基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法

针对钢轨表面图像具有的光照不均匀、可识别特征有限、对比度低、反射特性易变等特性,提出基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法。该方法主要包括轨面图像预处理、背景建模与差分、缺陷比例限制滤波、缺陷比例限制最大熵阈值分割和连通区域标记5个步骤。首先结合轨面图像列灰度均值和列灰度中值进行快速背景建模,将预处理后的图像与背景图像进行差分操作;其次利用轨面图像缺陷占比较低的特征对差分图进行缺陷比例上限的阈值截断,以增强差分图的对比度;随后利用此特征改进最大熵阈值分割,采用自适应加权因子对目标熵进行全局可变加权,并选择出一个合适的阈值使熵值最大化,使得在保留真实缺陷的同时减弱诸如阴影、锈迹等噪声的干扰;最后利用连通区域标记法对阈值分割后的二值图像中的缺陷区域进行统计,并把缺陷面积低于钢轨损伤标准的区域判定为噪声并进行去除,以实现钢轨表面缺陷检测。仿真实验结果表明,新方法可以对钢轨表面缺陷进行很好的检测,其检测结果的召回率、精确率和加权调和平均值分别达到94.19%、88.34%和92.96%,平均错误分类误差值为0.006 4,具有一定的实用价值。     

基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法

针对钢轨表面图像具有的光照不均匀、可识别特征有限、对比度低、反射特性易变等特性，提出基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法。该方法主要包括轨面图像预处理、背景建模与差分、缺陷比例限制滤波、缺陷比例限制最大熵阈值分割和连通区域标记5个步骤。首先结合轨面图像列灰度均值和列灰度中值进行快速背景建模，将预处理后的图像与背景图像进行差分操作；其次利用轨面图像缺陷占比较低的特征对差分图进行缺陷比例上限的阈值截断，以增强差分图的对比度；随后利用此特征改进最大熵阈值分割，采用自适应加权因子对目标熵进行全局可变加权，并选择出一个合适的阈值使熵值最大化，使得在保留真实缺陷的同时减弱诸如阴影、锈迹等噪声的干扰；最后利用连通区域标记法对阈值分割后的二值图像中的缺陷区域进行统计，并把缺陷面积低于钢轨损伤标准的区域判定为噪声并进行去除，以实现钢轨表面缺陷检测。仿真实验结果表明，新方法可以对钢轨表面缺陷进行很好的检测，其检测结果的召回率、精确率和加权调和平均值分别达到94.19%、88.34%和92.96%，平均错误分类误差值为0.006 4，具有一定的实用价值。     

基于PSO改进的OTSU图像分割方法

阈值的选取对图像分割后的效果起着至关重要的作用,本文针对图像分割过程中阈值选取的问题,提出了一种基于PSO优化的改进OTSU图像分割算法.该算法以最大类间方差作为PSO算法适应度函数,以当前分割阈值组合作为粒子的当前位置,阈值更新速度作为粒子的当前速度.通过迭代计算更新粒子位置和速度,最后确定图像分割的最佳阈值.与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法图像分割算法相比,该算法稳定性更好,算法效率更高.     

一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法

阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点。针对传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法。以Otsu算法的类间方差作为适应度函数,在每次迭代中选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子,以提高粒子多样性。实验表明,与Otsu算法和PSO算法相比,改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度,而且提高了图像分割的准确率。     

改进PSO算法在二维最佳阈值图像分割中的应用

针对二维熵图像分割在求取最佳阈值时存在计算量大及粒子群算法容易陷入局部最优、运算速度慢等问题,提出了改进的粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。该方法是在雁群启示的粒子群算法基础上,对速度公式进行改进,并引入随机扰动策略,从两个方面同时改进以提高算法的收敛速度,以及克服局部极值的能力。仿真结果表明,将该方法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛速度,强化了图像处理的实时性。     

NSCT变换与改进PSO算法在含噪图像分割中的应用

为提高含噪图像的分割效果和分割速度,将非下采样Contourlet变换和粒子群优化算法相结合,提出了一种有效的图像分割方法——IPSOC。该方法首先对待分割图像进行多尺度非下采样Contourlet变换,然后利用其最高级低频系数重构图像,计算重构图像与其均值图像的二维直方图中类间离散度矩阵的迹,并以之作为分割图像的目标函数来搜索最佳分割阈值。为加快阈值搜索速度,以改进的粒子群优化算法作为阈值分割的并行搜索策略,通过对基本粒子群优化算法进行个体及全局最优信息的实时更新,防止粒子停滞操作和阈值保持次数限定搜索终止条件等几个方面的改进,快速有效地获得分割图像。实验结果表明,该方法与基于遗传算法和人工鱼群算法的分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量。     

基于混沌粒子群算法的多阈值图像分割

针对单阈值图像分割方法在求取比较复杂的图像时效果不理想及粒子群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割方法。该方法利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与多阈值法相结合作全局搜索,实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,并且运行时间不随阈值数目的增加而显著增加。     

基于改进粒子群算法的阈值图像分割

针对基本粒子群算法目前存在的收敛速度过慢且容易于陷入局部极值等方面问题,提出根据蜂群算法的领域搜索思想,改变算法中粒子领域结构。通过借鉴蜂群的领域搜索策略解决粒子群算法陷入局部极值的问题,提高收敛速度。并将改进后粒子群算法应用于阈值图像分割中,仿真结果表明改进算法在图像阈值分割中减少阈值的寻优时间,优化收敛精度,提高图像处理的实时性和精度性。     

基于分数阶麻雀搜索优化OTSU肺组织分割算法

针对传统粒子群算法应用于肺组织分割时寻优慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于分数阶麻雀搜索优化的最大类间差法(OTSU)肺组织分割算法.采用分数阶微积分算法优化麻雀搜索算法,根据麻雀的位置信息,引入自适应分数阶阶次以自适应地调整分数阶阶次,加快算法收敛速度;采用灰度级-梯度二维直方图以减小二维直方图的计算量和麻雀的搜索范围;算法实现过程中,利用孔洞填充算法去除CT图像背景,采用形态学操作去除噪音并修补病变区域产生的孔洞.实验表明,所提算法达到稳定的收敛次数相较于粒子群优化OTSU算法、分数阶粒子群优化OTSU算法、麻雀搜索优化OTSU算法分别减少了22.75％,13.75％,2.25％,因此所提算法在保证分割精度的同时,提高了算法的收敛速度.     

用模拟退火思想的粒子群算法实现图像分割

采用了一种模拟退火思想的粒子群算法与最大类间方差法相结合的快速阈值分割法对图像进行分割。用粒子群优化算法来搜索阈值向量,每个粒子代表一个可行的阈值向量,通过粒子间的协作来获得最优阈值。为了提高收敛速度,把模拟退火的思想应用在粒子群算法中,最后仿真结论表明,该方法在继承标准粒子群算法原理简单、易于实现、协同搜索等优点的同时,还避免了标准粒子群算法的收敛速度慢问题,有更强的寻优能力,得到理想的结果的同时计算量大大减少。权衡分割精度和计算效率两个方面,文中方法不失为一种实用有效的图像分割算法。