一种用于MR脑图像分割的改进区域生长方法

为了达到改善核磁共振脑组织图像分割效果,提出了一种结合最大类间方差法和迭代法来自动获取阈值的区域生长算法.核磁共振脑组织图像经过预处理后,用最大类间方差法和迭代法分别分割图像获得阈值T1和T2,然后根据待分割区域的特征对T1、T2进行处理获得区域生长需要的阈值,最后采用改进的区域生长算法分割图像获取目标区域.经过改进的...     

一种超模糊熵ULPCNN图像自动分割新方法

为了自动地对图像进行二值分割,提出了一种新的自适应迭代全局阈值图像分割算法．首先对二维超模糊集隶属函数进行了自适应修正,并将其引入到图像超模糊熵概念中; 然后从适应图像分割角度,将传统脉冲耦合神经网络模型改进为具有单调指数上升阈值函数的ULPCNN抑制捕获模型; 最后把ULPCNN与最大超模糊熵判据相结合对图像进行自动分割,并与基于最大香农熵、最小交叉熵及最小模糊熵准则的ULPCNN分割方法作了比较．理论分析和实验结果表明,该方法能自动确定迭代次数和选取最佳阈值,对图像目标划分清晰,细节保持较好,改善了图像的分割性能．     

基于最大熵的灰度阈值选取方法

图像分割是图像处理中的一个重要问题。在最大类间方差法和一致性准则法的基础上，运用最大熵原理来选择灰度阈值对图像进行分割。实验结果表明，本算法确定的阈值具有更佳的分割效果。     

一种新的运动目标自适应图像分割算法

提出了一种新的运动目标自适应图像分割算法．在设置自适应跟踪波门对运动目标进行跟踪的基础上,依据最大类间方差函数准则自适应地求出调节系数,再用设置门限分割法完成图像的自适应分割．对该算法进行了详尽的图像分割实验,与著名的Otsu法、迭代法、最大熵法相比较,该分割算法不仅能适应多种复杂背景,而且分割精度高、速度快,是一种实用有效的图像分割方法．     

一种基于Markov随机场的图像分割方法

提出一种基于Markov随机场图像分割方法。在K-Means图像分割的基础上,建立标记场和特征场,构造Markov随机场模型,再利用条件迭代模型（ICM）算法逐点更新图像标记,实现图像的最大后验概率（MAP）估计,从而实现图像的有效分割。实验结果表明,该方法比直接采用Markov方法有着更好的分割效果。     

火灾探测中火焰图像分割方法研究

在分析现有图像分割方法特点的基础上,针对最大类间方差法(Otsu法)易受图像直方图形状的限制以及分割效果不稳定等问题,提出一种火焰图像分割的综合方法,即利用HSI颜色空间参数对火焰图像建立彩色空间模型,根据火焰图像的S(饱和度)、H(颜色)等特征参数对图像进行预处理,以确定火焰疑似区域,再用最大类间方差法进行阈值分割.通过实例仿真,得到了轮廓清晰的分割图像.研究结果表明,该方法能够弥补最大类间方差法的局限性,可扩展该方法的适用范围.     

一种改进的快速FCM图像分割算法

FCM算法对图像的模糊特征具有较强的鲁棒性,在图像分割方面得到了广泛应用。但FCM算法采用随机初始化聚类中心的方法,使算法在迭代次数上有一定的不确定性。为提高FCM算法的运算效率,提出一种基于确定初始聚类中心的快速FCM图像分割算法。用最大类间方差法多次划分图像的灰度区间,根据区间中像素点的灰度值来初始化聚类中心,以使其尽可能的接近最终分割的聚类中心,减少算法的迭代次数。实验结果表明,与传统的FCM算法相比较,改进后的算法可以通过较少的迭代次数及运算时间分割图像。且该算法可以应用于诸多采取随机初始化聚类中心的FCM相关的算法中,以提高算法的运算效率。     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多闽值图像分割方法．由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数，用粒子群算法对其进行优化，得到分割的最佳阈值，并用该阈值对图像进行分割．将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法不仅可实现正确的图像分割，并可使分割速度大大提高．     

在小波域进行图像的最大熵分割的一种方法

最大熵分割是一种数字图像阈值分割方法，它以有关的信息理论为基础．本文提出一种新的应用于小波域的最大熵分割方法．这种方法借助“零树编码”的思想，首先在小波变换的低频域进行最大熵分割操作，然后依据这个最大熵分割的结果，我们就能获得原始图像的最终分割结果．实验结果证明该方法与传统的图像最大熵分割方法相比。有远箅速度快、抗噪能力强的优点．     

基于直方图的模糊最大指数熵图像分割方法

针对最大熵阈值分割算法的计算缺陷,提出了一种基于直方图的模糊最大指数熵阈值图像分割新算法．该算法把模糊性指数、模糊熵概念应用到图像分割中,结合基于灰度图像直方图的模糊最大熵阈值图像分割理论,给出了模糊最大熵的新定义,同时引入了指数熵的概念．该算法能较好地完成图像分割,较传统分割算法具有更强的抗噪能力,为后续的图像处理提供了良好的基础．通过对真实目标灰度图像的分割和对比实验,表明本文新算法分割准确,性能优越。     

