圆形直方图Otsu迭代阈值分割算法

为了降低基于颜色空间H分量的圆形直方图阈值分割算法的复杂度,提高分割效果,基于高效圆形直方图Otsu法,将线性Otsu迭代算法扩展至圆上,提出圆形直方图Otsu法的线性均值迭代算法和线性均值嵌套式迭代算法.实验结果表明,所提的两个迭代算法在有效提取目标的同时降低了时间复杂度.     

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。     

基于改进鲸鱼优化算法的多阈值图像分割技术

针对鲸鱼优化算法(WOA)存在的收敛精度低、局部最优逃逸能力缺乏等问题,提出了一种改进的鲸鱼优化算法(IWOA)。首先,在WOA中引入能量控制因子以改进鲸鱼个体位置的更新方式,提高种群整体优化能力;然后,运用振荡柯西变异策略来增加算法跳出局部最优的概率;最后,应用多种基准函数评价改进算法的收敛精度,验证改进策略的有效性。将IWOA运用于多阈值图像分割实验中,结果证明该算法能够选取高质量阈值,提高图像的分割效率。     

一种新的运动目标自适应图像分割算法

提出了一种新的运动目标自适应图像分割算法．在设置自适应跟踪波门对运动目标进行跟踪的基础上,依据最大类间方差函数准则自适应地求出调节系数,再用设置门限分割法完成图像的自适应分割．对该算法进行了详尽的图像分割实验,与著名的Otsu法、迭代法、最大熵法相比较,该分割算法不仅能适应多种复杂背景,而且分割精度高、速度快,是一种实用有效的图像分割方法．     

双集合FCM和改进Otsu算法的灰度图像阈值分割

针对FCM算法和Otsu算法的不足,根据灰度图像的特点,提出了基于双集合FCM和改进Otsu算法的阈值分割算法,该算法从两个方面对FCM算法和Otsu算法进行改进．第一、采用双集合的方法,减小FCM算法和Otsu算法的时间复杂度;第二、适当移动分割阈值提高Otsu算法的分割效果．从数学分析和实验可知,文中算法的时间花费和分割效果均优于FCM算法和Otsu算法．     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多闽值图像分割方法．由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数，用粒子群算法对其进行优化，得到分割的最佳阈值，并用该阈值对图像进行分割．将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法不仅可实现正确的图像分割，并可使分割速度大大提高．     

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.     

乘积型Otsu阈值法的快速迭代算法

针对乘积型Otsu分割准则进行阈值选取需要花费大量时间的不足,提出了乘积型Otsu阈值化分割准则的快速迭代算法。实验结果表明,本文的快速算法是有效的。     

一种新的快速动态阈值图像分割算法

简要讨论了固定阈值法、局部阈值法,对几种动态阈值分割算法做了分析研究,并提出了一种新的适用于荧光探伤的快速有效的自适应动态阈值分割算法．     

基于粒子群算法的Otsu法图像阈值分割

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,Otsu法是一种效果较好、实现简单的阈值分割方法.针对传统的Otsu阈值计算方法需要在全灰度范围内搜索一个最佳门限组合,耗时较多,难以实际应用这一问题,采用协同和带压缩因子的粒子群改进算法求解Otsu阈值,通过分别用改进粒子群算法和标准粒子群算法对lena测试图像的实验表明,前者相较于后者有更高的精度.而在计算时间方面,两者都不到传统方法的百分之一,有利于提高图像处理的实时性,也证实了将粒子群算法用于阈值分割是可行的.     

