基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值,基于粒子群优化算法提出了一种多阈值图像分割方法.由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数,用粒子群算法对其进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法不仅可实现正确的图像分割,并可使分割速度大大提高.     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多闽值图像分割方法．由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数，用粒子群算法对其进行优化，得到分割的最佳阈值，并用该阈值对图像进行分割．将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法不仅可实现正确的图像分割，并可使分割速度大大提高．     

多目标混合优化的阈值图像分割

提出了一种多目标混合优化的阈值图像分割算法。该方法以类间方差函数和模糊熵函数为待优化目标函数,为了改善粒子群算法在迭代后期陷入局部最优的问题,在粒子群算法中引入多元宇宙优化算法并产生一组非支配解集;采用混沌搜索策略进行搜索,以更有效地逼近最优阈值;通过类间差异和类内差异的加权比值来选取最优解。仿真结果表明,相较于Otsu算法、多目标粒子群算法以及多元宇宙优化算法,算法的分割准确率较高。     

一种用于MR脑图像分割的改进区域生长方法

为了达到改善核磁共振脑组织图像分割效果,提出了一种结合最大类间方差法和迭代法来自动获取阈值的区域生长算法.核磁共振脑组织图像经过预处理后,用最大类间方差法和迭代法分别分割图像获得阈值T1和T2,然后根据待分割区域的特征对T1、T2进行处理获得区域生长需要的阈值,最后采用改进的区域生长算法分割图像获取目标区域.经过改进的...     

基于模糊逻辑的图像阈值分割算法

为确定图像分割的最佳阈值,提出了一种新的有效的图像阈值分割方法.该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息.然后,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将新算法应用于图像分割中,效果优于现有大多数阈值分割算法.     

彩色图像的矢量阈值自适应分割算法

针对彩色图像,提出了一种矢量阈值的自适应分割算法,该算法中的阈值是一个矢量．在图像分割时,通过先求取图像像素矢量与阚值矢量之间的差矢量,再根据差矢量与阈值矢量之间的夹角确定像素所属的区域(背景区域或目标区域)．同时基于类间方差法(Ostu法)给出了最佳阈值矢量选择原则——扩展类间矢量方差法,从而实现彩色图像矢量阈值的自适应分割．实验结果表明,采用此图像分割算法分割效果要优于采用灰度图像的阈值分割算法．     

纸币面值识别系统图像分割技术的算法

研究了4种图像分割算法：双峰法、迭代算法、最大类间方差法和最大熵阈值法,并分别给出经这4种算法处理后的图像分割效果图．实验表明：迭代算法对纸币面值识别系统而言是较理想的分割方法．     

基于ＢＦ－ＷＳ的肝脏ＣＴ图像自动分割

由于血液的流动以及肝脏收缩与舒张,在腹部ＣＴ图像中存在一定量的噪声,会产生局部梯 度极大值区域、弱边界、伪影等不良现象,加之腹部内器官分布紧密且灰度值接近,使得肝脏分割尤 为困难．为此,首先采用改进的双边滤波算法,自适应的对腹部ＣＴ图像进行平滑滤波处理;其次, 将自适应双边滤波算法和标记控制的分水岭算法有机融合起来,采用基于中值的多阈值最大类间 方差算法提取肝脏标记,并运用分水岭分割算法进行精确分割;最后,分析对比不同的肝脏分割方 法,表明该方法能够更有效地去除噪声,保留目标边界,提高肝脏分割的准确率．     

二维最大类间方差和遗传算法在红外图像分割中的应用

为了改善红外图像的分割效果,将二维最大类间方差算法应用于红外图像分割,通过二维最大类间方差算法选取阈值将红外图像分为目标和背景,并结合遗传算法,利用遗传算法搜索最优解的能力,加快二维最大类间方差算法寻找阈值的速度,提高分割效率.     

一种新的运动目标自适应图像分割算法

提出了一种新的运动目标自适应图像分割算法．在设置自适应跟踪波门对运动目标进行跟踪的基础上,依据最大类间方差函数准则自适应地求出调节系数,再用设置门限分割法完成图像的自适应分割．对该算法进行了详尽的图像分割实验,与著名的Otsu法、迭代法、最大熵法相比较,该分割算法不仅能适应多种复杂背景,而且分割精度高、速度快,是一种实用有效的图像分割方法．