3维自适应最小误差阈值分割法

为解决现有算法无法有效解决被多种噪声干扰的图像的阈值分割问题,本文提出了3维最小误差阈值法。该方法充分考虑图像像元点之间的灰度相关信息,结合图像灰度、均值和中值信息,构造出3维观测空间。然后基于相对熵定义出3维最佳阈值判别式。同时为了提高算法的处理速度,提出基于分解的快速实现方法,将3维阈值的求解分解成三个1维阈值的求解,其时间复杂度降为O(L),空间复杂度降为S(L)。实验结果分析表明,在不同噪声环境及非均匀光照条件下,尤其对多种噪声干扰的图像,与现有方法相比,文中算法均取得了更好的分割效果。     

灰度图像二维Otsu折线阈值分割法

Otsu法是一个应用较为广泛的阈值分割方法。为实现图像较为精确的分割,充分考虑边界的影响,从二维线阈值分割替代传统的点阈值分割思想出发,提出了折线阈值型Otsu法。该方法以对边界信息的迭代分割的手段获得实际用于分割的二维折线阈值。仿真结果表明,该方法能够获得优于原始Otsu法的分割效果,特别适用于边缘丰富的图像分割,具有较好的分割普适性。     

灰度图像的二维Otsu自动阈值分割法

Otsu法是最常用的利用图象一维灰度直方图的阈值化方法之一,本文的目的是将它推广到二维直方图,二维otsu法除了考虑象素点的灰度信息外还考虑了象素点与其邻域的空间相关信息,通过与一维的0tsu法比较表明,在有噪声的图象中,本文提出的方法性能好得多.     

结合遗传算法的局部最小误差孔穴图像分割法

针对遗传算法和最小误差分割法各自的优缺点,将最小误差分割法与遗传算法进行改进并且相互结合,提出了一种结合遗传算法的局部最小误差孔穴图像分割法。该方法利用局部图像信息确定最佳阈值范围,并根据模拟退火思想对个体适应度进行自适应的调整,从而避免了早熟现象,提高了运算速度。实验结果表明:该方法不但能够准确地分割出孔穴图像,而且运算速度较快,是一种有效的孔穴图像分割方法。     

二维类内最小交叉熵的图像分割快速方法

熵是基于图像的一维灰度直方图得到的,仅利用了像素的灰度信息。最小交叉熵就是要寻找最优阈值使原始图像和分割图像之间的信息量的差异最小,在交叉熵的基础上,通过引入图像的空间信息,定义了二维类内交叉熵,并提出了基于二维类内最小交叉熵的图像分割方法。实验结果表明,充分利用图像的灰度信息和空间信息后,二维类内交叉熵取得了比交叉熵更好的分割效果。为了提高运算效率,提出了相应的快速递推算法,计算时间由从多于3小时减少到只要几秒。     

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。     

利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取

为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割。结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升。     

基于图像边缘信息的2维阈值分割方法

为了改善2维阈值分割性能,提高图像分割的效率,在传统2维Otsu阈值分割算法的基础上,提出了一种基于图像边缘信息的2维阈值分割方法。这种改进的方法保留了2维Otsu阈值分割算法分割结果准确的优点,并在此基础上充分利用图像的边缘信息,通过分析图像的边缘直方图和阈值的关系来得到最优分割阈值。仿真实验结果表明,该方法与传统2维分割算法相比,不仅计算简单,而且实时性好。     

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。     

基于邻域灰度差值的二维Otsu分割方法研究*

针对传统二维灰度直方图的阈值分割方法中区域划分像素易丢失、运算速度慢等不足,通过深入分析图像中邻域灰度偏离的情况,并充分考虑像素的空间灰度信息,提出一种利用像素邻域灰度差值的新方法构建二维直方图;基于二维类间方差法实现了图像二维Otsu分割方法,并给出了相应算法的实现步骤。以生物图像中的鱼体分割为实例对方法进行了实验验证,结果表明算法分割效果良好,运算速度提高较明显。     

一种改进的二维最小误差闭值分割方法

二维最小误差(TME)阈值法是一种有效的图像分割方法,但该方法计算复杂度高,难以实时处理,且该算法受噪声影响较大.针对此问题,提出了一种改进的TME阈值分割方法.首先,将传统的3×3模板分成互补的两个模板:十字模板和4-角域模板,并用这两个模板分别对原图像进行中值滤波得到两幅图像;然后,用两幅图像创建二维直方图并对其进行分割,以获得更好的分割性能;最后,对TME阈值选取公式进行简化得到最简公式,并利用此最简公式和其在二维直方图上的计算特性构建新型的快速算法,以便降低计算复杂度.仿真实验结果表明,与当前TME 阈值分割方法相比,所提方法不仅分割效果更好、稳定性更强,而且运行速度更快,占用的存储空间更少.     

