基于阈值分割技术的图像分割法研究

在阈值分割法中,Otsu算法是图像阈值化分割法的经典算法,在图像处理中有广泛的应用;但此算法存在耗时长、分割精度低等缺点。在对Otsu阈值分割法进行分析的基础上,提出一种改进的Otsu算法。该算法采用缩小可取的灰度值范围的方式减少计算量,在小范围内应用Otsu算法计算最终分割阈值。通过Matlab仿真,所得结果对比表明,改进的Otsu算法在图像分割时间和效果上均优于原Otus算法。     

基于图论阈值算法的图像分割研究

为了提高阈值分割图像的质量,提出了采用图论阈值算法。首先,构造图论和图像的映射函数关系,每个顶点通过点来映射,每条边通过线来映射。用基于区域属性的图像边缘决策表,不同像素点或不同组像素点之间的灰度特征差作为权重系数,通过基于决策属性权重来构造像素联系图;然后,采用聚类法计算像素到目标类和背景类的相似程度,最小生成树策略解决伪割集问题;最后,给出图像阈值设定以及算法流程。实验仿真表明,本文算法的分割图像效果清晰,消除了图像分割中存在的过合并和欠合并现象,本文算法的信息熵为28.780 3bit,处理时间为1.454 3s。满足分割结果中对执行时间少、信息含量大等要求。     

图像阈值分割算法及对比研究

图像阈值分割技术广泛应用于计算机视觉和模式识别等研究领域。通过对五种典型的阈值分割算法,包括最大类间方差法、最大熵法、最小交叉熵法、最大相关法和灰度熵法进行算法仿真,并针对不同信噪比图像的分割结果进行了客观评价,得出不同分割方法所适用的分割对象。同时设计了图像阈值分割系统,便于进行不同分割算法的对比分析。     

浅谈图像阈值分割技术

图像分割是一种关键的图像技术．在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多．有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割．因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如：可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是,没有唯一的标准的分割方法。本文通过对图像阈值分割的描述、分类、特点分析,让人们熟悉阈值分割的特点,为今后在图像分割方面提供一务解决问题的思路。     

基于模糊集的图像阈值分割算法研究

图像阈值分割是提取目标区域的重要技术之一,大多数方法都依赖于直方图,从统计角度逐个考察灰度以选择合适阈值.但是仅靠获得的一幅分割图像不能进行比较,自然不能认为就是满意的分割结果.针对这一问题,文章基于模糊数学理论提出了一种选择水平因子和带宽的方法,定义了一个新的隶属函数以选择分割阈值.水平因子不同时能得到不同的分割结果,根据不同目的在这些结果中可以选择合适的分割图像.最后采用几幅不同的图像进行实验,结果表明该方法可行有效,并且对于模糊图像,算法也能获得满意的结果.     

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.     

一种基于阈值的图像分割算法研究

为了解决图像中出现的照度不均匀现象,提出了一种基于阈值的图像分割算法。首先基于边缘阈值和非边缘阈值的计算得到初步的阈值图像,然后通过拟合区域划分、控制点的简约和阈值的外插等步骤对图像实行再次分割。实验证明此算法分割图像后得到的效果好,相比于其他典型算法具有优越性,特别是边缘处的吻合程度较高,并且使图像抵抗模糊的能力增强,使图像更加平滑而没有噪声,解决了以前利用边缘方法容易被噪声妨碍的问题。     

红外图像中的阈值分割算法研究

阈值分割方法具有运萍速度快,易于实现等优点,在红外图像分割中得到广泛应用。本文对阈值分割算法的三种经典算法进行了研究,并在Marlab平台上进行了对三种算法仿真分析。     

基于遗传算法的图像阈值分割

该文将遗传算法用于Ｏｔｓｕ法和ＫＳＷ熵法两种图像阈值分割方法中,进行了针对图像分割的遗传程序所需的参数设计,并采用遗传算法实现单阈值和多阈值图像分割。实验结果表明分割速度快于传统阈值分割法,缩短了运算时间。     

基于遗传算法的图像阈值分割

该文将遗传算法用于Otsu法和KSW熵法两种图像阈值分割方法中,进行了针对图像分割的遗传程序所需的参数设计,并采用遗传算法实现单阈值和多阈值图像分割。实验结果表明分割速度快于传统阈值分割法,缩短了运算时间。     

基于量子最大熵多阈值算法的图像分割研究

针对图像分割中的问题,采取量子多阈值最大熵算法.首先确定图像信息最大熵的概率密度函数,求解出熵最大化验前密度;接着把图像用灰度值分成背景和物体两个区域,统计不同的灰度等级内像素的量子比特值,由所占的比例得出像素点的最佳分割阈值;最后给出了算法步骤.实验仿真给出了不同算法的图像分割结果,本文算法对噪声的抑制能力较强,得到较高精度的图像,并且保留了边缘的重要信息.     

