利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取

为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割。结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升。     

基于粒子群优化算法的最佳熵阈值图像分割

研究图像的空间信息和灰度的信息图像分割,从中提取感兴趣的目标.针对传统阈值算法虽然考虑了图像的空间信息,但是由于解空间维数增加,搜索范围增大,导致了计算时间延长,求解最优阈值的速度较低,同时传统二维熵的计算中只考虑了像素的概率,忽略了灰度的概率,导致分割不准确.为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,提高分割精确度和最优阈值的求解速度,提出一种基于粒子群算法的阈值分割方法(PSO-SDAIVE算法).算法对传统的二维直方图进行改进,生成差值属性灰度直方图,同时对灰度均值和二维熵的计算进行改进,生成空间差值属性信息值熵(SDAIVE),最后用粒子群算法来搜索SDAIVE的最大值.对头部CT图像进行分割进行了仿真,实验结果表明,能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显较短,证明粒子群优化的图像分割算法是可行和有效的.     

二维直方图区域斜分的最大熵阈值分割算法

指出现有二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出一种二维直方图区域斜分方法.导出基于二维直方图区域斜分的最大熵阈值选取公式及其快速递推算法,给出图像分割结果和运行时间.并与基于二维直方图直分的最大熵原始算法及其快速算法进行比较.结果表明二维直方图区域斜分可使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性.本文算法的运行时间约为二维直方图斜分最大熵法原始算法的2%,不到二维直方图直分最大熵法的两种快速递推算法的1/3.     

二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法

提出了一种二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法。利用二维直方图对二维指数交叉熵进行阈值选取,导出快速算法。实验结果表明,提出的二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法相对于最大熵法和指数熵法,不仅分割结果精确,运行时间也相应缩短。     

遗传算法粒在二维最大熵值图像分割中的应用

研究图像分割,针对从图像中提取用户要求的特征目标,最优阈值的选取是图像准确分割的关键技术.传统二维最大熵值算法的最优阈值采用穷举方式进行寻优,耗时长,分割效率较低,易产生误分割.为了提高图像分割效率和准确性,提出一种遗传算法的二维最大熵值图像分割方法.先对原始图像进行灰度转换,绘制出图像的二维直方图.根据二维直方图信息...     

快速二维Renyi熵阈值分割方法

提出一种基于二维Renyi熵的阈值二值化方法,该方法通过引入二维直方图不仅利用了图像像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的空间相关信息,对于低对比度、低信噪比的物体,该方法具有良好的分割效果.运用二维Renyi熵的原理选择灰度阁值对图像进行分割,并且引入量化图像直方图概念讨论了一种快速二维Renyi熵阚值分割算法,该算法能够递推运算和自动寻找阈值,将计算复杂性大大降低.仿真对比实验结果表明,该算法提高了计算效率并具有更佳的分割效果.     

基于BBO算法的二维交叉熵多阈值图像分割*

针对复杂图像的分割问题,提出一种基于生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization)的二维交叉熵多阈值图像分割方法。首先,根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式,并将此推广到多阈值分割,以求得多个极值提高分割效果,由于二维交叉熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题,然后引入BBO算法的思想,实现对多个阈值快速精确地寻优,最后,对标准图像进行分割以验证该算法。结果表明此算法比二维交叉熵穷举法计算效率高。     

基于2D-WLDH的最大熵阈值分割算法

在传统二维最大熵图像阈值分割算法中,二维直方图主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理,且算法耗时较多.为此,提出一种新的最大熵分割算法.根据灰度级和韦伯局部描述子(WLD)建立二维WLD直方图(2D-WLDH),将其用于最大熵的阈值分割,并设计快速递推算法,以提高运行速度.实验结果表明,该算法的运行时间较少,分割效果较好.     

二维类内最小交叉熵的图像分割快速方法

熵是基于图像的一维灰度直方图得到的,仅利用了像素的灰度信息。最小交叉熵就是要寻找最优阈值使原始图像和分割图像之间的信息量的差异最小,在交叉熵的基础上,通过引入图像的空间信息,定义了二维类内交叉熵,并提出了基于二维类内最小交叉熵的图像分割方法。实验结果表明,充分利用图像的灰度信息和空间信息后,二维类内交叉熵取得了比交叉熵更好的分割效果。为了提高运算效率,提出了相应的快速递推算法,计算时间由从多于3小时减少到只要几秒。     

基于邻域灰度差值的二维Otsu分割方法研究*

针对传统二维灰度直方图的阈值分割方法中区域划分像素易丢失、运算速度慢等不足,通过深入分析图像中邻域灰度偏离的情况,并充分考虑像素的空间灰度信息,提出一种利用像素邻域灰度差值的新方法构建二维直方图;基于二维类间方差法实现了图像二维Otsu分割方法,并给出了相应算法的实现步骤。以生物图像中的鱼体分割为实例对方法进行了实验验证,结果表明算法分割效果良好,运算速度提高较明显。