基于混合蛙跳算法改进的OTSU遥感图像分割方法

阈值的快速选取和噪声处理对图像分割起着至关重要的作用。针对遥感图像分割过程中阈值快速选取和噪声处理的问题,首次提出一种基于混合蛙跳算法优化改进的OTSU遥感图像快速分割算法。该算法首先对图像进行处理,引入一个邻域的空间和灰度相似测量因子来进行抗噪并且保护图像细节。再以最大类间方差作为混合蛙跳算法适应度函数,通过混合蛙跳算法的局部搜索和全局信息交换来快速确定图像分割的全局最佳阈值。实验结果表明,与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法改进的二维OTSU图像分割算法相比,该算法能更有效地去除噪声的干扰,算法运算效率更高。     

一种基于自适应阈值的保细节平滑滤波器

基于多尺度多方向的模板,提出一种自适应地的细节平滑算法.该算法一方面保持了模板在保留图像细节特征方面的优势,另一方面利用图像灰度梯度直方图的统计特征,将整幅图像分割成若干子图像,再根据各个子图像的特性,并结合全局梯度特征信息自适应地生成动态阈值,有效地解决了以往阈值选取的困难,提高了图像平滑的自动化程度.与现有的其他算法相比,该算法实现简单,计算速度快,在实际应用中取得了很好的效果.     

一种区域多直方图红外图像增强方法*

直方图均衡是一种简单有效的红外图像增强技术,但存在着细节信息损失较大的缺陷。为改进这一缺陷,使直方图均衡在增强图像对比度的同时不损失灰度级别,并能增强图像细节特征,提出一种基于区域的multi-HE红外图像增强方法。该方法通过聚类算法将图像分割成多目标区域,据此将直方图分割成多个子图,运用多直方图均衡化对图像进行处理,从而达到在不同目标范围内的图像增强。经过实验验证,该算法能有效地抑制背景区的过增强,扩大了目标区的灰度范围,增强细节部分。     

脑白质疏松症MR 图像的静脉提取方法

针对脑白质疏松症MR图像白质区域静脉信息复杂的特点,提出一种基于小波变换的多阈值脑白质疏松症MR图像的静脉提取方法．首先,利用形态学变换对图像中的细节信息进行增强处理;其次,利用小波变换的多分辨率特性对图像的灰度直方图进行多层小波分解,对不同层次的小波细节信息及逼近信息进行阈值处理并重构,提取出静脉的灰度特征;最后,利用多阈值分割方法将脑白质区域的静脉分割出来．实验结果表明,该方法能实现静脉信息的自动快速提取,并实现了静脉的量化分析,为医生对脑白质疏松症患者白质区域静脉扩张程度的诊断提供一个定量标准,具有临床辅助诊断价值．     

复杂光照下DPM图像自适应多阈值分割方法研究

复杂工况下,CCD相机采集到的DPM（Direct Part Mark）工业二维码图像受光照影响易出现大片光斑或阴影区域,造成DPM区域的信息遗漏,从而导致识别困难。为此,提出一种基于分段直方图凹度分析的多阈值自适应分割算法。首先在灰度直方图平滑的基础上计算出系列局部峰值,并借此完成直方图分段,再递推计算出每分段区域下凹处的分割阈值。其次通过引入基于阈值点局部区域信息的修正因子,使分割阈值自适应变化而更适用于局部对比度较低的状况。实验结果表明,该方法分割效果优于经典的阈值分割算法,平均运行效率比最快的多阈值分割算法提高17.75倍。经自适应局部阈值分割后,DPM图像复杂光照区域有用信息得以增强,缺失信息得以弥补,为后续的对象识别奠定基础。该方法也可推广于对比度多变的图像增强。     

一种改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用研究

分水岭算法在图像处理领域得到了广泛的应用,但单独使用分水岭进行图像分割会产生过分割现象,难以得到令人满意的结果。针对分水岭算法存在的过分割问题,提出一种改进的分水岭算法,能有效的抑制过分割现象。首先对输入图像进行平滑滤波处理并计算该图像的多尺度灰度梯度图像;然后提出基于多阈值分割的方法消除无效的梯度信息;再进行分水岭变换并对相似的区域进行合并。实验结果表明,提出的改进的分水岭算法能有效地处理过分割问题,比传统的分水岭算法得到的分割效果要好很多。     

