改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法

常用的灰度级-平均灰度级二维直方图存在错分,导致二维Otsu法阈值分割结果不够准确;其快速迭代算法搜寻最佳阈值时避免了穷举搜索,但仍需遍历整个解空间.为此,提出了一种改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法.采用灰度级-梯度直方图及其区域划分方法,导出了基于该直方图区域划分的Otsu法阈值分割快速迭代算法公式;在实验结...     

自适应粒子群集优化二维OSTU的图像阈值分割算法

为了解决红外相机采集行人图片时图像分割效果问题,提出一种自适应粒子群优化二维OSTU的阈值分割算法。利用当前帧图像的灰度级和当前帧图像像素的邻域灰度级构成二元组,通过计算二者的均值和方差,建立二维最大类间方差模型,结合自适应粒子群集算法,估计出图像的最佳阈值,该方法不仅能够准确估计阈值且计算时间减少。仿真结果表明,阈值最佳时,当结合自适应粒子群集优化算法后计算时间减少到原来的50%,所提出的算法能够快速准确得到最佳阈值,提高了图像预处理的分割效果。     

改进的Otsu算法在图像分割中的应用

针对二维Otsu自适应阈值算法计算复杂度高的问题,提出一种新的快速有效的Otsu图像分割改进算法。该算法通过求两个一维Otsu法的阈值来代替传统的二维Otsu法的分割阈值,使得分割的计算复杂度从O(L4)降到O(L)。为保证分割对象的完整性,算法引入类内最小离散度的概念,并通过遗传算法实现对参数的自动优化。理论分析和实验结果表明本算法计算速度不仅优于原二维Otsu算法,而且分割效果较好。     

基于粒子群算法的多阈值图像分割

将模式识别中的Fisher准则推广到多阈值范围内,对图像的阈值分割结果进行评判,并使用粒子群优化算法对搜索过程进行优化,达到图像分割的日的.从理论上上对算法的参数取值进行了讨论并从实践角度提出正交试验的参数确定法以在实际运算中提高运算速率并规避局部极值点.并在此基础上进行了灰度图像分割实验与彩色图像分割实验.最终实验结果证明,该算法较传统算法效率上有极大提高,实现简洁,可用于嵌入图像分析与图像识别领域.     

基于蝗虫算法的图像多阈值分割方法

针对图像分割中的阈值选择问题,提出了一种基于蝗虫算法的图像多阈值分割算法。该算法综合考虑Otsu法和最大熵法的分割特性,以Otsu算法的最大类间方差和Kapur最大熵法的最大熵值构造适应度函数,利用蝗虫算法进行寻优求解最佳阈值,最后利用最佳阈值对图像进行分割。将该算法与传统的Otsu算法、最大熵法、基于粒子群的图像分割方法、基于人工蜂群的图像分割方法进行比较,实验结果表明,相对其他算法,分割所得的峰值信噪比更大,分割效果更好,在阈值个数为4和5时,该算法所得的峰值信噪比(PSNR)值相比粒子群算法、人工蜂群算法提高了约3%和1. 5%,算法的运行时间相比粒子群算法和人工蜂群算法,快了约9%和5%。     

基于模糊熵和模拟退火算法的双阈值图像分割

在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能够从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法。结合模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集。使用模拟退火算法确定最优的模糊熵参数组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据只含有4个模糊熵参数,减小了搜索空间。对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法进行了比较。实验结果表明,所提方法能够自动、有效地选取双阈值,分割效果优于最大类间方差双阈值法。     

基于双向二维最大间距准则的局部放电灰度图像特征提取

针对高压交联聚乙烯电力电缆中间接头绝缘缺陷的辨识问题,提出一种局部放电灰度图像特征提取的双向二维最大间距准则方法,对获取的局部放电灰度图像从水平和垂直2个方向进行投影,得到了不同类别灰度图的鉴别矢量,选用最近邻分类器进行局部放电分类,以辨识电缆中间接头出现的不同绝缘缺陷。该方法解决了局部放电灰度图像特征提取维数大、识别样本少的难题。在对实验室4种典型电缆接头绝缘缺陷产生的PD信号进行对比辨识表明,其局部放电特征提取的速度和绝缘缺陷的识别率优于常用的主成分分析或Fisher鉴别分析方法。     

基于蛇优化算法的Otsu图像分割方法

Otsu算法是图像处理中运用广泛的图像分割方法,尽管有着计算简单、准确的特性,但因为需要进行穷举运算,所以计算效率不高。为提高图像分割的实时性,引入了蛇优化算法(SO)对Otsu进行了优化,创建了基于蛇优化算法的Otsu图像分割方法(SO-Otsu)。在该算法中,利用蛇优化算法来模拟蛇的特性进行最佳阈值的寻找,以降低迭代时间,提升计算速度。在仿真实验中,利用经典的Lena、Peppers、Goldhill、Cameraman图片进行测试,与基于果蝇优化算法的Otsu方法(FOA-Otsu)和基于麻雀搜索算法的Otsu方法(SSA-Otsu)进行对比。并通过计算峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)、特征相似性(FSIM)和计算时间作为评价指标结果进行评估。结果表明,与其他算法相比,算法计算效率高、分割细节效果好且综合分割性能优异,为提高图像分割的计算效率提供了一种理想的工具。     

