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一种改进的二维最小交叉熵图像分割方法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对当前二维最小交又熵阈值法存在计算复杂度高等问题,提出了一种改进的二维最小交叉熵阈值分割方法.首先,依据图像的含噪声类型选择邻域模板并建立相应的二维直方图来提高分割效果;然后,对二维最小交又熵公式进行推导和简化处理,利用定义的数组运算推导出新型递推算法,再确定图像及其邻域图像的实际灰度级别范围,并用这种新算法在所求的灰度级别范围内搜索最佳阈值向量来降低计算复杂度;最后,使用关键阈值一对滤波后的图像进行分割达到最佳的分割效果.仿真实验结果表明,与当前的二维最小交又熵阁值分割法相比,本文提出的方法不仅分割性能及抗噪性能更强,而且分割时间大大减少,小于0.05 s. 相似文献
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二维直方图创建的新方法实现图像自动分割 总被引:3,自引:0,他引:3
针对图像的自动分割问题,利用二维熵建立的一般方法和二维熵的性质提出创建二维直方图的两种新方法.第一种方法选择4邻域中心像素灰度值和其余像素的灰度最大值来构造二维直方图,第二种方法选择4邻域中心像素灰度值和其余像素的灰度最小值来构造二维直方图.对典型图像进行对比试验表明,与传统方法相比,采用由4邻域中心像素灰度值和其余像素的灰度最大值构造二维直方图的方法,可以很好地保留目标的细节信息,而采用由4邻域中心像素灰度值和其余像素的灰度最小值构造二维直方图的方法,可以在保留目标轮廓信息的基础上,很好地抑制噪音. 相似文献
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提出一种基于遗传算法的进化类图像分割方法。遗传算法是一种全局搜索的算法,但是它在解决多峰复杂问题的时候会出现局部收敛的现象,出现这个现象的主要原因在于在搜索空间中群体多样性的降低导致了搜索的停滞。基于这个原因,提出一种改进的遗传算法,改进的方法通过控制遗传算法的变异概率来平衡群体的多样性程度,改进后的方法能够在解决多峰复杂问题中较多的搜索到全局解的区域。通过将改进的算法应用于图像分割的实例验证了改进算法的有效性以及算法在收敛速度及求解成功率上的优势。 相似文献
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图像分割是图像处理中的重要问题.也是计算机视觉研究中的经典难题。文章首先介绍了最大类间方差法,并结合遗传算法的快速寻优的特点,提出了一种利用最大方差法和改进的遗传算法相结合的图像分割的新方法。实验仿真结果表明,该方法可以有效地提高图像分割的计算速度,大大缩短寻找最优阈值的时间,提高图像处理的实时性。 相似文献
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指出二维直方图直分法中存在区域划分不合理和抗噪性差问题,提出一种新的阈值分割方法,导出有关计算公式.首先分析噪声点在二维直方图中分布情况,通过重建二维直方图减弱了噪声对阈值分割的干扰;然后将二维直方图区域划分由四分法改为二分法,使得阈值搜索的空间维度从二维降到一维;最后分别给出现有二维直方图分割算法和本文方法的仿真结果.理论分析和实验结果表明,该方法可以运用于几乎所有基于二维直方图的阈值分割,特别是对受噪声污染的图片进行阈值分割时,能使分割后的图片内部均匀、边界准确、抗噪性更稳健,所需运行时间大幅减少. 相似文献
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二维直方图斜分Tsallis–Havrda–Charvát熵图像阈值分割 总被引:4,自引:0,他引:4
本文指出了现有二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出了二维直方图区域斜分方法,即通过与主对角线平行的四条斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并按灰度级与邻域平均灰度级之和的大小进行分割.该方法可以运用于所有的基于二维直方图的阈值分割.文中导出了基于二维直方图区域斜分的Tsallis–Havrda–Charvát 熵阈值选取公式及其快速递推算法,给出了分割结果和运行时间.与基于二维直方图直分的Tsallis–Havrda–Charvát 熵原始算法相比,本文提出的基于二维直方图斜分的Tsallis–Havrda–Charvát 熵阈值分割算法,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性,其运行时间减少了五个数量级. 相似文献
