基于二维直方图和模糊熵准则的阈值化方法

图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,其研究多年来一直受到人们的高度重视;阈值化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;针对图像分割中细节往往被忽略导致后续处理困难的问题,基于模糊关系和最大模糊熵原理提出了一种阈值化方法,对二维直方图进行模糊分割;为了获得图像分割中的细节,提出的方法根据最大熵原则自动确定模糊区域和门限,进而获得二维模糊熵和遗传算法最优解,最后获得图像细节;通过对不同灰度水平和颜色类型图像进行实验比较,实验结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法,得到该方法在图像分割中获得细节的结论。     

基于二维熵和轮廓特征的非结构化道路检测

针对非结构化道路场景复杂干扰因素较多、检测困难的问题,提出了一种基于轮廓特征和二维最大熵的道路检测算法。采用融合色彩特征不变量的二次二维最大熵分割算法对道路图像进行分割;利用边界跟踪算法提取分割图像的轮廓特征,根据道路区域的位置和几何特性选取最大轮廓;通过改进Mid-to-side算法进行边缘点搜索,用三阶道路模型重建道路边界,并对道路方向进行判断。实验结果表明,所提算法与传统算法相比,对三类不同场景下非结构化道路的检测准确率可提高25%左右,具有较强抗阴影干扰的能力,并能有效识别道路方向。     

基于区域生长的机器人路标识别方法研究

针对移动智能机器人基于单目视觉的路标识别问题,提出了一种基于当前最大聚合中心的区域生长算法.在经RGB视觉模型的实验阈值分割后的图像中,探测若干可能区域,结合外形轮廓特征,判定路标并定位其区域,然后反馈到灰度图,通过图像局部二次分割完成整个路标提取.对多幅自然场景图像进行的实验表明,该方法能够快速有效地从图像中自动定位与提取路标图像.     

图像分割的二维最大熵遗传算法

将遗传算法运用于二维最大熵图像阈值分割法。首先对二维阈值坐标进行编码，然后依据二维最大熵准则建立适应度函数，在适当的交叉率和变异率下，最终实现强噪声干扰下图像的有效分割。分割实验表明，文中方法较一给最大熵法具有更强的抗噪声能力，较普通二维最大熵法运算速度更快。     

基于数学形态学边缘检测的车牌字符分割算法

汽车牌照字符分割是车牌识别过程中的关键步骤,直接影响到字符识别的效果。传统的方法对车牌图像质量要求较高,且抗干扰能力较差。提出一种基于Renyi熵和数学形态学边缘检测的车牌字符投影分割算法,首先用二维Renyi熵最大阈值法对车牌图像做二值化处理,然后用形态学腐蚀运算进行边缘检测,再去除车牌边框,最后通过投影分割提取车牌字符。仿真实验表明,基于Renyi熵最大阈值法和数学形态学边缘检测车牌图像预处理使得车牌字符边缘清晰,降低了噪声的干扰,有利于进行字符投影分割。该算法分割速度快,鲁棒性好,可获得比传统方法更好的分割效果。     

电能计量互感器二次回路故障远程诊断方法

为保障电量计量设备平稳运行,提高二次回路故障诊断准确率,提出了电能计量互感器二次回路故障远程诊断方法,提高不同原因导致的二次回路故障诊断效果。在电能计量二次侧的电压、电流二次回路上布置各检测点,通过远程诊断设备的PT监测单元、CT监测单元、多路模拟采集器采集各检测点的电参量数据,传输至远程诊断设备的故障诊断单元,故障诊断单元综合处理接收的各数据信息,利用基于改进粒子群优化的BP神经网络故障诊断模型诊断互感器二次回路故障,并输出故障诊断结果。实验结果表明：该方法经80次迭代后,适应度曲线达到最佳收敛效果,获得最小MSE值,可有效识别电流信号的波形变化,实现不同原因导致的互感器二次回路故障的远程诊断,且故障诊断准确度高。     

基于二次加权滤波的热设备故障区域定位研究

针对热设备在线故障区域定位对实时性和准确性要求较高的问题,提出一种基于中值滤波的二次加权快速滤波方法对热设备红外图像进行预处理。在较好滤除图像随机噪声的同时,提高了处理速度,更好地保留了图像细节。采用迭代法阈值分割和Roberts边缘提取算子相结合的方法,快速、准确地定位出了热设备故障区域所在,为今后进一步对故障区域识别、判断、分析和评价奠定了基础。     

基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割

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.     

