一种基于相关准则的磨粒图像二值化算法

针对磨粒识别中的图像分割问题，应用一种新的二值化算法将磨粒目标从复杂背景中分离。该算法以原始图像与分割后图像的相关系数最大为准则，选取最优阈值对磨粒图像进行二值化。应用实例表明了该方法的简洁有效性。     

基于两级阈值的图像分割技术在文档图像中的应用

研究图像二值化分割问题。针对模糊或者蜕化文档图像背景与文字融合在一起导致难以区分的难点,提出一种快速有效的两级结构图像分割算法。首先利用迭代算法对图像进行单一阈值分割,在每次迭代过程中以图像均值为依据,对图像进行均衡化处理;在基于全局分割的基础上,在局部范围内根据噪声的统计特性对文档图像进行去噪处理。方法简单高效,实验结果显示该方法能快速地将文档中的文字与背景进行分离,为后续的文档自动化处理提供准确有效的二值化图像。利用该方法,可以方便地拓展到其他类型的二值化处理系统中,例如车牌分割等。     

一种基于模糊聚类的快速二值化方法

通过确定阈值实现图像的二值化分割是一种重要且实用的图像分割技术.本文提出了一种基于模糊聚类的二值化方法.这种方法将模糊C-均值算法加以推广(GFCM)后,应用于图像的二值化分割.通过与Otsu阈值法的分割结果比较后表明,该方法的分割效果好,分割耗时少且适用性强.     

细胞膜机制萤火虫算法优化多阈值Otsu图像分割

图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的"早熟"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题.     

一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法

针对整幅指纹图像进行判断和填补,消除可能存在的孔洞,采用指纹图像二值化是指纹识别的重要环节,通过直接识别指纹可以提高效果.传统指纹图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像,为了提高指纹图像二值化的效率和鲁棒性,提出一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法.将指纹图像分割为互不相交的若干个小窗口,在每个窗口中求得所辖像素的灰度平均值,经添加惩罚项后作为初步阈值进行二值化处理.利用MATLAB软件平台进行了仿真,将方法与传统指纹图像二值化方法进行了比较.实验证明,动态阈值加填补的二值化算法处理效率高、鲁棒性好.     

气液两相流气泡图像的形态学分割方法

针对气液两相流图像中的气泡粘连现象,提出了一种用于识别粘连气泡的图像分割新算法。首先利用差影算法消除背景噪声,利用最佳阈值分割法将其二值化;然后采用形态学填充算法对气泡中心区域进行填充,并利用填充图像减去原二值化图像,从而分离出气泡的亮点图像;最后用形态学条件加厚算法对每个亮点进行重复加厚处理,得到气泡的分割图像。试验结果表明,该算法可以对气液两相流中的粘连气泡图像进行有效的分割识别,以便进一步准确地测量气泡尺寸及截面含气率。     

基于局部动态阈值的矾花图像分割

提出并实现了一种局部动态阚值分割算法,该算法应用于矾花图像,先求取各局部图像的阈值,再获得局部动态阀值,进行二值化分割。实验表明,该算法切实可行,能取得初步的分割结果,获得较高的分割精度。     

基于改进分水岭变换的矿石图像分割算法

为了准确测量传送带上的矿石尺寸,提出了一种局部自适应阈值化和改进的分水岭变换相结合的矿石图像分割算法.该算法利用基于积分图像的自适应阈值化算法提取矿石区域;对二值图像做距离变换与双边滤波处理,并应用提出的基于区域合并的分水岭变换算法对图像进行分割;将提取的矿石区域与分割结果进行合并,得到最终的分割结果.对现场采集的复杂的矿石图像进行仿真实验,实验结果表明,该算法分割准确、速度快、光照自适应强.     

基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法

图像二值化算法通过消除文档背景噪声将文本与背景分割开。针对古籍图像提出一种基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法。根据归一化局部最大值最小值来构造古籍图像局部对比度,同时对古籍图像进行相位保持降噪。将局部对比度图像和降噪图像相结合来识别文本笔划像素。通过局部窗口内所检测的文本笔划像素估计局部阈值从而计算古籍背景修复模板。用图像修复算法和形态学闭操作来估计古籍背景。用所估计背景来增强古籍图像,采用Howe算法对增强后的古籍图像进行二值化求得最终结果。该算法在DIBCO2016、DIBCO2017和DIBCO2018数据集中的实验结果均优于其他二值化算法。     

图谱理论在文本图像二值化算法中的应用

常用的阈值二值化方法不能很有效地分割出文本图像,而利用图谱理论的思想可以清晰有效地对文本图像进行二值化分割。针对传统的图谱理论分割图像算法计算量大、空间复杂度高的不足,提出了利用直方图灰度等级代替像素级,在此基础上近似计算了权函数的参数,算法的计算量和复杂度都有所降低。实验结果表明,该方法大大降低了计算的复杂性,在速度上优于传统的图谱理论分割方法,质量上优于常用的二值化分割方法。     

HE染色病理切片最优二值化算法研究

基于阈值的图像区域分割难点在于阈值的选择。目的:为HE染色病理切片区域分割提供通用稳定的算法,对感兴趣区域进行二值化。方法:选择前景色和背景色作为种子点,求取种子点的RGB值欧氏距离作为阈值,对图像二值化分割,与颜色深度的最大类间方差法、颜色深度迭代法等多种自适应获取的阈值二值化图像分割效果进行比较。结果:基于背景色和前景色种子点选择的颜色欧氏距离对图像二值化分割稳定性和准确性最好。结论:在区域划分合理的情况下,以种子点颜色深度的欧氏距离阈值进行二值化,可以提取到感兴趣区域。     

