蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取

交叉熵能够度量图像分割前后的差异,与Shannon交叉熵相比,引入参数q的Tsallis交叉熵则为图像阈值分割提供了灵活性和普适性,而非对称Tsallis交叉熵的表达形式更加简洁。由此,提出了蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取方法。首先引出了非对称Tsallis交叉熵,导出了二维非对称Tsallis交叉熵阈值选取公式,并利用递推方式计算阈值选取准则函数涉及的中间变量,建立查找表,消除冗余运算;然后采用蜂群算法搜寻最佳二维阈值。大量实验结果表明,相对二维最大Shannon熵法、二维Shannon交叉熵法、二维Tsallis熵法和二维对称Tsallis交叉熵法等同类方法,所提出方法在主观视觉效果和区域间对比度评价指标上有较大的改善,能够更准确地分割出目标,运行速度也更快。     

基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵建筑物遥感图像分割

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度,本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维Tsallis交叉熵的阈值选取公式,然后将Logistic混沌映射引入布谷鸟算法,进一步加快布谷鸟算法的收敛速度,最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维Tsallis交叉熵的阈值寻找过程,并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明,与二维倒数交叉熵法、二维Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维Tsallis灰度熵法等方法相比较,本文方法分割的目标更为准确,细节更为清晰,且运算时间更短。     

分解的二维非对称Tsallis 交叉熵图像阈值选取

现有的Tsallis 交叉熵能够度量图像分割前后的差异,但公式复杂,计算效率不高,据此, 提出了基于分解的二维非对称Tsallis 交叉熵图像阈值选取方法。首先给出了非对称Tsallis 交叉熵的定 义,提出了一维非对称Tsallis 交叉熵阈值选取方法;然后,将其拓展到二维,推导出相应的阈值选取 公式;最后,在此基础上提出了二维非对称Tsallis交叉熵阈值选取的分解算法,使求解二维非对称Tsallis 交叉熵阈值法的运算转化到两个一维空间上,将计算复杂度从O(L4)降低为O(L)。大量实验结果表明, 与基于混沌粒子群优化的二维Tsallis 灰度熵法、二维斜分对称交叉熵法,二维斜分对称Tsallis 交叉熵 法等方法相比,该方法分割性能优,运行时间短,可望满足实际应用系统对分割的实时要求。     

Renyi熵与Tsallis熵的等价关系

描述了Tsallis熵和Renyi熵的等价关系及其在图像分割领域的应用.Tsallis熵和Renyi熵在图像分割中的应用是两种重要的全局阈值选取方法,是Shannon熵的广义形式,不仅在形式上具有等价关系,而且在应用于图像分割中也具有特殊的等价关系.这种特殊的等价关系应用在图像分割时只需任选一种熵来选取阈值.还讨论了它们自带的参数的取值对阈值选取的影响,这个参数可以针对不同类型的图像进行调节,可以得到很好的分割效果.     

快速二维最小交叉Tsallis熵的图像阈值分割

目前二维最小交叉Tsallis熵阈值分割法有较好的分割性能,但由于计算复杂度高,使得分割速度慢。针对此问题,提出了一种基于二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法。首先对二维最小交叉Tsallis熵法公式进行推导找出需要递推的几个量,然后对二维直方图投影进行分析得到二维直方图的特性;最后利用此特性导出新型的快速递推算法来减少计算时间。实验结果表明:相对于当前二维最小交叉Tsallis熵阈值法,提出的方法在保持分割效果的情况下,其速度提高了20倍以上,其运行时间小于0.2 s。     

基于二维Tsallis交叉熵直线型图像阈值分割方法

Tsallis熵具有非广延性,其用于图像分割取得了比Shannon熵好的分割效果.但传统Tsallis熵分割主要基于点的分割,其不足处在于忽略边界区域的信息.为消除忽略边界区域信息给图像分割带来的不足,在二维Tsallis交叉熵基础上提出了二维Tsallis交叉熵直线型分割方法,并将聚类小生境粒子群算法应用于最佳二维阈值的搜索当中,最佳阈值搜索速度有了明显提高,所得阈值较为理想.实验表明此方法取得了比传统Tsallis熵分割法较好的分割效果.     