基于小波核相似度量函数的谱分割算法

由于高斯核的参数敏感性,导致在传统谱分割中往往无法识别图像数据的部分特征信息,图像分割准确率下降。为提高图像分割准确率,构建了一种基于小波函数的核相似度量函数,利用小波函数的多分辨率特性,对图像进行相似度量;证明了该核函数是可容许核,分析了该函数作为相似度量函数的可行性及其多分辨率分析特性;最后,提出了基于该小波核相似度量函数的谱分割算法。在Berkeley数据库的实验结果显示,该算法能够提高图像分割结果的精度,识别图像中的细节信息。     

基于水平集的弱边缘医学超声图像分割算法

图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着重要的角色,并直接影响到后续的分析、处理工作。但在医学超声图像中,待分割的图像目标经常包括弱边缘,这为利用传统图像分割算法对目标进行分割带来了困难。本文通过对Chan-Vese水平集方法进行研究,利用零水平集曲线的平均边缘能量来对其演化速度进行控制,实现了对图像中目标弱边缘的检测。本文方法在对包含弱边缘的医学超声图像进行分割时,得到了很好的效果。     

基于遗传算法的图像阈值分割研究

主要论述了利用遗传算法进行图像阈值分割的实现方法,重点研究了最大熵和最大类间方差2种阈值分割方法.将通信电源配电屏开关图片作为研究对象,分别采用基于传统搜索算法和遗传算法的最大熵和最大类间方差法对其灰度图进行阈值分割,并应用Visual C 编程实现.实验结果表明,基于遗传算法的最大类间方差法的分割效果好,更好地满足了通信设备对远程视频监控与识别系统中图像分割实时性的需求.     

基于混合颜色空间的反应孔图像分割算法研究

为了准确的分割出卡板上面的反应孔从而不影响和对患者病情的诊断,提出了一种基于Lab颜色空间以及HSV颜色空间的反应孔图像分割方法。根据反应孔图像的自身特点,通过在Lab颜色空间运用最大类间差进行阈值分割,在HSV颜色空间运用全局阈值法进行阈值分割,然后将分割得到的两个结果进行区域合并、滤波,最终得到目标区域。结果表明,该算法能够准确的将反应孔图像从卡板上面分割出来,并有效的抑制了噪声及光照不均带来的影响。     

基于图像质量分析与分割算子的图像特征点匹配算法

为了解决当前由于图像成像质量不稳定和分割不准确所导致图像匹配错误的不足,基于图像质量分析优化和分割算子,提出了基于图像质量分析和图像分割的图像匹配系统.根据图像对比度,建立质量评价函数,通过调节相机曝光,达到图像对比度分明的目的.通过阈值分割和形态学处理设计目标分割算子,根据目标特征匹配度,完成图像目标匹配.集成图像质量优化算子与分割算子于图像匹配系统,并编程实现,实验测试结果显示:与当前图像匹配方法相比,在图像成像质量不稳定的状况下,该方法拥有更高的匹配准确度.     

一种用于图像分割的改进FCM聚类算法

介绍了一种先采用离散K-L变换对采得的图像滤波,然后采用二维向量小波对图像进行特征提取,最后利用改进的FCM结合的图像分割算法对图像进行分割的算法。文章首先阐述了对图像进行K-L变换的原理,再利用二维向量小波变换对其进行分析得出图像特征,最后运用FCM算法的思想,对其进行改进方案,最后得出分割后的图像。实验结果证明,该方法显著提高了分割速度和精度,具有一定的使用价值。     

结合分水岭算法和WKFCM算法的MRI图像分割

针对传统分水岭算法对MRI图像过分割的缺点,提出了一种基于分水岭算法和改进核聚类算法的MRI图像分割新方法.首先,通过传统的分水岭分割算法将MRI图像分割成不同的区域,然后根据改进的核聚类算法,利用Mercer核将各个区域的平均灰度值映射到高维特征空间,使得原来未显示出来的特征显现出来.这样就可以实现更准确的聚类,用灰...     

基于HOG特征的步态能量图身份识别算法

由于步态能量图像(GEI)是对二值轮廓图像序列相加求平均,然而,二值轮廓图像只能捕获人体轮廓的边界信息,人体的内部边界信息会被完全的丢弃掉,基于GEI算法的缺陷,提出了一种基于人体目标图像的方向梯度直方图(HOG)特征的GEI识别算法,此算法不仅能捕获人体轮廓的边界信息,而且还能提取人体重合的边界信息.获取人体目标图像的HOG特征的步态能量图,首先使用视频前景分割算法提取人体目标图像,然后提取图像序列中每帧人体目标图像的HOG特征;最后对图像序列中的每帧HOG特征图像相加求平均.在此基础上,依据GEI和HOG的思想,又实现了对传统步态能量图、二值轮廓图像序列、人体目标图像步态能量图进行HOG特征提取及直接构建人体目标图像步态能量图特征的表示,从而提出了 4种拓展的能量图构建方法,并针对这5种算法与经典的GEI算法利用CASIA步态数据库进行了实验分析对比,实验结果表明算法效果良好.     

一种利用形状描述子的选择性图像分割方法

针对传统的图像分割算法难以分割出具有语义特征的目标区域的问题,将形状描述子的识别能力引入图像分割过程,利用其提供的较高层的语义信息,生成边界模板来指导图像分割,同时使用遗传算法来处理边界模板的匹配过程,从而智能地选择和分割出目标区域.最后,在形状描述子对全局形状信息的约束下,又根据目标图像的局部特征进行分割边界的优化.试验结果证明,本方法成功地将形状描述子的描述和识别能力引入图像分割过程,实现了对目标图像的选择性分割,达到满意的分割效果.