基于距离灰度补偿的改进最大熵红外图像分割

针对红外图像由于目标和背景边界模糊,采用单一熵阈值法进行图像分割结果不理想,提出了一种基于距离灰度补偿的红外图像增强方法,利用距离作为空间信息对灰度进行补偿,改善了目标和背景边界模糊对图像分割的不利影响;然后提出了一种基于交叉熵约束的最大熵阈值图像分割方法,在交叉熵约束保证类间差异的前提下利用类内均匀性进行图像分割,避免了单一熵方法阈值的局限性.实验结果表明,对小目标复杂背景和复杂目标大背景的红外图像,所提出的方法得到了准确的图像分割结果.     

一种改进的CLIQUE高维子空间聚类算法

针对红外图像由于目标和背景边界模糊, 采用单一熵阈值法进行图像分割结果不理想, 提出了一种基于距离灰度补偿的红外图像增强方法, 利用距离作为空间信息对灰度进行补偿, 改善了目标和背景边界模糊对图像分割的不利影响; 然后提出了一种基于交叉熵约束的最大熵阈值图像分割方法, 在交叉熵约束保证类间差异的前提下利用类内均匀性进行图像分割, 避免了单一熵方法阈值的局限性。实验结果表明, 对小目标复杂背景和复杂目标大背景的红外图像, 所提出的方法得到了准确的图像分割结果。     

灰色关联度和模糊熵相结合的图像分割算法

提出了一种结合灰色关联度和模糊熵的分割算法.传统模糊熵分割算法的隶属度函数只利用了图像灰度值的统计信息,因此算法容易受噪声或光照不均的影响.在隶属度函数的计算中,引入灰色关联度来表示像素的空间信息,能够更加准确地反映像素属于目标或背景的影响.由理想目标或背景点组成参考序列,待处理像素及其邻域组成比较序列,计算比较序列与参考序列之间的灰色关联度,并修正隶属度函数.对实际图像的测试实验表明,结合灰色关联分析的最大模糊熵分割算法比传统模糊熵分割算法具有更强的噪声抑制能力和更准确的分割结果.     

基于L_1度量的Type-2熵模糊聚类红外图像分割

为了准确实现目标识别,从红外图像的特点出发,提出了将L_1空间度量的二型(Type-2)熵模糊聚类算法应用干红外图像分割.该算法首先通过L_1空间度量样本点与类别中最大最小值的距离,代替了传统聚类算法中样本点与聚类中心的聚类,然后根据熵模糊聚类算法获得上模糊隶属度和下模糊隶属度两个隶属度函数,并采用二型模糊融合得到隶属度函数,其中给出了一种权重加权降型算法.通过对实际的红外图像分割表明,这种算法能准确地实现红外图像分割,自适应性强,鲁棒性好,能够在复杂背景下获得较为理想的分割效果.     

基于克隆选择算法的最大模糊熵图像分割

为了分割照度不均匀的图像,提出了一种基于最大模糊熵和免疫克隆选择算法的阈值分割方法.该方法利用最大模糊熵准则确定模糊区间的范围,寻找模糊参数的最优组合,确定区分目标和背景的最佳阈值,实现图像分割.为了验证该方法的有效性,对其进行了图像分割实验,并与遗传算法进行了比较.实验结果表明,该算法能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于遗传算法,并能保留原始图像的主要特征.     

基于模糊理论的自适应阈值实时DSP系统

模糊集理论是一门新出现的理论,在图像处理、自动控制等方面已经得到了很大的应用,针对低对比度场景下,利用模糊理论及最大模糊熵值的原则找到最佳阈值,把目标从背景中分割出来,改进了已有的隶属函数,使自动阈值的选取过程大大缩短.系统应用TI公司的数字信号处理器TMS320C6416为核心,采用现场可编程门阵列FPGA分别作为图像预处理,经过对低对比度图像视频采用多种分割方法处理表明文中的DSP系统与算法切实可行.     

图像分割中的交叉熵和模糊散度算法

本文将交叉熵和模糊散度应用于图像分割中,提出了中最优灰度值选取算法,其一是基于均匀分布假设的最小交叉熵算法,其二是利用后难概率的最大类间交叉熵算法,其三是类间最大模糊散度的改进算法,其四是最小模糊散度算法,针对图像阈什化分割的要求,在后两种算法中构造一种新的模糊录改度函数,本文采用均匀测试和开头测试比较各算法的性能,利用多种类型测试 是到的分割结果,显示了所筛算法的有效性和通用性。     

基于遗传算法和模糊熵的前视红外图像分割

提出了一种基于遗传算法的模糊红外图像分割方法．该方法将图像分为目标和背景，并分别建立相应的模糊隶属函数来描述图像各个灰度级属于目标和背景的模糊特性，进而给出图像模糊熵的描述．采用遗传算法对图像模糊熵的各个参数进行优化组合，根据最大模糊熵准则确定区分目标和背景的最佳门限．实验结果表明该方法效果良好，大大提高了计算速度。     

多层次的红外图像模糊增强算法

在分析现有模糊增强算法的基础上,提出了一种基于图像灰度特性的隶属度函数,该隶属度函数减少了人为设定的参数,并利用最大熵原理实现了参数的优化设置.然后将提出的隶属度函数应用到多层次的模糊增强算法中.通过对红外图像的仿真实验表明, 该算法能够提高图像的对比度,突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,取得了较好的增强效果.     