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将遗传算法用于计算云纹干涉图像的二值化阈值,提出基于改进遗传算法的图像分割方法,采用Otsu公式,找出分割图像最优阈值。通过算法实现表明,利用遗传算法所得到的最佳阚值进行二值化处理,效果非常好。 相似文献
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基于最小类内差和最大类间差的图像分割算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有二维Otsu图像分割算法未考虑到目标和背景这二类像素自身的内聚性,提出一种新的自适应二维Otsu算法。该算法通过待分割图像的二维直方图,分别统计类内的绝对差、类间总体离差以反映类内、类间的离散度,从而构造出新阈值判别函数。通过一种改进的遗传算法优化二维阈值判别函数,自动得到较理想的分割阈值。实验结果表明,与其它阈值判别函数相比,通过优化新的阈值判别函数得到的二维阈值,具有了较好的分割效果,能够更好地保留了目标物的轮廓,而且计算量小。 相似文献
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模拟退火和并行遗传算法是两种较好的改进进化算法性能的方法。将这两种思想有机地结合起来,利用遗传算法能全局寻优的优势和模拟退火算法的爬山性能,提出了一种基于模拟退火并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,进化在多个不同的子群中并行进行,利用模拟退火算法的爬山性能,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。实验证明,这种新的图像分割算法与并行遗传算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性。其收敛速度明显比并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割快。 相似文献
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改进的模糊阈值图像分割方法 总被引:5,自引:1,他引:4
提出了一种自适应的模糊阈值图像分割方法,通过预分割和直方图信息相结合的方法,解决了传统的模糊闽值图像分割法难以自动获取窗宽的困难;并针对模糊闽值图像分割方法不能适用于直方图呈单峰分布的图像的缺陷,提出了一个新的平滑迭代公式。该平滑迭代公式利用像素点的邻域信息使图像增强,再使用自适应的模糊阈值图像分割方法进行分割,可以拓宽模糊阈值图像分割方法的适用范围。实验结果表明,使用该方法的目标分割正确率达97.3%,显示了较高的分割精度和较强的鲁棒性。 相似文献
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基于局部分形维数的遥感图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对遥感图像的分形特点,采用局部分形维数进行图像分割.利用金字塔模型替代了局部分形计算中的窗口模板,从而对局部三角棱柱面法进行了改进,减少了图像局部分形维数的运算量.并设计了一种新的递归计算流程,有效地降低了内存存储量.利用此法对遥感图像进行分割,结果表明:改进后的三角棱柱面法提高了基于遥感图像纹理特征的图像分割方法的计算速度,同时保留了三角棱柱面法对于分形维数计算的准确性. 相似文献
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目的 针对玻璃的材料透明性以及条带噪声等固有属性使得传统玻璃缺陷分割算法准确率较低等问题,提出一种基于双特征高斯混合模型的玻璃缺陷分割方法.方法 首先,利用分数阶运算对玻璃缺陷增强,用灰度共生矩阵获取纹理特征,从而构建玻璃缺陷的双特征向量;将双特征向量引入高斯混合模型,并利用马尔科夫随机场的相邻像素空间信息对玻璃缺陷分割高斯混合模型进行改进,通过交替进行玻璃缺陷像素点与标号场之间映射关系的估计和基于高斯核函数空间约束更新,完成玻璃缺陷分割;最后,应用模糊熵对缺陷图像分割结果进行后续处理.结果 对疖瘤、污点、气泡以及夹杂等4种典型缺陷样本图像进行性能测试和不同算法对比分析实验,实验结果表明,所提算法的Dice指标达到98.59%,crM指标达到7.03%,衡量指标优于其他算法.结论 将灰度特征和纹理特征引入玻璃缺陷分割的马尔科夫随机场,能够抑制非缺陷目标,并保留低对比度玻璃缺陷,提高玻璃缺陷分割算法的鲁棒性和准确性. 相似文献