基于二维直方图的中智模糊聚类分割方法

加入邻域像素均值,对中智模糊聚类分割算法加以改进,以提高其抗噪性能。将各像素与其邻域像素均值相结合,形成二元数组,统计其出现的频次,由此构造二维直方图。通过对此二维直方图进行中智模糊聚类,实现图像分割。对标准灰度图像添加椒盐噪声和高斯噪声,用以验证改进算法的性能。视觉效果及分割图像的峰值信噪比均显示,改进算法相比原中智模糊聚类分割法具有更好的抗噪能力和分割效果。     

多目标混合优化的阈值图像分割

提出了一种多目标混合优化的阈值图像分割算法。该方法以类间方差函数和模糊熵函数为待优化目标函数,为了改善粒子群算法在迭代后期陷入局部最优的问题,在粒子群算法中引入多元宇宙优化算法并产生一组非支配解集;采用混沌搜索策略进行搜索,以更有效地逼近最优阈值;通过类间差异和类内差异的加权比值来选取最优解。仿真结果表明,相较于Otsu算法、多目标粒子群算法以及多元宇宙优化算法,算法的分割准确率较高。     

一种新改进的SIMPLE算法

SIMPLE算法是求解不可压缩流体流动Navier-Stokes方程数值解应用非常广泛的算法。但是在求解非稳态流动问题时,对非稳态项的处理一直是个棘手问题。本文简要介绍了SIMLE算法的基本思想,重点阐述非稳态流场的数值计算中密度和压力的时间不均匀性对非稳态项的影响。通过对气相密度的修正和压力修正方程的改进,达到改进非稳态源项的目的,从而使解收敛。结果表明,对SIMPLE算法的新改进可以得到非稳态流体流动的流场。     

一种基于DCT的图像灰度水印算法

针对二值水印信息量小的缺陷,提出一种基于DCT的图像灰度水印算法,通过修改DCT域中低频系数值来嵌入水印,易于实现。仿真实验证明本算法能够抵御剪切、噪声和JPEG压缩失真,具有良好的不可见性和鲁棒性。     

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。     

基于Vague集模糊量化的图像检索算法

为了提高图像的检索效果,提出了基于Vague集模糊量化的图像检索算法。该算法首先在色调-饱和度-亮度(hue saturation value,HSV)空间中划分模糊区域,并建立每个区域的梯形隶属度函数;其次,通过梯形隶属度函数得到任意颜色在模糊区域的Vague隶属度,进而将该Vague隶属度转化为包含中立度信息的Fuzzy值,并对该Fuzzy值加权得到新的量化值,从而得到颜色直方图;最后,将原图平滑处理,并与原图直方图结合得到广义直方图,通过欧氏距离进行相似匹配得到检索结果。实验采用Corel1000图像库,选取花作为检索的目标图像,结果显示,非均匀量化算法,模糊量化算法和改进算法的查准率分别为62.5%,72.5%,75%;查全率分别为25%,29%,30%。采用3种算法分别检索主目标明确和主目标不明确的图片,结果显示,改进算法与非均匀量化算法,模糊量化算法相比,检索效果较好。     

一种直方图不完全均衡化方法

直方图均衡技术是图像增强实用且有效的方法之一 .由于人的视觉对图像亮度呈近似的对数或立方根响应 ,利用常规直方图均衡处理后的图像在高灰度区会有过亮现象 ,提出了一种新的直方图不完全均衡化处理方法 :在低灰度区进行常规的均衡化处理 ,在高灰度区按与人眼响应规律相逆的规律做向下衰减的灰度变换处理 ;引入不完全均衡化高灰度区阈值rδ 概念 ,导出rδ 的最佳值计算公式 ;所提方法有效地消除了常规直方图均衡化处理引起的高灰度区图像过亮的现象     

16阶归一化互信息和改进PSO算法的快速图像匹配

对不同灰度阶互信息的匹配性能进行了分析;以16阶归一化互信息为相似度评价函数,通过增大重新初始化粒子的数量和改进收敛机制,提出一种基于互信息和改进自组织分层粒子群优化算法(IHPSO)的快速图像匹配方法。以不同传感器,不同时间拍摄的同一地区遥感图像为实验数据,分别使用遍历互信息算法以及多种改进PSO算法进行实验,表明该方法有较好的匹配性能,能满足图像快速匹配的需求,如飞行制导、定位和运动追踪。