基于最小方差滤波的相对嫡闭值分割方法

基于共生矩阵的相对熵阈值分割法是一类常用的图像分割方法。采用自适应滤波方法构造非对称共生矩阵,对相对熵阈值分割法进行改进,使其更好地适应含噪图像的阈值分割问题。实验结果表明,该方法能更有效地降低噪声干扰,使分割目标更为完整,边缘更加清晰。     

基于图像复杂度曲线拟合的快速图像分割方法

针对经典Otsu算法、最大熵算法、最小交叉熵算法等在 低 信噪比图像中分割效果较差的问题,从图像复杂度的角度提出了基于图像背景与目标的对象复杂度的图像分割方法,并采用曲线拟合方法大大减少了计算冗余,提高了算法的实时性与稳定性。实验表明,与经典算法相比,所提快速分割算法具有运行速度快、稳定性与可靠性高等特点,能够有效地解决 低信噪比图像分割效果较差的问题。     

基于卡方散度阈值方法的图像分割研究与实现

通过分析交叉熵阈值法的计算时间量较大的问题,提出了基于卡方散度的图像阈值化分割新准则,并从理论上分析了它与交叉熵阈值法的计算复杂性.实验结果表明,提出的图像分割准则是可行的,且计算所需时间比交叉熵阚值法有了明显减少,它对一定强度噪声干扰的图像比交叉熵法能获得更好的分割结果.     

基于区域的图切割算法求解Mumford-Shah图像分割模型

在Egil Bae和Tai Xue-Cheng提出的图切割算法基础上,给出了一种改进算法用于求解Mumford-Shah图像分割模型。首先利用Mean Shift算法对原始图像进行过分割,基于过分割产生的小区域构造恰当的图,使得分割问题转化为求特定图的最小切割问题。数值实验结果显示,直接利用Mean Shift算法分割的效果不理想,本方法保持了与Egil Bae和Tai Xue-Cheng方法相类似的分割效果,而运算效率却有了很大提高。     

基于最大类间后验交叉熵的阈值比分割算法

从目标和背景的类间差异性出发,提出了一种基于最大类间交叉熵准则的阈值化分割新算法,算法阈设目标的背景象素的条件分布服从正态分布,利用贝叶期公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率,再搜索这两为区域后验概率之间的最大交叉熵。比较了新算法一基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的分割性能。     

基于分片线性函数的图象压缩方法

使用了一种新分片线性逼近算法,算法首先对极大极小友谊赛一分片线性函数的紧凑表示形式做了改进,然后发挥了分片线性逼近的优势。在此基础上,提出了一种基于分片线性逼近的图象压缩编码方法。这种方法具有解压缩速度快的优点,与其它的图象压缩方法（例如DCT）相结合,能够提高图象的压缩效率。     

基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法

从目标和背景的类间差异性出发,提出了一种基于最大类间交叉熵准则的阈值化分割新算法。该算法假设目标和背景象素的条件分布服从正态分布,利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率,再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。比较了新算法与基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能。     

基于全散度的变分CV模型及其分割算法

CV模型在图像灰度不均匀或有噪声干扰时,易出现错分现象,因此将全散度引入变分CV模型,提出了基于全散度的变分CV模型及其迭代分割算法.分析基于欧氏距离所对应的变分CV模型分割算法存在的问题和不足,通过图示说明全散度相对于欧氏距离在距离计算与坐标系选择无关的优势,将其引入变分CV模型拟合偏差项,来提高图像灰度值与分割区域平均灰度偏差计算的鲁棒性.然后,采用欧拉-拉格朗日变分法获得全散度变分CV模型的偏微分方程,并采用数值计算方法获得该偏微分方程的迭代求解算法.同时在全散度变分CV模型中,增大拟合偏差项的权重系数,加大拟合偏差项在变分模型中的重要性.实验结果表明,全散度变分CV模型具有初始化敏感低、抗噪性强、鲁棒性高等优点.     

粘连细胞分割算法的研究与实现

以粘连细胞分割为例,提出了一种基于分水岭算法的图像分割算法.算法对分水岭分割之前的距离变换和求种子点进行了改进,得到了较好的分割效果.实验证明,该算法较好地完成了粘连细胞的分割任务.     

一种混合遗传算法在图像分割中的应用

在图像分割中,最小误差法计算简单,受目标和噪声影响小,对小图像仍具很好的分割效果,但计算量大,不利于实时处理。为解决这一问题,该文将遗传算法和退火算法引入到最小误差法中,结合遗传算法的全局寻优能力和模拟退火算法较强的局部搜索能力,提出一种高效的混合遗传算法(GASA),充分利用该混合算法快速和稳定性强的优点来减少最小误差法的运算量,不仅能够提高运算收敛速度和收敛效率,而且可以有效避免出现早熟现象,防止陷入局部最优,同时性能也很稳定,完全能满足实时系统中精度和速度的要求,得到较好的分割效果。     

Sketching a grey-tone pattern from its distance transform

We describe a procedure to create an abstraction of a grey-tone pattern by sketching its regions which have locally higher intensities. The sketch is a set of simple digital lines, qualitatively analogous to the skeleton representation computed in the case of a single-valued pattern. The grey-tone pattern is regarded as constituted by a number of regions with constant grey-value, and the skeleton is found by detecting suitable pixels on the Distance Transform of the pattern. Computation of the Distance Transform is accomplished according to the city-block distance, by ordered propagation over regions with increasing grey-values. Neighbourhood conditions are used to detect the set of the skeletal pixels, which is subsequently reduced to unit thickness. Finally, the skeleton undergoes a pruning process which removes a part or all of some of its branches.     

