基于微粒群算法的灰度图像阈值分割的改进

为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,提高分割精确度和最优阈值的求解速度,提出一种基于微粒群算法的阈值分割方法--PSO-SDAIVE算法.该算法对传统的二维直方图进行改进,生成差值属性灰度直方图,同时对灰度均值和二维熵的计算进行改进,生成空间差值属性信息值熵(SDAIVE),最后用微粒群算法搜索SDAIVE的最大值.在实验中,对头部CT图像进行分割,实验结果表明,这种分割方法能精确地获得分割阈值,并有很好的抗噪声能力,节省计算时间.     

灰度图像最大熵分割方法的改进

传统的最大熵分割方法只考虑了图像的灰度概率,忽略了对应的灰度值。为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,改进了传统的二维灰度直方图,生成二维差值属性灰度直方图。另外,改进了灰度均值和二维熵的计算方法。在计算熵时,以二维差值属性灰度直方图为基础,用空间信息值来代替灰度概率,生成二维差值属性信息值熵。在实验中,对多张不同的灰度图像分别用改进的最大熵方法与传统的最大熵分割方法进行分割,并对分割结果进行比较分析。实验结果表明,改进的最大熵分割方法能有效地分割灰度图像及噪声图像,有很强的抗噪声能力,并能产生清晰的分割结果。     

利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取

为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割。结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升。     

粒子群算法在二维Otsu图像分割中的应用研究

研究图像识别优化提取目标问题,噪声影响使图像目标识别精度差,效率低.传统Otsu算法的阈值的选取大多采用穷尽的搜索方式,运算效率较低,抗噪能力不强,容易产生误分割.为了提高图象分割效率和分割精度,提出一种粒子群优化算法的二维Otsu图像分割方法.方法首先对图像进行去噪处理,绘制出图像的二维直方图,根据二维直方图信息选取适当灰度值作为混沌粒子群算法中的初始粒子,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值,可采用最优阈值划分像素,实现图像分割.实验结果表明,相对于传统Otsu图像分割算法,不仅得到了更高的图像分割精度,计算量也大大减少,提高分割效率,有利于提高图像处理的实时性,也证实了将粒子群算法用于阈值分割是可行的.     

遗传算法粒在二维最大熵值图像分割中的应用

研究图像分割,针对从图像中提取用户要求的特征目标,最优阈值的选取是图像准确分割的关键技术.传统二维最大熵值算法的最优阈值采用穷举方式进行寻优,耗时长,分割效率较低,易产生误分割.为了提高图像分割效率和准确性,提出一种遗传算法的二维最大熵值图像分割方法.先对原始图像进行灰度转换,绘制出图像的二维直方图.根据二维直方图信息...     

二维类内最小交叉熵的图像分割快速方法

熵是基于图像的一维灰度直方图得到的,仅利用了像素的灰度信息。最小交叉熵就是要寻找最优阈值使原始图像和分割图像之间的信息量的差异最小,在交叉熵的基础上,通过引入图像的空间信息,定义了二维类内交叉熵,并提出了基于二维类内最小交叉熵的图像分割方法。实验结果表明,充分利用图像的灰度信息和空间信息后,二维类内交叉熵取得了比交叉熵更好的分割效果。为了提高运算效率,提出了相应的快速递推算法,计算时间由从多于3小时减少到只要几秒。     

微粒群算法在二维模糊熵图像分割中的应用

将微粒群算法和二维模糊熵阏值分割法结合,提出了一种基于微粒群和二维模糊熵的图像分割方法.该方法根据像素点灰度值和区域灰度均值所建立的二维灰度直方图,以二维模糊熵作为微粒群算法的适应度函数,利用微粒群算法搜索点灰度值和区域灰度均值所对应的模糊参数最优组合,进而确定相应的分割阈值.对几例真实目标图像的对比分割实验结果表明,该文方法性能优越,是一种有效的图像分割方法.     

基于粒子群和二维Otsu方法的快速图像分割

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用粒子群算法来搜索最优二维阈值向量.每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值.结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Otsu方法的实时应用.     

基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法

该文研究了基于二维最大熵的图像分割方法,针对二维最大熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法.该方法运用微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值对作为阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了离散的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大的提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法.     

基于细胞膜优化的图像边缘检测算法研究

研究图像边缘准确检测的问题.传统的像素阈值分割算法虽然考虑了图像的空间信息,但是由于解空间维数增加,搜索范围增大,导致计算时间延长,求解最优阈值的速度较低,同时传统二维熵的计算中只考虑了像素的概率,忽略了灰度的概率,导致分割不准确.为了避免上述缺陷,提出了一种基于细胞膜优化的图像边缘检测算法.利用图像内部像素差值方法,提取目标图像的边缘特征,为图像的边缘检测提供准确的数据基础.利用细胞膜优化方法,计算边缘最优边界像素点,从而实现图像的边缘检测.实验结果表明,利用上述算法能够有效提高图像边缘检测的准确性.