用优度实验法评价图象分割混合算法

通过用优度实验法对图象分割混合算法的测试，得出了几种特征量如：图象信噪比、目标尺寸和目标归一化绝对平均曲率在图象分割过程中对图象精度的影响，客观地评价了混合算法在分割不同特征量的图象时的优缺点。     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

一种使用（ε,δ）连接区域分割图象的新算法

图象中目标具有相似灰度特征，在分割中，我们应考虑区域的整体灰度以及邻象素灰度的变化，它们依靠于范围参数ε和毗邻参数δ。本文介绍了灰度图象的（ε，δ连续区域及其模糊边缘测度，提出了通过相对模糊边缘度调整（ε，δ）参数，利用（ε，δ）目标连接集分割图象的一种新算法。实验结果表明该算法分割效果较好，提取边缘精度较高。     

人类显带染色体的图象分割的研究

染色体图象分割是染色体图象分析与识别的重要内容之一。文中提出了关于一场景多个人类显带染色体的自动分割算法ｍｏｓｇｔｅｔ，该算法充分考虑了每个视野中分割目标（染色体）的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点，自动调整分割阈值，既保证了完整地分割单条显带染色体，又能快速分割出一幅图象中９６％～１００％的染色体。该分割算法被有效地运用在自行开发的人类显带染色体的图象分析与识别系统中。     

旋转及伸缩不变纹理分割算法

纹理分割是图象分割的一种重要方法，因此，近２０年来提出了许多有关图象纹理分割的算法．文中将介绍一种思想比较新颖的算法——旋转及伸缩不变的纹理分割算法，其核心是利用圆周（Ｃｉｒｃｕｌａｒ）变换和Ｍｅｌｉｎ变换产生一个Ｃｉｒｃｕｌａｒ－Ｍｅｌｉｎ操作数（ＣＭＯ），将ＣＭＯ与图象进行卷积，以达到旋转及伸缩不变纹理分割的目的．实验结果表明，这种算法是相当有效的     

运用模糊连接理论分割非连通图象

本文提出了一种利用模糊连接理论讨论非连通图象的分割方案．该方案较好地利用了图象本身的模糊特性，修正了模糊连接强度的定义，从而成功地实现了分割数字、字母和汉字这样一些连通的或非连通的图象．它克服了Ｊ．Ｋ．Ｕｄｕｐａ算法仅能分割连通图的缺点．同时论文中还讨论了分割灰度图象和彩色图象的模糊连接强度定义及有关参数的选择方法．实验例子证明了这种方法的有效性．     

基于非单色背景下的人脸彩色图象定位算法与实现技术

针对非单色背景下的人脸，本提出了一种新的人脸定位算法。该算法包括两个部分：首先进行肤色分割，该采用迭代算法计算Cb、Cr阚值，进行自动分割，可完整地分割出人脸部分；然后进行人脸定位，由于嘴唇具有较高的Cr值，可去除嘴唇部分以消除嘴唇对其它图象部分的影响，利用水平、竖直灰度特性确定人眼坐标，将人脸图象规范化。实验结果证明了该算法的有效性。     

融合注视点预测和流形学习的显著性目标分割

针对现有显著性分割算法在图像背景复杂时先验知识不够健壮的问题,提出一种融合注视点预测和流形学习的显著性目标分割算法,能有效地对复杂场景中的显著性目标进行分割.该算法通过引入注视点先验知识和提取超像素分割图,预测并粗分割场景中的显著性目标;为了进一步提高显著性分割的性能,利用色彩模型(CIE-Lab)空间的颜色对比度表示超像素的特征;通过基于流形学习的方法对粗分割区域进行显著性优化,提高了分割精度.实验结果表明:在处理复杂图像集过程中,相比其他分割算法,该算法性能提高了21.8%,并且在不同环境下的显著性目标分割的鲁棒性更好.     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

基于改进差分边缘检测法的车牌字符二值化算法

针对车牌字符光照和污损的复杂特征,对车牌图象的二值化算法进行了深入的分析和研究,提出了一种基于差分边缘检测算法的改进图象二值化算法.实验结果表明,改进算法能够有效地将字符清晰地从背景中分割出来,分割速度快并且有助于提高字符识别的正确率.     

一种复杂背景下的手部图像分割方法

提出了一种复杂背景下的手部图像分割方法。首先,在YUV颜色空间建立了YUV肤色模型,再利用摄像机对背景持续观测一段时间,建立背景的统计模型,然后将两种模型结合,对当前手图像进行分割,最后对分割后的图像进行形态学滤波、空洞填充与中值滤波等处理得到最终分割的手势。实验结果表明,此种方法算法简单,分割效果好,非常适用于复杂背景的手势分割与识别。     

复杂背景下结合颜色和分形特征的多目标检测

针对复杂自然背景下的多目标检测,提出了结合颜色和分形特征的多目标检测算法.将RGB颜色空间转换到Lab颜色空间,采用改进K-means聚类算法,去除大片背景区域,计算区域分形维数和分形拟合误差.两种分形特征相结合能够准确排除小面积背景奇异区域的干扰,检测出待测图像中的多个目标.仿真结果表明:该算法能够正确检测出复杂自然背景下的多个目标,对彩色图像分割后的保留区域求分形特征,避免了搜索目标带来的计算量.相比于对全图提取分形特征的方法,本算法在时间上缩短约80%.     

