势函数聚类自适应多阈值图像分割

提出了一种新的有效的图像多阈分割方法,该方法通过构造图像的势直方图,利用势矣类进行自适应多阈值分割,由于其划分函数是上次势基函数,因此该方法可等效为势基函数对直方的最佳拟合,该方法是一种自动确定划分类数的非迭代方法,具有速度快,划分特性良好,鲁棒性强的优点,几个典型实验也证明了这一点。     

基于Fisher准则的自适应图像分割算法

为了克服基本遗传算法收敛性差、易早熟的问题,针对阈值分割算法的实时性和准确性的要求,基于Fisher评价函数较强的分类效果和遗传算法的强大空间搜索能力,提出了改进的自适应分割算法,引入Fisher评价准则函数作为适应度函数,运用自适应的遗传算法确定图像分割的阈值,实现二者的有效融合,获得了比较满意的结果。实验表明,通过与已有的算法进行比较,改进的算法在分割效果和寻优效率上,都有了显著的改善。证明该优化算法的正确可靠性。     

基于归一化割的自适应多阈值图像分割方法

基于图谱理论的图像闽值分割方法是一种基于全局的单阈值分割方法,其对复杂图像的分割效果不明显,而且其采用的权值计算公式中含有两个需手动调整的参数,这些都限制了该算法的通用性.据此提出基于归一化割的自适应多阈值图像分割方法,它通过几个阈值来分割复杂图像,并且采用了一个自适应权值计算公式,提高了该方法的通用性.大量的实验结果表明该方法具有很好的分割效果,可以保留更多的图像细节.     

二维最大相关准则图像阈值分割递推算法

提出了基于二维直方图的最大相关准则自动阈值图像分割算法。该算法根据图像中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值。基于二维最大相关准则的阈值分割算法具有较强的抗噪声能力,能够实现准确分割。在实际应用中,为了加快二维最大相关准则阈值分割的计算速度,减少重复计算,推导了该算法的快速递推公式。递推算法节省了计算时间,使算法具有更强的实用价值。通过对低对比度、低信噪比的遥感红外图像进行试验,结果表明二维最大相关准则图像阈值分割算法具有良好的分割效果,其递推算法使其计算速度提高了近30倍。     

Fisher评价准则下的彩色磨粒图像自动分割

本文针对彩色显微磨粒图像特征，选择最大类间方差分割法，并对其进行推广以应用于彩色图像分析，在详细分析各种彩色特征的前提下，通过选择适合的正交彩色特征量I1、I2和I3，成功地进行了两类彩色磨粒图像分割和目标提取，同时，本文提出了基于Fisher评价准则的彩色特征量自动选取技术，通过比较Fisher准则函数的最大值以实现彩色特征量的自动选取，避免了人的主观判断和决定，最终实现了彩色磨粒图像的自动分割，算例表明了本文方法的有效性和稳健性。     

自适应多阈值图像分割算法

本文提出了一种新的自适应多阈值图像分割算法.它首先利用势基函数对-维灰度直方图拟合,通过势函数聚类自动确定划分类数;然后在灰度共生矩阵的基础上,依据形状连通度准则,求得使形状连通度最大的一组分割阈值;最后按该组分割阈值执行多阈值图像分割.理论分析和实验结果都表明该算法较传统阈值分割算法优越,具有运算速度快、划分效果好、抗干扰性强的特点.     

细胞膜机制萤火虫算法优化多阈值Otsu图像分割

图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的"早熟"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题.     

二维属性直方图的Fisher 准则图像分割及快速递推算法

利用图像中目标和背景之间类间方差和类内方差在类别分离性中的作用,提出了基于二维属性直方图 的Fisher 准则分割方法．首先,在考虑图像中心像素与邻域中非直接相邻像素的基础上,通过图像直方图的统计分 布特性构造属性集,建立新的二维属性直方图．然后根据最大化Fisher 准则,获取最优二维阈值向量．同时为降低 二维阈值算法的复杂性,提出了快速递推算法．该快速递推算法中,将二维Fisher 准则的计算写成递推的形式,减 少了大量的重复计算．实验结果表明,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．     

基于阈值的图像分割方法

通过分析图像阈值分割方法的基本原理。得出直方图闽值分割方法以及迭代阈值图像分割,并通过VC＋＋6．0加以实现。分析图像分割结果,并对两种阈值分割方法进行利弊分析。     

最优进化图像阈值分割算法

针对图像阈值分割问题,根据遗传算法理论提出最优进化图像阈值分割算法.将图像中每个像素点看作一个染色体,阈值看作进化方向,假设最优进化方向存在,建立进化方向更新模型;然后定义了染色体编码规则,通过简单随机采样进行种群初始化,重新定义了适值函数和选择机制,在适当的交叉率和变异率下得到最优阈值;同时分析了假设和模型的合理性.实验结果表明,文中的假设和进化方向更新模型合理,该算法是稳定、有效的图像阈值分割算法.     

