个参数进行优化,根据最大模糊熵准则,确定目标和背景的最佳分割阈值。实验结果表明,基于改进的自适应遗传算法的二维最大模糊熵阈值分割法具有较好的分割性能和较快的分割速度,且对噪声具有一定的抑制能力。     

模糊熵聚类在运动变化区域检测中的应用研究

文章介绍了模糊熵聚类的一般定义和常用隶属度函数,根据差分图像的特性确定模糊熵、隶属度函数的选择和阈值的取法.公式推导和理论研究证明,模糊熵算法运用到差分图像中检测运动变化区域的方法是可行的.     

于灰色模糊熵的SAR图像快速分割方法*

针对SAR图像特殊的噪声特性,提出一种基于灰色模糊熵的快速图像分割方法。该方法不仅考虑了图像像素的灰度信息,还考虑了像素与其邻域像素的空间相关信息。为弥补传统模糊方法对噪声敏感的缺陷,引入灰色关联分析理论,设计图像当前像素灰度值与其八邻域像素灰度值组成的比较序列,通过计算其与目标点参考序列的灰色关联度修正传统隶属函数,以更精确地描述该灰度值属于目标或背景的模糊隶属度,并进一步给出了灰色模糊熵模型作为选取最佳阈值的准则。此外,为尽快确定最佳隶属度阈值,采用了具有群体智能的粒子群优化算法。实验表明该方法可以在     

运用模糊熵理论进行图像置乱程度评价

提出了基于模糊熵理论的图像置乱程度评价新方法。首先对置乱前后图像中任意像素所对应二阶邻域系统构造一个模糊集并定义其隶属度,其次计算图像中各像素所对应二阶邻域系统模糊集的模糊熵,最后根据置乱前后两图像的模糊熵构造图像置乱程度评价函数。实验结果表明,提出的评价方法能够较好地刻画图像的置乱程度,充分反映加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。     

改进的多层次模糊增强算法应用研究

在工业上由CCD相机拍摄的图像,因一些不利的因素,会产生斑点噪声且使待检测的目标间强度对比比较明显。对这一问题,目前常用的传统边缘检测和基于模糊理论的边缘检测方法存在着各种缺陷,由此提出了一种多层次模糊增强边缘检测算法。该算法首先使用Valley-emphasis算法来计算阈值参数,根据阈值定义的凸非线性隶属函数对待测灰度图进行模糊特征平面映射,再对模糊域进行平滑处理和模糊增强。在此基础上,提出了基于模糊熵的边缘检测方法。实验结果表明该算法有效,检测结果为工业上质量控制提供了重要依据。     

芯片焊盘自动识别与定位方法的研究

为了准确找到芯片焊盘的位置,首先对已有隶属函数进行改造,用一种新的基于最大模糊熵原则的阈值分割法对图像进行二值处理;然后采用计算图像重心的方法得到芯片的大致位置;最后针对芯片上各焊盘的位置特点,以焊盘为模板,通过计算模板图像和目标图像之间的汉明距离来识别各焊盘的位置．实验结果表明：文中方法能准确地识别出芯片焊盘位置．     

一种基于粒子群算法的模糊隶属函数优化方法

在分析图像模糊增强算法对于隶属函数及其模糊区域选择方法不足的基础上,提出一种新的基于粒子群算法的模糊隶属函数优化方法。该方法给出一个新模糊熵的定义,这个新模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时又考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况。这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息。另外,根据图像增强算法中使用double型数据类型的特点,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数。将新算法应用于图像增强中,取得了优于现有大多数模糊增强算法的效果。     

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。