水下目标动态阈值检测的区间值模糊集熵方法

针对现有区间值模糊集的模糊熵度量的不足,提出该类模糊集的一种新的熵刻画,并将其应用到图像分割中.用区间值模糊集表示图像,依据最优阈值选取准则确定图像分割的初始阈值.结合Canny边缘检测结果研究一种针对水下图像的动态阈值分割算法,实现水下图像的目标检测.仿真实验结果表明该算法具有很好的图像分割和目标检测效果.     

利用二维熵自动确定图像分割的阈值

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用.因此,如何确定阈值是图像分割的关键.建立二维直方图并借助二维熵可以自动确定图像分割的阈值.传统方法产生二维直方图时,选择4邻域中心灰度值和邻域像素的灰度均值.事实上,水平或垂直方向上的灰度变化不能完全地反映邻域像素的整体特性.提出构造二维直方图的新方法,新方法选择3×3邻域中心灰度值和4邻域以外的4个像素的灰度均值.应用新方法和传统方法进行对比实验,分割结果可以看出新方法的有效性.     

基于神经网络的灰度图像阈值分割方法

对于一幅目标区域和背景区域在灰度上有较明显差异的图像,为了把目标从背景中分离出来,常利用直方图谷点作为分割阈值来分割图像.本文采用一种基于神经网络的线性搜索的方法来确定直方图的谷值可以得到最优的阈值来分割图像,克服了用常规的极小值阈值法确定的极小值不稳定和不可靠的缺点,并对实际图像进行分割处理.实验结果表明采用这种新方法来搜索谷值可以得到全局极小值,用于分割图像可以把目标从背景中分离出来,并取得了满意的结果.     

改进Otsu图像分割方法

在计算分割阈值时,利用类内灰度差方进行多次迭代,获得阈值初值。图像总体灰度均值分别与目标及背景进行方差计算,得到最终分割阈值。     

Otsu阈值分割法特点及其应用分析

Otsu方法是应用最广泛的阈值分割法之一,对直方图呈双模或者多模分布的图像分割效果好,直方图呈单模分布的分割效果差。针对这个结果,从Otsu分割法理论出发,分析其分割阈值的特点,证明得出:Otsu单阈值分割时最佳阈值为该阈值分割出的两类灰度均值的平均,Otsu多阈值分割时的多个最佳阈值是这些阈值分割出的多类中相邻两类灰度均值的平均。单阈值Otsu法用于表面缺陷检测图像分割时将大部分背景错分为目标,对此,提出了一种改进的Otsu阈值分割。实验结果表明,改进的算法分割效果优于传统算法,在比较准确分割目标的同时有效减少背景的误分割。     

动态阈值结合全局阈值对图像进行分割

首先讨论了图像阈值分割的两种方法：全避阈值图像分割和动态阈值图像分割。当背景的灰度值可看作恒定时，使用全局阈值一般会有较好的效果；在许多情况下,背景的灰度值并不是常数，物体和背景的对比度也有变化，我们可将一个随图像位置缓慢变化的函数设为值，即采用动态阈值，但由于我们要对 图像分块，简单的动态阈值分割所得的图像通常包含人为的边界和阴影，为改善图像分割效果，本文提出了把全局阈值和动态阈值结合起来对图像进行分割的一种新的图像阈值分割方法。实验表明，该方法比单独采用全局阈值或动态阈值方法性能优越。     

基于边缘灰度的二值化阈值确定方法

图像二值化阈值的选取是数字图像预处理的关键技术之一.同时,使用阈值对图像进行分割也是一种常见的区域分割技术.在详细分析图像二值化原理及当前技术的前提下,综合考虑图像的各种实际情况,提出了基于边缘灰度确定图像二值化阈值的新方法.实验表明,根据这种方法确定的阈值对图像进行二值化处理,不仅可有效地解决图像灰度随地物特征变化的图像处理问题,同时对噪声图像也有很强的鲁棒性并可较好地保留图像的边缘特征.     

改进的最小交叉Tsallis熵的小目标声呐图像分割

利用一维属性直方图改进交叉Tsallis熵,在此基础上提出了一种基于一维属性直方图的对称最小交叉Tsallis熵水下小目标声呐图像分割方法。该方法的主要步骤是:①抑制水下小目标声呐图像的散斑噪声;②根据图像像素的灰度值和该像素邻域的灰度平均值的大小建立属性集,在属性集上建立与该属性集约束对应的一维属性直方图;③根据一维属性直方图的对称交叉最小Tsallis熵法确定灰度二值化阈值;④对二值化后的图像去除孤立区。实验结果表明:该方法适用于直方图为复杂非双峰形状的水下小目标声呐图像,而且与现有的属性直方图上的一维最大熵阈值化法比较,具有更强的抗噪能力。     

腐蚀线材的阈值分割算法研究

针对钢材生产销售过程中人工计数费时费力,而引入生产线成本过高的现状,用计算机视觉方法实现在线计数。把边缘灰度变化剧烈的腐蚀线材从多值的图像背景中脱离出来,关键在于二值化处理时阈值的选定.提出一种具体针对线材尤其是腐蚀线材的阈值分割算法。实践表明该方法能从噪声较大的图像中获取良好的目标物体。     

