基于区域扩张的改进图像分割算法

在简单区域扩张的基础上,结合直方图阀值分割的思想,本文提出了一种改进的区域扩张图像分割算法.该算法利用直方图阈值进行区域合并,消除了小块区域和孤立点对最后分割结果的影响,有效地克服了原有算法的一些缺陷和不足.实验表明:本文算法的实验效果明显优于原有算法.     

基于二维属性直方图和遗传算法的图像阈值化

给出了二维属性直方图的概念,在此基础上提出了一种基于二维属性直方图和遗传算法的图像自动阈值化方法.该方法对二维阈值进行编码,根据二维属性直方图的Otsu算法确定适应度函数,通过遗传计算确定最佳分割阈值.将该方法用于一种海底小目标图像阈值化,经过240次适应度函数的计算即可得到最佳分割阈值.结果表明,该方法适用于直方图不是理想双峰形状的图像,比基于二维属性直方图的Otsu算法速度更快.     

二阶广义概率的二维Otsu阈值分割

针对传统二维Otsu阈值法分割结果不够准确和普适性较差等问题,提出了一种基于二阶广义概率的二维Otsu快速图像分割方法。首先用改进的邻域模板构建二维直方图并将其对应的二元概率分布进行修改得到二阶广义概率以便提高分割性能;然后对二维直方图主对角线上的目标和背景两区域的Otsu公式中对应量准确取值,使阈值选取更准确,并通过调整广义概率的参数来提高算法的通用性;最后对二维直方图进行分析得到Otsu计算特性,利用此特性导出新型、快速的递推算法来降低计算复杂度。实验结果表明:与当前二维Otsu法相比,本文提出的方法不仅分割更准确和通用性更强,而且占用的存储空间和运行时间都更少。     

基于二维对称交叉熵的红外图像阈值分割

针对现有的阈值选取方法应用于目标与背景面积相差悬殊的红外图像时常导致严重的误分割现象,本文提出了一种基于对称交叉熵及背景与目标面积差的红外目标图像阈值选取方法。对称交叉熵能确保分割后类的内聚性好,而背景与目标面积差可抑制均等分割的趋势,将两者综合构成了更为合理的阈值选取准则函数。首先导出了一维阈值选取公式;然后给出了二维直方图斜分阈值及二维直方图斜分的简化阈值选取方法,抗噪性能明显改善;最后与二维斜分的最大熵阈值、Otsu阈值及非对称交叉熵阈值选取方法进行了比较,实验结果表明,本文方法在分割效果上具有明显的优势。     

基于改进的二维Otsu法及PSO的火灾图像分割

针对传统的二维灰度直方图区域划分误差大和运算速度慢等问题,提出一种基于二维直方图和粒子群优化的阈值分割算法,即改进的二维最大类间方差法的粒子群优化算法.利用该算法在二维灰度空间上自适应搜索最优阈值,根据最优阈值对图像进行分割.选取森林火灾火焰图像,对其进行图像分割仿真实验.实验结果表明,该算法的分割效果较好,具有很好的抗噪性能,可有效提高运算速度,且实时性较好.     

基于区域连通性分析的视网膜血管分割方法

为了解决传统的视网膜分割方法中存留的难以分割小血管和低对比度区域血管等问题,提出了一种新的视网膜血管分割算法-区域连通性分析的方法。首先对同一幅图像分别进行对比度受限自适应直方图均衡化和二维高斯匹配滤波进行预处理,然后使用最佳熵阈值分割方法对两幅预处理之后的图像进行分割,最后采用血管区域连通性分析的方法进行分析,提取出血管区域。通过对比专家人为提取的结果,使用本文算法分割出的血管图像接近于手动提取结果。实验结果证明,基于区域连通性分析的方法可以有效提取出视网膜血管。     

基于二维特征和Fisher准则函数车牌图像分割

以车牌图像的灰度和邻域均值构成二维特征,此二维特征的直方图具有如下的特点：车牌图像中的字符目标区域与背景区域集中在二维特征直方图中的对角线附近。可方便的运用Fisher准则函数在二维特征直方图的对角线找到最佳分割点。实验表明,相对于直接在二维灰度直方图上进行向量分割的方法,不仅能降低误判率,还可将二维问题转化为一维问题,可大大减少可计算量。     

