视频车辆检测中改进的阈值分割算法研究

针对使用迭代式阈值分割算法检测车辆时,易造成目标特征信息丢失以及边缘模糊化的问题,提出了一种基于形态学权重自适应图像去噪的迭代式阈值分割算法:利用数学形态学原理设计了一种权重自适应形态学滤波器,采用由小到大的多结构元构造串、并联复合形态的滤波器对视频序列图像进行去噪;同时,对迭代式阈值分割法引入一个偏移系数,可以更加快速获取最优分割阈值,对图像作精确的分割.实验证明,该算法比迭代式阈值分割算法的抗噪性好且减少阈值分割中的寻优尝试次数,得到了比较理想的分割效果.     

基于烟花算法的Otsu多阈值图像分割法

为了高效精准地获得Otsu多阈值图像分割中的最佳阈值组,提出利用烟花算法进行优化。该方法以多阈值Otsu图像分割法设计目标函数,将求多阈值的过程转换为对多维变量的组合求解问题,并用烟花算法对求解进行迭代运算。实验结果表明使用烟花算法效率较高且不易陷入局部最优解,取得了不错的分割成果。     

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统

为了实现钢轨表面缺陷自动化检测,以手推式轨道检测车为平台建立基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统。以黑白线阵CCD相机获取轨道图像,并辅以线阵白光光源主动照明,减少外界光源的干扰;编码器安装在车轮上获取检测车的运动信息,并将里程转换成脉冲信号触发线阵相机进行图像采集,获取的图像经千兆网传输至工业计算机进行处理;利用单片机设计信号处理器读取编码器的脉冲信号,根据编码器A、B相输出信号的相位差判断车轮的前进方向;提出改进最大熵阈值分割法对钢轨图像分割,使分割结果接近目标出现的概率。实验结果表明,图像采集系统能够稳定的采集轨道多部件图像,相比于Otsu、原始最大熵阈值分割法,改进最大熵阈值分割法在减少误分割的同时能够比较准确的将缺陷分割出来,与背景差分法、积分投影法相比,本文方法获得了较低的误检率和漏检率。     

Otsu阈值分割法特点及其应用分析

Otsu方法是应用最广泛的阈值分割法之一,对直方图呈双模或者多模分布的图像分割效果好,直方图呈单模分布的分割效果差。针对这个结果,从Otsu分割法理论出发,分析其分割阈值的特点,证明得出:Otsu单阈值分割时最佳阈值为该阈值分割出的两类灰度均值的平均,Otsu多阈值分割时的多个最佳阈值是这些阈值分割出的多类中相邻两类灰度均值的平均。单阈值Otsu法用于表面缺陷检测图像分割时将大部分背景错分为目标,对此,提出了一种改进的Otsu阈值分割。实验结果表明,改进的算法分割效果优于传统算法,在比较准确分割目标的同时有效减少背景的误分割。     

基于混沌优化的二维熵图像分割方法

对于某些灰度特征相对复杂的图像,传统的二维最大熵阈值分割法效果不佳。文章提出了基于混沌优化原理的二维熵分割法,利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,对局部最大熵进行搜索,在找到的所有极大点中,根据目标所占图像的比例选择最佳阈值进行分割,其分割效果明显优于遗传算法所找到的全局最大值。并用此法对常用的测试图片进行了分割实验,结果证明算法具有可行性。     

粒子群优化增强大津法的气泡分割方法研究

提出了粒子群算法优化增强大津法来实现气泡图像的快速准确的分割.首先介绍了阈值分割中的直方图法、经典大津法、迭代法的阈值选取原理,并利用这三种方法对垂直上升管气液两相流中稀疏上升气泡图像进行了分割,通过效果比较,并结合气泡图像的特点,提出了一种以粒子群算法优化增强大津法的图像分割法,然后利用粒子群算法的全局搜索能力改善增...     

结合形态学运算的谱抠图声纳图像分割法

针对数字抠图与图像分割之间的联系,提出一种结合形态学运算的谱抠图声纳彩色图像分割法。首先通过形态学中的顶帽(top-hat)变换和底帽(bottom-hat)变换去除声纳图像中阴影的影响和背景的不均匀性,并进行图像增强;其次,将数字抠图中的alpha值考虑到图像分割中,通过全局平均迭代阈值法获取阈值,对抠图所获alpha图像进行阈值处理得出分割结果;最后,与多种现有的分割方法进行仿真对比实验,实验结果证明了本文分割方法的有效性。     

基于Matlab的水泥土细观结构孔隙率分析方法

为探讨水泥土细观结构孔隙率分析方法的优劣,在Matlab图像处理技术的基础上,采用阈值分割法和灰度图像识别法分别对水泥土扫描电镜图像进行了处理和分析,获得了不同阈值分割后的水泥土细观结构形态图和灰度图像识别法处理过程图,并对两种方法处理得到的图像进行了比较分析。研究结果表明:对于同一扫描区不同倍数下得到的SEM图像,在用阈值分割法进行处理时,可先测定宏观表面孔隙率,再去寻找合理的阈值区间,阈值分割法适用于试样表面较为平整的SEM图像处理;灰度图像识别法适用于结构走向性明显且结构元素形式单一的SEM图像处理。     

全自主移动机器人视觉系统图像分割方法研究

为了准确跟踪运动中的目标,完成对移动目标的实时跟踪,通过分析不同算法的特点,在视觉系统的软件设计中采用了基于HIS颜色空间的阈值分割法与种子区域生长法相结合的图像分割方法对目标进行分割与跟踪.对视觉系统图像识别与分割所涉及的关键技术包括颜色空间的选取和相应的分割算法进行了必要的分析与改进.实验结果表明这种方法可以对彩色图像进行准确分割.     

