基于灰度共生矩阵的图像分割方法研究

图像分割技术广泛应用于工业生产、生物医学图像分析、军事应用等方面。文中着重阐述了灰度共生矩阵的原理及特点,进行了基于灰度共生矩阵的纹理特征提取试验。采用加权欧式距离方法,对图像的特征值进行分类识别,实现对纹理图像区域的划分,然后利用聚类分析等方法对纹理区域进行融合,以达到实现图像分割的目的。试验表明,利用基于灰度共生矩阵的方法,实现对图像的分割具有一定的准确性和实用性,并能较好的实现图像分割效果。     

针对皮肤图像清晰度评价方法的研究

离焦模糊图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的一个关键.需要不断地提高评价函数的准确性和有效性.通过深入研究各种皮肤图像梯度分布情况以及灰度共生矩阵的纹理特征函数,本文提出基于梯度和灰度共生矩阵阈值法,建立了上述评价函数的数学模型.给出了实验结果和分析.这样可以突出清晰皮肤图像的优势.易于准确判断.     

HOS运动目标分割算法在视频监控中的应用

为了提高视频监控中运动目标分割的速度和准确度,研究并实现了一种基于高阶统计量HOS(HigherOrder Statistics)的分割算法.首先根据HOS假设检验处理帧差图,判定像素点是否属于运动区域,阈值通过灰度共生矩阵获得,考虑了背景纹理的慢变化.然后,用矩形框聚类法大致确定运动目标的范围,在该范围内使用形态运算法和首尾扫描法去除空洞.最后,使用模板相与法获得帧图像的运动目标模板,从原图像中分割运动区域.算法采用了由粗到精的分析策略,实验表明,是一种快速稳健的算法.     

一种感光不均匀数字PCR荧光图像分割算法

针对传统阈值法难以快速准确分割感光不均匀数字PCR(Polymerase Chain Reaction)荧光图像的问题,提出了一种两步分割算法.第一步,对预处理后的图像采用Otsu算法进行分割;第二步,提取第一步分割不完全的区域,基于图像复杂度确定待分割区域的灰度范围,并基于灰度统计信息计算最优分割阈值,分割结果与第一...     

基于“灰度-梯度共生矩阵”的最大条件熵阈值法

基于“灰度-梯度共生矩阵”模型,在现有最大条件熵图像阈值法的基础,引入加权系数进行改进。为了解决权值选取问题,以图像分割质量评价的均匀性测度为评价指标,采用自适应粒子群算法对权系数进行优化选择,进而获得最优的分割阈值。实验结果表明,与二雏最大熵、最大条件熵算法相比,该方法能够获得更佳的分割结果。     

基于阈值法和区域生长法的图像分割算法研究

由于图像阈值法的直观性和易于实现的性质,使它在图像分割领域中处在中心地位,但是在阈值分割后不可避免地会出现与目标灰度接近的背景区域,从而产生了噪声干扰。由于图像分割技术的不断完善,区域生长法比较完美地解决了噪声干扰的问题,但是随之也会造成欠分割和过分割的现象,同样使得分割效果不理想。因此,本文采用阈值分割法和区域生长法相结合的方法,来尽可能避免目标本身灰度不均匀造成的欠分割现象和有效防止目标边界模糊造成的过分割现象。     

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。     

一种基于Wedgelet变换的遥感图像分类算法

介绍了一种基于Wedgelel(楔波)变换的遥感图像分类算法.该算法将多尺度Wedgelet变换应用于遥感图像区域分割,在此基础上提取各分割区域的Gabor纹理特征实现对遥感图像的分类.为了检验该算法的可行性,将其应用于向海和查干湖遥感图像,并与灰度共生矩阵、高斯马尔科夫随机场等纹理分类算法进行了比较.结果表明,该算法要优于灰度共生矩阵及高斯马尔科夫随机场分类算法,能够得到较高的分类精度和Kappa系数.     

针对皮肤图像清晰度评价方法的研究

离焦模糊图像清晰度评价函像是采用数字处理技术实现自动调焦的一个关键。需要不断地提高评价函数的准确性和有效性。通过深入研究各种皮肤图像梯度分布情况以及灰度共生矩阵的纹理特征函数．本文提出基于梯度和灰度共生矩阵阈值法．建立了上述评价函数的数学模型。给出了实验结果和分析。这样可以突出清晰皮肤图像的优势。易于准确判断。     

基于GLCM和EM算法的纹理图像分割

基于纹理图像的特征,提出了基于灰度共生矩阵（GLCM）和快速极大似然估计（EM）算法相结合的纹理图像分割新算法,为了获得较好的纹理图像分割结果该算法采用灰度共生矩阵的三个常用特征并在四个方向上求平均,从而克服了方向的影响。采用欧式距离度量函数求得两特征向量的距离。通过用改进EM算法对距离矩阵进行聚类,得到纹理图像的初始分割结果,最后用形态学的方法实现对纹理图像边界的精确定位。     