基于相对熵的水下图像模糊增强与边缘检测算法

采用一种基于相对熵的水下图像模糊增强算法对深海结核分布丰度图像进行处理.该算法首先使用基于阈值选取的图像分割原理确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数定义隶属函数,从而将图像转化为等效的图像模糊特征平面,通过在模糊平面上采用相对熵的算法对图像进行增强运算,最后实现对图像的边缘检测.仿真结果表明该算法是有效的.     

基于改进混合遗传的医学图像模糊增强研究*

针对现有医学图像中存在有采集后图像质量不高、图像过暗等现象,对遗传算法中的选择、交叉、变异特性进行研究,同时结合粒子群优化、禁忌搜索及模糊增强算法,提出一种基于改进混合遗传的医学图像模糊增强方法.该方法通过对传统遗传算法改进,将粒子群优化思想及粒子空间对称分布原理引入以改善遗传算法缺乏明确的目标指向性、“突变”性过高的现象,并且为有效降低粒子的同一位置二次搜索,在算法执行过程中加入了禁忌搜索算法.最后,通过与模糊增强算法相结合,并设置二维方向寻优,可自适应的同时寻找到两个模糊参数Fp、Fe最优值,完成医学图像的模糊增强.实验结果表明,改进后算法可有效改善过暗医学CT图像的质量,增强效果较好.     

一种基于相对熵的图像模糊增强方法

设计了一种新的基于相对熵的图像模糊增强方法。利用图像分割原理确定的最佳阈值作为模糊增强的分界点，完成对图像的对比度增强。     

基于混沌蚁群算法的快速红外图像分割

提出了一种基于混沌蚁群算法优化二维模糊划分最大熵的红外图像分割方法。二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,并且兼顾图像自身的模糊性,能取得很好的分割效果,然而最大熵的最优参量组合却很难快速准确地获得。本文将混沌蚁群优化算法应用到二维模糊划分最大熵分割方法当中,充分利用混沌蚁群算法快速寻找最优解的特点,来搜索二维模糊划分最大熵的最优参量组合。实验仿真结果表明,该方法比传统的图像分割方法有更好地分割效果,有效抑制了图像噪声对目标区域分割的干扰。     

改进的模糊熵与图像局部信息相结合的遥感图像分割新算法

针对传统的一维最大模糊熵图像分割算法没有考虑图像的局部信息而对噪声十分敏感的这一不足,本文提出了结合图像局部信息的一维模糊熵图像分割算法。该算法将图像的空间信息和像素信息引入到一维模糊熵图像分割算法中,并运用微正则退火算法对一维最大模糊熵进行改进,从而提高了传统的一维最大模糊熵分割精度。实验结果表明,该算法显示了很好的分割效果和较强的抗噪性能。     

基于小波变异本质粒子群和模糊熵的图像分割

针对本质粒子群(BBPSO)算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,提出了一种基于小波变异(WM)BBPSO(WMBBPSO)和模糊熵的图像分割算法,利用WMBBPSO搜索使图像模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值。通过与其它两种BBPSO算法的分割结果比较表明,该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,能够满足对煤尘浓度实时精确测量的要求。     

An optimal fuzzy system for color image enhancement.

A Gaussian membership function is proposed to fuzzify the image information in spatial domain. We introduce a global contrast intensification operator (GINT), which contains three parameters, viz., intensification parameter t, fuzzifier fh, and the crossover point mu(c), for enhancement of color images. We define fuzzy contrast-based quality factor Qf and entropy-based quality factor Qe and the corresponding visual factors for the desired appearance of images. By minimizing the fuzzy entropy of the image information with respect to these quality factors, the parameters t, fh, and mu(c) are calculated globally. By using the proposed technique, a visible improvement in the image quality is observed for under exposed images, as the entropy of the output image is decreased. The terminating criterion is decided by both the visual and quality factors. For over exposed and under plus over exposed images, the proposed fuzzification function needs to be modified by taking maximum intensity as the fourth parameter. The type of the images is indicated by the visual factor which is less than 1 for under exposed images and more than 1 for over exposed images.     

MAXIMUM ENTROPY RESTORATION METHOD OF LINEARLY DEGRADED BINARY IMAGE

This paper investigates the maximum entropy restoration of blurred binary image.In concerning with the binary property of image,a new maximum entropy restoration methodwith binary constraint is proposed.The properties of existence and uniqueness of solution arediscussed.The problem of maximum of entropy with two constraints is solved and the corre-sponding algorithm is given.In this paper,the maximum bounded entropy principle is employedconcerning the prior knowledge of binary image,and the maximum bounded entropy restora-tion method with binary constraint is put forward.The proposes methods,Wiener filter(WF)restoration method and maximum entropy restoration method are compared.The experimen-tal results show that the maximum entropy restoration method and maximum bounded entropyrestoration method with binary constraint can improve the quality of restored image.     

Bearings-only maneuvering target tracking based on fuzzy clustering in a cluttered environment

This paper proposes a novel bearings-only maneuvering target tracking algorithm based on maximum entropy fuzzy clustering in a cluttered environment. In the proposed algorithm, the interacting multiple model (IMM) approach is used to solve the maneuvering problem of target, and the false alarms generated by clutter are accommodated through a probabilistic data association filter (PDAF). To reduce the computational load, the association probability is substituted by fuzzy membership degree provided by a modified version of fuzzy clustering algorithm based on maximum entropy principle, and the “maximum validation distance” is also defined based on the discrimination factor, which enables the algorithm eliminate invalid measurements. Moreover, to avoid the unobservability problem of passive target tracking, a nonlinear measurement model of multiple passive sensors is formulated. Finally, simulation results show that the proposed algorithm has advantages over the conventional IMM-PDAF algorithm in terms of simplicity and efficiency.