基于最大类间方差的最大熵图像分割

最大熵分割算法对于目标与背景之间界限模糊的图像分割效果较好,但该算法对图像边缘的处理能力较差。最大类间方差分割算法对图像边缘的识别能力较强,但该算法对于目标和背景之间界限模糊的图像分割效果不好。针对上述问题,提出了一种基于最大类间方差的最大熵图像分割算法,该算法既能很好地对目标与背景之间界限模糊的图像进行分割,又能有效地识别图像的边缘。实验结果表明,本文所提算法对目标与背景之间界限模糊的图像的分割效果以及对图像边缘的识别能力均优于传统的最大类间方差算法和最大熵算法,且具有更好的有效性和鲁棒性。     

基于Mean Shift聚类的最大熵图像分割方法

为了有效的分割图像,在考虑了图像的噪声消除和边缘保持等因素的基础上,为解决上述问题,提出一种Mean Shift的图像平滑方法和最大熵的图像分割方法相结合的图像分割方法,Mean Shift对图像进行平滑能有效去除图像中的噪声,同时能很好的保持图像的边缘,克服了以往平滑方法的弱点,再通过基于最大熵阈值对平滑后图像进行图像分割,经过实验证明,与小波平滑等目前其他的平滑方法和最大熵分割结合相比,方法有效的改善了分割效果。     

基于二维最大熵和改进的遗传算法的图像分割

文章尝试了一种图像分割算法,在二维灰度直方图基础上,以二维最大熵为准则建立适应度函数,按改进的遗传算法,得到最佳二维阈值.实验表明,该法对于图像分割具有较佳的效果.     

最大熵和最小交叉熵综合的交互式图像分割

在图像分割中,使用某一种分割方法并不是总有效。最大熵和最小交叉熵阈值化方法是目前常用的两种图像分割方法,但在某些分割应用场合失效。针对此问题,提出基于最大熵和最小交叉熵综合的交互式图像分割方法。首先,利用一种简单的算法将前两种方法有机结合产生一种既满足最大熵原则,又满足最小交叉熵原则的新分割方法,然后通过人机交互,在这三种阈值方法中选择最好的图像分割。仿真实验结果表明,提出的方法不仅分割效果好,算法的普适性增强,而且更实用。     

基于2D-WLDH的最大熵阈值分割算法

在传统二维最大熵图像阈值分割算法中,二维直方图主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理,且算法耗时较多.为此,提出一种新的最大熵分割算法.根据灰度级和韦伯局部描述子(WLD)建立二维WLD直方图(2D-WLDH),将其用于最大熵的阈值分割,并设计快速递推算法,以提高运行速度.实验结果表明,该算法的运行时间较少,分割效果较好.     

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.     

改进的最大熵算法在图像分割中的应用

研究图像分割优化问题,要求图像分割速度快,清晰度高.针对传统的熵值法在理论上存在的不足,同时抗噪能力差,速度慢,图像模糊等缺陷,造成图像分割过程耗时长,分割效率低等问题.为了提高图像分割效率和精确度,提出一种改进的遗传算法和最大熵算法相结合的图像分割新方法.首先依据图像二维直方图信息来对图像进行特征提取,最后通过遗传算法的选择、交叉和变异操作搜索最优阈值,从而获得最优阈值来对图像进行分割.仿真结果表明,改进的算法与传统最大熵值的图像分割算法相比,分割效率明显提高,同时图像分割的精度也大大提高,加快了图像分割的速度,为设计提供了依据.     

基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割

研究了基于二维最大熵的图像分割算法,针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法。该方法利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割。实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了有效的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法。     

色彩脱落型唐卡破损区域的分割

为修复唐卡,需对破损区域进行分割。针对色彩脱落型唐卡破损区域特点,提出了分类分割的方法。利用彩色图像的灰度梯度模获取区域的边缘,去除伪破损区域边缘后,利用边缘点扩散得到区域。将其分为小面积区域和大面积区域两类。对这两类区域再分别处理,小面积区域去除伪破损区域得到小面积破损区域;大面积区域经过去除伪破损区域、提取大面积破损区域后,剩余的便为复杂区域,再提取复杂区域中的小面积破损区域、小孔区域,把这两种区域合并、膨胀、去伪处理,得到复杂区域的破损区域。把小面积破损区域、大面积破损区域和复杂区域中的破损区域合并,得到整幅图像的破损区域。实验验证分割效果良好。     

