噪声图像的快速二维Otsu阈值分割

为了提高二维阈值分割法处理速度, 提出了二维Otsu法的快速实现方法。基于二维随机变量的边缘概率分布, 将二维最佳阈值（s*, t*）的求解拆分成两个一维最佳阈值s*和t*的求解; 同时为了改善原算法的分割效果, 引入类内方差的定义, 提出了新的最佳阈值判别式。实验结果表明, 本方法不仅保留了原二维阈值法抗噪性强的特点, 其时间复杂度由O(L⁴)降为O(L), 空间复杂度由S(L²)降为S(L), 且分割错误率低于原二维Otsu法。该方法适合处理高斯噪声图像的快速阈值分割问题。     

基于Otsu与模糊技术的图像分割方法

阈值分割是一种使用较广的图像分割处理方法,传统的单阈值分割方法存在一定的缺陷。针对人眼视觉系统的特点并考虑图像的模糊不确定因素,将模糊技术应用到传统的最大类间方差分割法。用一种快速多阈值分割方法进行多区域划分,引入隶属度改进最大类间方差法,寻找区域最优分割阈值,进而分割图像。仿真实验结果表明：用该方法分割图像可以大大改进因噪声、光照或其他干扰因素造成的模糊、多目标、分割不完全的情况,分割效果明显改善。     

改进的交互式Otsu红外图像分割算法

为提高红外图像中目标分割的精度和抗噪性能,提出了一种改进的交互式Otsu图像分割算法。采用图像信息熵特征和类间方差特征对经典Otsu算法的阈值判别函数进行改进,获得的最优阈值能较好地将目标从背景中分割出来,且具有良好的边缘保持效果,提高了算法的分割精度。同时,针对红外图像目标单一的特点,采用交互式粗分割的思路,先在红外图像中提取包含目标的局部封闭区域,进而在提取的区域内进行改进的Otsu分割。通过对红外图像激光光斑目标提取过程的实验结果表明：改进的Otsu分割算法大大降低了背景噪声对分割算法的影响,提高了抗噪性能与分割精度,且最大程度地减少分割算法的运算量,并较好地保持了目标模糊边缘,分割效果优于传统的Otsu算法和相关的改进Otsu算法。     

基于改进三维Otsu法的森林冠层图像分割

运用传统三维最大类间方差(Otsu)法进行森林冠层图像分割时,存在抗噪声能力差、计算复杂度高等问题。为此,基于三维Otsu法,提出一种改进的森林冠层图像分割方法。通过三维直方图重建实现去噪并保留边缘信息。将重建后的三维直方图经过降维处理分解为3个一维直方图,以降低计算复杂度,减少运行时间和存储空间。实验结果表明,相对传统三维Otsu法,该方法能够有效分割森林冠层图像,且具有更好的分割鲁棒性、准确性与实时性。     

一种改进的二维Otsu阈值分割算法

Otsu算法,也被称之为最大类间方差算法,是实现阈值分割的经典算法之一。二维Otsu算法是一维Otsu算法的推广,它充分考虑了图像的灰度信息和空间邻域信息,可以有效滤除噪声影响,但是同样存在着运算量大、时效性差的问题。对此提出了一种改进的二维Otsu快速阈值分割算法,先将二维Otsu算法分解为两个一维Otsu算法,并集成类间和类内方差信息构造了一种新的阈值判别函数,同时通过降维,进一步降低计算量。实验结果表明,该算法在时间效率与分割效果两方面明显优于传统的二维Otsu算法与快速二维Otsu算法。     

基于小波包与Otsu的含噪遥感图像分割算法

最大类间方差(Otsu)在用于含噪图像的分割时,不能取得理想的分割效果。针对该问题,在Otsu分割方法的基础上,结合小波包分析,提出一种新的含噪遥感图像分割算法。该算法用小波包对含噪遥感图像进行分解,采用自适应阈值的方法去除图像中的噪声,应用Otsu方法对图像进行分割。仿真实验表明,该算法具有较好的抗噪性能及分割效果。     