复杂背景下图像中弱小目标的分割和提取算法

针对有些图像中的目标与背景之间存在区域边界往往不明显，加上噪声的影响，目标边界具有一定的模糊性，有时还存在目标与背景面积对比差别很大等问题，提出了一种基于图像边缘增强的自适应最佳阈值图像分割方法，有利于将弱小目标从复杂背景中精确地分割和提取。该算法将闽值法和其它方法进行结合，有效地解决了目标边缘模糊图像阈值选取困难这一问题；采用图像切割技术，有效解决了弱小目标在大背景下分割难的问题；将类别方差法和迭代算法相结合建立数学模型，不但有利于自适应最佳闻值的选取，而且有效地减少噪声对最佳自适应阈值的影响，提高了图像的分割效果。     

求解图像分割模型的快速梯度投影算法

针对带约束条件的凸图像分割模型,提出一种快速数值实现算法。该算法在梯度投影算法的基础上结合了快速迭代收缩算法的加速收敛策略,利用正交投影处理不等式约束条件,避免了一般罚函数方法所带来的处罚项的不规则性;同时采用对偶方法来避免全变分项的非光滑性和高非线性性。实验结果表明了所提出算法的有效性和在收敛速度上的优越性。     

New two-dimensional fuzzy C-means clustering algorithm for image segmentation

To solve the problem of poor anti-noise performance of the traditional fuzzy C-means （FCM） algorithm in image segmentation, a novel two-dimensional FCM clustering algorithm for image segmentation was proposed. In this method, the image segmentation was converted into an optimization problem. The fitness function containing neighbor information was set up based on the gray information and the neighbor relations between the pixels described by the improved two-dimensional histogram. By making use of the global searching ability of the predator-prey particle swarm optimization, the optimal cluster center could be obtained by iterative optimization, and the image segmentation could be accomplished. The simulation results show that the segmentation accuracy ratio of the proposed method is above 99%. The proposed algorithm has strong anti-noise capability, high clustering accuracy and good segment effect, indicating that it is an effective algorithm for image segmentation.     

基于半隐差分的单参数水平集快速分割

针对传统水平集方法的模型中参数过多以及分割速度较慢的问题,提出一种新的快速水平集图像分割方法.该方法在Chan-Vese模型中引入惩罚函数项,用水平集函数梯度的模取代Dirac函数并只保留一个长度项中的参数,构造无须重新初始化且具有全局优化的新模型.算法的数值演化中新的半隐有限差分格式的构造缩短了每次迭代时间,而停止迭代判定式的引入提高了分割效率且得到了单参数取值规律.对合成图像、医学图像和视频图像的实验结果表明,该方法迭代步数少,使得分割快速、准确,能够满足视频跟踪的稳定和实时性需求.     

基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法

针对图像拼接算法中计算量大的问题,提出了一种基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法。该算法采用迭代阈值分割法对图像进行边缘检测,并对检测出的边缘进行扩展相位相关计算,得出图像间的平移、旋转和尺度变化。利用这些参数拼接图像,用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法能够简化计算,并有效地实现图像的拼接。     

粗糙集神经网络在图像分割中的应用

提出了粗糙集神经网络用于图像分割的方法.该方法利用粗糙集约简理论对分割后的图像区域特征进行约简,以降低特征向量维数,抽取出规则,然后根据这些规则构造神经网络隐含层的神经元个数,从而确定粗糙集神经网络的结构.粗糙集神经网络中每个神经单元的输入为区域值,输出为决策分类值,此时权值预设为各规则粗糙隶属度值,然后用BP算法迭代,最终实现图像的分割.试验证明,该方法大大缩短了训练时间,提高了精度,并且得到优于常规的分割图像以及满足图像处理的实时性要求.     

粒子群优化增强大津法的气泡分割方法研究

提出了粒子群算法优化增强大津法来实现气泡图像的快速准确的分割.首先介绍了阈值分割中的直方图法、经典大津法、迭代法的阈值选取原理,并利用这三种方法对垂直上升管气液两相流中稀疏上升气泡图像进行了分割,通过效果比较,并结合气泡图像的特点,提出了一种以粒子群算法优化增强大津法的图像分割法,然后利用粒子群算法的全局搜索能力改善增...     

参数化最大香农熵阈值分割算法

提出了参数化最大香农熵阈值化分割算法。针对基于香农熵的图像阈值化分割算法对许多图像很难获得满意分割结果的不足,基于三角模蕴涵算子研究中常用的分式极限表达式对香农熵阈值化算法进行参数修改,得到了参数型的最大香农熵阈值化分割准则以便改善其分割性能。实验结果表明,本文的参数化修改香农熵阈值法是可行的。     

结构化道路车道线的鲁棒检测与跟踪

针对智能车在视觉导航过程中车道线检测的鲁棒性和实时性问题,提出一种适用于结构化道路的车道线鲁棒检测与跟踪方法。首先,简化的Sobel算子提取车道线边缘图像,将边缘图像与改进的Otsu方法得到的车道线分割图像进行融合,实现对车道线标记点的鲁棒检测;然后,采用迭代最小二乘方法拟合车道线标记点并去除干扰点,并根据拟合参数建立车道线模型;最后,引入尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF)对车道线进行跟踪。通过对多段实地采集的视频进行了仿真实验,结果表明,该方法对于高速公路车道线的检测率可达到99%,并具有较好实时性能;对于受损和弄污的城市道路车道线也体现出较好的鲁棒性和时间性能。