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.     

灰度图像二维最小类方差递推及差分演化的快速分割

为克服Otsu法阈值偏离及一维最小类方差法在含噪图像分割中性能不佳的问题,基于图像灰度级二维直方图,提出一种二维最小类方差快速阈值化方法.通过递推方式计算得到图像前景及背景在不同阈值向量上的灰度级类概率及类均值,在此基础上,应用差分演化算法搜寻使图像类方差最小的阈值向量,并用该阈值向量对图像实施分割.在合成及真实图像上的实验结果表明,采用文中方法可获得良好的分割性能,有效地克服了Otsu法及一维最小类方差法的不足;采用递推及差分演化算法使计算时间大幅降低,可满足工程应用需求.     

改进的二维Renyi嫡图像闭值分割

提出一种基于灰度一梯度信息二维Rcnyi墒图像阂值分割新方法。首先,由图像灰度值和梯度值构造出二维直方图,在此基础上计算目标和背景区域的二维Renyi嫡,并使此嫡值函数最大,得到分割阂值。像素梯度信息和Renyi嫡可调参数相结合,可以处理更多类型的图像,同时分割得到的图像内部更均匀,边界形状更准确。     

结合Ostu阈值法的最小生成树图像分割算法

基于最小生成树的图像分割算法是一种全局最优的算法，然而会出现图像细节的处理不甚理想的问题，即分割结果出现不同程度的过分割和欠分割的现象。针对这一现象，根据图像全局和区域间的最大类间方差（Ostu），将Ostu阈值法与最小生成树（MST）算法相结合，提出了一种基于MST的Ostu阈值法图像分割准则。该图像分割算法是一种MST的优化方法，将区域合并判决条件取决于相互合并的两个区域的Ostu阈值，又考虑到较小的区域包含在较大的目标区域中或者背景区域中，再次使用Ostu阈值进行区域合并。该方法通过实验证明，可以有效地减弱图像的过分割与欠分割比例，减少了误分割率。     

对二维Renyi熵阈值法的错误纠正

熵阈值法因其实现简单、性能稳定、具有良好的信息论背景而成为图像分割中最基本、最有效的分割方法,并在实际中得到了大量的应用。论文首先指出了有关“二维Renyi熵阈值法”一文推导过程中存在的错误;其次,给出了有关二维直方图熵阈值法的正确结论。最后,用实验结果表明结论是正确的。     

基于最小错误率的SAR图象分割方法研究

文章提出了一种基于最小错误率的SAR图象自动分割算法。对直方图呈现出多模分布特征的SAR图象,首先运用有限高斯混合分布对SAR图象特征空间的数据统计模型进行估计;其次基于最小错误率原理选取SAR图象自动分割阈值,在先验概率未知和估计条件下,获得目标及其阴影区域的检测结果;最后对两种图象分割结果进行了分析并与SAR图象目标检测的经典方法-恒虚警(CFAR)目标检测方法作了比较。仿真结果表明在先验概率估计下的图象自动分割具有明显的优势和较大的应用潜力。     

基于侧抑制网络的二维Otsu阈值分割算法

传统二维Otsu阈值分割算法未考虑人类视觉特性,分割结果不符合人眼视觉感受。为此,提出一种二维Otsu算法与侧抑制网络相结合的分割算法。该算法从基于人类视觉系统的侧抑制网络出发,利用侧抑制网络增强中心,抑制周围的特性,通过侧抑制网络处理原始图像,得到侧抑制图像,构建基于像素的灰度信息和侧抑制信息的二维直方图,并采用类间最大方差作为最佳阈值的选取准则。实验结果表明,与传统的Otsu算法和二维Otsu算法等相比,该算法具有较好的对比度、光照强度适应性和间断拟合能力,并能提高对图像噪声的鲁棒性,获得更理想的分割结果。     

一种新的自适应工程图像分割算法

为满足水厂矾花实时检测系统中对矾花图像分割的要求,分析了工程图像的常用阈值分割算法,并针对其不足提出了一种新的基于直方图分析的自适应工程阈值分割算法;算法能根据直方图类型灵活处理以提高自适应能力,并利用最大方差法和直方图类型确定分割阈值以减小阈值偏差,克服了局部阈值分割方法和最大方差法中阈值确定的不足,提高了系统的处理速度和鲁棒性能;在水厂自动加矾系统实时矾花检测系统的实际应用中取得了良好的效果。