二维Otsu阈值分割算法的改进及应用

为改善传统二维Otsu阈值分割算法处理图像的计算复杂度高、实时性差、受噪声干扰严重等缺点,提出一种改进的快速二维Otsu阈值自动分割算法.通过改变二维直方图判别域的划分将二维阈值求解转化为一维阈值求解,对原图像的直方图采用二分法得到最优分割阈值的初始值,然后在此基础上通过两个分量方向上迭代求解得到图像的最优分割阈值.理论分析与仿真车牌实验表明,与传统二维阈值分割算法相比,此算法的计算复杂度远远低于原始二维Otsu算法,且分割效果和原始算法的基本一致.     

一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法

阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点。针对传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法。以Otsu算法的类间方差作为适应度函数,在每次迭代中选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子,以提高粒子多样性。实验表明,与Otsu算法和PSO算法相比,改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度,而且提高了图像分割的准确率。     

基于分数阶混合蝙蝠算法的Otsu图像分割

针对传统蝙蝠算法在图像阈值分割时存在的分割精度低、效果差、算法收敛速度慢等缺点,提出基于分数阶混合蝙蝠算法的Otsu图像分割算法.将分数阶微积分、天牛须搜索与传统蝙蝠算法相结合,利用分数阶微积分的遗传特性均衡蝙蝠的全局搜索过程,提高寻优能力.利用天牛须搜索丰富蝙蝠局部搜索时种群的多样性,加快高精度下算法的收敛速度.将二维Otsu算法的离散度测度矩阵作为寻优的目标函数进行图像阈值分割.实验结果表明,改进后的算法提升了图像的分割精度与效果,且有着更快的收敛速度和良好的健壮性.     

基于改进斜分Otsu法的回转窑火焰图像分割

因受窑内高温、高粉尘等因素的影响,氧化铝回转窑火焰图像中往往存在噪声.针对现有火焰图像分割算法存在抗噪性差和计算时间长等问题,对斜分最大类间方差法(Otsu法)进行改进,提出一种基于改进斜分Otsu法的回转窑火焰图像分割算法.该算法采用简化的距离测度函数作为阈值选取标准,以减少计算量和便于多阈值扩展; 采用基于后处理原理的图像分割方式,以进一步增强算法的抗噪性; 运用分子动理论优化算法实现加快计算速度.某厂氧化铝回转窑火焰图像的分割实验表明,该算法抗噪性强,运算速度快,能较为精确地分割出火焰图像的背景区、黑把子、火焰区、辐射带、物料区等区域.     

改进的快速Otsu自适应分割算法及其应用*

对Otsu算法因灰度直方图峰值不明显导致分割效果差提出了改进,根据分割目标背景信息的先验值对类内灰度值进行调整,通过迭代计算,使类间方差最大化,从而自动确定阈值,并应用于虹膜图像分割。实验结果表明,该算法对虹膜图像分割效果好,运算速度快,具有一定的鲁棒性和自适应性,可用于虹膜图像的实时分割。     

基于最大类间方差与形态学的淋巴结图像分割

淋巴结是人体内产生免疫应答的重要器官。淋巴结的病理变化 是检测 恶性肿瘤(肺癌、直肠癌、乳腺癌、肝癌、宫颈癌等)和判断肿瘤转移 的一个重要依据。一种基于最大类间方差法与数学形态学的分割方法用于淋巴结的分割。最大类间方差法用于对原图进行二值化增强处理,而数学形态学方法用于修正二值图像的边界,通过腐蚀操作与膨胀操作解决二值化后出现的目标区域与多余组织相连的问题,以更好地提取有用的淋巴结组织。实验结果表明,上述算法对与周围组织有粘连但目标与背景的灰度级相差较大的淋巴结图像的分割效果较好。     

