基于过分割的多目标阈值图像分割算法

提出一种基于过分割的多目标阈值图像分割算法。使用分水岭算法获得待分割图像的过分割区域和分割边界,将类间方差函数和熵函数作为优化目标函数,采用多目标阈值算法对区域的代表点及分割边界上的像素进行划分,再将区域代表点的划分结果扩展到各区域中,以获得整幅图像的分割结果。在多幅Berkeley图像上进行分割测试,并以分割准确率作为算法性能的评价指标,结果显示,新方法在大多数情况下能够获得高于最大类间方差法和最大熵法的分割准确率,此外,由于图像区域信息的使用,使得图像目标能够较为完整地从背景中分离出来。     

频率域相位求阈值相关算法研究及改进

图像分割阈值化是将图像目标和背景区分出来的一种关键方法。不同图像对算法的要求不同,阈值选取是分割好坏的难点。针对这一问题,在分析几种实用的阈值选取方法基础上,重点对基于频率域相位的求阈值相关算法进行研究和改进。利用Matlab将几种算法运用在各种复杂图像上进行仿真,并验证了频率域相位改进算法比传统频率域相位算法运行效率高,鲁棒性好且适合各种线条复杂图像和医学超声波图像。     

一种基于模型的自适应阈值分割算法

为了减少穷举式阈值分割方法中的重复计算，提出了连通域树（CCtTree)的结构与构造算法.在进行新阈值下的分割与连通域标记时，根据原阈值分割标记后得到的结果，结合新出现的连通域，以合并的方式得到新阈值分割下的连通域来减少多余的计算过程.给出了在CCTree中利用树搜索算法进行模型匹配区域搜索的方法.实际的图像库实验表明，在保证同样的模型匹配区域检出效果的基础上，基于CCTree的方法在运行时间上明显优于ETL，并能迅速有效地筛除重叠区域，获得更好的匹配区域.利用CCTree方法可以准确而快速地获得基于模型匹配的阈值分割结果.     

彩色图像脉冲噪声的自适应矢量滤波

提出了基于噪声像素检测的自适应矢量滤波器的新方法,该法对图像中噪声像素进行检测时,仅对噪声像素进行矢量滤波,而对非噪声像素则保持其原值不变,并可根据图像噪声情况自适应地选择滤波窗口。新滤波器能有效地滤除彩色随机脉冲噪声,并保持图像边缘与细节,其性能优于经典的矢量中值滤波器、方向一距离滤波器、方向一幅度矢量滤波器等非线性滤波器。     

彩色图像鲁棒聚类分割快速算法

给出一种具有鲁棒性的彩色图像聚类分割快速算法,以改善基于马氏距离聚类分割算法(MFCM)的实时性和抗噪性。利用彩色图像红、绿、蓝3通道分量构造三维直方图,统计出现频次不为零的灰度级组数目,用于取代像素值进行聚类。将图像像素邻域均值嵌入MFCM算法的目标函数,采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解表达式,可得相应图像分割聚类算法。随机选取伯克利标准图像库中3幅彩色图像,添加不同强度的高斯噪声,进行分割测试。实验结果表明,改进算法对噪声图像的分割具有一定鲁棒性,对无噪声彩色图像分割相比MFCM算法具有更高执行效率。     

基于量子粒子群算法的双阈值图像分割方法

为了提高图像分割效率,将量子粒子群算法QPSO应用于图像阈值分割领域,并在QPSO算法基础上提出了一种基于边界控制的量子粒子群阈值分割算法BQPSO.改进算法BQPSO引入了边界控制策略,使得飞越搜索区域的粒子不再聚集到区域的边界,而是回到搜索区域内边界附近的某一位置,保持了群体的多样性,有效地避免了算法陷入局部最优解,增强了算法的全局搜索能力.实验结果表明,与遗传算法GA、粒子群算法PSO和标准量子粒子群算法QPSO的阈值寻优结果相比较,BQPS0算法在运算效率、阈值搜索精度和稳定性以及图像分割效果等方面均具有明显的优势.     