基于条件共生概率矩阵的移位JPEG双压缩检测

针对合成JPEG图像的小区域移位JPEG双压缩(SD-JPEG压缩)篡改问题,提出一种基于条件共生概率矩阵(CCPM)的SD-JPEG压缩篡改检测算法。为了减小图像内容的影响,增强SD-JPEG压缩效应,首先对JPEG量化的离散余弦变换(DCT)系数的幅度矩阵进行水平、垂直、主对角和副对角4个方向差分和阈值化处理,然后使用CCPM对这4个阈值化的差分矩阵进行建模,选取CCPM的元素作为特征数据,并用主分量分析(PCA)对其降维处理,最后通过支持向量机(SVM)技术判决图像块是否经过SD-JPEG压缩。实验结果验证了本文算法的有效性。     

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。     

Quantitative characterization of electron micrograph image usingfractal feature

In this investigation, texture analysis was carried out on electron micrograph images. Fractal dimensions and spatial grey level co-occurrence matrices statistics were estimated on each homogeneous region of interest, The fractal model has the advantages that the fractal dimension correlates to the roughness of the surface and is stable over transformations of scale and linear transforms of intensity. It can be calculated using three different methods. The first method estimates fractal dimension based on the average intensity difference of pixel pairs. In the second method, fractal dimension is determined from the Fourier transformed domain. Finally, fractal dimension can be estimated using reticular cell counting approach. Moreover, automatic image segmentation was performed using fractal dimensions, spatial grey level co-occurrence matrices statistics, and grey level thresholding. Each image was segmented into a number of regions corresponding to distinctly different morphologies: heterochromatin, euchromatin, and background. Fractal dimensions and spatial grey level co-occurrence matrices statistics were found to be able to characterize and segment electron micrograph images     

双窗口特征的SAR图像丛林区域MRF分割算法

针对固定窗口灰度共生矩阵纹理特征对合成孔径雷达(SAR)图像丛林区域分割存在的局限性,讨论了丛林区域纹理特征值的聚类特性,分析计算窗口大小对分割的影响。基于马尔科夫随机场(MRF)分割方法对SAR图像噪声抑制能力,提出一种基于小窗口纹理特征分割作为初始标记计算初始吉布斯分布,大窗口纹理特征作为样本估计高斯分布的MRF分割方法。该方法经实验验证,能够改善分割噪声和边缘模糊的问题,很好地对SAR丛林区域进行分割。     

快速二维直方图斜分最小误差的图像阈值分割

鉴于二维斜分法的优势,提出了一种快速二维直方图斜分最小误差的阈值分割方法。首先将二维直方图斜分原理运用到最小误差阈值法中使得分割更准确,然后对其阈值选取公式进行简化得到最简公式,并利用此公式导出其一般递推算法,最后将二维直方图概率分布特性与这种算法有机结合得到新型的递推算法来提高运行速度。实验结果表明,与二维直线型最小误差阈值分割法相比,算法效率更高,与其递推算法相比,所提出的新型递推算法的运行速度更快,约快4倍。     

灰度图像的二维Otsu曲线阈值分割法

Otsu法是一个常用的阈值分割方法.为了利用图像的区域信息,本文在二维Otsu法的基础上提出了曲线阈值型Otsu法,传统的二维Otsu法可以看成是该方法的一个特例.实验结果表明,对于含噪图像,它能够获得优于传统二维Otsu法的分割效果.为了减少计算量,提高分割速度,给出了一种递归算法和一种小波变换与递归算法相结合的快速算法.该递推算法只需遍历二维直方图的主对角线和一条次主对角线,与传统Otsu法的递推算法相比,搜索空间由L×L个点减少到2L-1个点.     

基于模糊集理论的迭代多值化图像分割

针对阈值分割存在精确性不高和分割效率低的问题,提出一种基于模糊集理论的迭代多值化图像分割方法。采用自顶向下的迭代分割策略综合考虑分割区域的灰度分布特征和各像素点的邻域信息,用模糊综合评判代替分割阈值,实现对图像中各像素点的合理分类,既摆脱了阈值分割方法需要找到若干确定的阈值才能实现图像多值化分割的约束,又提高了图像分割的质量和效率。为验证该方法的优越性和快速性,采用Otsu法和Kapur法两种经典的阈值分割方法为对照,针对带噪图像、不同对照度图像和2幅分割难度较大的图像进行了分割实验。研究结果表明,与阈值分割相比,本文方法能够完整地保留目标的细节,且分割时间较短。