基于图像分割和加权Fisher判据的彩色IC图像降维

在处理彩色集成电路(IC)图像的过程中,为了降低计算的复杂度,经常需要将彩色图像转换成灰度图像后再进行处理。本文将数据降维中优化判据的思想引入彩色图像到灰度图像的转换中。为了求得最优降维方向,必须寻找一个判据来衡量各个降维方向上形成的灰度图像的质量。文中采用加权的Fisher判据来衡量图像的质量。在将图像分割成区域后,判据中的类间距离反映了区域之间的对比度,类内距离反映了区域内部之间的均匀性,权重反映了区域之间的相邻关系。这样将图像降维分成四步,先挑选样本图像,然后用混合高斯模型进行分割,再优化带权重的Fisher判据得到最优降维方向,最后利用最优降维方向将彩色图像转换成灰度图像。在对彩色IC样本图像进行降维的实验中,该方法能得到比其他方法质量更好的灰度图像。     

基于混沌粒子群算法的多阈值图像分割

针对单阈值图像分割方法在求取比较复杂的图像时效果不理想及粒子群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割方法。该方法利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与多阈值法相结合作全局搜索,实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,并且运行时间不随阈值数目的增加而显著增加。     

基于改进正余弦优化算法的多阈值图像分割

针对多阈值图像分割方法计算量大、分割精度低的问题,提出了基于改进正余弦算法（improved sine cosine algorithm,ISCA）的多阈值图像分割方法。首先对种群进行混沌初始化来提高初始种群质量;其次根据粒子适应度值的大小自适应地调整参数;最后引入反向学习策略并择优选取粒子。伯克利图像和植物冠层图像分割实验的结果表明,该算法的运行时间较短,而且分割精度较高,具有较强的鲁棒性。     

基于云模型鱼群算法的多阈值图像分割研究

针对传统鱼群算法在处理图像分割时收敛速度慢,容易陷入局部最优等问题,将云模型和人工鱼群算法结合并有效地应用到多阈值图像分割中。改进后的算法使人工鱼学习能力有所提高,同时满足种群多样性和收敛速度快的特点,避免局部最优得到图像分割的最佳阈值。仿真实验表明,该算法能得到较稳定、快速、清晰的图像分割。     

医学图像自动多阈值分割

针对医学图像的自动多阚值分割问题,采用模糊C-均值(FCM)聚类法找到医学图像的不同组织和背景的聚类中心,再利用二雏直方图的方法,找到多阈值分割的各个阈值点进行分割.引用二维直方图的方法可以很好地保留目标的细节信息,更好地抑制噪声.     

灰度投影结合Fisher准则的对象分割

视频对象分割是基于内容的视频编码和视频检索中的的对象跟踪方法,提出了一种可以从复杂场景中分割出MPEG-4的视频对象新方法.首先采用灰度投影匹配进行全局运动估计和补偿,用以消除背景变化的影响;然后由二次差分抽取中间帧解决遮挡问题,通过Fisher评价函数结合数学形态学填充得到运动对象分割掩膜,同时消除残余噪声以及平滑边缘.实验结果表明,该方法在一定范围内较好地解决了遮挡问题,并能够高效快速地得到比较精确的视频对象.     

LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别

为了进一步提高人脸识别系统的性能,在LDRC算法的基础上进行改进,并将改进LDRC算法的准则函数应用到Fisher分类器中,提出了一种新的基于LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别算法。该算法提取每幅人脸图像的标准LBP直方图特征：把提取到的LBP特征输入到改进后的Fisher分类器中,得到最佳投影矩阵和投票结果矩阵;求解出投票结果矩阵的最大值所对应的类别号,将其作为最终的识别结果;分别在FERET和AR人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的特征提取方法相比,给出的方案可以使人脸识别率得到显著提高。     

基于直方图预处理与BF算法的含噪图像分割

图像中的噪声会直接影响图像分割质量,为快速、准确地识别含噪图像中的目标,提出一种基于直方图预处理与BF算法的含噪图像分割方法。该方法通过小波变换抑制图像中的噪声,分析增强图像的直方图特点以缩小分割阈值的分布范围,以二维最大类间方差为原则设计分割目标函数,利用BF算法快速搜索最优分割阈值。实验结果表明,该方法在收敛速度、稳定性和分割效果三个方面均优于基于遗传算法、人工鱼群算法等其他群体智能的分割方法。