基于Otsu准则及图像熵的阈值分割算法

在图像分割中,阈值的选取至关重要,在经典的Otsu准则基础上,结合图像熵提出了一种改进的局部递归的阈值选取及分割算法。基于图像像素熵信息,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值,这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或图像不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,有利于分割后的特征提取。对Lena图像进行了实验,获得了较好的分割结果。     

基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法

为解决传统二维Otsu算法在含噪声较多的图像应用中分割效果较差这一问题,提出一种基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法.该算法首先利用一种新的自适应加权中值滤波对噪声图像中值滤波;然后将中值图像的二维直方图区域划分由四分法改为二分法;最后利用改进的二维Otsu算法对图像作精确分割.实验结果表明,该算法对灰度噪声图像具有更强的抗噪性且分割效果也更为理想.     

狼群优化的二维Otsu快速图像分割算法

传统二维Otsu算法的阈值选取大都采用穷尽搜索方式,造成算法分割时间较长、实时性差等缺点,影响图像分割效果。为提高算法的运行效率,采用狼群算法来搜索最优阈值,每匹人工狼代表一个可行的二维阈值向量,狼群通过游走、召唤、围攻这三种智能行为的不断迭代以及狼群间的信息交互来获取最佳阈值。仿真结果表明,与标准粒子群优化二维Otsu算法和传统二维Otsu算法相比,狼群优化算法降低了分割时间并提高了图像分割精度。     

改进的交互式Otsu红外图像分割算法

为提高红外图像中目标分割的精度和抗噪性能,提出了一种改进的交互式Otsu图像分割算法。采用图像信息熵特征和类间方差特征对经典Otsu算法的阈值判别函数进行改进,获得的最优阈值能较好地将目标从背景中分割出来,且具有良好的边缘保持效果,提高了算法的分割精度。同时,针对红外图像目标单一的特点,采用交互式粗分割的思路,先在红外图像中提取包含目标的局部封闭区域,进而在提取的区域内进行改进的Otsu分割。通过对红外图像激光光斑目标提取过程的实验结果表明：改进的Otsu分割算法大大降低了背景噪声对分割算法的影响,提高了抗噪性能与分割精度,且最大程度地减少分割算法的运算量,并较好地保持了目标模糊边缘,分割效果优于传统的Otsu算法和相关的改进Otsu算法。     

基于图像区域的交互式文本图像阈值分割算法

针对现有局部阈值分割算法因参数过多带来的参数选择问题以及在分割结果中块与块之间不连续性问题,利用用户提供的先验知识或经验,提出了一种基于灰度图像区域的交互式文本图像阈值分割算法.该方法首先粗略地将图像进行分块;利用标准差作为衡量图像块含有信息量(背景信息与目标信息)多少这一度量,接着按标准差大小对所有图像块进行排序;然后由用户输入交互式信息将所有图像块分为3个集合:仅含背景或仅含目标的图像块、含有少量背景或者是含有少量目标的图像块以及背景和目标分布比较均衡的图像块;最后对各个集合中的图像块分别按相应准则进行分割.实验结果表明,对于均匀和非均匀光照条件下的文本图像,与全局分割算法、直接分块分割算法和Chou方法相比,该方法在分割效果上有显著提升,而且执行效率也较高.另外,对于部分非文本图像也同样有效.     

二维Otsu自适应阈值选取算法的快速实现

Otsu 自适应阈值算法作为图像阈值分割的经典算法, 在图像领域得到了广泛的应用, 在此基础上发展起来的二维阈值法因为计算时间长而制约了其应用. 针对二维 Otsu 自适应阈值算法计算复杂度高的缺点, 通过消除二维自适应阈值算法中的冗余计算, 用迭代的方式得到查询表, 从而大大提高了二维阈值算法的计算速度. 实验结果表明, 该算法不仅计算时间远远小于原始二维 Otsu 算法, 并且求得的阈值跟原始的算法一样.     

