基于二维对称交叉熵的红外图像阈值分割

针对现有的阈值选取方法应用于目标与背景面积相差悬殊的红外图像时常导致严重的误分割现象,本文提出了一种基于对称交叉熵及背景与目标面积差的红外目标图像阈值选取方法。对称交叉熵能确保分割后类的内聚性好,而背景与目标面积差可抑制均等分割的趋势,将两者综合构成了更为合理的阈值选取准则函数。首先导出了一维阈值选取公式;然后给出了二维直方图斜分阈值及二维直方图斜分的简化阈值选取方法,抗噪性能明显改善;最后与二维斜分的最大熵阈值、Otsu阈值及非对称交叉熵阈值选取方法进行了比较,实验结果表明,本文方法在分割效果上具有明显的优势。     

一种基于量子遗传算法的红外图像分割方法

针对经典的二维O tsu和最大熵算法的不足,提出了一种基于量子遗传算法的海上红外图像目标分割方法.该方法同时考虑了图像像素点的灰度分布信息和像素间的空间相互信息,将基于fisher准则的类内类间距离判据作为分类依据,利用量子遗传算法进行寻优以获取最佳阈值,实现了海上红外目标图像的分割过程.选取3幅海上红外目标图像进行了仿真实验.实验结果表明,提出的方法在分割效果和计算速度上都优于传统的O tsu和最大熵法.     

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.     

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.     

基于关联熵系数的图像分割新算法

图像分割是图像分析的基础,阈值法因简单、快速和稳定而成为图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广泛应用。针对图像分布具有多样性,本文提出基于随机变量之间关联熵联系的图像分割新算法,该算法通过最大化目标和背景两个概率分布之间的关联熵系数并获得图像分割的最佳阈值。实验结果表明,本文提出的关联熵系数阈值分割方法是可行的。     

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统

为了实现钢轨表面缺陷自动化检测,以手推式轨道检测车为平台建立基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统。以黑白线阵CCD相机获取轨道图像,并辅以线阵白光光源主动照明,减少外界光源的干扰;编码器安装在车轮上获取检测车的运动信息,并将里程转换成脉冲信号触发线阵相机进行图像采集,获取的图像经千兆网传输至工业计算机进行处理;利用单片机设计信号处理器读取编码器的脉冲信号,根据编码器A、B相输出信号的相位差判断车轮的前进方向;提出改进最大熵阈值分割法对钢轨图像分割,使分割结果接近目标出现的概率。实验结果表明,图像采集系统能够稳定的采集轨道多部件图像,相比于Otsu、原始最大熵阈值分割法,改进最大熵阈值分割法在减少误分割的同时能够比较准确的将缺陷分割出来,与背景差分法、积分投影法相比,本文方法获得了较低的误检率和漏检率。     

一种超模糊熵ULPCNN图像自动分割新方法

为了自动地对图像进行二值分割,提出了一种新的自适应迭代全局阈值图像分割算法．首先对二维超模糊集隶属函数进行了自适应修正,并将其引入到图像超模糊熵概念中; 然后从适应图像分割角度,将传统脉冲耦合神经网络模型改进为具有单调指数上升阈值函数的ULPCNN抑制捕获模型; 最后把ULPCNN与最大超模糊熵判据相结合对图像进行自动分割,并与基于最大香农熵、最小交叉熵及最小模糊熵准则的ULPCNN分割方法作了比较．理论分析和实验结果表明,该方法能自动确定迭代次数和选取最佳阈值,对图像目标划分清晰,细节保持较好,改善了图像的分割性能．     

基于过分割的多目标阈值图像分割算法

提出一种基于过分割的多目标阈值图像分割算法。使用分水岭算法获得待分割图像的过分割区域和分割边界,将类间方差函数和熵函数作为优化目标函数,采用多目标阈值算法对区域的代表点及分割边界上的像素进行划分,再将区域代表点的划分结果扩展到各区域中,以获得整幅图像的分割结果。在多幅Berkeley图像上进行分割测试,并以分割准确率作为算法性能的评价指标,结果显示,新方法在大多数情况下能够获得高于最大类间方差法和最大熵法的分割准确率,此外,由于图像区域信息的使用,使得图像目标能够较为完整地从背景中分离出来。     

基于区间值模糊集熵的图像阈值分割算法

提出了一种新的区间值模糊集的模糊熵,并将其用于图像的阈值分割.根据图像直方图确定模糊化因子,选择适当的主隶属函数实现图像的区间值模糊集表示.利用新的区间值模糊集的模糊熵研究了图像的阈值分割算法.仿真实验表明,新的基于区间值模糊集模糊熵的阈值分割算法在处理模糊图像及具有噪声图像方面均比经典图像阈值分割方法更有效.     