基于区域增长与局部自适应C-V模型的脑血管分割

提出了一种针对TOF MRA(time-of-flight magnetic resonance angiography)磁共振图像的双重分割脑血管提取方法。首先结合高斯滤波,采用二维OTSU算法,结合MIP(maximum intensity projection)图像获得三维血管种子点,定义全局与局部信息相结合的区域增长规则,通过区域增长算法对血管进行粗分割;然后,采用 Catt 扩散模型对体数据场进行各向异性滤波,提出了局部自适应C-V模型,将初步分割结果作为自适应活动轮廓模型的初始轮廓线进行二次分割。实验结果表明,该算法不仅能够有效分割脑血管粗大分支,而且还能精确提取脑血管的细小结构。     

一种改进的三维Otsu图像分割算法

针对传统的三维Otsu分割算法计算量大、运算时间长等问题,提出一种利用一维Otsu来减小迭代空间和搜索空间,并用布谷鸟搜索算法进行寻优的算法。仿真实验表明,该算法能够有效减少运算时间。同时针对传统的三维Otsu算法因忽略2-7区域而导致错分的问题,提出了一种处理方法。该方法将2-7区域的像素点分为噪声点和非噪声点,分别对其进行处理,对2-7区域内的所有点都进行分配。仿真实验表明,由于该方法考虑了所有像素点,分割结果要优于传统的三维Otsu分割算法。     

一种适用于SAR图像的2维Otsu改进算法

Otsu法是图像阈值分割中的经典算法之一,在图像处理中得到广泛的应用。针对原始2维Otsu法直方图区域划分上的缺陷和运算速度慢的缺点,分析了适用于SAR图像相干斑乘性噪声的直方图区域划分方法,提出了一种更符合实际图像模型的阈值选取准则。实验结果表明,该改进算法的分割效果良好,运算速度也有很大提高。     

基于改进FCM的医学图像分割

为解决模糊C均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。通过数据约减,即通过对相近的像素进行量化并聚合来减少像素个数,从而降低运算量。该方法用于人脑磁共振图像的分割比传统FCM算法的运算速度提高了50￣100多倍,并且选择合适大小的量化箱不会影响算法的分割效果。     

基于粗糙集自适应粒度的MR脑肿瘤图像分割

针对磁共振(MR)成像具有灰度不均匀、部分容积效应等缺陷,给出一种粗糙集自适应粒度的脑肿瘤MR图像分割方法,从而提高脑肿瘤分割质量.利用粗糙集自适应粒度方法选取最优分割粒度,并用粗糙集模拟目标和背景区域的上下近似,通过优化目标和背景区域的粗糙度,获得MR脑肿瘤图像分割的最佳阈值.粗糙集自适应粒度方法能够较好地提取出脑肿...     

基于改进的最大类间方差算法的图像分割研究

每种图像分割方法都只利用了图像信息中的部分特征,必然带有局限性,因此只能针对各种实际应用领域的需求来适当选择所需的方法.比较了几种阈值分割和边缘检测算法,着重研究了最大类阃方差算法,并对其进行改进.针对不同的图像进行了仿真,对实验结果进行了分析、研究、比较.结果表明,改进的Otsu算法能有效地提高图像分割的质量.     

A Local Contrast Fusion Based 3D Otsu Algorithm for Multilevel Image Segmentation

To overcome the shortcomings of 1D and 2D Otsu’s thresholding techniques, the 3D Otsu method has been developed. Among all Otsu’s methods, 3D Otsu technique provides the best threshold values for the multi-level thresholding processes. In this paper, to improve the quality of segmented images, a simple and effective multilevel thresholding method is introduced. The proposed approach focuses on preserving edge detail by computing the 3D Otsu along the fusion phenomena. The advantages of the presented scheme include higher quality outcomes, better preservation of tiny details and boundaries and reduced execution time with rising threshold levels. The fusion approach depends upon the differences between pixel intensity values within a small local space of an image; it aims to improve localized information after the thresholding process. The fusion of images based on local contrast can improve image segmentation performance by minimizing the loss of local contrast, loss of details and gray-level distributions. Results show that the proposed method yields more promising segmentation results when compared to conventional 1D Otsu, 2D Otsu and 3D Otsu methods, as evident from the objective and subjective evaluations.