基于最大熵的模糊核聚类图像分割方法

传统聚类算法易陷入局部极值,在数据线性不可分时分类效果较差。为此,提出一种基于最大熵的模糊核聚类图像分割方法。采用最大熵算法对原始图像进行初步分割,求得初始聚类中心;引入Mercer核函数,把输入空间的样本映射到高维特征空间,并在特征空间中进行图像分割。实验结果表明,该方法能减少迭代次数,使分类结果更稳定,从而较好地把目标从背景中分割出来。     

基于最大熵分割和肤色模型的人眼定位

人眼定位是进行虹膜识别、视线跟踪、眼睛状态分析等的首要任务,为此提出一种基于最大熵分割和肤色模型的人眼定位方法。利用最大熵分割法对图像进行分割,获得人眼候选区域。建立YCbCr肤色模型,将其作为人眼定位的约束条件以排除非人眼区域,通过形态学运算准确定位人眼。仿真实验表明,该方法对人眼定位准确,并对背景、头部偏转角度等细节具有较好的适应性,运算速度较快。     

基于背景差分与最大熵的轨面缺陷分割

为了提高钢轨表面缺陷检测的效率和准确率,提出了一种基于背景差分与最大熵的轨面缺陷检测算法.首先建立钢轨图像背景模型并将原图像与背景图进行差分操作,以此来避免光照变化和反射不均的影响,更准确地突出缺陷区域;然后将改进的遗传算法与最大熵值法相结合来寻找最佳分割阈值并对差分图进行二值化,通过结合改进遗传算法加快了最大熵值法的运算速度;最后对二值图进行滤波操作,完成钢轨表面缺陷的分割.仿真结果表明该方法能够更加快速准确地分割出缺陷,精确率、召回率和正确率分别达88.6%、93.4%和90.6%.     

基于局部熵的区域活动轮廓图像分割模型

为解决区域活动轮廓模型不能有效分割灰度不均图像的问题,提出了局部熵约束的区域活动轮廓模型应用于图像分割。首先基于局部熵信息将图像划分为两个特征区域,然后利用局部熵特征信息构造二值拟合能量,并与区域可放缩拟合（Region-scalable fitting,RSF）模型相结合,最后得到水平集演化方程。该模型考虑了图像灰度分布的聚集特征和局部区域统计信息,能有效处理灰度不均匀、弱边缘等图像分割问题,且对轮廓初始位置更具鲁棒性,医学图像实验结果验证了模型的有效性。     

基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法

针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时问长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度一区域灰度均值作为闽值进行图像分割。实验结果表明,该方法具有一定优越性,在执行时间与收敛性方面均得到较理想的分割效果。     

图像分割的二维最大熵遗传算法

将遗传算法运用于二维最大熵图像阈值分割法。首先对二维阈值坐标进行编码，然后依据二维最大熵准则建立适应度函数，在适当的交叉率和变异率下，最终实现强噪声干扰下图像的有效分割。分割实验表明，文中方法较一给最大熵法具有更强的抗噪声能力，较普通二维最大熵法运算速度更快。     

基于空间模式聚类最大熵图像分割算法研究

研究图像分割优化问题,在分割图像中,提取信息受到各种因素影响,分割效果不理想。针对图像分割计算复杂,造成图像分割分辨率低,清晰度不高。同时,当图像中的信息量非常大时,图像分割非常耗时。为了有效地分割图像,提出了一种基于空间模式聚类和最大熵算法原理相结合的图像分割方法。首先对图像采用最大熵算法进行图像分割,为每个熵区域定义特征量。根据不同的特征量计算相似区域之间的欧氏距离和空间距离,从而确定像素聚类中心的距离。然后对分割后的图像区域采用基于空间模式聚类方案进行合并,并对图像进行二值化处理。仿真表明与传统图像分割相比,提高了分割效率,分割出的图像边缘效果清晰,证明了算法的可行性和有效性。