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。     

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，     

基于颜色重心和k-means的彩色图像聚类分割算法

图像分割是图像分析的关键步骤,实现彩色图像的快速有效分割是图像处理研究的重点和难点。针对彩色图像分割,介绍一种基于颜色重心和改进的k-means算法相结合的分割方法。实验结果表明,该聚类分割算法计算简单,迭代收敛速度快,能在彩色图像上取得好的聚类分割效果。     

多分辨率下自适应阈值判定的分水岭车辆图像分割算法

针对分水岭算法产生过分割现象,提出一种基于自适应阈值判定分水岭算法的图像分割方法,首先对图像进行多分辨率小波分解,再在某一尺度下计算梯度图像,并对该梯度图像进行自适应阈值判别,最后使用分水岭算法进行图像分割。实验结果表明该方法能取得较好的分割效果,有效的降低了过分割现象。     

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。     

基于遗传算法的三维重构图像阈值分割

图像阈值分割是三维重构中图像处理的一个重要内容最佳熵阈值的图像分割具有很多优点,但同时也需要大量的运算时间,从而限制了其实际应用．将遗传算法应用于最佳熵阈值的确定中,提出一种新的图像阈值分割方法,以灰度图像的直方图熵作为评价标准,把图像阈值分割问题定义为一个优化问题．利用遗传算法寻优的高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割参数——图像分割阈值．实验结果表明,采用遗传算法不仅可以实现正确的图像分割．而且使得分割速度大大提高．     

生物细胞图像阈值分割方法研究

阈值法是最基本的图像分割方法之一，被应用于很多领域，特别是在图像相对简单的生物图像处理方面得到了广泛使用。介绍了运用计算机对生物细胞图像进行处理和分析，能在一定程度上协助医生对病症的诊断。     

生物细胞图像阈值分割方法研究

阈值法是最基本的图像分割方法之一,被应用于很多领域,特别是在图像相对简单的生物图像处理方面得到了广泛使用。介绍了运用计算机对生物细胞图像进行处理和分析,能在一定程度上协助医生对病症的诊断。     

基于相对熵阈值法的储粮害虫图像分割

介绍了储粮害虫智能检测系统的图像采集、图像增强、特征抽取及其识别分类,阐述了相对熵阈值分割算法,利用该法进行粮虫图像的在线分割,效果较好,通用性强.     

基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

全局阈值分割对于小目标物效果不理想,动态阈值容易产生阴影等干扰,但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,该文在不明显增加运算量的前提下,利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值,完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。     

基于迭代法和连通域的储粮图像粮虫分割算法

提出了一种迭代法与连通域相结合的粮虫分割算法,以实现机器视觉在线检测储粮粮虫系统中储粮图像粮虫的分割.该算法先运用迭代法对粮样图像进行预分割;然后用连通域和粮虫图样的面积作为判别依据将图像进一步分割.算法中以单个粮虫形态阈值平均值作为迭代法的迭代处理,大大加快了算法收敛速度;而连通域方法的运用,有效弥补了迭代法在图像分割中的不足.     

基于广义图像与矢量量化的图像分割方法

图像分割的基本原则与矢量量化的思想是一致的,因此,可以利用矢量量化的技术对图像进行分割.考虑到图像象素点的空间相关性,本文将原图像与它的平滑图像组合起来,形成一个二元组,称之为"广义图像”.采用矢量量化技术得到广义图像的局部最优分割,从而实现对原图的分割.实验结果表明该算法具有很强的噪声抑制能力,取得了令人满意的分割效果.     

一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法

针对灰度图像,提出一种基于空间特征矢量的图像分割方法,分割前首先对边缘进行增强处理,并构建以像素的灰度、梯度、像素邻域均值为特征的三维特征空间.将图像像素点引入对应于空间特征点.通过计算像素特征矢量与特征矢量阈值的差矢量,求出矢量差与特征矢量阈值的夹角,比较夹角与动态分割参数的关系,以判定像素所在区域(目标或背景).实验表明,该方法能较快的实现图像分割,分割的效果也较好.