现代医学细胞显微图像分割改进算法

为了提高现代医疗检验中图像处理的有效性和精确度,本文以医疗检验中各类细胞的显微图像为对象,运用最大类间方差分割算法对其进行图像分割,针对细胞显微图像自身的特点和最大类间方差法存在的不足,改进算法,实现多次分割,得到最佳分割阈值;在保障算法可行性的同时,提高算法的有效性和适用性。仿真实验结果表明,改进的算法更适用于多种细胞显微图像分割。     

一种改进遗传退火算法的图像分割方法

图像分割是图像处理和分析的基础,本文通过分析遗传算法（Genetic Algorithm, GA）在图像分割中的应用优劣,提出利用模拟退火思想的改进遗传退火（Genetic Simulated Annealing Algorithm, GASA）的图像阈值分割算法,算法整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用改进的最大类间方差公式作为遗传算法的适应度函数,从而求得灰度图像的一个最佳阈值用于图像分割。实验结果表明,基于改进遗传退火算法的最大类间方差图像分割方法能较好提高算法的全局搜索能力,避免遗传算法陷入局部最优,并且能更快速、更稳定收敛到最佳的分割阈值,得到更好的图像分割效果。     

应用改进状态转移算法优化多阈值图像分割

针对多阈值图像分割中阈值求解效率低、精度不足的问题,提出了一种基于改进状态转移算法的图像多阈值分割方法.改进状态转移算法的伸缩变换采用一种方差自适应的正态分布策略,增强了算法在初期包含全局最优解的可能性,以及算法在后期的收敛性.另一方面,通过精英解集加权和来确定邻域中心,增加了群体间的交流,能充分利用精英解集间的信息实...     

头部CT图像多阈值分割的优化实现

阈值分割是医学图像预处理方法的一种,合适的分割方法能减少后续图像处理的数据。单独使用传统的阈值分割方法往往效率很低。提出一种基于遗传算法的图像多阈值分割方法。通过设计最大类间方差法与遗传算法相结合的算法,对头部CT图像进行分割,并与遍历算法作比较。实验结果表明,此方法不仅保留遍历算法的精度,并且快速得到最优阈值,明显提高了分割的效率。     

基于并行遗传算法的双阈值图像分割方法

为了提高图像的分割效率,提出了一种基于并行遗传算法的最优双阈值搜索算法.将种群个体设计成一行两列的向量,以类间方差比作为个体的适应度,生成若干初始子种群进行并行计算;同时,将每代的最大适应度个体直接复制进入下一代,适当增大变异概率,在种群的多样性环境下实施有条件的最佳保留策略,保证算法收敛于最优解.实验结果表明,该算法具有良好的分割效果和较高的运算效率,运算时间开销仅为普通算法的4.16%.     

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.     

一种基于插值的图像分割方法

提出了一种新的基于插值的图像分割方法,采用自适应阈值方法,用局部最大类间方差法确定各个子图像的阈值,用一种新的插值法对阈值矩阵进行插值处理,使之成为与原图像像素数目相同的新矩阵,利用新的阈值矩阵对原图像进行二值化处理。结果表明,利用该方法具有很好的分割效果。     

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。     

基于最大熵-方差模型的图像分割方法

针对当图像中目标与背景的面积相差很大时,最大类间方差方法的分割性能迅速下降的问题,研究了信息熵和方差的关系.认为信息熵和方差都被用作不确定性的度量,两者之间定会存在一定的科学关系,因此将最大熵和最大类间方差结合起来建立数学模型,提出基于最大熵-方差模型的图像分割方法,并引入类内方差对分割进行评价来选取参数调整算法的分割性能,更充分地利用了图像的灰度信息.通过实验证明该方法优于最大熵方法和最大类间方差方法,具有较强的稳定性,提高了图像分割精度.     

改进的OTSU射线图像分割算法

为提高对工业X射线图像的分割效果,提出一种改进的OTSU图像分割算法.分析了经典OTSU算法存在的不足,将类内方差也作为计算最佳阈值的一个因素考虑,从而提出了一种改进的OSTU阈值选择函数.在阈值分割过程中,采用局部递归法逐次进行分割.采用目标背景面积差和类内方差的比值作为递归结束的条件.通过与最大熵法、经典OT-SU法、局部递归OTSU法进行实验对比,证明本算法对于射线图像是一种优秀的阈值分割算法.     

基于改进粒子群优化算法的Otsu图像分割方法

Otsu算法分割图像时不依赖于图像的内容,具有较好的适应性,但计算量大和实时性差的缺点限制了其应用。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu分割方法。该方法以Otsu算法中的类间方差作为粒子群优化算法的适应度函数,以当前分割阈值作为粒子的当前位置,以阈值更新速度作为粒子的当前速度,以粒子最优适应值的改进量作为惯性权重,在灰度空间动态搜索使类间方差最大的阈值。实验结果表明:该方法能获得与经典Otsu相当的分割效果,而且显著地缩短了分割时间,算法效率更高。     

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。     

基于改进遗传算法的图像分割方法

提出一种应用于图像分割的改进遗传算法,算法中引入了优生算子、改进的变异算子和新个体,避免了局部早熟,提高了收敛速度和全局收敛能力。     

基于自定义灰度空间分布密度矩阵的Otsu改进算法

Otsu自适应阈值法作为图像阈值分割的经典算法,在图像处理与模式识别领域有着广泛应用.将图像中灰度级的空间分布特性应用到图像分割中,自定义适当的灰度空间分布密度矩阵结合先验知识,提出Otsu改进算法.实验证明在图像中目标与背景的灰度差异不是特别大的情况下,该算法的分割效果优于经典的Otsu算法以及其它分割算法.     

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。     

基于模拟退火并行遗传算法的Otsu双阈值

模拟退火和并行遗传算法是两种较好的改进进化算法性能的方法。将这两种思想有机地结合起来,利用遗传算法能全局寻优的优势和模拟退火算法的爬山性能,提出了一种基于模拟退火并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,进化在多个不同的子群中并行进行,利用模拟退火算法的爬山性能,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。实验证明,这种新的图像分割算法与并行遗传算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性。其收敛速度明显比并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割快。     

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.     

基于CPSO的二维Otsu图像分割法

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素问的空间邻域信息,图像分割效果好但算法计算量较大。针对上述情况,提出一种基于混沌粒子群优化算法（CPSO）的策略,将其用于二维Otsu方法中,并与标准粒子群优化算法（SPSO）进行仿真实验对比。实验结果表明,该方法可以提高分割速度,克服SPSO的缺点,图像分割结果较理想。