低光照强噪声背景下图像多阈值分割方法研究

针对光照不均匀、突发噪声背景下,采用单一图像阈值分割方法兼顾所有像素,会造成图像分割效果较差、噪声平滑程度较低,导致降噪处理图像所丢失的细节较多的问题.提出低光照强噪声背景下图像多阈值分割方法.优化自适应灰度直方图多阈值,采用相应矩阵滤波处理低光照强噪声图像,根据直方图上点的界定,获取图中的背景与目标区域,根据区域对应...     

快速去除椒盐噪声的蛇形扫描滤波算法

为提高椒盐噪声图像的处理速度和去噪效果,提出一种蛇形扫描滤波算法。利用OTSU算法求出椒盐噪声的阈值,在噪声分布区间内找出相邻灰度之间像素个数差异的最大值,将极值点的灰度值与OTSU算法求出的阈值进行加权平均作为信号与噪声的分割点。实验结果表明,该算法能高效、快速、准确地去除椒盐噪声,并且与中值滤波算法相比,较好地保留了原图的细节,尤其对于高密度噪声污染的图像具有更好的去噪效果。     

一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法

针对雾天下拍摄图像的退化现象，提出了一种景物影像清晰化的方法。该方法不需要依据大气模型，即可直接对景物的细节信息进行增强处理，并可用移动模板对不同深度的场景进行分割，以对模板中的区域进行块重叠直方图均衡化处理。为了能在对景物细节信息进行增强的同时，避免天空噪声的影响，可根据图像的灰度分布特性，求出天空区域灰度的最佳近似正态分布，再由这个近似正态分布估计来得到分割天空区域的灰度值分布范围，以增强景物细节信息。实验结果表明，该算法能有效地改善雾天下图像的退化现象和提高图像的清晰度。     

二维Otsu自适应阈值分割算法的改进

在二维OTSU自适应阈值分割算法的基础上提出了一种改进的自适应阈值分割算法，这种改进算法由于充分考虑了图像二维直方图中象素灰度值及其领域平均灰度值比较接近的区域而获得了比传统算法具有更强抗噪声能力的分割算法，通过将该算法用于显微细胞图像的分割证明了它不仅分割效果得到改善，同时还大大降低了算法的复杂性。     

一种对光照具有鲁棒性的图像分割方法

研究了灰度图像的OTSU(最大类间方差)自动阈值分割法。OTSU方法作为一种单一阈值的分割方法,当图像受光照和反射光等的影响明显时,将会出现严重的误分割现象。考虑到OTSU方法的最大类间方差化的思想,根据灰度图像的像素点灰度的直方图分布、空间分布,提出了一个新的分割阈值方法。先根据OTSU方法的特点自设计一个函数,对图像进行变换,以便后面的处理,再对其图像以改进的OTSU方法进行分割。通过对化学实验中两种液体的拍摄图片及数字图像处理中标准图片进行试验,理论分析与实验结果表明：该方法能够对受光照及反射光影响大的图像实现正确的分割,将目标图像清晰地从背景中分割出来。     

基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割

针对桥梁蜂窝麻面图像经常存在光照不均、多背景并存的干扰问题,提出了基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割算法。首先,绘制S分量灰度变化曲线;其次,搜索曲线所有潜在的波峰波谷,并求相邻波峰波谷的高度差;然后,基于灰度像素个数差分值的标准差筛选出部分高度差;最后,基于部分高度差的标准差搜索最佳阈值完成图像的阈值分割。实验结果表明,与二维OTSU法、Niblack法、二维Tsallis熵法等几种算法相比,该算法的分割效果和实时性更好。     

