图象分割中阈值选取方法的研究及其算法实现

在数字图象处理中,图像分割是其中的一个重要问题,也是一个经典难题。基于阈值选取方法的图象分割,计算简单,具有较高的运算效率;其方法多种多样,但是方法选取直接影响到图象分割的质量,本文针对常见阈值选取方法的具体使用情况进行了比较研究,并提出了具体算法实现,以便对从事图象处理的科研人员提供一定的借鉴作用。     

图像分割中阈值的选取研究及算法实现

图像分割是图像处理学科中的基础难题，基于闽值的分割又是图像分割的最基本的难题之一，其难点在于闽值的选取。本文主要对一些当前比较流行的闽值选取算法进行了实现，并对这些算法作了一定的分析和比较。     

快速图像处理中阈值选取方法的比较研究

图像分割是图像处理中的一个重要问题。阈值法计算简单,具有较高的运行效率,这使得其在实时图像处理系统中得以广泛的应用。本文选取在实时性强的系统中使用较好的几种阈值化方法进行分析,阐述了各种方法的基本思想,以及各自的优缺点和适用范围,并对相应的改进算法进行了综述,对进行图像分割研究的科研人员具有一定的参考价值和启发作用。     

最优进化图像阈值分割算法

针对图像阈值分割问题,根据遗传算法理论提出最优进化图像阈值分割算法.将图像中每个像素点看作一个染色体,阈值看作进化方向,假设最优进化方向存在,建立进化方向更新模型;然后定义了染色体编码规则,通过简单随机采样进行种群初始化,重新定义了适值函数和选择机制,在适当的交叉率和变异率下得到最优阈值;同时分析了假设和模型的合理性.实验结果表明,文中的假设和进化方向更新模型合理,该算法是稳定、有效的图像阈值分割算法.     

基于阈值的图像分割方法

通过分析图像阈值分割方法的基本原理。得出直方图闽值分割方法以及迭代阈值图像分割,并通过VC＋＋6．0加以实现。分析图像分割结果,并对两种阈值分割方法进行利弊分析。     

图像阈值分割方法的比较与分析

本文在介绍了三种具有代表性的图像阈值分割法的基础上,通过对它们的性能进行分析比较,给出了这种瓶值分割法的适用范围。最后,针对三种分割法的不足,提出了一种基于边缘检测与局部直方图的图像分割算法。     

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。     

一种自动确定分割阈值的指纹图像分割方法

针对传统的基于灰度特性的指纹图像分割方法的不足,提出了一种自动确定分割阈值的改进算法。首 先,对图像进行直方图均衡化处理。然后,提出一种自动确定分割阈值的方法,利用图像的灰度均值及方差分割图像。最后,对分割后的图像进行后处理。实验表明,该方法简单实用,处理速度快,鲁棒性好,满足实时性要求较高的自动指纹识别系统的要求,是一种行之有效的分割方法。     

图像分割算法研究

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一,研究了边缘检测和阈值分割方法实现图象分割。归纳总结了多种分割算法,包括极小值法,求导法,直方图变换法,迭代法,平均法,大律法和边缘检测法。     

几种图像阈值分割算法的实现与比较

图像分割是进行图像分析的关键步骤,也是进一步理解图像的基础。该文主要论述了常用的几种图像阈值分割的算法及原理,并以研究沥青混合料的集料特征为背景,从实验角度对图像阈值分割的直方图阈值法、迭代法和大津法进行了分析比较,得出了结论。     

基于遗传算法的图像分割阈值选取

图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域.基于图像的灰度级特征,以目标和背景最大程度地分开为判据,文章提出了一种简捷的自动识别最优阈值的方法,该方法将遗传算法引入图像分割,利用遗传算法具有的快速寻优特点,优化了求解阈值的过程,对更多图像都可以给出最佳的阈值,达到较好的图像分割效果,大大缩短了计算时间.     

基于法医图像的阈值法分割的研究

通过对法医肾切片细胞的分割,统计计算肾脏细胞的面积,分析受害者肾脏细胞在显微镜图像下面积随死亡时间变换的规律性,从而推测受害者遇害时间;基于直方图的阈值分割是一种有效的分割技术,其关键是确定阈值.分别采用了迭代阈值法、最小模糊集阈值、最大熵阈值、最小偏差阈值比较研究肾脏细胞的分割结果.实验研究表明,迭代阈值法相对于其他阈值分割算法处理法医肾细胞切片的分割效果较好,其原理简单,对图像的噪声具有一定的鲁棒性.     

基于Otsu准则及图像熵的阈值分割算法

在图像分割中,阈值的选取至关重要,在经典的Otsu准则基础上,结合图像熵提出了一种改进的局部递归的阈值选取及分割算法。基于图像像素熵信息,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值,这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或图像不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,有利于分割后的特征提取。对Lena图像进行了实验,获得了较好的分割结果。     

基于遗传算法的自动阈值选取方法研究

利用传统的Otsu理论进行图像阈值选取,计算量较大,现将遗传算法和Otsu 理论有机结合,提出了一种简捷的自动识别最优阈值的方法,该方法将遗传算法引入图像分割,利用遗传算法所具有的快速寻优的特点,大大缩短了计算时间.实验结果表明:新算法不仅提高分割质量,而且缩短寻优时间.     

基于遗传算法的最优直方图阈值图像分割算法

为了保证遗传算法能够尽快收敛到全局最优解,避免早熟现象发生,提出了适应度标定公式,保证适应度函数值总为正值。新的适应度函数能够正确引导群体的发展方向,提高选择压力;提出了相似度概念,保留相似性差的个体,剔除相似性个体。在不增加群体规模的前提下,增加了群体的多样性。为了有效地对图像进行分割,提出基于改进遗传算法的图像分割方法,采用Otsu公式,找出分割图像最优阈值。给出不同改进遗传算法计算实例比较和不同图像分割方法效果图。     

手背静脉图像阈值分割

首先分别应用几种经典的动态阈值分割技术对静脉图像进行分割、比较,然后又提出了一种新的图像分割方法:阈值图像法。试验结果表明对于静脉图像阈值图像法要明显优于其他方法。     

基于遗传算法的自适应聚类图像阈值分割方法

文中针对复杂背景条件下的红外图像分割问题,将遗传算法引入最大类间方差法中,同时结合人类视觉感知原理,探讨了一种新的多阈值图像分割方法即基于遗传算法的图像阈值分割方法,该算法引入了一个自动判别且时空可变的目标背景条件和调整最佳分割区域的步骤,提高了分割算法的质量及鲁棒性,克服了传统阈值方法在图像分割中的局限性。通过计算机仿真实验,验证了该方法的有效性。     

基于遗传算法的图像阈值选取

阈值分割是图像分割中的一种常用的方法,传统的OTSU阈值化方法对信噪比较低的图像分割效果不理想,而二维最大类间方差法充分利用像素与领域的空间相关信息,能够产生较为满意的分割结果,但运算量大大增加,文中采用遗传算法,通过编码、选择、交叉、变异等操作对二维最大类间方差法进行了优化,试验结果表明,遗传算法可以大大提高运算速度,对算法的优化效果十分明显。     

Benchmarking Image Segmentation Algorithms

We present a thorough quantitative evaluation of four image segmentation algorithms on images from the Berkeley Segmentation Database. The algorithms are evaluated using an efficient algorithm for computing precision and recall with regard to human ground-truth boundaries. We test each segmentation method over a representative set of input parameters, and present tuning curves that fully characterize algorithm performance over the complete image database. We complement the evaluation on the BSD with segmentation results on synthetic images. The results reported here provide a useful benchmark for current and future research efforts in image segmentation.