利用混沌PSO或分解的2维Tsallis灰度熵阈值分割

现有最大Shannon熵或Tsallis熵阈值选取方法没有从类内灰度均匀性出发,而仅依据图像灰度直方图,并且Tsallis熵法的分割效果通常优于Shannon熵法。为此,提出了基于混沌粒子群优化(PSO)和基于分解的两种2维Tsallis灰度熵阈值分割方法。首先,给出了1维Tsallis灰度熵阈值选取方法并将其推广到2维,导出了相应的2维Tsallis灰度熵阈值选取公式及其递推算法;其次,利用混沌PSO算法搜寻2维Tsallis灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式去除迭代过程中适应度函数的冗余运算,大大提高了运行速度;最后,将2维Tsallis灰度熵阈值选取方法的运算转化为两个1维Tsallis灰度熵法的运算,计算复杂度从O(L2)进一步降低到O(L)。实验结果表明,与2维最大Shannon熵法、2维最大Tsallis熵法及2维Tsallis交叉熵法相比,所提出的两种方法可以大幅提高图像分割质量和算法运行速度。     

广义模糊熵图像阈值分割参数选取的ADE方法

针对广义模糊熵图像阈值分割参数不能自动选取,提出自适应差分进化（Adaptive Differential Evolution,ADE）的广义模糊熵图像阈值分割方法。利用自适应差分进化算法作为优化工具来选取广义模糊熵阈值分割所需要的最佳参数,引入自适应变异算子和提出交叉概率自适应函数对优化过程进行控制,通过把参数带入广义模糊熵的补函数得到图像的阈值,进而得到图像最优分割。为验证其有效性与可行性,分别同基本图像质量评价准则的模糊熵图像阈值分割算法和粒子群优化广义模糊熵图像阈值分割算法相比较,实验表明,针对不同细节的图片,该算法所得分割结果多数情况下背景信息更少,目标信息更清晰,用时更短,分割更稳定且效果良好。     

一种新的基于二维Tsallis熵的阈值方法

Tsallis熵首先出现在统计力学中。对于呈现远距离交互,长时间记忆以及具有不规则结构的物理系统来说,它的表达式中引入了一个实数q作为参数。在利用图像像素的灰度值和像素的邻域平均灰度值建立的二维直方图的基础上,提出了基于二维Tsallis熵的阈值方法;同时为解决计算复杂度高、运算时间长这一缺点,利用群体智能中的粒子群优化（PSO）算法来优化搜索分割阈值（t,s）的过程,其中t和s分别是图像的像素灰度阈值以及邻域平均灰度阈值。通过对真实图像的处理实验证明,该方法不仅能够对目标图像进行准确的分割,而且大大减少了运算时间。     

基于组合优化算法的图像阈值分割

针对广义模糊熵图像阈值分割中参数的选取问题,采用两种算法实现自适应选取参数的广义模糊图像熵阈值分割。其中,算法二依据均匀性测度,通过遗传优化算法对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并以广义模糊熵为目标函数,通过粒子群优化算法,对S型隶属度函数中的参数进行全局组合寻优,从而实现广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取。实验结果表明了算法二的有效性。     

文本分割综述

文本分割在信息提取、文摘生成、语篇解析及其他多个领域有着极为重要的应用。文本分割的对象包括静态书面文本、语音文本以及动态文本等;分割的粒度因分割的目的不同而有所区别;分割的准确性不仅需要直接评测,更需要间接评测。在大量文献的基础上,对目前常用的分割方法及评测手段进行了全面的归纳和总结,分析了文本分割技术的研究现状,指出尚存在的问题并展望研究前景。     

汉语文本自动分词算法的研究

分析了中文分词词典的机制,提出了一种改进的整词分词字典结构,并针对机械分词算法的特点,将其与概率算法相结合,探讨了一种中文自动分词概率算法。采用哈希及二分法对词典进行分词匹配。实验表明,该算法具有较高的分词效率和准确率,对于消去歧义词也有较好的性能。     

CT图像分割几种算法

图像分割在许多图像分析和图像识别过程中都是必需的步骤。目前,借助图像分割技术来进行医学影像处理正成为当今医学界的一个发展方向。本文正是在这一背景下对医学影像处理中的几种分割算法进行了研究,主要包括FastMarching分割算法、LiveWire分割算法、区域增长分割算法和阈值分割算法;同时,结合脑部CT片进行了实验研究,为这些算法在医学影像处理上的应用提供了一定的科学依据。     