改进的三维Otsu图像分割快速算法

针对三维Otsu图像分割算法运算量大和图像细节分割不够准确的问题,提出一种改进的三维Otsu图像分割算法。该算法基于灰度-邻域平均灰度-梯度的新的三维特征模型,构建三维直方图;将三维Otsu分解为三个一维Otsu;在同时考虑类间距离和类内距离的基础上,提出一种新的最大散度差准则。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快900倍左右。     

改进的红外图像2维Otsu分割算法

针对红外图像有别于一般灰度图像的特点,常用的灰度级平均灰度级2维直方图区域划分在红外图像分割中效果不佳,为此提出一种改进的灰度级梯度2维Otsu阈值选取方法,选取合适的梯度算子,利用改进的粒子群优化算法寻找分割阈值,在算法中加入有效判断早熟停滞的方法,一旦检索到早熟迹象,便随机改变最优解的任意1维分量值,使其跳出局部最大,实现全局寻优过程的快速收敛。仿真实验结果表明,该算法由于使用新的2维直方图,分割后的红外图像边界形状准确,特征细节清晰,运算速度也得到了有效提高。     

二维Otsu阈值分割算法的改进

自动图像阈值分割技术已经被广泛的应用在图像处理和计算机视觉领域中的目标检测,跟踪和识别上。其中Otsu阈值分割算法是一种被广泛使用的分割技术,对于那些直方图呈双峰分布的图像可以得到优秀的分割效果。然而如果直方图是单峰或是有异常数据出现时,传统的Otsu阈值分割算法则会发生错误。为改善传统Otsu法在处理图像时的计算受噪声干扰严重、实时性差、复杂度高等缺点,本文提出了一种改进的基于中值的Otsu阈值分割算法。最后进行的多次测试和实验说明这种改进的方法与传统的Otsu阈值分割算法相比较会得到更加满意的结果。     

一种改进的二维Otsu图像分割算法

二维Otsu图像分割算法将类间离散度矩阵的迹作为阈值识别函数,计算复杂度高且易导致分割错误,为此对二维Otsu算法进行改进,设计一种新的阈值识别函数.通过对比试验验证改进算法的有效性.     

改进的快速Otsu自适应分割算法及其应用*

对Otsu算法因灰度直方图峰值不明显导致分割效果差提出了改进,根据分割目标背景信息的先验值对类内灰度值进行调整,通过迭代计算,使类间方差最大化,从而自动确定阈值,并应用于虹膜图像分割。实验结果表明,该算法对虹膜图像分割效果好,运算速度快,具有一定的鲁棒性和自适应性,可用于虹膜图像的实时分割。     

基于分解的三维Otsu图像分割快速算法

摘要：针对三维Otsu图像分割算法计算复杂度高,运算量大的问题,本文提出一种基于分解的三维Otsu图像分割快速算法。该算法,首先将三维Otsu分解为三个一维Otsu;然后,在分析一维Otsu的基础上,结合类间距离和类内距离,提出一种新的阈值识别函数设计算法,并给出了快速实现方法。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快1400倍左右。     

改进的二维Otsu图像分割方法的研究

为提高传统二维Otsu法的分割精度,尤其是对图像中小目标的分割精度,提出具体的改进方法：在传统二维Otsu法的基础上,对二维灰度直方图进行坐标变换,并将传统计算公式进行调整,改进阈值分割方法。实验结果表明,改进的阈值分割方法与传统算法相比较,提高了识别能力和分割效率。     

基于高帽变换预处理的OTSU分割算法

Otsu分割算法是阈值分割技术中广泛使用的一类方法,但它不能准确分割对比度较低或变化较大的图像.借助于数学形态学中高帽变换的概念,提出了一种改进的Otsu算法:先用高帽变换对原始图像处理,在处理后的图像上再进行Otsu分割.仿真实验表明,该方法具有较低的算法复杂度,容易实现且能成功分割出Otsu法不能分割的对象,比Ot...     

基于BBO算法的二维交叉熵多阈值图像分割*

针对复杂图像的分割问题,提出一种基于生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization)的二维交叉熵多阈值图像分割方法。首先,根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式,并将此推广到多阈值分割,以求得多个极值提高分割效果,由于二维交叉熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题,然后引入BBO算法的思想,实现对多个阈值快速精确地寻优,最后,对标准图像进行分割以验证该算法。结果表明此算法比二维交叉熵穷举法计算效率高。