基于小波熵的时间序列分段聚合近似表示

由于时间序列数据具有高维性等特征,不易直接进行挖掘.在对时间序列数据进行挖掘之前通常先进行特征表示达到降维的目的,分段聚合近似表示(PAA)是特征表示方法中比较常用的一种,针对PAA算法对每一区间有平均对待的缺点,提出一种采用小波熵的时间序列分段聚合近似表示,将小波熵运用到PAA算法的改进中,把某一区间内的小波能量熵值作为判评区间复杂度的指标,按各区间内小波熵值的比重分配各区间内分段数,实现对复杂区间详细描述,对相对平稳区间粗略逼近,利用matlab平台仿真证明,上述方法在压缩比相同的情况下比PAA方法更好地拟合原始序列,不仅能对时间序列有效地降维,而且能使近似更加精确,进而实现时间序列数据挖掘效率的提高.     

基于位错理论的距离正则化水平集图像分割算法

把材料科学中的位错理论引入到水平集方法中.图像中水平集曲线的演化被看作刃位错中位错线的滑移过程,运用位错动力学机制推导出驱使水平集曲线演化的位错组态力.结合距离正则化水平集方法,把水平集方法的边缘检测函数替换为基于位错动力学理论的速度停止函数,并构建了新的距离正则化水平集函数演化方程.水平集曲线在位错组态力和速度停止函数的驱使下移动.位错组态力反映了单位长度曲线上的平均受力情况,不仅包括了图像梯度信息,也包括了位错组态力的作用范围等信息,因此可以有效地避免在局部图像梯度异常的情况下发生曲线停止演进的现象,或者避免在弱边缘处由于图像梯度较小发生局部边界泄漏的现象.实验结果表明,本文算法对弱边缘图像具有较好的分割效果.     

一种基于空间特征矢量的图像分割方法

针对灰度图像,提出了一种基于空间特征矢量的图像分割方法,构建了以像素的灰度、梯度、像素r的邻域均值为特征的三维特征空间,并将图像像素点对应空间特征点。通过计算像素特征矢量与阈值特征矢量的矢量差,求出矢量差与阈值特征矢量的夹角,然后比较夹角与动态分割参数的关系,判定像素所在区域(目标或背景)。实验表明,该方法可以较快速地实现图像分割,分割的效果也比较好。     

基于类别方差的自动多门限图象分割

从模式识别的分类理论出发,对基于类别方差的自动单门限图象分割方法进行了扩展,给出一种适合于灰度图象的自动多门限图象分割方法,对灰度图象能够自动寻找最优的门限值（一个或多个）,与人类的视觉分割过程一致。实验表明,能够自动且有效地进行灰度图象的多级门限值分割。     

像素级图像融合方法与融合效果评价

图像融合的目的是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像,以便更好地完成场景进行监视和侦察等任务,是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。融合图像更适合人的视觉和便于图像的后续处理,如图像分割、特征提取等。介绍了像素级图像融合的几种方法,按空间域和变换域对各种方法进行了分类,并对各种方法进行了比较;融合图像应保留原图像的重要细节信息且不引入虚假信息;介绍了用交叉熵进行图像融合效果评价的方法。     

改进的多目标图像的水平集分割模型

Guo等人利用n个水平集方程构造n个区域提出一种改进的CV模型（简称MCV模型）,该模型需要的迭代次数很少,提高了图像分割的效率,但其分割结果受初始曲线位置的影响较大,极易陷入局部最优,无法分割复杂图像,且利用传统的Heviside函数无法得到准确的均值信息,因此无法保证数值的稳定性。本文对MCV模型进行改进,先对图像进行预分割得到初始曲线以提高分割效率且能保证分割结果全局最优,构造新的符号函数取代传统的Heviside函数改进MCV模型以保证数值稳定性。对MR图像进行的分割实验表明,其在保证迭代次数较少的同时分割更加准确。     

基于能量思想的图像分割算法

CV(Chan-Vese)模型是一种基于偏微分方程的图像分割方法.在分析了CV模型的"能量"表达式的各个部分的基础上,证明了CV模型的前两项与阈值分割的等价关系,然后利用形态学中值运算与曲线演化的关系,用中值算子进一步缩小整个表达式的"能量",实现了一种基于CV模型的"能量"思想的快速图像分割算法.最后将该方法应用于医...     

自适应尺度参数的非均匀图像快速水平集分割

由于不同对象区域之间强度范围的重合,在存在强度不均匀的情况下很难分割图像.针对这一问题,提出一种新的水平集分割方法.在非均匀图像模型的基础上,推导出图像域的最优分割平面.在平面上,提出一种新的基于区域的压力函数,并在水平集公式中定义一个能量泛函.通过对能量泛函最小化,在对非均匀图像分割的同时,对偏置场进行估计.另外,为...