基于自适应粒子群优化的三维OTSU图像分割算法

针对三维OTSU分割算法运算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于自适应粒子群优化的三维OTSU图像分割算法。首先采用最佳熵的方法初步提取图像的目标区域,根据该目标区域特征自适应地调整三维OTSU算法的背景搜索范围,然后采用三维OTSU算法并结合粒子群优化最佳分割阈值对原图像进行分割。实验结果表明,与三维OTSU阈值分...     

基于OTSU算法的图像分割有效性研究

基于阈值分割的二维OTSU算法的基础上,提出了关于二维OTSU算法的快速实现。该算法既利用了图像的像素点灰度信息,同时又利用了像素点的邻域空间相关信息。对于低对比度、低信噪比的目标,二维最大类间方差算法具有较高的分割效果。实验结果表明,二维最大类间方差算法的快速实现方法使图像分割的有效性得到很大提高,极大地扩大了二维OTSU算法的适用范围。     

基于OTSU的近红外图像分割的应用研究

OTSU法是最常用的利用图像的一维灰度直方图的阈值化方法之一,二维OTSU除了考虑像素点的灰度信息外还考虑了像素点与其邻域的空间信息.由于红外图像不同于一般灰度图像的一些特征,有针对性的采用了二维OTSU对其进行分割.通过与一维OTSU的相互比较可以看出,二维OTSU对近红外图像拥有更好的分割效果,能有效的分割出炉管图...     

一种基于二维OTSU的莫尔条纹图像分割方法

在分析莫尔条纹图像信息组成的基础上,针对原始莫尔条纹图案中背景光信息、有效莫尔条纹信息以及原始光栅信息的频率分布特点,提出了一种莫尔条纹图像分割方法。该方法首先采用高斯低通滤波提取有效莫尔条纹信号,然后经过高低帽变换进行图像对比度增强,最后采用OTSU法进行图像分割。实验结果表明,该方法简单易行,分割后的图案很好地保留了莫尔条纹的有效信息。     

基于OTSU和区域生长的电气设备多点故障分割

针对电气设备的红外图像背景复杂、信噪比低的特点,提出了一种基于OTSU和区域生长相结合的故障分割方法.首先,采用OTSU算法将故障红外图像分割为种子区域和背景区域,去除大面积背景的干扰;然后采用自动选取种子点的区域生长算法完整的分割出故障区域.试验结果表明该算法针对复杂背景的红外图像能有效地消除干扰,并能完整地提取出故障区域.     

基于人体手指静脉图像分割算法的研究

根据人体手指静脉图像的结构及特点,提出了一种能很好地抑制噪声、剔除图像的伪边缘、准确定位手指静脉图像边缘信息的方法。首先采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,然后利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割。实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过分割问题,同时准确定位了手指静脉图像边缘信息,提高了手指静脉图像分割精度。     

基于二维OTSU选取种子点的区域生长图像分割

在对连通性要求比较高的图像进行分割时,区域生长方法有独特的优势。在图像复杂的情况下,希望计算机可以快速并且完整地自动选取种子点。利用二维OTSU对图像进行预分割并以此作为选取种子点的依据,可以有效解决使用区域生长分割图像时种子点选取的难题。结合对石化炼油炉炉管图像的分割,讨论使用此种方法的可行性和有效性。     

基于二维OTSU和遗传算法的红外图像分割方法

为了改善红外图像的分割效果,将二维OTSU算法应用于红外图像分割,通过二维OTSU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OTSU算法寻找阈值的速度,提高分割效率.实验结果表明,该方法分割效果好,分割速度快,是一种可行的红外图像分割方法.     

基于OTSU的动态结合全局阈值的图像分割

动态结合全局阈值的图像分割方法,在图像灰度分布没有明显双峰及背景复杂的情况下也有很好的适应性.用OTSU方法求得近红外图像的全局阈值s和各子图像的阈值d;利用双线性内插值算法求得与原图像等大的阈值矩阵D.通过调整比例系数k,最后完成阈值矩阵T的构造和图像分割.此方法能有效分割出石化炼油炉的炉管图像.     

基于OTSU和局部阈值的二次肺实质分割算法

介绍了一种新的CR胸片肺实质分割算法。在对CR胸片肺实质分割的目的、背景进行简单的介绍后,给出了基于OTSU和局部阈值的二次肺实质分割算法的设计思想及具体实现过程;并采用此算法对大量数据进行了测试,最后给出测试结果并进行总结。     

基于小目标预提取的OTSU分割方法

针对传统OTSU（最大类间方差法）方法对于占图像比例较小的目标检测效果不佳,通过对图像边缘检测、图像局部运算、自动确定目标位置并预先提取出潜在目标区域,对潜在目标区域图像利用OTSU方法进行分割,得到新的小目标检测方法。将该方法与经典OTSU法、迭代法和区域生长法的在不同场景下小目标进行检测,实验结果表明该方法在运算时间上接近于其他方法,在分割效果和稳定性上优于其他方法。     

一种基于变差函数的纹理图像分割方法

本文基于变差函数提出一种图像纹理分割的新方法.由于变差函数反映图像数据的随机性和结构性,因而能很好的表达纹理图像的特征.文中算法根据变差函数的这种性质将单步长变差函数值作为图像纹理特征进行分割,实验结果表明它对纹理图像分割与识别是十分有效的.     

基于改进布谷鸟搜索算法的图像分割

针对布谷鸟搜索算法在应用其进行图像分割时计算量大、易陷入局部极小值解、收敛速度慢的问题。文中采用一种基于改进布谷鸟搜索算法的多阈值图像分割算法。该算法以Ostu算法设计自适应度函数,将布谷鸟搜索算法和K均值算法融合,增加种群的多样性,且能自适应地确定阈值个数及其范围,并找到待分割图像的最优阈值。实验结果表明,与K均值算法和布谷鸟搜索算法相比,该算法找到的阈值质量更佳,图像分割结果更好。     

一种基于HMRF模型的无监督图像分割算法

研究了基于隐马尔可夫随机场(HMRF)模型的无监督图像分割问题.对于每一阶模型的图像分割,该算法充分利用了相邻模型之间的相关信息,由此,该算法克服了均值场算法对初始化条件要求非常苛刻的缺点.而且,针对无监督图像分割的模型选择问题提出了带惩罚项的误差平方和阶次判定准则.实验结果证实本文提出的阶次判定准则优于伪似然信息准则(PLIC),并且,该算法具有满意的分割结果.     

改进OTSU算法和边缘检测的图像分割算法研究

最大类间方差法是一种最广泛使用的图像阈值自动选取方法之一,在分析理解该算法的基础上,提出了一种改进最大类间方差法和边缘检测相结合的分割方法,该算法在选取最佳阈值时不仅考虑目标和背景的均值还考虑了它们的方差。通过实验分析表明该算法能够达到较好的分割效果,有较好的使用价值。     

基于区域灰度极小值的网孔织物图像分割算法

针对网孔织物图像的对比度低和噪声点多而导致分割结果中存在网孔连在一起和残缺等问题,提出一种基于区域灰度极小值的分割算法以期提高网孔的分割精度.首先利用高斯金字塔缩放和直方图均衡化算法处理图像以增强图像的纹理轮廓和明暗对比度.然后采用一种基于区域灰度极小值的分割算法以解决仅仅依靠灰度值大小而无法正确分割网孔的问题.最后采...