基于新模糊准则与 DE算法的红外人体图像分割 *

人体目标的抽取是红外人体图像处理的基础 ,为了有效获取红外图像中的人体目标 ,提出了一种新的图像阈值化方法。首先在对模糊熵方法本质分析的基础上 ,通过参数变换定义了一种新的最小化模糊准则 ,然后将差分演化 ( differential evolution, DE)算法与新模糊准则相结合用于快速、有效地获取最佳阈值 ,最后在真实红外人体图像上与其他方法进行了对比实验。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果 ,而且 CPU耗时也较少 ,满足实时性处理要求。     

基于Tsallis广义散度的图像阈值分割

为了有效获取图像自动分割的最佳闽值,基于Tsallis广义散度概念,提出了一种新的图像阈值化方法.首先,对Tsallis广义散度公式进行化简,进而建立该简化公式的对称形式.接着,在简化公式的对称形式上构造阈值化前后图像前景与背景的散度和,然后对该和式求职极小值获取图像分割的最佳阈值.实验结果表明,新方法是可行的且能更好的适应复杂多样的图像,是一个有效的阈值分割方法.     

灰度图像二维最小类方差递推及差分演化的快速分割

为克服Otsu法阈值偏离及一维最小类方差法在含噪图像分割中性能不佳的问题,基于图像灰度级二维直方图,提出一种二维最小类方差快速阈值化方法.通过递推方式计算得到图像前景及背景在不同阈值向量上的灰度级类概率及类均值,在此基础上,应用差分演化算法搜寻使图像类方差最小的阈值向量,并用该阈值向量对图像实施分割.在合成及真实图像上的实验结果表明,采用文中方法可获得良好的分割性能,有效地克服了Otsu法及一维最小类方差法的不足;采用递推及差分演化算法使计算时间大幅降低,可满足工程应用需求.     

基于最大模糊相关准则的图像快速分割

根据数字图像本质上具有模糊的特性,分析了传统模糊熵阈值方法的缺陷,提出了最大模糊相关准则快速阈值分割方法.首先应用模糊隶属度函数把数字图像转换到模糊域,然后根据相关的定义计算图像直方图目标与背景的模糊相关总量,并依据最大模糊相关准则自动选取最佳阈值.另外,为了缩短最佳阈值获取时间,应用差分演化算法对模糊隶属度函数参数进行寻优.最后在真实图像上与其它几种典型的阈值法进行了对比实验,实验表明所提方法能获得较好的分割结果,满足实时性需求.     

复杂图像的Kaniadakis熵阈值分割方法

针对工业无损检测及红外等图像,基于信息论中的Kaniadakis熵理论,提出一种用于复杂图像分割的阈值化方法。该方法能综合图像像素灰度分布的复杂信息实现图像的有效分割,且能通过调节熵参数κ适应不同的分割任务。实验结果表明,提出方法在复杂图像的分割中获得的结果优于相比较的其他方法,且具有良好的实时性能,满足实践任务需求。     

红外人体图像模糊Renyi熵快速分割

针对红外人体图像目标与背景对比度低、边缘模糊、细节分辨能力差等特点,以及通常情况下的实时性处理要求,提出了一种新的有效分割方法。基于Renyi熵原理,构造了一种广义模糊熵——模糊Renyi熵;为了较快地获得分割阈值,基于混沌理论设计了一种混沌模拟退火算法,用于最佳分割阈值的搜索;把提出的模糊熵与混沌模拟退火算法相结合用于红外人体图像分割,并与几种著名的图像阈值分割方法进行了比较。实验结果表明,用该方法对红外人体图像进行分割,能得到较满意的分割结果,与其他方法相比,鲁棒性较好;对具有256级灰度的图像进行分割,其CPU耗时约为0.8 s,满足了红外人体图像分割的精确、实时性要求。     

基于PCA与改进的最近邻法则的异常检测

提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,先对预处理数据进行标准化变换,然后应用主成份分析(PCA)抽取入侵特征,最后应用一种改进的最近邻分类方法--基于中心的最近邻分类法(CNN)检测入侵.利用KDD Cup'99数据集,将PCA删与PCA NN、PCA SVM、标准SVM进行比较,结果显示,在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维,且在各种方法中,PCA与CNN的结合能得到最优的入侵检测性能.     

基于网络数据流协议特性的统计入侵检测

根据网络数据流的协议特性,提取IP分片标志及TCP协议首部的TCP连接标志,构造了一种基于统计技术的入侵检测模型,并实现了特征识别检测与异常检测。实验结果表明,模型的检测效果较好。     

基于高斯混合及相对熵测度的图像分割

针对图像分割问题,结合高斯混合模型与信息论中的相对熵测度概念,提出一种新的图像阈值化方法。在提出方法中把图像阈值化问题看成是两个概率向量之间的匹配问题,因此首先用高斯混合模型去拟合图像直方图的灰度级分布,然后用相对熵测度去度量拟合分布与图像原灰度级分布之间的差异,并把该度量作为图像阈值化的准则函数。在对图像实施分割时,通过在图像灰度级范围中求取所定义的准则函数的最小值获得最佳阈值。在NDT、SAR及红外图像上的分割实验中用提出方法与传统及最新的图像阈值化方法进行比较,结果表明提出方法获得的结果要优于相比较方法获得的分割结果,因此提出方法是一种有效的图像分割方法。