广义模糊熵的构造及其在图像分割中的应用

针对现有的模糊熵阈值法对噪声干扰、光照不均匀图片的分割不能获得满意分割效果的不足,提出了模糊熵公式的参数化修改并用于图像分割,获得了选取最佳分割阈值的模糊熵新算法。首先将Sugeno广义否定算子替代二次型模糊熵公式的Zadeh标准否定算子,得到了参数型的广义模糊熵表达式;其次,将其应用于构造图像阈值化分割的准则函数;最后,给出了图像阈值化分割新算法中的广义模糊熵参数自动选取方法。实验结果表明,给出的广义模糊熵图像分割方法对光照不均匀图像相比传统模糊熵分割方法更有效。     

基于模糊Renyi熵和区域增长的图像目标分割方法

为了实现快速精确的航空侦察图像目标分割,提出基于模糊Renyi熵和区域增长的分割方法。首先在Renyi最大熵分割的基础上,应用模糊隶属度函数,引入模糊Renyi熵,提高图像分割效果。然后为了获取种子点,提出了基于双金字塔和特征融合的显著性检测方法,并通过形态学重构开运算和区域极大值生成目标核心区域。最后,增长准则设计为将图像分割结果进行二值标记,然后选取与目标核心区域重叠最多的区域块为目标分割结果。实验结果表明,所提方法可实现复杂场景航空侦察图像舰船目标的快速和精确分割。     

基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取

针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果.     

最大模糊能量图像阈值分割法

最小模糊熵阈值法是一个常用的图像分割方法。依据模糊熵的对偶概念：模糊能量,提出了对应的最大模糊能量阈值法。考虑到最大模糊能量阈值法在有些情况下不能有效找到直方图的谷点,通过融入阈值点的概率信息,提出了一种改进的加权最大模糊能量阈值法,改进方法能够使得分割阈值点更接近图像直方图的谷底。实验结果表明,改进的最大模糊能量阈值法对单峰直方图和小目标图像有更好的分割效果。     

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法

基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。     

基于超模糊集的多属性图像阈值分割算法

传统的分割方法往往是根据图像单一的属性标准对图像进行分割,很难满足图像的多方面分割要求。由于许多外界干扰因素的存在,使得基于经典模糊集方法进行的分割,结果也常常不令人满意。针对这些问题,介绍了一种基于超模糊集合理论的多属性图像阈值分割方法（F2ES）,在超模糊集的基础上,结合模糊熵和模糊相似性两种截然不同的属性刻画待分割图像,构造综合评价函数,得到最佳阈值。针对多幅不同类型图片进行分割仿真实验,得到较好的结果,证明该算法是切实可行的。     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。     

一种利用快速2D熵阈值算法的目标图像分割方法研究

目标图像分割是自动目标识别(ATR)的重要环节,其性能对ATR系统具有显著影响。本文利用二维(2D)熵阈值进行目标图像分割,提出一种快速2D熵阈值算法,大大缩短了处理时间,减少了所需存储空间。另外,为了进一步改善分割效果,采用中值—平滑滤波进行图像预处理。实验结果表明,本方法具有很好的分割效果。     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。     

基于优化熵函数二维最大熵阈值算法改进

根据熵函数在等概率场下取到最大值性质，对二维最大熵阈值法中的熵函数进行优化，将熵函数中对数和乘积运算简化为减法运算，得到目标函数具有意义明确、形式简洁、计算速度快的二维阈值自动选取方法。该法在保持二维最大熵阈值法对图像分割效果同时，又大大提高阈值选取速度，增强算法实时处理能力。这些结论正确性，既从理论推导过程中得到证明，也从对足迹图像分割的大量实验中得到验证。这种方法是保持二维最大熵阈值法分割效果不变、具有更快计算速度和实时处理能力、并在足迹图像分割中得到较好应用的一种自动阈值选取方法。     

2-D mini mumfuzzy entropy method of image thresholding based on genetic algorithm

1 .INTRODUCTIONI mage thresholding[1]which extracts the object fromthe backgroundin an input i mage is one of the mostcommon applicationsini mage analysis .For example ,in automatic recognition of machine printed or hand-written texts ,in shape recognition of objects ,and ini mage enhancement ,thresholding is a necessary stepfori mage preprocessing.If the object is clearly distin-guishable from the background, the gray-level his-togram will be bi modal andthe thresholdfor segmen-tation can…     

基于局部方差的模糊小波阈值图像去噪

针对小波阈值去噪中的VisuShrink阈值(统一阈值)“过扼杀”细节系数和SUREShrink阈值(Stein无偏估计阈值)“过保留”噪声系数的特点,提出了一种新的模糊小波阈值去噪方法。该方法根据小波系数局部方差能体现信号受噪声影响程度的特点,在局部方差之间引入模糊区域,通过模糊区域内局部方差的大小来计算相应小波系数的噪声隶属度。根据不同的模糊隶属度在VisuShrink阈值与SUREShrink阈值之间选取去噪阈值,并用软阈值函数消减。实验结果与仿真表明,提出的模糊阈值方法有较好的去噪效果。     

SAR image target segmentation based on entropy maximization and morphology

Entropy maximization thresholding is a simple, effective image segmentation method. The relation between the histogram entropy and the gray level of an image is analyzed. An approach, which speeds the computation of optimal threshold based on entropy maximization, is proposed. The suggested method has been applied to the synthetic aperture radar (SAR) image targets segmentation. Mathematical morphology works well in reducing the residual noise.     

Fast recursive algorithm for two-dimensional Tsallis entropy thresholding method

Recently, a two-dimensional (2-D) Tsallis entropy thresholding method has been proposed as a new method for image segmentation. But the computation complexity of 2-D Tsallis entropy is very large and becomes an obstacle to real time image processing systems. A fast recursive algorithm for 2-D Tsallis entropy thresholding is proposed. The key variables involved in calculating 2-D Tsallis entropy are written in recursive form. Thus, many repeating calculations are avoided and the computation complexity reduces to O(L2) from O(L4). The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated by experimental results.     

图像分割的阈值法综述

图像分割是图像处理中的一个重要问题 ,也是一个经典难题。阈值法计算简单 ,具有较高的运算效率 ,是图像分割中广泛采用的方法 ,主要分为全局阈值法和局部阈值法。系统地讨论了阈值法在图像分割中的应用 ,给出了一个比较全面的综述 ,对进行图像分割研究的科研人员具有一定的启发作用