一种检测红外小目标的图像阈值分割算法

针对红外目标检测中经常遇到目标比背景小很多造成目标分割失败的问题,以及常用阈值选取方法仅依赖于图像直方图的概率信息而未直接考虑类内灰度分布的均匀性,提出一种基于目标与背景面积差和修正灰度熵的阈值分割算法.算法首先采用自适应中值滤波和均值滤波进行图像预处理,以减除噪声干扰.然后给出了修正灰度熵公式,该公式能很好地解决熵计算中出现的无定义问题,并利用目标与背景面积差较大的特点,构造得到最终的阈值选取公式.最后,在直方图上采用优化搜索策略,进一步降低算法的计算复杂度.实验结果表明,与Otsu法、最大熵法相比,该算法抗噪性能好,能有效实现红外小目标的分割,且运算时间至少减少了80％左右.     

基于灰度选择法的医学图像可视化算法研究

针对医学融合图像可视化中存在病灶区域特征难以分辨这一问题,首先采用灰度阈值选择法实现对病灶区域的分割,然后在选定病灶区域的前提下,对融合图像做伪彩增强处理。实验采用的原始图像为可见光与红外源图像,融合是由采用小波变换图像融合法实现的,实现融合的区域为灰度图像。在医学图像中,由于肉眼对灰度图像不敏感,不方便清楚地观察病症部位,所以需要对病灶区添加明显的颜色特征。在对病灶区域的分割中采用了3种方法做对比,实验结果表明使用灰度阈值选择法得到的图像最为理想,由于灰度阈值选择法中阈值的选定比较繁琐,在该算法基础上结合最佳阈值分割迭代解法较准确地完成了阈值的选定。最后运用MATLAB实现仿真,实验表明该方法切实有效。     

基于微粒群优化算法的图像阈值分割

本文简要介绍了微粒群优化算法、图像阈值分割原理和方法,将微粒群优化算法应用到图像阈值分割问题中,对最优分割阈值进行全局寻优,并与基于迭代法、Otsu法的阈值图像分割结果进行对比,结果表明微粒群算法优化的分割阈值分割效果更好。将本方法应用到犯罪现场灰尘加层足迹图像的处理中,取得了较好的图像分割效果,为公安技术人员对犯罪现场物证信息后期处理提供了一种新的方法。     

基于OpenCV的图像阈值分割研究与实现

图像的阈值化在图像分割中有着至关重要的作用。在OpenCV算法环境下,运用固定阈值化和自适应阈值化算法,分别对同一幅图调用OpenCV中相应的函数进行处理;同时针对图像中的噪声,结合高斯模糊算法对图像噪声的滤除作用,将高斯模糊和阈值化算法结合起来,分析研究图像分割算法。结果表明自适应阈值化算法可以更有效地进行图像分割。     

基于阈值法的图像分割技术

图像分割是图像处理方向的一个重要课题,阈值法因其实现简单、计算量小、具有较高的运算效率,性能较稳定,而成为图像中最基本和最广泛的分割技术。阈值法分为全局阈值法和局部阈值法两种,其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的阈值法。这里主要研究基于点的全局阈值法,即最大类间方差法,并基于Matlab软件环境进行算法的仿真。该系统能够对图像中某些感兴趣的部分进行提取,较好地实现了图像分割。     

基于OTSU的动态结合全局阈值的图像分割

动态结合全局阈值的图像分割方法,在图像灰度分布没有明显双峰及背景复杂的情况下也有很好的适应性.用OTSU方法求得近红外图像的全局阈值s和各子图像的阈值d;利用双线性内插值算法求得与原图像等大的阈值矩阵D.通过调整比例系数k,最后完成阈值矩阵T的构造和图像分割.此方法能有效分割出石化炼油炉的炉管图像.     

基于遗传算法的图像阈值分割的研究

图像分割是实用性很强的图像处理技术,也是各种图像处理工作的基础。图像分割方法中的阈值分割法能根据一定的阈值选取准则快速、简单地实现图像分割。文中将标准的遗传算法与OTSU法相结合应用于图像分割中,有效解决了传统OTSU法高耗时性的缺点,提高了系统的运行速度,是图像分割问题中一种新而有效的方法。     

基于多级误差扩散的多灰度图像激光雕刻算法研究

多灰度图像的激光雕刻算法是研究如何通过激光雕刻来逼真再现具有连续色调的灰度图像。作者构造了“多级误差扩散”的算法,利用图像四叉树来表示输入灰度图像与输出图像之间的区别,并在全图的范围内按照“最大亮度”规则选择误差扩散的像素,这样有效的消除了模式噪声、边界效应与黑洞效应,使利用激光雕刻出的图像很好的再现了原始图像,具有良好的视觉效果。