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基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法 总被引:4,自引:4,他引:4
该文研究了基于二维最大熵的图像分割方法,针对二维最大熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法.该方法运用微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值对作为阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了离散的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大的提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法. 相似文献
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基于二维灰度直方图的最大熵阈值法是依据“灰度-灰度均值”构成直方图的图像分割方法,该方法着重于图像的内部信息,忽略了边界区域的信息。应用图像的梯度信息建立“灰度-梯度共生矩阵”,构造图像的二维灰度直方图,结合最大条件熵法进行阈值选取。为了充分提取图像内部和边缘信息,提出了二维加权最大熵阈值法。结果表明,该方法一方面能够保留更多的图像边缘信息,另一方面能够根据实际需要调节权值大小,得到兼顾图像内部和边缘信息的分割结果。 相似文献
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为解决噪声显微细胞图像的多阈值分割问题,该文提出基于均值和梯度共生矩阵模型的最大熵多阈值算法。选用象素点的邻域灰度均值和梯度值构成二维灰度直方图。因为对象素点取均值可以平滑噪声,取梯度值可以锐化边缘,所以该算法能够改善图像的分割质量。考虑显微细胞图像多阈值分割的要求,该算法对二维灰度直方图采用改进的区域划分方式。通过优化传统的求熵算法,来减少运算时间,使之更加适合于擅长矩阵运算的MATLAB编程语言,从而提高运算速度。实验证明,该算法去除了噪声干扰,实现了显微细胞图像的多阈值分割,运算速度较快。 相似文献
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将微粒群算法和二维模糊熵阏值分割法结合,提出了一种基于微粒群和二维模糊熵的图像分割方法.该方法根据像素点灰度值和区域灰度均值所建立的二维灰度直方图,以二维模糊熵作为微粒群算法的适应度函数,利用微粒群算法搜索点灰度值和区域灰度均值所对应的模糊参数最优组合,进而确定相应的分割阈值.对几例真实目标图像的对比分割实验结果表明,该文方法性能优越,是一种有效的图像分割方法. 相似文献
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基于灰度—梯度共生矩阵模型的最大熵阈值处理算法 总被引:10,自引:0,他引:10
阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用。本文提出了基于灰度-梯度共生矩阵模型和是大熵原理的灰度图像的自动阈值化技术,该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了图像的梯度信息。该方法通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维熵并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量。仿真结果显示该算法比一维熵方法效果更佳。 相似文献
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研究了基于二维最大熵的图像分割算法,针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法。该方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,之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割。实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了有效的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法。 相似文献
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基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了基于二维最大熵的图像分割算法,针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法.该方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,之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了有效的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法. 相似文献
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基于信息熵图像分割算法的若干改进 总被引:1,自引:0,他引:1
最大熵阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。 相似文献
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基于改进的Sobel算子最大嫡图像分割研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究图像分割精度问题。针对传统的Sobel算子图像分割容易造成图像分割不清晰、对比度不明显、分割精度低等问题缺陷,提出一种改进的Sobel算子的二维最大墒数字图像分割方法。算法首先根据数字图像特征对图像进行初分割,然后应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,将通过Sobel算法边缘检测获得的阂值应用到二维最大墒分割方法中。对数字图像目标和目标边缘分别使用不同的阂值进行分割,解决由于局部图像叠加而产生的分割不准确的问题。仿真实验表明,提出的算法对图像分割鲁棒性好,分割准确率高,是一种有效适用的算法。 相似文献
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基于改进的二维最大熵及粒子群递推的图像分割 总被引:4,自引:2,他引:4
鉴于常用的灰度级-平均灰度级二维直方图区域划分存在明显的不足,提出一种灰度级(平均灰度级)-梯度二维直方图及其区域划分方法.给出了改进二维直方图的最大熵阈值选取公式,并利用粒子群算法寻找最佳阈值,在迭代过程中采用递推算法,大大地减少了适应度函数的重复计算.实验结果表明,该方法不仅使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、抵抗噪声稳健,同时相对粒子群算法运算速度又提高了约1倍. 相似文献
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萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
吴鹏 《计算机工程与应用》2014,50(12):115-119
为了提高图像的分割效果,提出一种萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法。获得最大熵法的阈值优化目标函数,采用萤火虫算法对目标函数进行求解,找到图像的最佳分割阈值,根据最佳阈值对图像进行分割,通过仿真实验对分割效果进行测试。结果表明,该方法可以迅速、准确找到最佳阈值,提高图像分割的准确度和抗噪性能,可以较好地满足图像分割实时性要求。 相似文献
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王润民 《计算机工程与应用》2015,51(2):177-180
针对视网膜血管网络灰度分布特征与结构特征,提出了将灰度-梯度共生矩阵最大熵与微粒群算法相结合的视网膜血管提取方法。采用Gabor滤波以增强血管图像,获取增强后视网膜图像的灰度-梯度共生矩阵,利用微粒群算法并结合灰度-梯度共生矩阵的最大熵方法进行阈值化处理,对图像进行二值化处理后根据视网膜血管具有区域连通性的特征,采用形态学方法分割出最终的血管。实验结果表明,该方法能有效地提取视网膜血管网络。 相似文献
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传统的最大熵分割方法只考虑了图像的灰度概率,忽略了对应的灰度值。为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,改进了传统的二维灰度直方图,生成二维差值属性灰度直方图。另外,改进了灰度均值和二维熵的计算方法。在计算熵时,以二维差值属性灰度直方图为基础,用空间信息值来代替灰度概率,生成二维差值属性信息值熵。在实验中,对多张不同的灰度图像分别用改进的最大熵方法与传统的最大熵分割方法进行分割,并对分割结果进行比较分析。实验结果表明,改进的最大熵分割方法能有效地分割灰度图像及噪声图像,有很强的抗噪声能力,并能产生清晰的分割结果。 相似文献
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为了提高钢轨表面缺陷检测的效率和准确率,提出了一种基于背景差分与最大熵的轨面缺陷检测算法.首先建立钢轨图像背景模型并将原图像与背景图进行差分操作,以此来避免光照变化和反射不均的影响,更准确地突出缺陷区域;然后将改进的遗传算法与最大熵值法相结合来寻找最佳分割阈值并对差分图进行二值化,通过结合改进遗传算法加快了最大熵值法的运算速度;最后对二值图进行滤波操作,完成钢轨表面缺陷的分割.仿真结果表明该方法能够更加快速准确地分割出缺陷,精确率、召回率和正确率分别达88.6%、93.4%和90.6%. 相似文献
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In pattern recognition and image processing, the selection of appropriate threshold is a very significant issue. Especially, the selecting gray-level thresholds is a critical issue for many pattern recognition applications. Here, the maximum fuzzy entropy and fuzzy c-partition methods are used for the aim of the gray-level automatic threshold selection method. The fuzzy theory has been successfully applied to many areas, such as image processing, pattern recognition, computer vision, medicine, control, etc. The images have some fuzziness in nature. In this study, expert maximum fuzzy-Sure entropy (EMFSE) method for the maximum fuzzy entropy and fuzzy c-partition processes in automatic threshold selection is proposed. The experimental studies were conducted on many images by testing maximum fuzzy-Sure entropy against maximum fuzzy-Shannon entropy (MFSHE), maximum fuzzy-Havrada and Charvat entropy (MFHCE) methods for selecting optimum 2-level threshold value, respectively. The obtained experimental results show that the used MFSE method is superior to other MFSHE and MFHCE methods on selecting the 2-level threshold value automatically and effectively. 相似文献