胸部CT中肺实质的自动分割及粘连肿瘤检测

为了实现胸部CT图像肺区的完全自动分割与辅助诊断,提出了一种自动肺实质分割算法,即引入基于量子粒子群优化的二维直方图阈值分割算法结合3-D区域生长,通过分割背景及胸腔实现肺实质分割,并提出行扫描曲率分析法实现粘连肿瘤检测及左右肺分离.该方法有效解决了肺实质分割中高密度特征易丢失、边缘肿瘤易遗漏等问题.通过多组胸部CT序列图像的实验,证明该方法对于肺实质分割非常精确有效,与传统分割算法相比,在分割精度上有明显提高.     

蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。     

蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。     

融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu法

为了克服图像噪声对二维Otsu阈值分割方法性能的影响,采用图像像素的灰度和非局部空间灰度特征构造新的二维直方图,其中像素的非局部空间灰度特征是通过对与当前像素具有相似邻域结构的像素灰度加权平均得到的。将此直方图引入到快速二维Otsu阈值分割方法中,可得融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu阈值分割法.实验结果表明改进算法对图像噪声具有一定的鲁棒性,在含噪图像上的分割结果比较理想。     

New two-dimensional fuzzy C-means clustering algorithm for image segmentation

To solve the problem of poor anti-noise performance of the traditional fuzzy C-means （FCM） algorithm in image segmentation, a novel two-dimensional FCM clustering algorithm for image segmentation was proposed. In this method, the image segmentation was converted into an optimization problem. The fitness function containing neighbor information was set up based on the gray information and the neighbor relations between the pixels described by the improved two-dimensional histogram. By making use of the global searching ability of the predator-prey particle swarm optimization, the optimal cluster center could be obtained by iterative optimization, and the image segmentation could be accomplished. The simulation results show that the segmentation accuracy ratio of the proposed method is above 99%. The proposed algorithm has strong anti-noise capability, high clustering accuracy and good segment effect, indicating that it is an effective algorithm for image segmentation.     

一种直方图分段逼近的图像分割方法

对于图像灰度信息的分布可使用直方图进行分析。分析图像的直方图是图像处理中的一种常见的方法。对于在图像分割时难于得到图象分割的准确阈值问题,提出利用多项式对直方图包络线进行分段拟合,把图像分割阈值问题转化为求多项式极小值的问题,从而求出用于分割图像不同灰度层次的最优阈值的方法。实验结果表明,这种多项式分段拟合直方图包络线的方法具有比较好的直方图包络线拟合效果,可以为灰度图像的多层分割求出比较理想的阈值。     

基于二维直方图的TEM图像阈值分割

将二维自适应阈值分割算法应用于材料的TEM图像的分割中,并对算法的快速实现进行了详细的研究,给出了快速算法的计算机程序。实验结果与性能比较表明,该分割方法非常有效,为进行材料粒度统计奠定了基础。     

Otsu阈值方法的二种修改形式

Otsu阈值分割是图象分割中受欢迎的一种方法。本文借鉴Otsu法的二种表示方式,给出了两个阈值分割公式。     

免疫遗传算法在图像分割中的应用

为了提高在连续多帧图像中背景提取的计算速度,提出了一种利用免疫思想的改进型遗传算法．该算法利用灰度图像的直方图熵作为评价标准对图像进行背景分割．相对于传统方法,可以大幅度提高连续多帧图像的背景提取速度．     

基于属性直方图的图像分割方法及其在声呐图像分割中的应用

图像分割是图像识别中的主要问题，同时它又是一个经典难题；声呐图像恶劣的品质使图像的分割变得更为困难，属性直方图概念是直方图概念的推广；Otsu阈值化方法是一种性能良好的方法，本文将属性直方图概念应用于Otsu法中，提出了一中基于属性直方图的图像分割方法，文中阐述了这种方法的原理，并以声呐图像分割作为实例说明了这种方法的可行性。