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传统Otsu法在确定阈值时需要穷举计算图像中每个灰度值为阈值时的类间方差.文中利用Otsu阈值的性质,提出了一个新算法以快速计算Otsu阈值.新算法搜寻出与两类类内均值的平均值的整数部分相等的阈值,从中确定一个符合Otsu准则的阈值.传统Otsu法在对梯度图像中的小目标分割时分割性能不佳,文中提出了一个Otsu阈值的改进算法,该算法使用快速计算Otsu阈值的新算法递归求解分割阈值.实验结果表明,与传统Otsu算法相比,计算Otsu阈值的快速算法速度更快,而阈值的改进算法对梯度图像中的小目标分割效果更好. 相似文献
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在图像分割中,阈值的选取是十分重要的.提出了一种基于模糊判决的Otsu图像分割算法,通过对Otsu算法中阈值的模糊判决处理,采用重心法来求取阈值,使所求阈值更加接近实际最佳阈值,从而能更好地分割图像.实验结果表明,与当前的一维Otsu算法和二维Otsu算法相比,改进算法有着更好的图像分割效果. 相似文献
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基于改进PSO理论的二维Otsu分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
二维Otsu阈值分割方法是图像分割中常用的分割方法,但其算法运算量大,大大限制了实时性要求,为此,提出了一种基于改进PSO理论的二维Otsu分割算法。首先从二维Otsu算法基本理论出发应用有智能寻优特点的PSO理论来寻找最佳阈值向量,而后又针对传统PSO算法的缺点引入协同分工的合作思想来寻找最佳的分割阈值。实验证明,应用改进的PSO理论的二维Otsu算法不仅能够正确地寻找到阈值,还大大提高了计算速度,是一种高效快速的分割方法。 相似文献
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针对常规最大类间方差法在多阈值图像分割中存在的运算量大、计算时间长、分割精度较低等问题,该文提出一种基于改进的自适应差分演化(JADE)算法的2维Otsu多阈值分割法。首先,为增强初始化种群的质量、提升控制参数的适应性,将混沌映射机制融入到JADE算法中;进而,通过该改进算法求解2维 Otsu 多阈值图像的最佳分割阈值;最终,将该算法与差分进化(DE), JADE,改进正弦参数自适应的差分进化(LSHADE-cnEpSin)以及增强的适应性微分变换差分进化(EFADE) 4种算法的2维Otsu多阈值图像分割进行比较。实验结果表明,与其它4种算法相比,基于改进JADE算法的2维Otsu多阈值图像分割在分割速度以及精度上均有较明显的改善。 相似文献
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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. 相似文献
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Otsu(1979)的阈值化法被认为是一种良好的图象分割方法。本文提出一个适合图象分割的高效的c均值聚类算法。它与Otsu法有完全相同的分割结果,但计算时间约减少了一个数量级。 相似文献
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基于形态学梯度的红外图像分割算法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种新的红外图像分割方法。该方法利用形态学方法来处理红外图像。首先进行形态学滤波,对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,接着提出了一种计算红外图像梯度的多尺度算法提取图像形态学梯度,而后分析了图像分形特征估计方法与形态学梯度的关系,提出了一种新的红外图像分形特征估计算法,在此基础上对图像进行分割。实验结果表明,该算法能较好地解决红外图像的分割问题。 相似文献
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传统截面投影Otsu法后处理过程中的阈值Q为预先设定的常量,对含噪程度不同的图像普适性较差。该文提出一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu法。该方法将阈值Q作为变量,结合分割阈值T,基于最大类间方差和最大峰值信噪比准则建立多目标图像分割模型,以兼顾图像分割的准确性和抗噪性;为免阈值增加而影响算法效率,将人工记忆原理引入分子动理论优化算法,设计了一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标图像分割模型求解方法。实验表明:该方法分割准确、抗噪性强、鲁棒性好,对含不同噪声的图像更具普适性。 相似文献
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基于图像局部熵的红外图像分割方法 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了图像局部熵的性质,提出了一种基于图像局部熵的红外图像分割方法。该方法首先进行中值滤波消除图像脉冲噪声,然后计算图像局部熵进行阈值选择提取目标边缘,最后进行边缘连接分割出目标区域。对不同红外图像进行的仿真试验表明了该方法的有效性。 相似文献
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图像分割在医学超声图像的定量分析和定性分析中具有重要的作用,它直接影响到后续的分析和处理工作。对于具有复杂特性的医学超声图像,传统的图像分割算法难以获得满意的效果。文中提出了基于一维Otsu方法的三维分割算法,具有快速性和准确性的优点。该方法应用于B超图像,实现了序列图像的自动分割,与普通的一维Otsu法相比,具有更好的分割效果。 相似文献
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针对红外图像含大量噪声以及对比度低等特点,提出一种结合快速模糊C均值聚类的改进Lazy Snapping分割方法。对红外图像使用快速模糊C均值聚类算法进行预分割,通过形态学骨架提取的方法在图像中标记出目标和背景种子点,将Lazy Snapping算法由全局分割转化为聚类区域分割,并构造能量函数,通过最小割算法求解能量函数的最小值并使分割效率得以提升,减少了图像存在的过分割现象,使Lazy Snapping算法由交互式算法变为非交互式算法,实现了红外图像的自动分割,提高了Lazy Snapping算法的实时性。通过对各类不同红外图像进行分割实验,再与其他分割方法进行性能评价比较,结果表明改进的算法具有良好的分割效果及较强的鲁棒性。 相似文献