电厂升压站继电保护二次回路智能检修维护方法研究

为了提高电厂升压站继电保护二次回路的故障检修和维护能力,提出基于功率环控制和低频故障特征提取的电厂升压站继电保护二次回路智能检修维护方法.建立电厂升压站继电保护二次回路故障智能检修模型,采用功率环控制方法进行故障检修过程中的智能控制,结合低频故障特征提取方法,实现二次回路智能检修与故障定位.仿真结果表明,该方法的故障诊断能力较好,提高了系统的输出稳定性.     

基于二维Arimoto熵的阈值分割方法

提出基于二维Arimoto熵的阈值分割方法.首先由图像的像素值及其邻域像素均值得到图像的二维直方图,然后从二维直方图中计算出二维Arimoto熵.当二维Arimoto熵达到最大时,对应的灰度级对即为分割阈值.通过引入二维联合幂概率分布建立快速算法,使算法速度大大提高,易于硬件实现.大量的对比实验表明,本文算法表现稳定,总体的分割效果优于基于二维Renyi熵和二维Shannon熵的阈值分割算法.     

最大熵阈值处理算法

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.提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵模型和最大熵原理的自动阈值化方法.该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了梯度信息,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,该算法比其他二维熵方法效果更佳.     

基于相对熵和边缘检测的图象分割算法

利用相对熵选择阈值和检测提出一种图象分割算法。其主要思想是通过相对熵来选择最佳阈值，然后用任何一种边缘检测对图象进行分割。将所提出的算法和基于局部熵的算法分别用于现场颗粒物料图象的分割，实验结果表明，该算法优于基于局部熵的图象分割算法。     

基于二维最大熵阈值分割的坑识别方法

月球环境感知是未来月球探测车在月球表面实现自主导航一个非常重要的环节,坑是月球表面存在较多的一种地理特征,将成为月球探测车导航的障碍物。文章从模式识别的分类理论出发,提出了一种基于二维最大熵阈值分割的地球环境坑检测方法,为将来月球探测车的环境感知模块提供技术参考。首先利用二维直方图熵最大化阈值分割方法将图像二值化,然后结合形态学滤波算法和阈值面积消除法滤除一些噪声,最后对所得到的二值图像进行轮廓提取并在原图上显示,实现了对部分场景下坑的检测。     

基于声音阵列和图像处理的皮带机跑偏检测系统

针对传统的皮带机跑偏检测系统无法准确获得跑偏位置而导致在检测过程中存在识别速率慢和识别精度差的问题,提出一种基于声源定位和图像处理的皮带机故障检测系统。麦克风阵列拾取皮带声音信号并进行预处理,鉴频器进行鉴频识别,得到故障声后采用卷积神经网络(CNN)算法获取故障声位置。上位机系统收到异常声源的位置信息后,调控工业摄像机对异常位置进行照片拍摄,并将照片发送至上位机系统进行预处理,随后采用灰度平均法进行图像分割,同时提取边缘特征,利用跑偏角和偏移量计算皮带机跑偏的阈值范围,结合支持向量机(SVM)来判断皮带是否跑偏和跑偏的严重程度,并将判断结果发送至报警系统。仿真结果表明,该系统具有较好的故障声源识别和定位功能。     

基于最大熵分割和肤色模型的人眼定位

人眼定位是进行虹膜识别、视线跟踪、眼睛状态分析等的首要任务,为此提出一种基于最大熵分割和肤色模型的人眼定位方法。利用最大熵分割法对图像进行分割,获得人眼候选区域。建立YCbCr肤色模型,将其作为人眼定位的约束条件以排除非人眼区域,通过形态学运算准确定位人眼。仿真实验表明,该方法对人眼定位准确,并对背景、头部偏转角度等细节具有较好的适应性,运算速度较快。     

基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割

针对二维最大熵图像分割方法计算量大的问题,提出基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割算法。利用人工蜂群优化算法收敛快、避免局部最优、控制参数少等优点,将二维最大熵法最佳二维阈值视为最佳蜜源,实现基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割。实验结果表明,该方法的收敛速度较快、抗噪性较强。     

基于多种图像的电路板故障诊断系统研究

本文论述了基于多种图像的电路板故障诊断的原理及方法,对红外成像技术、可见光图像处理与分析技术、电路板故障诊断技术进行研究,通过利用图像增强技术、图像平滑处理技术、图像的二值化处理技术等,对采集到的电路板图像进行滤波,平滑等预处理;利用差分热图法及序列热图法对电路板及其元器件温度特征变化进行分析和故障判定;采用基于Harris角点检测的方法实现电路板可见光图像和红外热图像的配准,进而实现红外热像检测下的故障定位于可见光图像之上,方便的查找故障发生的位置,直观的查看到故障元器件产生的现象。     

基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法

针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时问长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度一区域灰度均值作为闽值进行图像分割。实验结果表明,该方法具有一定优越性,在执行时间与收敛性方面均得到较理想的分割效果。