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.     

基于改进粒子群算法的二维阈值图像分割

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,采用量子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,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值。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。     

灰度图像二维Otsu折线阈值分割法

Otsu法是一个应用较为广泛的阈值分割方法。为实现图像较为精确的分割,充分考虑边界的影响,从二维线阈值分割替代传统的点阈值分割思想出发,提出了折线阈值型Otsu法。该方法以对边界信息的迭代分割的手段获得实际用于分割的二维折线阈值。仿真结果表明,该方法能够获得优于原始Otsu法的分割效果,特别适用于边缘丰富的图像分割,具有较好的分割普适性。     

基于粒子群优化方法的2维Otsu快速图像分割算法

经典的2维Otsu算法在对图像进行分割时能不依赖于图像的内容,具有较好的适应性,但有着计算复杂度过高和实时性较差的缺点。针对这一问题,提出一种将粒子群算法应用于Otsu图像分割以提高分割速度的方法。实验结果表明,该方法不仅能获得较好的分割效果,而且极大地降低分割时间,能够适应实时性应用的要求。     

基于二维直方图重建的Otsu图像分割算法

针对二维Otsu算法因区域误分而产生的抗噪性差和计算量较大这一问题,提出了一种基于二维直方图重建的Otsu图像分割算法。该算法首先分析了原始算法中二维直方图所存在的误分和不足;然后重建二维直方图,以此来减弱噪声的干扰;最后将二维直方图区域划分由原来的四分法改为二分法,从而提高了计算速度。实验结果表明,本算法具有更强的抗噪性,分割效果也更为理想。     

一种结合粒子群算法和自适应加权窗的二维Otsu图像分割新方法

针对传统二维Otsu门限分割方法中滤噪和小目标保持性能的不足,提出了一种基于自适应加权窗的二维Otsu门限分割的新方法。新方法对二维Otsu的部域窗口设置方法做了改进,使用中心点的局部平稳特征来自适应地确定下一邻域窗口的尺寸大小,然后利用粒子群算法来加快门限的计算速度,从而提高门限分割的性能。实验结果表明:与目前广泛使用的一维Otsu、二维Otsu方法以及直线型门限二维Otsu方法相比,新方法有着更好的门限分割效果,并且有更好的噪声抑制和目标保持效果。     

二维Otsu自适应阈值分割算法的改进

在二维OTSU自适应阈值分割算法的基础上提出了一种改进的自适应阈值分割算法，这种改进算法由于充分考虑了图像二维直方图中象素灰度值及其领域平均灰度值比较接近的区域而获得了比传统算法具有更强抗噪声能力的分割算法，通过将该算法用于显微细胞图像的分割证明了它不仅分割效果得到改善，同时还大大降低了算法的复杂性。     

狼群优化的二维Otsu快速图像分割算法

传统二维Otsu算法的阈值选取大都采用穷尽搜索方式,造成算法分割时间较长、实时性差等缺点,影响图像分割效果。为提高算法的运行效率,采用狼群算法来搜索最优阈值,每匹人工狼代表一个可行的二维阈值向量,狼群通过游走、召唤、围攻这三种智能行为的不断迭代以及狼群间的信息交互来获取最佳阈值。仿真结果表明,与标准粒子群优化二维Otsu算法和传统二维Otsu算法相比,狼群优化算法降低了分割时间并提高了图像分割精度。     

基于狮群优化二维Otsu算法的输送带撕裂检测方法

基于传统二维Otsu分割算法的输送带撕裂检测方法采用穷尽搜索式的阈值选取方式,图像分割时间长、实时性差,不能同时满足撕裂检测精度与速度要求。针对上述问题,提出了一种基于狮群优化二维Otsu算法的输送带撕裂检测方法。首先通过输送带撕裂检测装置采集输送带图像,采用中值滤波和直方图均衡化对采集到的图像进行去噪和增强处理,突出撕裂部位;然后采用狮群优化二维Otsu算法对预处理过的图像求取接近实际的分割阈值,用该阈值对输送带图像进行分割处理;最后通过计算分割后图像中黑色像素点的数量进行撕裂诊断。仿真结果表明,该方法比基于传统二维Otsu算法的检测方法寻优能力更强,输送带分割效果更好,可以准确地从输送带图像中分割出裂痕,撕裂识别的正确率为98.2%,提高效率的同时缩短了运行时间,可以满足输送带撕裂检测的准确性和实时性要求。     

改进人工蜂群算法在二维Otsu图像分割中的应用

为了迅速准确的分割图像,通过对传统蜂群算法选择蜜源方式和缺陷蜜源的调整,提出了一种基于改进的人工蜂群算法分割二维Otsu图像的新方法. 此方法把图像阈值由人工蜂群算法中的蜜蜂表示,通过引领蜂、侦查蜂和跟随蜂之间的信息共享和分工协作来求出最佳阈值,成功解决了传统二维Otsu图像分割计算量大、运行时间长的缺陷. 实验结果表明,所提出的算法不仅能得到理想分割结果,而且分割速率快.     

