基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

全局阈值分割对于小目标物效果不理想,动态阈值容易产生阴影等干扰,但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,该文在不明显增加运算量的前提下,利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值,完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。     

基于神经网络的灰度图像阈值分割方法

对于一幅目标区域和背景区域在灰度上有较明显差异的图像,为了把目标从背景中分离出来,常利用直方图谷点作为分割阈值来分割图像.本文采用一种基于神经网络的线性搜索的方法来确定直方图的谷值可以得到最优的阈值来分割图像,克服了用常规的极小值阈值法确定的极小值不稳定和不可靠的缺点,并对实际图像进行分割处理.实验结果表明采用这种新方法来搜索谷值可以得到全局极小值,用于分割图像可以把目标从背景中分离出来,并取得了满意的结果.     

基于视觉注意的动态阈值分割算法

提出一种基于视觉注意机制的动态阈值选取方法.首先按人眼视觉注意特点计算各图块的显著性特征值,根据显著性特征值将图像块进行分类,然后利用最大类间方差法和多尺度的自适应阈值方法分别实现不同灰度特性区域的图像动态分割.实验结果表明:该方法能够实现图像多阈值的自动选取,不受照明条件的影响,能够获得满意的二值分割效果     

基于边缘灰度的二值化阈值确定方法

图像二值化阈值的选取是数字图像预处理的关键技术之一.同时,使用阈值对图像进行分割也是一种常见的区域分割技术.在详细分析图像二值化原理及当前技术的前提下,综合考虑图像的各种实际情况,提出了基于边缘灰度确定图像二值化阈值的新方法.实验表明,根据这种方法确定的阈值对图像进行二值化处理,不仅可有效地解决图像灰度随地物特征变化的图像处理问题,同时对噪声图像也有很强的鲁棒性并可较好地保留图像的边缘特征.     

Otsu阈值分割法特点及其应用分析

Otsu方法是应用最广泛的阈值分割法之一,对直方图呈双模或者多模分布的图像分割效果好,直方图呈单模分布的分割效果差。针对这个结果,从Otsu分割法理论出发,分析其分割阈值的特点,证明得出:Otsu单阈值分割时最佳阈值为该阈值分割出的两类灰度均值的平均,Otsu多阈值分割时的多个最佳阈值是这些阈值分割出的多类中相邻两类灰度均值的平均。单阈值Otsu法用于表面缺陷检测图像分割时将大部分背景错分为目标,对此,提出了一种改进的Otsu阈值分割。实验结果表明,改进的算法分割效果优于传统算法,在比较准确分割目标的同时有效减少背景的误分割。     

全局阈值与局部阈值相结合的视网膜血管分割方法

针对视网膜血管图像使用单一阈值方法无法有效提取整体血管网络的问题,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的视网膜血管分割方法.该方法采用匹配滤波方法来增强图像,然后在增强图像上分别使用全局阈值二维最大熵与局部阈值移动平均算法对图像进行分割以获取视网膜的主血管与细小血管部分,最后通过区域连通性的判断,将视网膜的主血管与细小血管进行结合,分割出最终的血管网络.在Drive公共数据库上进行实验,结果表明,该方法分割得到的血管准确率达到93.56%,真阳性率值达到80.46%,均高于Perez算法,并且在细小部分更为丰富,能够得到较好的血管分割结果.     

基于灰度阈值分割的锥体零件缺陷识别算法

根据人的视觉感官特性，针对锥体零件缺陷检测中的图像信号预处理，利用含有缺陷的灰度图像的灰度统计特征自动找出分割图像的灰度阈值．研究了目前使用边缘检测、阈值分割、区域增长等方法．利用曲线拟合方法计算出灰度的分布曲线，用数学分析的方法求出曲线的局部极值．对于出现多个极值情况时进行分析筛选，把分割缺陷比较理想的极值作为灰度分割的阈值．以此分割图像，其分割效果比较理想．     