基于区域生长的极光图像分割方法

极光卵对于研究磁层结构和能量存储是非常重要的。提出一种基于区域生长的极光图像分割算法。首先根据极光图像的特点,对原始图像进行预处理,根据预处理后图像的灰度特性,选取一组能正确代表目标区域的种子像素;其次,在分析像素邻域灰度特性的基础上,采用最大类间方差法求得自适应最佳阈值,从而代替传统区域生长算法手动选取阈值时造成的系统误差,再采用基于区域灰度差的方法,制定出区域生长的停止条件;最后,利用数学形态学的方法进行分割后修正,消除了由于噪声而造成生长后的区域中出现的空洞和不连续现象。实验结果表明,相对于已有的极光卵分割方法,基于区域生长的方法改善了图像的分割质量。     

基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率。为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法。利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证。最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人。多组实验结果证明,本文方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠。     

基于K-L变换和模糊集理论的彩色字符图像分割

根据彩色印刷字符图像的特点,在Lab颜色空间下提取a分量,将彩色图像转换为灰度图像。根据模糊逻辑和阈值分割方法将图像分为目标区域、背景区域以及模糊区域。用K-L变换组合邻域的区域隶属信息和灰度信息,将灰度域换成模糊域,在该模糊域上进行分割。经实践,该算法在工业环境中对复杂背景的彩色印刷图像可以得到较好的分割效果,其时间复杂度不高于传统的阈值分割算法,并且在分割的精确度上要优于传统的阈值分割算法。     

基于二维直方图双斜率划分的快速Otsu图像分割算法

为了克服Otsu算法对图像分割的不足,本文在二维Otsu的基础上提出了基于二维直方图双斜率划分的快速Otsu分割算法,该算法将二维直方图上像素点之间关系转化为斜率值,构建斜率值与频率的一维直方图,利用双阈值Otsu对灰度斜率的一维直方图取双阈值,利用求出的双阈值（临界斜率）对图像二维直方图进行重新划分,对划分的图像二维直方图的有效区域,再次利用一维Otsu方法划分,从而得到最终结果。最后通过实验,验证此方法有较强的抗噪性,比二维Otsu方法计算效率高,处理效果好。     

基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法

该文研究了基于二维最大熵的图像分割方法,针对二维最大熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法.该方法运用微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值对作为阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了离散的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大的提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法.     

基于动态感兴趣区域车道线分段拟合算法

提出实时视频中基于动态感兴趣区域及分段拟合的车道线的检测算法,动态调整感兴趣区域(ROI),缩小处理空间。采用大津算法(OTSU)动态提取感兴趣区域灰度阈值,并将该值作为多梯度Sobel边缘检测中的灰度阈值以提高边缘检测精度,利用改进的并行快速细化算法骨架化边缘图像,利用基于广度优先最短路径算法去除毛刺,最后再将图像划分近景和远景区域。在不同区域,采用直线或者曲线分段拟合,提高拟合精度。模拟实验结果表明,背景不太复杂时,一帧图像处理时间约为15ms;而背景较复杂时,处理时间约为35ms,能满足实时性。     

基于Mean Shift和FDoG的图像卡通化渲染

针对现有图像卡通化渲染算法区域划分不明显或提取的边界不够连贯的问题,提出了一种基于Mean Shift和FDoG的图像卡通化渲染方法。该方法通过区域分割与边界处理相融合的手段,获取区域明晰、边界光滑连贯的卡通对象,同时结合亮度量化策略等后处理技术净化对象,最终获得具有卡通效果的图像。渲染算法采用Mean Shift技术对图像进行分割,通过设置合适的参数获取若干有意义的区域;引入FDoG算法思想对图像边界进行分析和提取;最后去除或合并视觉上的干扰区域,并参考卡通画的亮度分布特点对图像进行亮度量化,得到最终的卡通风格图像。方法实现简单,自动化程度较高,实验结果较理想。     

基于图像边缘信息的2维阈值分割方法

为了改善2维阈值分割性能,提高图像分割的效率,在传统2维Otsu阈值分割算法的基础上,提出了一种基于图像边缘信息的2维阈值分割方法。这种改进的方法保留了2维Otsu阈值分割算法分割结果准确的优点,并在此基础上充分利用图像的边缘信息,通过分析图像的边缘直方图和阈值的关系来得到最优分割阈值。仿真实验结果表明,该方法与传统2维分割算法相比,不仅计算简单,而且实时性好。