基于改进Chan-Vese模型的图像分割

目前基于水平集的图像分割方法很难给出基于全局极值的算法终止条件,而大多采用事先设定迭代次数的方法。本文提出了一种改进的Chan-Vese模型,通过添加水平集函数约束项,使得新模型抑制了水平集函数的取值范围,最终收敛至全局极值,并以此作为算法终止条件,无需事先设定迭代次数。实验结果表明,新模型在其终止条件下,分割结果正确,与传统Chan-Vese模型相比,新模型的收敛速度快3~6倍,且通用性更强。     

一种基于改进Chan-Vese模型的图像分割方法

为了解决红外目标在运动过程中因遮挡带来的误分割和误跟踪问题,在参考Chunming Li提出的无需重新初始化水平集方法的基础上,提出了基于改进Chan-Vese模型的图像分割方法,给出了模型的能量函数及数值实现,通过对实际采集红外序列图像数据的对比实验验证了所提图像分割模型在解决目标受到遮挡问题中的有效性.     

一种基于改进 Chan-Vese 模型的红外图像分割方法

为了解决基于 Chan-Vese（CV）模型的传统水平集方法难以分割灰度不均匀红外图像的问题,本文提出一种基于改进 CV 模型的水平集分割方法。通过加入可处理局部区域信息的局部项,使得改进的 CV 模型能够有效避免不均匀背景对水平集演化过程的干扰。此外,通过加入符号距离能量惩罚项,使得该模型无需重新初始化过程,从而提高了水平集函数的演化效率。实验结果表明,本文方法对于红外图像的分割具有较高的精度。     

基于Chan-Vese模型的多相位图像分割

利用Chan-Vese模型,对多相位图像实现了串行分层分割。首先得到目标和背景2个子区域,然后判断各子区域内部是否仍包含有感兴趣的目标,如果有,则对该子区域再次采用Chan-Vese模型进行分割,如此迭代直到分割出图像中所有的目标。较之采用Mumford-Shah模型,本文方法计算简单,而且对多相位图像中的目标定位准确,每一层分割都可以得到有意义的区域。实验表明,本文方法可以有效、准确地实现对多相位图像的分割。     

基于改进主动轮廓模型的图像分割算法

针对C-V模型对灰度不均匀的图像分割效果不理想的情况,提出一种改进的C-V模型.该模型在C-V模型的基础上,引入非加权的邻域平均和局部窗口方差概念,加快并精确了C-V模型的演化效果,同时在C-V模型的能量函数中加入惩罚项,使得C-V模型在演化过程中无须重新初始化,进一步提高了分割速度.仿真实验结果表明改进的C-V模型较原模型对灰度不均匀图像分割具有较好的分割效果.     

基于改进遗传算法的电力设备红外图像分割研究

针对传统的遗传算法对目标图像感兴趣部位(ROI)分割存在收敛速度慢、耗时长、分割过当等缺点,提出一种改进遗传算法的分割方法,该方法采用最佳熵阈值法确定分割阈值,从而减少计算量,缩短耗时。通过Matlab仿真实验所得结果表明,改进后的遗传算法在电力设备红外图像分割的时间和效果上均优于传统算法。     

基于FAsT-Match算法的电力设备红外图像分割

红外技术能有效地检测电力设备过热缺陷,具有远距离、不接触、不取样、准确、快速、直观等特点.传统的电力设备故障红外人工诊断耗时、耗力,而针对人工诊断不足提出的智能诊断其难点之一在于能否较好的获得感兴趣区域(ROI,Region of interest).红外图像具有强度集中、对比度低等性质,常用的分割算法用于电力设备红外图像ROI获取,其结果往往是过分割.针对过分割难点,本文提出一种基于FAsT-Match算法的电力设备红外图像分割方法.首先,运用FAsT-Match算法在可见光图像中近似模板匹配,然后在红外与可见光图像之间通过近似仿射变换找到目标在红外图像中的近似区域,最后用分割算法对近似区域分割.实验结果表明,提出的方法能够较好地解决电力设备红外图像过分割问题.     

基于Chan-Vese模型的树形结构多相水平集图像分割算法

由于Chan-Vese(C-V)模型通过单个水平集的符号将待分割图像划分为目标和背景两个部分,所以当图像的多个目标的轮廓成多连接时,C-V模型将无法表示.为了解决C-V模型在表示目标轮廓上的局限,提出了基于C-V模型的树形结构多相水平集算法.关键策略是通过改变图像背景,使得水平集在新图像上重新收敛;核心技术是依据同时明度对比提出的背景填充技术;算法流程采用多水平集串行收敛方式实现多相分割(n-1次收敛可以实现n相分割,n＞1).实验结果表明,本算法可以表示复杂的区域连接情况(n相分割最多可以表示n连接情况),能够实现多目标分割(n相分割可以实现n-1个目标分割),特别适合于目标中含有子目标的图像.     