指纹图像的自适应方差分割法

指纹图像分割的目的是从图像背景中分离出有用的指纹区域。灰度方差法是一种简单快速的指纹图像分割算法,本文给出一种自适应阈值的灰度方差分割法。实验表明,本文方法选取的分割阈值能够较好的分离出指纹图像的前景和背景,是一种有效的指纹图像分割算法。     

颗粒跳跃的计算机图像预处理方法

在非均匀沙床面上进行颗粒跳跃跟踪电视摄像试验得到一系列序列图像,可据以确定不同水流条件下颗粒跳跃的轨迹及速度,后者在输沙力学中具有重要意义．为获得有关颗粒跳跃的高精度数据,作者对摄像试验图像作了计算机图像处理和识别．首先将真彩色图像转化为灰度级图像,并对有用部分进行预截取．然后对这些图像采用半邻域法滤波和十字形中值滤波等平滑滤波方法进行处理,取得了较好的结果．这些图像的预处理工作为今后对图像作诸如阈值分割、轮廓线抽取和直线检测等的进一步处理奠定了基础．     

利用.NET组件技术实现刀具图像的检测

为了实现刀具图像的轮廓跟踪,提取轮廓点,采用Matlab.NET component与Mi-crosoft Visual Studio C Sharp混和编程技术,并运用模糊C均值聚类（Fuzzy C Mean cluste-ring,FCM）算法对图像进行处理,返回分割阈值,实现对灰度图像的分割.同时为避免出现轮廓断点,引入编码技术,再经过8邻域搜索目标轮廓,最终完成刀具图像轮廓跟踪.与微分算子的边缘检测对比,本文算法利用FCM分割图像,又引入编码技术,实现轮廓连续的跟踪检测,该方法分割效果较好,界面编写简单,运行简便.     

自适应气球力主动轮廓的图像分割

集成图像的先验信息到模型中是改善主动轮廓模型分割复杂背景图像性能的一种重要方法．采用统计方法确定目标区域，根据区域自适应地决定主动轮廓模型气球力的方向，对测地线主动轮廓模型进行改进．结果表明：主动轮廓曲线的收敛仅依赖图像梯度这一局部性质的情形被改变，主动轮廓曲线的收缩或扩张和目标区域联系起来．图像分割实验说明改进的模型能较好地对带噪声且为弱边缘的人工合成图像、医学超声图像得到理想的目标边缘轮廓．自适应气球力主动轮廓分割图像能提高在图像弱边缘处的定位能力和精确度，减少对噪声的敏感性，加快曲线收敛到目标边界的速度．     

基于静电场模型和二维灰度直方图的脑部磁共振图像的分割

提出一种改进的主动轮廓模型分割医学图像的方法。基于改进的贪婪法和静电场模型,对贪婪算法中蛇点的邻域提出了进一步的搜索准则,并给出判定准则;使用图像的二维直方图求得阈值,对图像进行二值化处理,并使用静电场模型对二值图像的梯度场进行外力计算。在预处理后的图像中使用静电力作为图像外力,并介绍了简化计算的方法。对比实验表明了该算法的有效性。     

一种基于阈值初始化的变分水平集牙菌斑图像分割方法

将变分水平集和图像阀值化两种图像分割方法相结合,在分析灰度图像直方图分布的基础上提出利用图像阈值设定C-V模型的初始化轮廓的新方法,改变了原有C-V模型的初始轮廓线设置中存在的不足.新方法应用于牙菌斑图像分割中能够较好的识别牙齿图像边缘信息,为下一步对牙菌斑进行量化分析提供了良好的数据基础.     

一种新信息熵定义及其在图像分割中的应用

熵阈值法是图像分割中的重要方法,并在图像处理中得到了广泛的应用。针对香农熵阈值法因存在对数计算而导致计算量过大的问题,本文首先提出了一种新的信息熵;其次对其一些性质进行了探讨;最后用于图像分割的阈值选取。实验结果表明,本文的新熵阈值法是可行的,且其计算所需时间量远小于比香农熵阈值法。     

基于动态规划法的B样条主动轮廓模型

对基于主动轮廓模型的图像分割方法进行了研究,提出了一种基于动态规划法的B样条主动轮廓模型.该模型结合了动态规划法与B样条曲线的优点,不仅保留了动态规划法收敛过程稳定,能保证全局最优的优点,而且还进一步改善了其计算复杂度.实验结果验证了该方法的有效性.     

一种直方图分段逼近的图像分割方法

对于图像灰度信息的分布可使用直方图进行分析。分析图像的直方图是图像处理中的一种常见的方法。对于在图像分割时难于得到图象分割的准确阈值问题,提出利用多项式对直方图包络线进行分段拟合,把图像分割阈值问题转化为求多项式极小值的问题,从而求出用于分割图像不同灰度层次的最优阈值的方法。实验结果表明,这种多项式分段拟合直方图包络线的方法具有比较好的直方图包络线拟合效果,可以为灰度图像的多层分割求出比较理想的阈值。     

图像背景自适应分割技术研究

图像在进行分类识别之前,重要的一步处理过程是进行背景分割,以便把识别对象与图像背景分开,阈值化分割算法是图像分割中应用数量最多的一类,但如何设置阈值进行图像背景的自适应分割成了问题的关键所在。通过图像分割技术,比较分析各种算法的优缺点,提出一种用于图像背景自适应分割的方案。此算法不需要人为设定其他参数,是一种自动选择阈值的方法,且选取出来的阈值理想,对各种情况的表现都较为良好。