高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法

为有效分割非均匀光照图像,提出一种在高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法. 首先,利用二维高斯函数对待处理图像进行卷积操作来构建一个高斯尺度空间,在此空间下进行背景估计,并采用背景差法来消除非均匀光照干扰,从而提取出目标图像;然后,采用 矫正进行增强处理以突出较暗目标信息;最后,经强调谷底的最大类间方差法进行全局分割得到最终结果. 为验证算法的有效性,对非均匀光照条件下文本图像以及非文本图像进行了测试,并与基于偏移场的模糊C均值方法、灰度波动变换自适应阈值分割算法和自适应最小误差阈值分割算法,在错误分割率和运行时间上进行了对比. 实验结果表明,对比以上三种方法,该算法的分割结果更为理想.     

改进布鸟搜索算法最大熵值的医学图像分割

研究医学图像分割问题.医学图像是医学影像的分析基础,医学图像由于组织边缘模糊和灰度不均匀含噪声等特点,导致最大熵值分割医学图像算法难以进行准确分割,分割精度低,为了提高医学图像分割的准确性,提出一种改进布鸟搜索算法优化最大熵值的医学图像分割方法.首先由最大熵法找到医学图像分割目标函数,然后采用改进布谷鸟搜索算法对目标函数进行优化,找到医学图像的最佳分割点,实现医学图像分割,最后采用多幅医学图像进行仿真,以测试算法性能.结果表明,改进方法不仅解决了传统最大熵值医学图像分割算法存在的缺陷,同时提高医学图像分割的精度,并且具有较好的鲁棒性,具有较好的实际应用价值.     

自适应最小误差阈值分割算法

对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁 棒的最小误差阈值分割算法. 但该方法为全局算法, 仅适用于分割均匀光照图像. 为 提高其自适应性, 本文采用Water flow模型对非均匀光照图像进行背景估计, 以此获 得原始图像与背景图像的差值图像, 达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的. 为进 一步提高分割性能, 本文对差值图像采用γ 矫正进行增强, 然后采用鲁棒最小误差 法进行全局分割, 从而完成目标提取. 最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了 实验, 并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割 算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进 行了对比. 实验结果表明, 相对于以上方法, 本算法的分割性能均有明显提升.     

基于改进的背景模型的图像识别算法研究

当图像亮度不均匀、对比度低时,提取图像前景较困难。为此,提出一种图像分割方法,结合正弦基函数和绝对值距离测度构建背景模型,依据优化理论和迭代法求解背景模型,通过比较背景模型中各像素点亮度与实际图像中各像素点亮度来判别各像素点是背景还是前景。为应对图像亮度不均匀的情况,在图像分割前对图像进行分块,在分块图像中依据背景模型或相邻分块背景相似度进行图像分割。实验结果表明,在普适性方面,相对于经典的模糊C均值法和OTSU法,该方法的分割误差小,尤其是对亮度不均匀和对比度低的图像;在掌纹图像分割应用方面,与迭代线跟踪法和模糊粗糙集法相比,该方法的错误率低、信噪比高、处理时间短。最后将提出的分割算法应用在人脸识别上,实验结果表明了该算法的先进性。     

一种基于反几何扩散分类的图像二值化方法及应用

从背景中将目标识别提取出来往往受到复杂背景中的不均匀信息干扰.本文研究基于反几何扩散的图像二值化方法,通过各向异性扩散的一种特殊形式--反几何扩散,对图像边缘进行最大限度的模糊和扩散,形成一个个分割阈值面,通过扩展的分类法则,在扩散过程中对每个目标像素进行分类.提出一种分类后处理方法使目标最终从不均匀背景中分割出来.通过对X光图像中铸造缺陷的识别实验,证明该方法对抑制噪声有较好的鲁棒性,给出处理背景变化不均匀的铸造产品X光图像的结果.     

基于顶帽变换和模糊C均值聚类的图像分割方法

为了准确地对背景亮度不均匀的图像进行分割,提出了一种综合运用形态学中的顶帽变换和模糊C均值（FCM）聚类的图像分割方法。FCM聚类算法已成功地应用于图像分割,但对于具有不均匀亮度背景的灰度图像,则无法进行准确有效地分割。根据提出的方法,对于具有亮度不均匀背景的灰度图像,首先利用顶帽变换对图像进行处理,以消除亮度不均匀的背景,然后再利用FCM聚类算法对图像进行分割。实验结果表明,该方法可以准确地对背景亮度不均匀的图像进行分割,是一种有效的图像分割方法。     

基于图像区域的交互式文本图像阈值分割算法

针对现有局部阈值分割算法因参数过多带来的参数选择问题以及在分割结果中块与块之间不连续性问题,利用用户提供的先验知识或经验,提出了一种基于灰度图像区域的交互式文本图像阈值分割算法.该方法首先粗略地将图像进行分块;利用标准差作为衡量图像块含有信息量(背景信息与目标信息)多少这一度量,接着按标准差大小对所有图像块进行排序;然后由用户输入交互式信息将所有图像块分为3个集合:仅含背景或仅含目标的图像块、含有少量背景或者是含有少量目标的图像块以及背景和目标分布比较均衡的图像块;最后对各个集合中的图像块分别按相应准则进行分割.实验结果表明,对于均匀和非均匀光照条件下的文本图像,与全局分割算法、直接分块分割算法和Chou方法相比,该方法在分割效果上有显著提升,而且执行效率也较高.另外,对于部分非文本图像也同样有效.     

