基于隶属度函数平均值的阈值分割算法

针对图像模糊集模型的构造问题,提出一种基于模糊隶属度函数平均值的阈值分割算法。该算法采用加权平均算子对5种已有的模糊隶属度值进行集结,得到一个模糊隶属度值,从而将图像转化为一个模糊集合,再以指数型模糊散度为目标函数寻找最佳阈值。仿真结果显示了该算法的有效性。     

基于区间值模糊集熵的图像阈值分割算法

提出了一种新的区间值模糊集的模糊熵,并将其用于图像的阈值分割.根据图像直方图确定模糊化因子,选择适当的主隶属函数实现图像的区间值模糊集表示.利用新的区间值模糊集的模糊熵研究了图像的阈值分割算法.仿真实验表明,新的基于区间值模糊集模糊熵的阈值分割算法在处理模糊图像及具有噪声图像方面均比经典图像阈值分割方法更有效.     

基于模糊逻辑的图像阈值分割算法

为确定图像分割的最佳阈值,提出了一种新的有效的图像阈值分割方法.该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息.然后,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将新算法应用于图像分割中,效果优于现有大多数阈值分割算法.     

基于改进萤火虫算法的多阈值微生物图像分割

针对微生物显微图像噪声干扰大、灰度分布不均匀、单幅图像中包含多个形态丰富的微生物,难以快速准确提取目标满足实际应用要求问题,提出一种基于改进萤火虫算法的多阈值分割方法。首先,通过统计图像灰度直方图峰值,自动获取最佳多阈值数目m;其次,引用二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值扩展到多阈值,并设计基于对数熵的多阈值目标代价函数;最后,针对原始萤火虫智能优化算法容易过早陷入局部最优解且萤火虫个体之间缺乏协同,导致算法效率低下问题,提出基于萤火虫初始化过程优化以及变量参数(步长量化因子α和相对吸引力参数β_(ij))调整的改进萤火虫算法,从而实现快速、准确寻找到多个最佳阈值。并将该算法与一维熵、二维熵、Otsu、粒子群多阈值分割以及原始萤火虫多阈值分割等分割算法作比较。实验结果表明,本文改进算法在微生物分割的准确性与时效性上有明显提高,为后续自动识别奠定良好基础。     

一种基于模型的自适应阈值分割算法

为了减少穷举式阈值分割方法中的重复计算，提出了连通域树（CCtTree)的结构与构造算法.在进行新阈值下的分割与连通域标记时，根据原阈值分割标记后得到的结果，结合新出现的连通域，以合并的方式得到新阈值分割下的连通域来减少多余的计算过程.给出了在CCTree中利用树搜索算法进行模型匹配区域搜索的方法.实际的图像库实验表明，在保证同样的模型匹配区域检出效果的基础上，基于CCTree的方法在运行时间上明显优于ETL，并能迅速有效地筛除重叠区域，获得更好的匹配区域.利用CCTree方法可以准确而快速地获得基于模型匹配的阈值分割结果.     

基于模糊集和Otsu理论的PCB图像分割算法

针对印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)的图像分割问题,对Otsu法进行了改进.即首先用基于Otsu法的双阈值分割方法分割出所需的模糊区域;然后根据PCB图像的特点,运用模糊集理论描述不良问题的能力,构造出图像的隶属度函数;最终形成了基于模糊集和Otsu的分割算法.利用该算法对各种PCB图像进行了分割实验,实验结果表明:该算法对PCB图像具有良好的分割效果.     

基于视觉注意的动态阈值分割算法

提出一种基于视觉注意机制的动态阈值选取方法.首先按人眼视觉注意特点计算各图块的显著性特征值,根据显著性特征值将图像块进行分类,然后利用最大类间方差法和多尺度的自适应阈值方法分别实现不同灰度特性区域的图像动态分割.实验结果表明:该方法能够实现图像多阈值的自动选取,不受照明条件的影响,能够获得满意的二值分割效果     

基于过分割的多目标阈值图像分割算法

提出一种基于过分割的多目标阈值图像分割算法。使用分水岭算法获得待分割图像的过分割区域和分割边界,将类间方差函数和熵函数作为优化目标函数,采用多目标阈值算法对区域的代表点及分割边界上的像素进行划分,再将区域代表点的划分结果扩展到各区域中,以获得整幅图像的分割结果。在多幅Berkeley图像上进行分割测试,并以分割准确率作为算法性能的评价指标,结果显示,新方法在大多数情况下能够获得高于最大类间方差法和最大熵法的分割准确率,此外,由于图像区域信息的使用,使得图像目标能够较为完整地从背景中分离出来。     

基于直觉模糊相似度的刑侦血迹图像分割算法

针对刑侦血迹图像的目标提取问题,提出一种基于直觉模糊集相似度的阈值分割算法。该算法在图像双边滤波的基础上,借助"投票模型"构造图像的直觉模糊模型,并以直觉模糊集上含权重参数的相似度为目标函数确定最佳阈值。对刑侦血迹图像的实验结果表明,该算法可有效提取不同背景中的目标。     

