一种基于边缘检测的局部阈值分割算法

本文提出了一种基于边缘检测的局部阈值分割方法.该方法将整幅灰度图像分成小块,在每个小块中利用梯度算子对小块中的边界点进行检测,寻找出小块内的所有边界点;然后沿着这些边界点的梯度方向找出最临近的点,以所有这些临近点和边界点的灰度均值作为该小块的灰度阈值进行分割.该算法计算复杂度较低,避开了灰度直方图阚值分割方法中“谷底”难以确定的问题,同时照顾到了图像的局部灰度特性.     

基于形态学重建的粘连物体分割

提出一种基于形态学重建（Morphological Reconstruction）的图像分割方法。该方法先对待分割图像进行预处理,使边界点具有局部极大的灰度值;然后利用灰度形态学重建提取穹顶（Dome）,并根据其特性利用阚值对穹顶进行二值化获得候选边界点集;再利用二值形态学重建确定候选边界点集中的边界点,得到分割边界。实验结果表明,本分割方法所得边界连续性好、假边界少;该方法受噪声和对象内部灰度变化的影响较小,适合用于分割含有粘连对象的图像。     

工业检测图像灰度波动变换自适应阈值分割算法

工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果. 但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易在背景或前景内部产生误分. 针对上述缺点,本文提出了一种多方向灰度波动变换的自适应阈值分割算法. 该算法先从多个方向依照灰度波动对图像进行转换,构造以多维向量为基础的灰度波动变换矩阵, 然后利用主成分分析法(Principal component analysis, PCA)将高维向量压缩至一维并生成变换图像,最后运用Otsu算法分割变换图像. 该算法无需分块,并且仅需波动幅度阈值和布尔型背景色两个参数. 实验结果表明,该算法能够有效减少不均光照对工业检测图像分割的影响, 与Niblack法、Sauvola法等几种局部算法相比,该法在分割效果上具有了明显的提升.     

基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法

该文研究了基于二维最大熵的图像分割方法,针对二维最大熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法.该方法运用微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值对作为阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了离散的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大的提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法.     

一种视网膜血管自适应提取方法

为了快速有效地提取视网膜血管，根据视网膜图像的灰度分布特征，提出了一种新的基于自适应阈值化的血管提取方法。该方法是首先把图像划分成很多同样尺寸的小子图像，然后在每个子图像中分别计算局部阈值，并用该阈值分割该子图像。因为视网膜图像中血管和背景在局部范围内都比较均匀，所以在每个子图像中都存在一个局部阈值能够将其中的血管分割出来。采用的局部阈值计算方法不仅允许子图像可以取得很小，而且能够保证得到平方误差最小意义下的最优阈值。在阈值计算过程中，还用到一种基于过零点边缘检测技术的边缘追踪算法。最后还提出一种基于区域生长的特征综合方法，即通过综合两次阈值化分割得到的血管结构来清除碎片。多幅视网膜图像的实验证明，该方法的计算速度很快，并且可以提取包括细血管在内的绝大部分血管。     

光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割

针对工业图像经常存在不均匀光照的干扰,提出一种光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法。从水平及垂直方向上提取图像的灰度波动曲线,并迭代搜索每条曲线上满足给定波动幅度阈值的较大尺度波峰点和波谷点;在每对交替波峰点或波谷点之间求取浮动阈值来划定目标和背景像素的归属;对两个方向上取得的阈值图像进行相交操作得到最终分割图像。实验结果表明,与二维Otsu法、二维Tsallis熵法、Niblack法等几种算法相比,该算法的分割效果及实时性都具有明显的提升。     

基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法

为了克服图像噪声对图像分割结果的影响,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息,构造了基于像素的灰度信息和非局部空间灰度信息的二维直方图,并将此二维直方图引入到Otsu曲线阈值分割法中,提出了基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法。实验结果表明,该方法能进一步提高原始二维Otsu曲线阈值分割法对于图像噪声的鲁棒性,获得了更加理想的分割结果。     

基于IGA与GMM的图像多阈值分割方法*

为了实现图像的有效分割,提出了一种自适应多阈值图像分割方法,能够自动获得最佳分割阈值数目和阈值。该方法对灰度直方图进行合适尺度的连续小波变换,将小波变换曲线中幅值为负的波谷点构成阈值候选集;再应用免疫遗传算法从阈值候选集中选取准阈值,准阈值的个数对应为最佳分割类数;根据准阈值构建灰度直方图的高斯混合模型,由最小误差准则求得分割阈值。仿真实验表明,该方法能够实现图像的自动多阈值分割,能够得到很好的分割结果且分割效率高,在多目标图像分割中能够得到很好的应用。     

一种新的局部阈值分割算法

针对传统局部阈值算法在分割低质量图像时存在分割时间长的问题,提出一种新的局部阈值分割算法。该算法首先去除传统阈值模型中局部标准差因式,再利用积分图像快速计算局部均值,然后利用求得的局部均值和像素点的灰度值来计算局部阈值。由于降低局部阈值计算的时间复杂度,从而减少了图像分割时间。实验结果表明,该算法不仅仅能克服非均匀光照的影响,有很好的抗噪效果,还大大减少了分割时间。     

基于口腔图像的分割算法的研究

针对传统分割算法难以解决多目标分割等问题，提出了一种改进的一维Kaput熵多闽值分割算法。该算法依据Kaput熵阈值选择原理，应用图像灰度直方图信息，利用迭代合并和选择方法建立口腔图像中的阈值分割模型，解决了图像分割中阂值的自动获取问题和多阈值并行选择问题，实现了口腔图像中牙齿和病灶的分离。形状准则和一致性准则评价方法证明了该算法在抗噪声方面明显优于自适应阈值方法。获得的分割结果较好地保留了图像的灰度信息和边缘信息，为后续的图像分析和诊断工作提供了保证。     

