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快速最大熵多阈值图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
阈值方法是一种重要的图像分割方法,在图像分割中得到了广泛的应用。最大熵算法虽然是图像分割阈值法中较好的方法之一,但是,由于传统的最大熵算法通常用穷举法求解,使得处理多阈值问题时运算速度太慢,难以满足应用需求。为了快速有效地确定阈值,提出一种改进的最大熵算法。通过递推公式将穷举法求解过程中需要重复计算的变量,预先计算后存入二维表备用,使整体计算量减少了一个数量级。通过对测试图像的分割实验,表明该算法与传统的最大熵算法相比运算速度有非常显著的提高,能够满足一般的应用需求。 相似文献
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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。 相似文献
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杨小鹿 《计算机光盘软件与应用》2013,(12):306+308
自动图像阈值分割技术已经被广泛的应用在图像处理和计算机视觉领域中的目标检测,跟踪和识别上。其中Otsu阈值分割算法是一种被广泛使用的分割技术,对于那些直方图呈双峰分布的图像可以得到优秀的分割效果。然而如果直方图是单峰或是有异常数据出现时,传统的Otsu阈值分割算法则会发生错误。为改善传统Otsu法在处理图像时的计算受噪声干扰严重、实时性差、复杂度高等缺点,本文提出了一种改进的基于中值的Otsu阈值分割算法。最后进行的多次测试和实验说明这种改进的方法与传统的Otsu阈值分割算法相比较会得到更加满意的结果。 相似文献
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二维Otsu阈值分割算法的改进及应用 总被引:5,自引:0,他引:5
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. 相似文献
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Otsu方法在多阈值图像分割中的应用 总被引:10,自引:0,他引:10
图像分割是数字图像处理中的一个重要问题.该方法改进了传统的最大类间方差法(Otsu法),使其可以应用于图像的多阈值分割.提出以双峰法引导来提高Otsu法多阈值分割图像的运算速度和稳定性.对样本图像的分割结果显示,此算法在分割速度和效果上都取得了较好的结果. 相似文献
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传统Otsu阈值法对图像分割缺乏一定鲁棒性的不足,将Otsu阈值法的平方欧氏距离用绝对值距离代替得到一种新的图像阈值化分割准则,提出了基于绝对值距离的图像阈值分割新算法,最后给出其参数估计方法.实验结果表明,分割新算方法是有效的,能够获得比传统Otsu方法更好的分割结果. 相似文献
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吴成茂 《计算机工程与应用》2009,45(15):187-190
提出了基于广义调和均值距离的最小偏差图像阈值化分割新算法。Otsu阈值法是图像分割中最典型阈值法之一,因其计算简单、速度快和性能稳定等优点而在图像分割中得到广泛应用;但是,传统Otsu阈值法是基于欧式距离的最小偏差阈值法,由于欧式距离没有可调节参数而导致Otsu阈值法分割图像缺乏鲁棒性。首先将Otsu图像分割法中的欧式距离用广义调和均值距离代替并得到一种具有鲁棒性的图像分割新算法,其次给出该算法中参数选取办法。大量实验结果表明,新的图像分割算法相比Otsu法更有效。 相似文献
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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。 相似文献
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针对利用红外成像技术检测输电线路中零值绝缘子所存在的图像分割问题,提出了一种类间方差(Otsu)双阈值分割和禁忌搜索相结合的图像分割算法。该方法以类间方差为适应度函数,通过领域移动、禁忌表、藐视准则确保算法不陷入局部最优解,同时,运行速度比基本Otsu双阈值分割算法更快。实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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本文提出了一种较为实用的,可用于多灰度层次目标提取的分割方法.首先利用双峰法粗定阈值,然后结合大津法得到较精确的阈值来分割图像.试验结果表明该方法易于实现,运算速度快,可扩展性好,对目标灰度层次较多的图像能够产生很好的分割效果. 相似文献
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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. 相似文献
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图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的"早熟"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题. 相似文献
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An image segmentation method using automatic threshold based on improved genetic selecting algorithm
Zhiwen Wang Yuhang Wang Lianyuan Jiang Canlong Zhang Pengtao Wang 《Automatic Control and Computer Sciences》2016,50(6):432-440
In this paper, an image segmentation method using automatic threshold based on improved genetic selecting algorithm is presented. Optimal threshold for image segmentation is converted into an optimization problem in this new method. In order to achieve good effects for image segmentation, the optimal threshold is solved by using optimizing efficiency of improved genetic selecting algorithm that can achieve a global optimum. The genetic selecting algorithm is optimized by using simulated annealing temperature parameters to achieve appropriate selective pressures. Encoding, crossover, mutation operator and other parameters of genetic selecting algorithm are improved moderately in this method. It can overcome the shortcomings of the existing image segmentation methods, which only consider pixel gray value without considering spatial features and large computational complexity of these algorithms. Experiment results show that the new algorithm greatly reduces the optimization time, enhances the anti-noise performance of image segmentation, and improves the efficiency of image segmentation. Experimental results also show that the new algorithm can get better segmentation effect than that of Otsu’s method when the gray-level distribution of the background follows normal distribution approximately, and the target region is less than the background region. Therefore, the new method can facilitate subsequent processing for computer vision, and can be applied to realtime image segmentation. 相似文献