一种红外图像增强的新方法

针对红外图像增加问题,提出利用双门限分割后再进行灰度变换的图像增强新方法,将图像按两个灰度阈值分割成３部分,即灰度值的高段、中段和低段。对３部分采用不同的灰度变换方法,以求得到最佳的视觉效果。实验结果表明该方法效果很好。     

一种基于色彩统计的图像分割算法研究

介绍了一种基于色彩统计的图像分割方法,该方法主要包括两步:色彩量化和区域分割.在第一步中,选择一种基于统计聚类的算法来实现色彩量化.将所有的图像像素以少数对应的色彩标记来代替,进而形成图像级别图.此方法的重点在第二步,对得到的图像级别图做出色彩标记分布和色彩直方图的统计,并据此来寻找种子区域,同时分析图像中的色彩特征,实现种子区域的快速增长和合并.实验结果表明,此分割算法在分割效果和计算时间上均有较好性能,可以将其应用于目前系统稳定性要求和用户需求都较高的图像检索领域.     

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。     

彩色图像中的正面人脸检测的研究

提出了彩色图像中一种人脸检测方法.该方法利用肤色模型分割出彩色图像中的肤色区域,并将同一幅图片用不同的肤色模型分割后的图像进行融合,这样能较好地获取肤色区域.将彩色图像中的肤色区域转换为灰度分布图,用正面人脸的结构规则筛选出肤色区域中的人脸区域.结果表明:该方法能快速地较为准确地定位彩色图像中的正面、小角度偏侧的人脸.     

基于颜色分布连续性特征的区域合并方法

针对彩色图像中照明引起的过分割问题，根据人类视觉中的颜色恒常特性，提出了利用相邻区域的颜色分布的连续性作为基准进行区域合并的方法．连续性采用区域内像素的马氏距离定义的椭球的主轴方向夹角来表示．实验表明该方法对过分割有很好的抑制作用．     

PCNN模型在彩色图像分割中的应用

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性.     

一种基于模板匹配的船铭牌字符分割方法

字符分割是船舶身份识别系统中的关键步骤,提出了一种船铭牌字符分割方法.该方法首先进行图像增强、灰度化和二值化等图像预处理操作,采用了一种基于Hough变换和K均值聚类直线拟合算法校正倾斜变形的牌照图像,然后在分析船铭牌字符特点的基础上,采用一种快速的模版匹配结合垂直与水平投影法对船铭牌上的单个字符进行分割,提高了字符分割的速度和精度.实验结果表明,该方法能够对船铭牌字符进行准确分割,具有良好的鲁棒性和实用性.     

彩色图像分割在视频跟踪系统中的应用研究

在视频跟踪系统中,图像分割是进行跟踪的前期处理。只有在视频序列图像中有效的分割出运动目标,才能实现后续对目标的准确跟踪。提出一种混合算法,将一种基于灰度直方图的阈值化分割算法应用到了HSI颜色空间上,利用H进行阈值化,在阈值化之前,先根据R、G、B值对像素进行了筛选;文章应用董立菊等人提出的-种基于RGB空间的K均值聚类算法、一种基于灰度直方图的阈值化算法和混合算法,以目标颜色为特征,对彩色图像进行了分割;针对特定的视频跟踪系统,对各结果进行了比较,得出了结论,找出了较优算法——混合算法效果较理想,能够较有效的分割目标,为后续跟踪工作做好了前期处理工作。     

体表损伤图像的分割

图像分割的研究一直受到人们的高度重视，但是，针对体表损伤图像的分割还未见报道。基于利用体表损伤图像的特点，提出了两种适合损伤图像的分割方法。针对损伤部分和背景色彩相差剧烈的图像，提出了基于彩色图像分割技术路线：颜色调整、抽取RGB之一的分量和数学形态学处理。针对损伤部分的灰度比较均匀的图像，提出了基于活动轮廓模型（Snakes）的图像分割技术路线，共有7个步骤：图像增强、灰度化、中值滤波去除噪声、平滑边缘、提取初始轮廓、采用不同内外力参数的活动轮廓模型的迭代、B样条拟合。实验结果显示了这两种方法的有效性。分割结果为获得法医鉴定中的鉴定参数提供了准备工作。     

基于金字塔连接算法的彩色图像分割

根据金字塔连接算法的特性，提出一种彩色图像自动分割算法。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关，将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间，然后用基于金字塔的图像分割算法对色调、饱和度和亮度3个分量进行分割．通过合并得到最终分割结果．试验表明，这是一种计算高效的自动分割算法，     

基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法

根据植物病害彩色图像的特点,提出了用颜色空间作为特征空间,利用统计模式识别的监督分类方法,采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割。结果表明:该方法具有快速、有效和准确的特点,对彩色植物病害图像的分割处理十分有效。