飞机的红外图像分割算法

本文针对飞机的红外图像的特点,提出了一种图像分割算法.首先采用整体与局部相结合的方法,在整体阈值的基础上,进行局部的适度调整,以达到最优阈值,使图像的分割在保持整体最优的基础上突出局部令人感兴趣的细节.然后利用数学形态学,针对目标内部的空洞区域进行填充.仿真结果表明,最后可以得到比较精确的分割图像.     

一种新的红外目标图像分割算法

提出了一种新的红外图像分割算法,它首先选取最佳阈值范围内的一组边缘点作为种子像素,然后根据灰度相似性判决准则生长出目标区域而完成目标分割。实验结果表明,本文提出的算法可以快速、准确、完整地分割出复杂背景图像中不同大小的红外目标。     

基于改进C-V模型的B超图像分割

图像分割是医学超声图像学中的难题之一.针对传统的水平集图像分割法速度较慢,提出了一种基于改进Chan-Vese(C-V)模型和加强中值滤波的B超图像分割方法,并与传统的C-V模型分割方法进行比较,最后用最大香农熵等方法评价分割结果.实验结果表明:改进的C-V模型B超图像分割法具有较好的分割性能,并且耗时方面明显优于传统C-V模型分割方法,可以将其应用于医学超声图像的分割中,能够到达实时性的要求.     

基于改进Lazy Snapping算法的红外图像分割方法研究

针对红外图像含大量噪声以及对比度低等特点,提出一种结合快速模糊C均值聚类的改进Lazy Snapping分割方法.对红外图像使用快速模糊C均值聚类算法进行预分割,通过形态学骨架提取的方法在图像中标记出目标和背景种子点,将Lazy Snapping算法由全局分割转化为聚类区域分割,并构造能量函数,通过最小割算法求解能量函...     

一种用于红外图像分割的改进型Otsu方法

概述了红外图像处理系统对图像预处理的要求,并针对传统图像分割算法中容易出现的目标错分问题,提出了一种基于灰度梯度映射函数的Otsu法。该方法克服了传统的基于灰度直方图的Otsu法不能利用图像局部信息和边界信息的缺点,通过将像素点的梯度信息与灰度信息相结合,较好地从背景中分离出了目标。仿真结果表明,该算法达到了预期的技术指标,很好地实现了红外图像预处理的功能。     

基于改进斑点鬣狗优化算法的红外图像分割

针对斑点鬣狗优化算法（spotted hyena optimizer,SHO）容易陷入局部最优解、求解质量低等缺点,本文提出使用Lévy飞行和单纯形搜索算法改进SHO（spotted hyena optimizer based on simplex method and Lévy flight, Lévy_SM_SHO）。将Lévy_SM_SHO与Lévy飞行斑点鬣狗优化算法（spotted hyena optimizer based on Lévy flight, Lévy_SHO）、单纯形搜索斑点鬣狗优化算法（spotted hyena optimizer based on simplex method, SM_SHO）和SHO在测试函数上结果进行对比,实验证明改进算法能够取得较好的优化结果。并将Lévy_SM_SHO算法用于红外图像阈值分割问题,通过与粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）分割结果对比,证明Lévy_SM_SHO算法能够取得较好的阈值分割结果。     

基于粒子群优化法的Niblack电力设备红外图像分割

针对电力设备红外图像分割效果受非均匀背景和噪声干扰等因素影响的问题,提出了一种基于粒子群优化方法的Niblack设备红外图像分割算法.采用类间方差作为粒子群算法的适应度函数,自动搜寻Niblack法中图像不重叠矩形邻域的最优分割阈值,并将其用于图像的二值化分割,从红外图像中提取出设备的目标区域.实验结果表明:该分割算法与传统的Otsu等算法相比效率更高,且误分率(ME)减少了14％～78％.鲁棒性分析表明,本算法对含较大噪声密度的红外图像分割性能优于其他传统算法,从而有效提高了电力设备红外图像分割精度与效率.     

一种自适应的变电站设备红外图像分割方法

为了较好地实现变电站电气设备红外图像的分割,采用了一种自适应的变电站电气设备红外图像分割方法。通过采用基于形态学的权重自适应算法对变电站电气设备红外图像进行增强处理,然后采用基于加权切比雪夫距离的 K-means 算法对变电站电气设备红外图像进行分割,最后对分割得到的二值图像采用形态学方法进行处理。通过实验验证了该方法的有效性和适应性,方便了后续的特征提取和识别。     

一种改进的模糊熵红外图像分割方法

提出了一种改进的模糊熵图像分割算法,该算法定义了一种新的模糊隶属度函数,该模糊隶属度函数只包含一个参数,即所要寻找的最优分割阈值,采用简单的穷举法便可得到最优分割阈值。实验结果表明,此方法的分割效果与传统的模糊熵方法效果相当,但计算时间大大减少,使得分割更加快速。