基于局部熵的主动轮廓模型

针对传统C-V模型对灰度分布不均匀图像分割效果不理想的问题,研究了一种基于局部熵的主动轮廓模型.首先,算法将局部熵的概念引入到C-V模型中,通过核函数获得局部区域的不均匀信息,来构建局部熵能量函数;其次,采用变分水平集的方法,最小化局部熵能量泛函,得到水平集的梯度下降流,根据梯度下降流不断更新水平集,获得目标轮廓图;最后,对4组灰度严重不均匀的图像进行仿真实验,并将本文算法与LBF方法和LGDF方法进行对比.实验结果表明,与LBF方法和LGDF方法相比,本文算法实现了灰度不均匀的图像的精确分割.     

亮度不均匀低质量图像中压印字符分割方法

字符分割效果,直接影响识别精度。在处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,由于亮度分布不均匀、目标字符与背景区域对比度较低,传统基于二值化图像的字符分割方法在处理上述情况下的压印字符时,难以确定最优二值化阈值,分割准确率较低。提出基于分割效果评价函数的迭代闭环反馈分割方法,通过建立评价函数对分割效果进行评估,以提高分割效率及准确率。借助加权平滑滤波,去除灰度波形图中的畸变波形;并利用广义学习矢量量化算法,确定最优滤波权重因子;通过分析波形变化趋势,确定字符分割位置。实验结果表明,该算法在批量处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,分割准确率可达98.5%。     

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。     

钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割

目的 环境干扰及光学元件不稳定等因素往往会造成钢板表面图像照度不均,钢板表面的微小缺陷具有图像灰度不均、对比度低、形态微小等特点,给后续图像分析和缺陷识别带来因难。为此,提出一种钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割算法,以消除照度不均并突出缺陷信息,从而有效分割缺陷目标。方法 采用小波-同态滤波算法进行图像增强处理,即先利用小波变换对图像进行分解,再基于同态滤波对小波低频系数进行图像灰度修正,同时对高频系数进行高通滤波,然后将处理后的小波低频系数和高频系数进行重构得到增强的图像,从而达到消除照度不均、增强缺陷细节信息的目的。最后利用最大类间方差法（Otsu法）确定自适应阈值提供给Canny算子进行边缘检测。结果 采用本文算法对钢板表面多类型低对比度表面微小缺陷进行研究,有效消除了光照不均;单一的Otsu阈值分割和Canny算子难以有效检测这些缺陷,而本文Otsu-Canny算法的正确检测率达96%。结论 采用小波-同态滤波进行图像增强处理后,再利用Otsu-Canny算法对钢板表面多类型、低对比度的微小缺陷进行边缘检测取得了良好效果。     

小波分解在带钢缺陷检测中的应用

光照不均会降低带钢图像的质量,在研究带钢缺陷特点的基础上,提出一种新的带钢缺陷检测方法。首先,对图像取对数处理并进行小波分解,其次分别对小波分解的子图进行同态滤波,然后对滤波后的子图进行中央周边差操作形成差分子图,在此基础上,对差分子图进行融合处理并取指数处理得到高对比度的缺陷图像,最后采用Otsu分割方法对缺陷图像分割。实验结果表明,该方法能增强缺陷图像对比度,图像细节部分清晰,同时可抑制噪声的影响,能够有效地实现缺陷图像的分割。     

3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别

目的 钢板表面缺陷的种类多样、灰度结构复杂,现有的图像分割技术运用在灰度结构复杂、目标边缘模糊的钢板缺陷图像中仍然存在识别效率低、过分割现象明显等问题,本文结合图像灰度矩阵的空间特征,提出一种基于3维灰度矩阵的钢板表面缺陷识别算法。方法 首先根据灰度图像构建3维灰度矩阵;然后引入半类间方差改进克里金插值算法,绘制3维灰度矩阵的等值线图;接着构建等值线的拓扑关系树;最后根据自定义的全局搜索策略和局部搜索策略相结合,寻找局部凹凸区域,从而定位缺陷区域,达到分割钢板表面缺陷的目的。结果 本文方法能有效地识别钢板表面缺陷区域,对光照变化不敏感,在保证低误差率的前提下,提高了有效分割率。通过对氧化、辊印、结疤和气泡四类钢板缺陷图像进行测试,从分割效果和评价指标两方面对比其他钢板缺陷分割算法。与Fisher阈值分割法、经典的活动轮廓模型CV模型、基于半局部区域描述符的活动轮廓模型HTB模型和改进背景差分法进行分割效果对比,本文方法对四类钢板表面缺陷的识别更精确,分割结果更细致,一定程度上抑制了过分割现象。与大津法Ostu、1维最大模糊熵法1DMFE、最大模糊超熵法MFEE进行评价指标对比,得出对于分割孔洞和辊印图像,本文方法在误分割率均保持在2.0%以下的前提下,将有效信息率分别提升了1.6%和2.1%;对于夹杂图像,本文方法在3.4%的误分割率的前提下,具有85%以上的有效信息率。结论 提出的基于3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别算法可以有效地识别多种类型的钢板缺陷,即使在缺陷结构复杂的图像识别中仍具有较高的识别率。     