基于特征灰度和分水岭变换的甲藻横沟区域分割

针对分水岭变换存在的过分割问题,提出了一种新的图像分割方法。该方法利用灰度包容球获取图像特征灰度集合,通过降低图像中灰度级数目减少无意义的局部极小值区域,对灰度重构后的梯度图像极小值区域采用自动阈值法进行标记并对标记加以质心、形状和面积约束,对修改后的梯度图像采用分水岭变换实现甲藻显微图像中横沟区域的分割。实验证明,该方法可比传统方法更合理地分割出横沟区域,有效抑制了过分割现象。     

基于DTBNN的双阈值图像分割方法

为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割,提出一种基于决策树的神经网络(Decision Tree Based Neural Network,DTBNN)双阈值图像分割方法。该方法首先运用决策树与神经网络的对应关系,构建出稳定、训练高效的神经网络;然后通过实验采集的图像提取图像灰度均值,最大灰度偏差与阈值映射函数作为样本数据训练神经网络;最后采用训练好的神经网络对被测图像进行阈值映射函数筛选,并计算出被测图像的上下灰度阈值,完成对图像的双阈值分割。仿真实验表明,该方法不依赖于灰度直方图的峰值特征并能获取较好的上下限分割阈值,与最大类间方差双阈值法和最大熵双阈值法比较,能够在动态图像中实现双阈值分割。     

融合局部特征的图像过渡区提取与阈值化

针对图像过渡区提取与阈值化问题,提出了一种融合局部灰度复杂度和局部灰度差异度的方法。首先生成图像的局部复杂度和局部差异度等局部灰度特征;其次融合这些局部灰度特征构造新的特征矩阵;然后设计了与特征矩阵的均值和标准差相关的自动特征阈值,并提取图像过渡区;最后将过渡区像素的灰度均值作为最优灰度阈值完成图像二值化。实验结果表明,所提方法的过渡区提取质量高,分割效果好,具有合理性和有效性,可作为经典方法的有效补充。     

一种指纹图像的局部阈值分割算法

指纹图像分割是指纹识别预处理中重要的一步。在灰度方差法的基础上,针对人为选择阈值的困难和不准确性,以及因噪声带来的误分割,提出了一种灰度方差和灰度梯度结合的局部阈值分割方法。在实验中,通过和其他典型指纹分割方法的比较,该方法可以高效快速的对指纹图像进行分割,对噪声比较大的低质量指纹图像分割较好,特别对一些用全局阈值不易分割的指纹图像有较好的效果。     

C#快速分割阈值灰度图像

本文基于阂值法对灰度图像实现分割进行了论述.首先介绍图像分割基本概念,然后讲述灰度图像直方图阈值分割方法,最后通过C#可行的程序实现灰度图像阈值分割,稳定、准确地实现了灰度图像阈值分割.     

基于灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络的图像分割

为有效分割图像,提出了灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络(GIT-PCNN)。GIT-PCNN简化了传统PCNN模型,将其指数衰减的阈值改进为图像的灰度迭代阈值。GIT-PCNN分割图像时无需进行参数和循环次数选择,也无需使用特定原则确定循环结束条件,一次点火过程完成分割。GIT-PCNN分割图像时充分利用了图像的灰度信息和PCNN特有的空间邻近及像素灰度值相似集群发放脉冲提供的图像局部位置信息。实验结果表明,GIT-PCNN在主观及客观的分割性能和速度上均优于经典的PCNN分割方法。     

基于分散微粒群算法的二维模糊最大熵图像分割

该文研究了基于二维模糊信息熵的图像分割方法,针对二维模糊信息熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于优化微粒群算法的二维最大熵图像分割方法。DPSO算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。同时,为了避免该算法收敛到局部最优解的问题,在算法中引入了变异策略。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较QPSO在内其它优化算法具有更好的优越性。     

SUSAN算子在苹果图像缺陷分割中的应用研究

该文介绍一种新的分割算法——SUSAN算子。SUSAN算子是一种基于图像局部灰度特征的算法，利用一个圆形的模板对图像进行扫描，比较模板内部的点与模板中心点的灰度值，如果灰度差值小于一定的阈值，就认为该点与中心点的灰度相同。统计模板内部与中心点灰度相同的点的个数，与一个阈值进行比较，判断该点是否属于某个区域的边缘点，从而实现对图像的分割。应用SUSAN算子对苹果图像的缺陷区域进行分割，可以快速准确地分割出苹果图像上轻微的损伤。经过对100幅图像的检验测试，得出分割准确率为96％。     

玻壳局部缺陷检测方法的研究

玻壳局部缺陷在整幅图象中所占比例很小,用传统的分割方法难以确定按灰度分割的阈值。针对这种情况,本文提出了一种自适应的局部阈值图象分割的方法,该方法在玻壳缺陷检测中取得了好的效果。     

一种对光照具有鲁棒性的图像分割方法

研究了灰度图像的OTSU(最大类间方差)自动阈值分割法。OTSU方法作为一种单一阈值的分割方法,当图像受光照和反射光等的影响明显时,将会出现严重的误分割现象。考虑到OTSU方法的最大类间方差化的思想,根据灰度图像的像素点灰度的直方图分布、空间分布,提出了一个新的分割阈值方法。先根据OTSU方法的特点自设计一个函数,对图像进行变换,以便后面的处理,再对其图像以改进的OTSU方法进行分割。通过对化学实验中两种液体的拍摄图片及数字图像处理中标准图片进行试验,理论分析与实验结果表明：该方法能够对受光照及反射光影响大的图像实现正确的分割,将目标图像清晰地从背景中分割出来。