光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割

针对工业图像经常存在不均匀光照的干扰,提出一种光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法。从水平及垂直方向上提取图像的灰度波动曲线,并迭代搜索每条曲线上满足给定波动幅度阈值的较大尺度波峰点和波谷点;在每对交替波峰点或波谷点之间求取浮动阈值来划定目标和背景像素的归属;对两个方向上取得的阈值图像进行相交操作得到最终分割图像。实验结果表明,与二维Otsu法、二维Tsallis熵法、Niblack法等几种算法相比,该算法的分割效果及实时性都具有明显的提升。     

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.     

基于微粒群算法的灰度图像阈值分割的改进

为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,提高分割精确度和最优阈值的求解速度,提出一种基于微粒群算法的阈值分割方法--PSO-SDAIVE算法.该算法对传统的二维直方图进行改进,生成差值属性灰度直方图,同时对灰度均值和二维熵的计算进行改进,生成空间差值属性信息值熵(SDAIVE),最后用微粒群算法搜索SDAIVE的最大值.在实验中,对头部CT图像进行分割,实验结果表明,这种分割方法能精确地获得分割阈值,并有很好的抗噪声能力,节省计算时间.     

二维Otsu自适应阈值分割算法的改进

在二维OTSU自适应阈值分割算法的基础上提出了一种改进的自适应阈值分割算法，这种改进算法由于充分考虑了图像二维直方图中象素灰度值及其领域平均灰度值比较接近的区域而获得了比传统算法具有更强抗噪声能力的分割算法，通过将该算法用于显微细胞图像的分割证明了它不仅分割效果得到改善，同时还大大降低了算法的复杂性。     

基于分解的灰度图像二维阈值选取算法

作为一维Otsu法的推广, 二维Otsu法综合考虑了像素点的灰度信息及其邻域灰度的均值信息, 可以有效地滤除噪声. 其快速算法采用递归的方式构建查找表, 将算法的时间复杂性由OL4降到OL2. 提出基于分解的阈值选取算法, 求解两个一维Otsu法的阈值来替代原始的二维Otsu法的最佳阈值. 指出在原算法的假设成立的条件下, 该方法可以得到与原二维Otsu法相同的分割阈值, 而算法的时间复杂性可以进一步降低到OL. 而在实际中, 原算法的假设一般不成立. 本文的实验结果表明此时该阈值选取方法也可以在保证原二维Otsu算法良好的抗噪性的前提下, 计算阈值所需的时间更短、空间更小, 且阈值化结果也可以达到或优于二维Otsu算法的结果.     

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。     

自适应多阈值图像分割算法

本文提出了一种新的自适应多阈值图像分割算法.它首先利用势基函数对-维灰度直方图拟合,通过势函数聚类自动确定划分类数;然后在灰度共生矩阵的基础上,依据形状连通度准则,求得使形状连通度最大的一组分割阈值;最后按该组分割阈值执行多阈值图像分割.理论分析和实验结果都表明该算法较传统阈值分割算法优越,具有运算速度快、划分效果好、抗干扰性强的特点.     

基于细菌觅食优化算法的多阈值图像分割

由于多阈值图像分割的时候,Otsu算法计算量过大的问题,提出了基于细菌觅食优化算法的多阈值图像分割方法。首先,将细菌觅食优化算法中趋化操作中的固定步长进行动态调整。其次将原算法迁徙操作中细菌的随机驱散改成正负一的操作。与Otsu算法相比较而言,改进后的算法计算量明显减小。实验结果表明,该算法能够更快速,更准确的实现多阈值图像分割。     

图像阈值分割算法实用技术研究与比较

在众多的图像分割技术中，阈值化技术是基于区域的图像分割技术，是图像分割中最重要而有效的技术之一。本文给出了几种常用图像阈值分割方法的原理和性能评价比较，并将一种应用最广泛的Otsu法的改进方法运用于机车入库系统中检测受电弓与滑板的磨耗情况，使维护人员无需上车检查；大大减轻了检修人员的劳动强度。     

细胞膜机制萤火虫算法优化多阈值Otsu图像分割

图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的"早熟"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题.     

自适应最小误差阈值分割算法

对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁 棒的最小误差阈值分割算法. 但该方法为全局算法, 仅适用于分割均匀光照图像. 为 提高其自适应性, 本文采用Water flow模型对非均匀光照图像进行背景估计, 以此获 得原始图像与背景图像的差值图像, 达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的. 为进 一步提高分割性能, 本文对差值图像采用γ 矫正进行增强, 然后采用鲁棒最小误差 法进行全局分割, 从而完成目标提取. 最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了 实验, 并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割 算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进 行了对比. 实验结果表明, 相对于以上方法, 本算法的分割性能均有明显提升.     