基于三维Otsu法的红外图像阈值分割

常用的阈值分割方法在对红外图像进行分割时,由于红外图像本身的特点,会出现准确性不高的问题。为此,提出一种基于灰 度-平均灰度-梯度直方图的三维Otsu法,使用稀疏矩阵和改进的粒子群优化(PSO)算法,并在标准PSO算法中加入判断早熟停滞的因子,进行最佳阈值的选取,以提高运算速度,保证准确度。实验结果表明,该方法能够快速有效地对红外图像进行分割。     

基于自适应CPSO算法的二维模糊熵图像阈值分割

由于PSO算法会出现虚假收敛或者早熟等现象,提出了一种自适应混沌粒子群算法(ACPSO)及其在图像分割中的应用。首先提出了一种改进的自适应粒子群优化算法(IAPSO)。然后在IAPSO的基础上,加入了混沌优化方法,用混沌变量来初始化粒子的位置和速度,并用新的无限折叠混沌映射对算法进行混沌变异,从当前群体中择优选择部分粒子进行混沌优化。最后将ACPSO算法应用到图像分割中。通过与最大模糊Shannon熵阈值分割法、基于基本PSO的最大模糊Shannon熵阈值分割法进行对比,验证了基于自适应CPSO算法的二维模糊熵阈值图像分割方法的性能更好。     

基于改进斜分Otsu法的回转窑火焰图像分割

因受窑内高温、高粉尘等因素的影响,氧化铝回转窑火焰图像中往往存在噪声.针对现有火焰图像分割算法存在抗噪性差和计算时间长等问题,对斜分最大类间方差法(Otsu法)进行改进,提出一种基于改进斜分Otsu法的回转窑火焰图像分割算法.该算法采用简化的距离测度函数作为阈值选取标准,以减少计算量和便于多阈值扩展; 采用基于后处理原理的图像分割方式,以进一步增强算法的抗噪性; 运用分子动理论优化算法实现加快计算速度.某厂氧化铝回转窑火焰图像的分割实验表明,该算法抗噪性强,运算速度快,能较为精确地分割出火焰图像的背景区、黑把子、火焰区、辐射带、物料区等区域.     

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。     

A Local Contrast Fusion Based 3D Otsu Algorithm for Multilevel Image Segmentation

To overcome the shortcomings of 1D and 2D Otsu’s thresholding techniques, the 3D Otsu method has been developed. Among all Otsu’s methods, 3D Otsu technique provides the best threshold values for the multi-level thresholding processes. In this paper, to improve the quality of segmented images, a simple and effective multilevel thresholding method is introduced. The proposed approach focuses on preserving edge detail by computing the 3D Otsu along the fusion phenomena. The advantages of the presented scheme include higher quality outcomes, better preservation of tiny details and boundaries and reduced execution time with rising threshold levels. The fusion approach depends upon the differences between pixel intensity values within a small local space of an image; it aims to improve localized information after the thresholding process. The fusion of images based on local contrast can improve image segmentation performance by minimizing the loss of local contrast, loss of details and gray-level distributions. Results show that the proposed method yields more promising segmentation results when compared to conventional 1D Otsu, 2D Otsu and 3D Otsu methods, as evident from the objective and subjective evaluations.      

基于二维Otsu阈值修正的图像分割新方法

首先采用对二维直方图斜分割和查表的方法,解决了传统二维Otsu方法分割图像计算耗时,难以实时实现的缺点。其次基于灰度统计的思想,针对二维Otsu法处理小目标图像难以实现正确分割的缺点,提出了一种在实现过程中采用迭代的阈值修正新方法。最后设计了一种新型滤波器对分割后的图像进行滤波降噪处理。实验结果表明,阈值修正后的二维Otsu改进算法对小目标图像分割效果明显,而且新型滤波器对滤除散布在目标与背景中的噪声非常有效。将阈值修正法和新型滤波器结合使用,不仅快速,而且准确,取得了良好的分割效果。     

基于改进粒子群优化算法的Otsu图像分割方法

Otsu算法分割图像时不依赖于图像的内容,具有较好的适应性,但计算量大和实时性差的缺点限制了其应用。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu分割方法。该方法以Otsu算法中的类间方差作为粒子群优化算法的适应度函数,以当前分割阈值作为粒子的当前位置,以阈值更新速度作为粒子的当前速度,以粒子最优适应值的改进量作为惯性权重,在灰度空间动态搜索使类间方差最大的阈值。实验结果表明:该方法能获得与经典Otsu相当的分割效果,而且显著地缩短了分割时间,算法效率更高。     

基于Otsu算法的木材缺陷图像分割

提出了基于Ostu算法的木材缺陷图像分割.该方法借助于二维中值滤波器对木材图像进行平滑处理,将平滑过的图像用Otsu算法确定图像分割阈值.实验结果表明,该方法可以有效地实现木材表面缺陷图像分割.     

基于小波和Otsu法的二维条码图像二值化

针对光照不均或背景十分复杂的情况下,全局阈值法无法正确对二维条码图像进行二值化而局部阈值法又会出现块效应的问题,提出一种基于小波分解和大津法的条码图像二值化方法。利用小波分解获得物体表面光照的近似分布进而消除光照不均的影响,并用大津法对获得的图像二值化。该方法既可以消除光照不均的影响,又可以通过选择合适的小波函数使得物体表面光照的近似分布尽量平滑,避免了局部阈值法出现的块效应。     

一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法

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。