几种常用CT图像分割算法分析和探讨

图像分割是数字图像处理的一个经典难题。其分割质量的好坏直接影响到图像处理的后续工作。因而在理论研究和实际应用中受到研究人员的广泛重视。本文在总结了过去的分割方法基础上,就目前常用几种分割方法进行实验研究。主要包括阈值分割、LOG算子分割、FCM聚类分割、分水岭分割,并结合CT图像进行图像分割。文章阐述了各种分割方法的概念及原理,并在此基础上对分割结果进行了分析和探讨,得出各种方法的优点和不足。这些实验结论将为后续研究提供科学依据。     

全景分割研究综述

在计算机视觉领域,全景分割是一个新颖且重要的研究主题,它是机器感知、自动驾驶等新兴前沿技术的基石,具有十分重要的研究意义.本文综述了基于深度学习的全景分割研究的最新进展,首先总结了全景分割任务的基本处理流程,然后对已发表的全景分割工作基于其网络结构特点进行分类,并进行了全面的介绍与分析,最后对全景分割任务目前面临的问题...     

肺部CT图像中的解剖结构分割方法综述

目的 高分辨率多层螺旋CT是临床医生研究肺部解剖结构功能、评估生理状态、检测和诊断病变的主要影像学工具。鉴于肺部各解剖结构间特殊的关联关系和图像成像缺陷、组织病变等干扰因素对分割效果的影响,学术界已在经典图像处理方法基础上针对CT图像中的肺部解剖结构分割进行了大量研究。方法 通过对相关领域有代表性或前沿性文献的归纳总结,系统性地梳理了现有肺组织、肺气管、肺血管、肺裂纹、肺叶或肺段等解剖结构CT图像分割方法的主要流程、方法理论、关键技术和优缺点,讨论了各解剖结构分割的参考数据获取、实验设计方法和结果评价指标。结果 分析了现有研究在结果精度和鲁棒性方面所面临的挑战性问题,以及基于分割结果在定位病变、定量测量、提取其他结构等方面展开的热点应用,特别详述了当前被重点关注的深度学习方法在本领域的工作进展,同时展望了本领域在分割理论方法和后续处理等步骤的发展趋势,并探索了如何在实践中根据分割结果发现新的临床生物标志。结论 快速精确地从CT图像中分割肺部各解剖结构可以获取清晰直观的3维可视化结构影像,展开解剖结构内部的定量参数测量或结构之间的关联关系分析能提供客观、有效的肺部组织疾病辅助诊断依据信息,可以大大减轻临床医生的阅片负担、提高工作效率,具有重要的理论研究意义和临床应用价值。     

几种图像分割技术的比较

本文主要介绍了图像分割的几种方法:基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法及其各自存在的问题和最新进展,同时介绍了结合特定理论工具的分割方法,最后指出了图像分割技术的发展趋势。     

笔迹图像中的单个汉字字符分割

提出了一套完整的针对单字的笔迹图像分割算法,选用不同的笔迹样本作了验证实验,对实现单字分割做了全面的阐述论证。将模板分割算法中的行分割、字分割、单字图像库建立和基于模板匹配的分割算法结合在一起,提高了算法的运算速度和精确度。利用50幅笔迹样本进行测试,92%的单字分割样本可以作为单字模板,应用模板匹配分割算法92%的样本可以实现单字提取。     

小波融合技术在图像分割算法中的应用研究

针对图像分割出现一些重要信息丢失与过分割的问题,提出了将小波融合技术应用到图像分割算法中,并对其进行实验验证。首先将图像分别进行Canny分割与迭代阈值分割;然后将这两种分割后的图像进行小波融合,得到融合图像。实验验证结果表明,与传统的Canny分割、迭代阈值分割相比,该算法能结合这两种分割算法的优点,互相弥补各自的一些不足之处并具有一定的抗噪声能力。     

基于分形和分水岭的图像分割方法

图像分割是一种重要的图像处理技术,也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题.提出了结合分水岭分割与图像分形维数的一种新方法用于对自然背景下人造目标的提取.实验结果证明,该方法能有效抑制自然背景,并提取出人造目标的轮廓.