彩色图像的矢量阈值自适应分割算法

针对彩色图像,提出了一种矢量阈值的自适应分割算法,该算法中的阈值是一个矢量．在图像分割时,通过先求取图像像素矢量与阚值矢量之间的差矢量,再根据差矢量与阈值矢量之间的夹角确定像素所属的区域(背景区域或目标区域)．同时基于类间方差法(Ostu法)给出了最佳阈值矢量选择原则——扩展类间矢量方差法,从而实现彩色图像矢量阈值的自适应分割．实验结果表明,采用此图像分割算法分割效果要优于采用灰度图像的阈值分割算法．     

利用二维熵自动确定图像分割的阈值

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用.因此,如何确定阈值是图像分割的关键.建立二维直方图并借助二维熵可以自动确定图像分割的阈值.传统方法产生二维直方图时,选择4邻域中心灰度值和邻域像素的灰度均值.事实上,水平或垂直方向上的灰度变化不能完全地反映邻域像素的整体特性.提出构造二维直方图的新方法,新方法选择3×3邻域中心灰度值和4邻域以外的4个像素的灰度均值.应用新方法和传统方法进行对比实验,分割结果可以看出新方法的有效性.     

腐蚀线材的阈值分割算法研究

针对钢材生产销售过程中人工计数费时费力,而引入生产线成本过高的现状,用计算机视觉方法实现在线计数。把边缘灰度变化剧烈的腐蚀线材从多值的图像背景中脱离出来,关键在于二值化处理时阈值的选定.提出一种具体针对线材尤其是腐蚀线材的阈值分割算法。实践表明该方法能从噪声较大的图像中获取良好的目标物体。     

机械图纸的动态二值化技术

概括了近年来国内外图象二值化技术现状，并把二值化技术应用于对机械图的处理中，对较难可靠处理的蓝图提出一种基于线宽的动态门限二值化方法及其计算机实现的快速算法．对背景噪声含量高的蓝图的处理与用全域阈值法进行了实验比较，证实了提出的方法的实用性及可靠性．     

最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法

为了有效地分割红外图像中的人体,提出了一种基于最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法.对红外图像进行滤波处理消除噪声干扰,分别计算图像的目标熵和背景熵,最大化目标与背景熵的和,在目标和背景的分布中获得最大信息,以此为准则选择分割阈值.利用形态学方法进行后处理进一步消除噪声干扰.实验结果表明:与经典的阈值分割方法相比,文中方法效果更好,且运算速度快.     

多分辨率下自适应阈值判定的分水岭车辆图像分割算法

针对分水岭算法产生过分割现象,提出一种基于自适应阈值判定分水岭算法的图像分割方法,首先对图像进行多分辨率小波分解,再在某一尺度下计算梯度图像,并对该梯度图像进行自适应阈值判别,最后使用分水岭算法进行图像分割。实验结果表明该方法能取得较好的分割效果,有效的降低了过分割现象。     

基于局部化自适应阈值的小波图像降噪

为了能在去除图像噪声的同时有效地克服Gibbs现象,得到令人满意的视觉效果,提出了一种基于局部自适应阈值的小波图像降噪方法.该算法利用局部化信息和层间相关性理论,对小波系数进行分块分类处理.该算法首先把图像划分成子块,通过调节全局阈值得到各个子块阈值,从而有效地利用了局部信息,有选择地对图像进行降噪处理.算法加入自适应的步骤,对于不同尺度的子带,分别赋予大小不同的阈值,使算法具有更好的自适应性.试验结果表明,与其他几种传统降噪方法相比,该方法能获得较好的降噪效果.     

一种新的图像背景自适应分割算法

在对图像分割技术进行综合研究的基础上提出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阈值。最后通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭等算法处理后的效果图做了比较。     

遗传算法在工业机器视觉中的应用

针对工业机器视觉瓶盖检测应用,该文把遗传算法成功地运用到图像分割中.该文以图像分割阈值的二进制序列作为样本个体,利用最大类间方差作为个体的适应度评价函数,进行一系列遗传算法操作后,得到瓶盖检测图像的最佳分割阈值,并与传统的最大类间方差法进行了对比及分析.结果表明基于最大类间方差的遗传算法不仅可以得到最优解,而且具有良好...     

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。