一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法

分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷，即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理。并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法。通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法，结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取，有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰，并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例。     

基于改进的分水岭算法的图像分割

考虑到分水岭算法存在过分割问题,本文提出一种有效解决方法。在图像预处理过程中首先对图像进行中值滤波来消除部分噪声;然后采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对梯度图像进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除了噪声和图像细节。在此基础上对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。实验结果表明该方法能够较好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,降低了分割的复杂性。     

改进SOM和快速K中心点银行客户细分

动态设置自组织神经网络的学习速率,加快自我组织进程,利用改进后的SOM训练样本数据得到的原型向量数据量远小于初始数据量且保持原拓扑结构不变,再用快速K中心点算法对该原型向量聚类并用CH指标判定最佳聚类个数.结合巴雷托分析法和客户价值矩阵将Standard银行客户划分为四类,为不同客户群体提供针对性营销建议.     

自适应熵疫苗算子的免疫图像分割方法

本文针对二维熵图像分割算法存在计算量巨大的问题,基于免疫调节机制,设计了一种新的图像分割方法．该方法利用免疫疫苗理论,并与熵理论相结合,提出了熵疫苗算子．熵疫苗作为抗体疫苗进行选择,通过熵运算,提取更新疫苗库,从而使得最优分割阈值的形成及疫苗库的更新具有自适应性,疫苗的选择更加准确有效．仿真实验表明熵疫苗算子加快了算法的搜索速度、提高了算法的适应性．该算法对复杂图像具有良好分割效果和较强的实时处理能力．     

一种改进的模糊聚类图像分割算法

为了提高强噪声污染图像分割的鲁棒性,给出一种改进的非局部模糊聚类图像分割算法。改进算法将模糊因子的局部邻域值替换为非局部均值滤波图像的像素值,并加入局部空间信息,产生新的目标函数。借助拉格朗日乘子法,从最小化目标函数得出隶属度和聚类中心的迭代公式,进而完成图像分割。对合成图像、医学图像和自然图像添加高斯噪声、莱斯噪声和椒盐噪声,用于分割测试,结果显示,改进算法对强噪声图像具有更高的正确分割率和较小的模糊性。     

一种新的改进Canny边缘检测算法

对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价, 针对传统Canny算法在梯度幅值计算上的缺陷, 提出了一种通过计算像素八邻域内图像一阶偏导数有限差分来确定梯度幅值的方法, 改善了传统Canny算子利用2×2邻域内求有限差分均值对噪声的敏感性, 提高了边缘定位的精度. 在此基础上, 在基于非极值抑制原理检测边缘点时, 将像素的八邻域分为4个像限结合双线性插值的方法进一步提高了边缘检测的精度和准确度. 实验结果表明, 该算法在保证实时性的同时, 具有更好的检测精度和准确度.     

基于肤色分割和改进的AdaBoostSVM算法的人脸检测

为了提高人脸检测的速度和精度,提出了一种基于肤色分割与改进的AdaBoostSVM算法相结合的人脸检测方法。首先在YCgCr空间通过计算肤色相似度进行肤色分割,进而得到候选的人脸区域。然后,针对人脸检测中正负样本的非对称性对AdaBoostSVM算法进行改进,并用改进的AdaBoostSVM算法对候选人脸进行检测验证。实验结果表明,该方法改善了人脸检测性能,提高了检测速度,能够在复杂背景下进行快速而且较为准确的人脸检测。     

应用改进布谷鸟算法优化多阈值图像分割

针对传统多阈值图像分割方法在寻找最优阈值过程中存在计算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于改进布谷鸟算法的多闽值图像分割方法.首先,将教与学搜索策略引入布谷鸟算法,提高了算法的局部搜索能力;其次,选择当前种群中适应度值较优的精英解构建精英库并随机选择精英解指导搜索方向,强化优势经验的学习;最后,引入模拟退火机制选择鸟...     

基于协同训练的指纹图像分割算法

摘要：指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理中最关键的技术之一.精确、可靠地将指纹图像从背景中分割出来,能够加快后续工作的处理速度,提高识别算法的准确性.传统的分割算法需要大量已标记的指纹图像作为训练数据,但实际应用中获取标记样本比较繁琐和耗时.为综合利用已标记和未标记的指纹图像,提出一种基于协同训练的半监督指纹图像分割算法：CoSeg.该算法在基于像素水平的Coherence、Mean、Variace（CMV）特征体系下,使用标记盒和支持向量机作为基分类器进行协同训练.在FVC2002指纹库上的实验结果表明,CoSeg能够在标记信息较少的情况下取得较好的性能,并在处理低质量指纹图像时表现出较强的鲁棒性.     

基于分水岭和种子生长的彩色图像分割

提出一种基于分水岭和种子区域生长的彩色图像改进分割算法。该算法先对彩色图像进行分割前预处理,使用分水岭算法对图像进行初始分割,然后根据一定的规则从分水岭算法分割形成的区域中自动选取种子区域并进行生长,最后合并相似区域或小区域。以区域作为种子生长单位,使用种子区域一次性生长方法进行生长。实验结果表明,该算法分割结果较好,分割速度较快。