基于蚁群算法的改进Otsu理论的图像多阈值分割

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,Otsu法是一种效果较好、实现简单的阈值分割方法。针对传统的Otsu阈值计算方法耗时较多、准则函数不一定单峰这一问题,提出了采用蚁群优化算法来求解阈值,并改进了传统的Otsu理论。分割效果表明该算法不仅提高了分割质量,而且缩短了寻优时间,从而说明了该算法的有效性,正确性。     

高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法

为有效分割非均匀光照图像,提出一种在高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法. 首先,利用二维高斯函数对待处理图像进行卷积操作来构建一个高斯尺度空间,在此空间下进行背景估计,并采用背景差法来消除非均匀光照干扰,从而提取出目标图像;然后,采用 矫正进行增强处理以突出较暗目标信息;最后,经强调谷底的最大类间方差法进行全局分割得到最终结果. 为验证算法的有效性,对非均匀光照条件下文本图像以及非文本图像进行了测试,并与基于偏移场的模糊C均值方法、灰度波动变换自适应阈值分割算法和自适应最小误差阈值分割算法,在错误分割率和运行时间上进行了对比. 实验结果表明,对比以上三种方法,该算法的分割结果更为理想.     

用于显微细胞图象的二维自适应阈值分割算法的优化

为了改善细胞图象的分割效果 ,考虑将二维自适应阈值分割算法应用于显微细胞图象的分割 .针对细胞图象的二维直方图特点和分割要求 ,在对传统二维阈值分割算法进行优化和简化的基础上 ,通过改变阈值取值范围、优化阈值搜索方法等措施 ,提出了一种快速实现细胞图象二维自适应阈值分割算法 .仿真结果表明 ,新算法与传统算法相比 ,不仅大大减少了计算复杂性 ,同时还使分割效果得到了一定程度的改善     

基于谱聚类的多闭值图像分割方法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于图像像素级的权值矩阵描述图像像素的关系,因而算法需要的存储空间及实现的复杂性与其它基于图的图像分割方法相比大大减少。实验表明,该方法分割图像的时间少,且能够单阈值和多阈值分割图像,与现有的阈值分割方法相比,其具有更为优越的分割性能。     

基于改进鱼群算法的多阈值图像分割

为了实现图像的有效分割,提出了一种基于改进鱼群算法的多阈值图像分割方法。引入领域搜索的思想对基本人工鱼群算法做了进一步改进;然后对最大熵函数进行全局优化,改进后的算法能够根据人工鱼的个体适应度大小和种群的分散程度自动调整鱼群控制参数,在保证群体多样性的同时加快了算法的收敛速度;最后得到分割图像的最佳阈值,克服了基本鱼群算法后期收敛性差、易陷入局部最优等问题。实验结果表明,所提算法能够获得较稳定、快速和准确的图像分割。     

一种视网膜血管自适应提取方法

为了快速有效地提取视网膜血管，根据视网膜图像的灰度分布特征，提出了一种新的基于自适应阈值化的血管提取方法。该方法是首先把图像划分成很多同样尺寸的小子图像，然后在每个子图像中分别计算局部阈值，并用该阈值分割该子图像。因为视网膜图像中血管和背景在局部范围内都比较均匀，所以在每个子图像中都存在一个局部阈值能够将其中的血管分割出来。采用的局部阈值计算方法不仅允许子图像可以取得很小，而且能够保证得到平方误差最小意义下的最优阈值。在阈值计算过程中，还用到一种基于过零点边缘检测技术的边缘追踪算法。最后还提出一种基于区域生长的特征综合方法，即通过综合两次阈值化分割得到的血管结构来清除碎片。多幅视网膜图像的实验证明，该方法的计算速度很快，并且可以提取包括细血管在内的绝大部分血管。     

一种结合粒子群算法和自适应加权窗的二维Otsu图像分割新方法

针对传统二维Otsu门限分割方法中滤噪和小目标保持性能的不足,提出了一种基于自适应加权窗的二维Otsu门限分割的新方法。新方法对二维Otsu的部域窗口设置方法做了改进,使用中心点的局部平稳特征来自适应地确定下一邻域窗口的尺寸大小,然后利用粒子群算法来加快门限的计算速度,从而提高门限分割的性能。实验结果表明:与目前广泛使用的一维Otsu、二维Otsu方法以及直线型门限二维Otsu方法相比,新方法有着更好的门限分割效果,并且有更好的噪声抑制和目标保持效果。