改进Otsu图像分割方法

在计算分割阈值时,利用类内灰度差方进行多次迭代,获得阈值初值。图像总体灰度均值分别与目标及背景进行方差计算,得到最终分割阈值。     

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.     

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.     

基于文化算法和二维Otsu方法的快速图像分割

针对二维Otsu方法计算量大的缺点,提出一种采用文化算法和二维Otsu法相结合的快速图像分割法.该方法利用文化算法的全局寻优能力,对图像的二维最大类间方差进行优化,通过文化算法的种群空间和信念空间的相互协作来获取二维Otsu的最佳二维阈值向量.实验结果表明,该方法具有良好的抗噪声性能,能得到较好的分割效果,缩短了寻找最佳二维阈值向量的时间,提高了二维Otsu方法的运算效率.     

扩展的Otsu最优阈值图像分割的实现方法

基于付忠良等人提出的扩展的Otsu最优阈值图像分割方法，提出了遗传算法的解决方案，并给出了遗传算法中基本参数的设定，基于图像的像素方差信息，利用遗传算法全局搜索图像的单阈值和双阈值，这样不但缩短了计算时间，而且具有遗传算法鲁棒性和自适应的特点，比传统的Otsu方法有明显的优点。     

基于粒子群算法的Otsu法图像阈值分割

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,Otsu法是一种效果较好、实现简单的阈值分割方法.针对传统的Otsu阈值计算方法需要在全灰度范围内搜索一个最佳门限组合,耗时较多,难以实际应用这一问题,采用协同和带压缩因子的粒子群改进算法求解Otsu阈值,通过分别用改进粒子群算法和标准粒子群算法对lena测试图像的实验表明,前者相较于后者有更高的精度.而在计算时间方面,两者都不到传统方法的百分之一,有利于提高图像处理的实时性,也证实了将粒子群算法用于阈值分割是可行的.     

基于直觉模糊相似度的刑侦血迹图像分割算法

针对刑侦血迹图像的目标提取问题,提出一种基于直觉模糊集相似度的阈值分割算法。该算法在图像双边滤波的基础上,借助"投票模型"构造图像的直觉模糊模型,并以直觉模糊集上含权重参数的相似度为目标函数确定最佳阈值。对刑侦血迹图像的实验结果表明,该算法可有效提取不同背景中的目标。     

基于直方图判别的细胞图像分割

最优阈值的选取是细胞图像分割中的核心问题，单一的分割方法往往不能适用于各种疏密不一的细胞图像。针对传统的阈值分割方法不能有效地解决稀疏细胞图像分离的问题，该文利用图像直方图的统计特性，提出了一种极小阈值点的搜索方法。并在对直方图进行统计分析的基础上，自动选取恰当的(方法来对不同类型的细胞图像进行分割。实验表明，通过这种方式处理的细胞图像分割效果较好。     

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。     

图像阈值分割技术中的部分和算法综述

分析图像阈值分割技术在理论改进与实际应用过程中所面临的瓶颈问题,寻找解决问题的切入点。从提高算法效率的角度,以熵阈值法和Otsu阈值法为例,通过分类对比并结合理论综述,整理发掘出部分和算法研究对于阈值分割技术的作用和意义。与部分和问题相融合,是阈值分割技术未来的研究方向和重点。     

改进的OTSU算法在图像分割中的应用

针对用传统OTSU算法处理灰度级不连续的图像时,所求出的阈值不能很好地收敛到全局最优的种种问题,对OTSU算法进行修改,并把改进后的OTSU算法应用在心脏这类灰度级不连续图像上,实验表明该方法具有良好的分割效果.     

改进的OTSU算法在图像分割中的应用

针对用传统OTSU算法处理灰度级不连续的图像时，所求出的阈值不能很好地收敛到全局最优的种种问题，对OTSU算法进行修改，并把改进后的删算法应用在心脏这类灰度级不连续图像上，实验表明该方法具有良好的分割效果．     

基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割

将遗传算法（GA）与模糊C－均值聚类算法（FCM算法）相结合，并运用于图像分割，以期解决标准FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码，然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数，在适当的交叉率和变异率下，最终实现了基于遗传模糊C－均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下，通过引入直方图统计特性，实现了遗传模糊C－均值算法的快速运算，最后，运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证，并与标准FCM算法进行了对比，分割实验表明了本方法比标准FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。     

基于水平集方法的医学图像分割

针对水平集方法处理曲线拓扑结构变化能力强,但分割图像时运算效率低的情况,提出将水平集方法和快速步进法相结合应用于医学图像的分割。该方法解决了水平集方法运算效率低、快速步进法易产生过分割的问题,使得图像分割的速度得以提高,分割效果也比较理想。该方法成功的用于头骨CT图像和肝脏CT图像的分割,分割效果较好。     

一种基于粗集理论对雾天图像增强的研究

由于雾天有光亮条件的干扰,雾天拍摄的图片经常都有很严重的图像降质;针对雾天图片的退化情况,文章提出了一种基于粗集理论在空域采用3×3滑动窗口的图像增强方法,通过对实物照片的处理表明该方法在图像增强效果和时间复杂性方面均优于传统图像增强方法,在重现原图的基础上能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度。     

基于模糊逻辑的图像阈值分割算法

为确定图像分割的最佳阈值,提出了一种新的有效的图像阈值分割方法.该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息.然后,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将新算法应用于图像分割中,效果优于现有大多数阈值分割算法.     

一种基于光照补偿和模糊聚类的图像分割方法

针对受到光照不均匀影响的图片在直接进行阈值分割造成的错分割问题,提出在分割前对图像进行光照补偿的预处理,从原图中分离出光照不均匀平面矩阵,从而降低光照不均匀对阈值分割造成的不利影响.在分割过程中采用模糊聚类算法,提高了图像分割的有效性.     

双集合FCM和改进Otsu算法的灰度图像阈值分割

针对FCM算法和Otsu算法的不足,根据灰度图像的特点,提出了基于双集合FCM和改进Otsu算法的阈值分割算法,该算法从两个方面对FCM算法和Otsu算法进行改进．第一、采用双集合的方法,减小FCM算法和Otsu算法的时间复杂度;第二、适当移动分割阈值提高Otsu算法的分割效果．从数学分析和实验可知,文中算法的时间花费和分割效果均优于FCM算法和Otsu算法．     

基于遗传算法的三维重构图像阈值分割

图像阈值分割是三维重构中图像处理的一个重要内容最佳熵阈值的图像分割具有很多优点,但同时也需要大量的运算时间,从而限制了其实际应用．将遗传算法应用于最佳熵阈值的确定中,提出一种新的图像阈值分割方法,以灰度图像的直方图熵作为评价标准,把图像阈值分割问题定义为一个优化问题．利用遗传算法寻优的高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割参数——图像分割阈值．实验结果表明,采用遗传算法不仅可以实现正确的图像分割．而且使得分割速度大大提高．     

改进的模糊C-均值算法在图像分割中的应用

针对传统的模糊C-均值算法在图像分割中存在的缺陷,提出了一种基于点密度函数加权的模糊C-均值聚类算法。将图像像素的点密度函数作为权值,并依据类间相关度定义了一个聚类有效性函数用以确定最佳聚类数,结合聚类有效性完成对图像的分割。理论分析和对比试验表明,该算法在一定程度上克服了模糊均值算法的缺陷,在图像分割中具有良好的分类精度。