融入结构张量和活动轮廓的硅钢表面缺陷分割

为了解决在纹理背景下冷轧硅钢表面缺陷的分割问题,提出了基于局部信息结构张量和活动轮廓模型的硅钢表面缺陷分割方法。将图像的局部信息引入到结构张量中;在结构张量提取的特征空间中,以KL距离作为区域的概率密度相似性度量建立分割图像的活动轮廓模型;采用Split-Bregman数值解法对模型进行求解。运用提出的分割方法对硅钢表面的一些常见缺陷如纵向划伤、横向划伤、异物和孔洞等进行分割实验。实验结果表明,该方法可以准确地分割出硅钢表面缺陷区域,验证了该方法的有效性。     

基于二维三阶多项式拟合的阈值曲面分割法

针对光照不均匀情况，提出了基于二维三阶多项式拟合阈值曲面进行分割的方法。遵循最小均方误差原理，给出了二维三阶拟合的矩阵表达式及详细的程序实现方法。拟合点以人机交互形式，由鼠标点击选出，程序自动记载所选点的图像坐标与灰度值信息，然后拟合出阈值曲面，并以二值图像形式给出分割结果。对一幅光照模型未知的网格图像进行了分割，实验结果良好。     

一种基于目标特征挖掘的带钢缺陷图像分割方法

通过分析带钢图像,挖掘缺陷图像的特征,提出一种基于目标特征挖掘的带钢缺陷图像分割方法。首先,将采集的带钢缺陷图像进行中值滤波处理;然后,通过等分图像灰度范围所确定的一系列阈值对带钢图像进行预分割,通过挖掘带钢缺陷图像的特征,以特征因子作为任务驱动,找出特征值发生突变的区间;在此突变的区间内,再按照上述方法对带钢图像缺陷存在的区域进行细分,找出面积突变点,以此确定最佳阈值,通过最佳阈值进行带钢缺陷图像分割,得到特征子图;最后将若干特征子图融合,得到带钢缺陷图像分割结果。实验结果表明,将此方法应用于带钢缺陷图像分割过程中,能够完整有效地分割出带钢缺陷区域,为带钢缺陷的视觉在线检测提供了可能性。     

带钢缺陷图像的自动阈值分割研究

文章根据带钢缺陷图像的特点,提出了基于灰度统计特性的图像边缘检测方法,结合纹理检测、聚类分析,实现了对带钢缺陷图像的自动阈值分割。实验结果表明,该方法具有在精度和速度方面的优势,适合对带钢表面图像的缺陷进行实时检测。     

应用多方向光源分割带钢表面缺陷

光源的照明方式和安装角度对采集到的图像质量有很大的影响,这种不同会导致同一幅缺陷图像产生不同的纹理效果。目前的采集系统一直将光源的影响看作负面因素,事实上如果将不同方向光源对带钢缺陷图像信息的影响用于分割,能够获得更全面、准确的图像信息,因为光源序列的分割方法比单光源包含了更多的缺陷特性。首先采集不同方向光源照射下的图像序列,再提取图像最大强度值位置对应的光源倾角方向作为特征,最后在特征空间运用线性判别函数得到分割结果。实验结果表明提出的方法能获取更高对比度的缺陷图像,正确地将缺陷从背景图像中分割出来。     

基于局部蚁群算法的图像分割

为了解决光照不均匀、有噪声,或者背景灰度变化较大时,采用单一阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况,提出一种利用局部蚁群算法对图像进行阈值分割的改进算法。对图像进行分块,在每块内分别设定阈值进行分割,可以有效减少像素错误归类的现象。该算法对图像的不同区域设置不同的迭代次数和蚂蚁走的步数,获得了更好的分割效果。实验表明该算法可以提高分割的精度,缩短程序运行的时间。     

空间模糊C均值聚类的神经切片图像分割方法

周围神经切片显微图像具有背景复杂、区域不连续和光照不均匀等特点,应用经典的图像分割算法难以取得有效的分割结果。通过结合初始隶属度概率函数和空间距离来设计空间函数而得到的SFCM聚类算法,并提出SFCM彩色图像分割方法。把图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间。采用聚类有效性分析指标在直方图快速FCM算法中为HSI各分量确定分类数目和获取SFCM初始化参数。对HIS各分量分别进行SFCM聚类,合并各分量并转换回RGB彩色空间以显示结果。实验结果表明,与标准FCM聚类分割算法相比,新方法能更有效地分割区域不连续的神经切片显微图像。