基于自适应粒子群算法和数据场的图像二维阈值分割

针对图像分割中最优阈值选择的问题,将粒子群优化算法和数据场理论相结合,提出一种图像二维阈值分割算法.首先把数据场的理论引入到图像处理中,将图像的灰度值空间映射到数据场的势空间;然后通过自适应的粒子群优化算法寻找数据场中最大势值,该势值对应最优阈值;最后根据找到的阈值进行图像分割.在进行空间映射的过程中,将二维直方图中的序偶?p,q?视作数据对象,其中p代表像素的灰度值,q代表邻域的灰度值,选用拟核力场高斯势函数计算各数据对象之间的相互作用,生成了二维直方图的三维数据场.文中亦对数据场的各个参数进行了详尽的探讨.实验结果表明,文中算法不仅合理、有效,而且大大降低了计算的复杂性,能够适应大多数图像的分割.     

基于卡尔曼滤波改进的精子图像序列分割方法

图像分割是精子图像识别的一项关键技术,在精子运动能力分析中起着至关重要的作用。本文对采集的连续精子图像序列进行灰度化、去噪等预处理后,采用Otsu算法对首幅动物精子图像二值化,对后续图像采用Kalman Filter确定二值化阈值范围,改进Otsu算法求出每一幅图像的适当阈值并进行二值化,缩短算法时间并能保证分割精度。应用形态学消除精子尾部和部分精子之间的粘连现象,通过计算和比较目标面积、形状因子,去除小颗粒杂质以及形状及灰度和精子相似的杂质,为精子运动能力检测提供高质量的分割图像。     

基于自适应遗传算法的纸币识别预处理

描述纸币图像的二值化和字符的分割方法.针对纸币图像的特点,提出一种基于最大方差比的图像二值化算法,并利用自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)得到最优的阈值.该算法的思想是将图像分成两个类,选取类间方差与类内方差的分离度为适应度函数,当分离度取最大值时对应的灰度值为最优的阈值,实验表明,以此阈值对图像分割能快速准确的对纸币图像二值化.最后讨论基于投影法的纸币字符分割的方法,并且取得比较满意的效果.     

自适应阈值法在掌纹图像预处理中的应用

在生物识别方法的研究中,掌纹图像二值化是掌纹特征处理的前提,是掌纹识别预处理的一个重要部分。要提高识别精度,消除噪音,针对掌纹图像所具有的灰度分布特性,提出了一种结合掌纹图像库特点的改进自适应二值化分割算法,分割的结果只提取掌纹轮廓并不改变掌纹图像的纹理特性,能够有效保留掌纹图像信息。最后,根据自适应阈值法的分割结果对掌纹图像进行预处理,同时,证明了自适应阈值法的有效性和可行性。实验结果表明,该算法能够很好的提取掌纹轮廓、消除噪声,为下一步掌纹图像识别提供参考依据。     

遗传算法粒在二维最大熵值图像分割中的应用

研究图像分割,针对从图像中提取用户要求的特征目标,最优阈值的选取是图像准确分割的关键技术.传统二维最大熵值算法的最优阈值采用穷举方式进行寻优,耗时长,分割效率较低,易产生误分割.为了提高图像分割效率和准确性,提出一种遗传算法的二维最大熵值图像分割方法.先对原始图像进行灰度转换,绘制出图像的二维直方图.根据二维直方图信息...     

基于图像传感器的黑线提取及抗干扰算法研究

针对智能车系统中视觉导航的设计要求,通过对二值化分割算法、边缘检测算法、动态阈值算法的特点及优缺点的分析,采用混合扫描方式及防黑线提取错误滤波算法,提高了图像的质量。     

微分进化的自适应彩色图像阈值分割

针对阈值的选择依赖于经验和试验的问题,提出了结合微分进化算法和二维最大熵算法得到图像自适应阈值的方法。该方法首先利用全局阈值法中的迭代法得到图像的阈值并初次对图像进行分割,然后利用微分进化算法并且结合二维最大熵阈值进行适应度的计算、个体编码、终断条件等计算图像的自适应阈值,最后对测试的图像应用微分进化算法实现对图像的正确分割。采用微分进化算法可以准确地对图像进行分割,是一个比较高效的方法,有效地提升了分割效果。与现有的自适应阈值分割算法相比,本文算法缩短了计算时间。阈值分割不仅可以对灰度图像进行分割,彩色图像也可以用阈值分割。     

一种基于迭代阈值法的身份证图像二值化算法研究

针对身份证扫描图像受激光防伪阴影网格线影响较大的特点,对图像二值化的方法进行了深入分析和研究．提出了一种基于像素邻域特征的迭代阈值方法。该算法模型简单、易于实现．能滤除噪声、使字符笔划清晰地从背景中分割出来．获得了较好的二值化效果。     

基于局部最大方差分割的图像二值化算法

本文着重论述了基于局部的阈值分割二值化算法。在阐述了几种基于局部的阈值分割算法后，重点讨论了作者提出的局部最大方差分割法，并比较了该算法与其它局部分割算法的分割效果。结果表明，该算法对目标与背景灰度混叠严重的图像具有很好的分割效果。