基于Otsu准则的红外图像快速分割算法

为实现红外图像快速目标检测,提出了一种基于Otsu准则的红外图像快速分割算法.首先运用模糊算法调整全局滤波的权值进行预处理,利用像素点的二维信息直接建立阈值直线的截距直方图;然后根据Otsu准则求解最佳截距阈值,使用该阈值直接对含二维信息的图像进行分割;最后通过自适应参数的形态学操作提升图像质量.实验结果表明,与二维直分法和Otsu直线阈值法相比,本文算法分割精度较好,具有噪声抑制能力,占用较少内存空间,对多目标图像具有较好的分割效果.     

复杂背景下图像中弱小目标的分割和提取算法

针对有些图像中的目标与背景之间存在区域边界往往不明显，加上噪声的影响，目标边界具有一定的模糊性，有时还存在目标与背景面积对比差别很大等问题，提出了一种基于图像边缘增强的自适应最佳阈值图像分割方法，有利于将弱小目标从复杂背景中精确地分割和提取。该算法将闽值法和其它方法进行结合，有效地解决了目标边缘模糊图像阈值选取困难这一问题；采用图像切割技术，有效解决了弱小目标在大背景下分割难的问题；将类别方差法和迭代算法相结合建立数学模型，不但有利于自适应最佳闻值的选取，而且有效地减少噪声对最佳自适应阈值的影响，提高了图像的分割效果。     

基于直方图的模糊最大指数熵图像分割方法

针对最大熵阈值分割算法的计算缺陷,提出了一种基于直方图的模糊最大指数熵阈值图像分割新算法．该算法把模糊性指数、模糊熵概念应用到图像分割中,结合基于灰度图像直方图的模糊最大熵阈值图像分割理论,给出了模糊最大熵的新定义,同时引入了指数熵的概念．该算法能较好地完成图像分割,较传统分割算法具有更强的抗噪能力,为后续的图像处理提供了良好的基础．通过对真实目标灰度图像的分割和对比实验,表明本文新算法分割准确,性能优越。     

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．     

基于视觉注意的动态阈值分割算法

提出一种基于视觉注意机制的动态阈值选取方法.首先按人眼视觉注意特点计算各图块的显著性特征值,根据显著性特征值将图像块进行分类,然后利用最大类间方差法和多尺度的自适应阈值方法分别实现不同灰度特性区域的图像动态分割.实验结果表明:该方法能够实现图像多阈值的自动选取,不受照明条件的影响,能够获得满意的二值分割效果     

动态阈值结合全局阈值对图像进行分割

首先讨论了图像阈值分割的两种方法：全避阈值图像分割和动态阈值图像分割。当背景的灰度值可看作恒定时，使用全局阈值一般会有较好的效果；在许多情况下,背景的灰度值并不是常数，物体和背景的对比度也有变化，我们可将一个随图像位置缓慢变化的函数设为值，即采用动态阈值，但由于我们要对 图像分块，简单的动态阈值分割所得的图像通常包含人为的边界和阴影，为改善图像分割效果，本文提出了把全局阈值和动态阈值结合起来对图像进行分割的一种新的图像阈值分割方法。实验表明，该方法比单独采用全局阈值或动态阈值方法性能优越。     

图像背景自适应分割技术研究

图像在进行分类识别之前,重要的一步处理过程是进行背景分割,以便把识别对象与图像背景分开,阈值化分割算法是图像分割中应用数量最多的一类,但如何设置阈值进行图像背景的自适应分割成了问题的关键所在。通过图像分割技术,比较分析各种算法的优缺点,提出一种用于图像背景自适应分割的方案。此算法不需要人为设定其他参数,是一种自动选择阈值的方法,且选取出来的阈值理想,对各种情况的表现都较为良好。     

一种轮胎X射线图像缺陷提取和分割方法

针对轮胎X射线图像对比度不高、图像噪声多和存在较大背景起伏的特点,提出一种基于平滑滤波和灰度校正的轮胎X射线图像缺陷提取和分割方法。首先采用平滑滤波的方法,消除带束层帘线影像和图像中的高频噪声;然后依据整幅图像的灰度均值和图像中每个像素的邻域内部灰度均值的比例关系,对像素的灰度进行校正;最后对校正后的图像进行二值化处理,完成对轮胎X图像的分割。实验结果表明,该方法能够有效地实现轮胎X射线图像缺陷的提取和分割。     

Elimination of the Background Noise of the Decoded Image in Fresnel Zone Plate Scanning Holography

A method of digitally high pass filtering in frequency domain is proposed to eliminate the background noise of the decoded image in Fresnel zone plate scanning holography. The high pass filter is designed as a circular stop, which should be suitable to suppressing the background noise significantly and remain much low frequency information of the object. The principle of high pass filtering is that the Fourier transform of the decoded image is multiplied with the high pass filter. Thus the frequency spectrum of the decoded image without the background noise is achieved. By inverse Fourier transform of the spectrum of the decoded image after multiplying operation, the decoded image without the background noise is obtained. Both of the computer simulations and the experimental results show that the contrast and the signal-to-noise ratio of the decoded image are significantly improved with digital filtering.