基于改进蜉蝣算法优化多阈值图像分割

针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的 Sobol 序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性权重,平衡了全局与局部寻优能力,提高了算法的收敛效率,利于种群向最优解逼近;最后,采用指数熵作为计算适应度的目标函数,通过改进蜉蝣算法对图像分割的多阈值组合进行寻优,确定最优分割阈值。为了验证该改进算法的有效性,选择了伯克利图像来进行分割验证,并与其他智能算法进行比较。实验结果表明：该改进算法在分割准确性、计算时间、SSIM和PSNR上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题,具有较强的工程实用性。     

基于高斯矢量场的多尺度水平集图像分割算法

针对主动轮廓模型的弱边界和运算复杂度高等缺点,提出一种有效的解决算法,该算法引入高斯矢量场(GVF),扩大边界力的作用范围,同时综合区域信息,有效解决弱边界问题;并运用多尺度LevelSet方法提高算法的运算速度.实验表明,所提出算法不仅分割效果好,而且具有抗噪性能强和运算速度快的特点.     

基于图像分割的云层测速方法

为了解决塔式太阳能电站镜场上空的云层遮挡问题,提出一种对镜场上空移动云层进行预测的测速方法。首先利用固定摄像机对云层图像进行采集,然后提取不同帧数的图像,并进行伽马变换、遗传算法图像分割、云层目标检测、运动云层匹配等处理,最后根据匹配得到的像素坐标计算云层的移动速度和方向。实验测试结果表明:与光流法的数据进行比较,显示图像分割方法计算量少,位置预测误差小。可见运用图像分割方法进行云测速是可行的,为塔式太阳能电站的云监测中云遮挡预判提供理论依据。     

基于数据场和水平集演化的图像分割

为了充分挖掘图像内不同区域间的隐含关联性,并解决图像分割中自适应阈值选择问题,提出了一种基于数据场和水平集的图像分割方法。利用数据场能够有效地表示图像像素间的相互作用,根据势值能够得到对应的势值等势线,可以根据该等势线的分布情况,采用梯度下降法来得到图像的二值化分割结果。为了得到更为精确的分割边缘,还引入基于拉普拉斯边缘检测函数的水平集演化方法来对二值化结果进行边缘曲线演化。将二值化分割结果与传统的基于数据场的图像分割算法对比结果显示,所提出的算法在分割准确性上表现良好,并且能够使得图像边缘更加精确。实验结果表明,提出的方法能够较好地分割目标,且对噪声图像具有较强的鲁棒性。     

一种基于多分辨分析的简化的分裂-合并图像分割算法

为了减少分裂-合并算法的计算复杂性,提出了一种基于多分辨率分析的分裂-合并简化算法.首先,将原始图像用多分辨的形式分层表示,对最低层分辨率的图像用简化的分裂-合并算法进行图像分割,同时用该层的边缘信息对分割结果进行优化,得到该层的分割图像;然后,用直接影射的方法将低分辨率的分割图像映射到高分辨率空间中,并用相应的边缘信息进行优化,直到在原始分辨率空间完成上述工作,得到最终的分割结果.试验证明,所提算法简单有效,较好地解决了分裂-合并算法计算复杂的问题.     

一种改进的基于类间方差的阈值分割法

在图像的目标和背景像素灰度均服从正态分布时,提出了一种改进的基于最大类问方差法的图像分割算法．对新算法进行了测试并与最大类间方差法和最大熵法进行了比较,结果表明,新的改进算法在图像分割过程中具有速度快、效果好的特点．     

二维Otsu拟合线阈值图像分割方法

针对已有二维Otsu线阈值法分割方法存在的因误分类而导致的分割质量下降、抗噪性能不足的问题.结合二维Ot-su折线阈值算法和曲线拟合方法,提出了二维Otsu拟合线阈值图像分割方法.本文方法是在二维Otsu折线阈值法基础上进行改进.先对二维直方图中边界信息或噪声所属区域的像素点迭代分割,并设定迭代停止条件,以获得多个阈值点,然后引入曲线拟合的方法,将多个阈值点拟合成线阈值,最后以此线阈值作为分割标准实现分割.实验结果表明:利用本文方法对边缘丰富的图像分割具有较好的分割效果,抗噪能力和自适应能力更强,普适性更高.