基于差分进化的二维熵图像分割

二维熵图像分割方法利用图像的局部空间信息,分割结果优于一维熵分割法,但计算效率较低.遗传算法和粒子群算法等最优化算法能提高二维熵图像分割方法的效率,却不能保证获得全局最优阈值.为此,提出一种基于差分进化算法的二维熵图像阈值分割法,用局部搜索策略提高搜索最优阈值的精度.实验表明,所提出的方法有良好的鲁棒性,能保证获得最优阈值.与基本的二维熵图像分割法相比,分割速度有很大的提高.     

结合Sobel和人工蜂群算法的边缘检测方法

在图像边缘检测中,阈值的选择很重要。针对Sobel算子在阈值较低或较高时,会产生虚假边缘和丢掉一些边缘的情况,提出一种结合Sobel和人工蜂群(ABC)算法的方法。该方法先用Sobel方法得到梯度值,再使用ABC算法搜索出最佳阈值,进而利用这个阈值完成对图像的边缘搜索。仿真实验的结果显示了该算法比传统方法好,能够获得更好的边缘。     

结合RGB空间和人工蜂群算法的彩色图像边缘检测

由于传统的梯度算子搜索边缘会丢失一些边缘,提出了一种在RGB彩色空间的边缘检测方法。该方法先获得RGB梯度图像,而阈值则通过人工蜂群算法搜索得到,进而得到边缘图像。     

二维Arimoto灰度熵阈值分割

针对近年提出的二维Arimoto熵阈值分割方法只依赖图像灰度级出现的频数信息,而未考虑图像类内灰度均匀性这一问题,提出了基于灰度-梯度直方图的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.首先,在Arimoto熵的基础上直接考虑图像类内灰度均匀性,构建出一维Arimoto灰度熵阈值选取公式;结合灰度-梯度二维直方图目标与背景区域划分方式,推导出二维Arimoto灰度熵阈值选取公式;通过阈值选取函数所涉及中间变量的递推计算公式来消除冗余计算;采用基于Tent映射的混沌序列对人工蜂群算法的局部搜索阶段进行改进,以改进后的蜂群优化算法来加快图像分割最佳阈值的搜索速度,大大减少了时间花费.大量的典型图像对比实验结果表明,所提出的方法能够快速而准确地实现图像分割,且总体效果优于二维Shannon熵、二维Tsallis灰度熵和二维Arimoto熵阈值分割方法.     

一种改进的二维Otsu图像分割算法研究

对当前的二维Otsu阈值分割算法进行了改进，降低了计算的复杂度使用两个一维的Otsu算法来求出二维Otsu算法所需要的阈值，并在算法中引入了最小类内离散度的概念，利用遗传算法寻找出最优的阈值，以消除二维算法需要在整个图像内搜索的弊端，促进了算法的整体性能的提升与其他文献中算法相比，证明了该文算法的可行性，在时间上要大大优于其他算法，并且分割效果也相对理想     

基于最大类间方差遗传算法的图像分割方法

分析了最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理，结合遗传算法及其特点提出了一种自动阈值选取的图像分割算法，在本算法中对传统晨大类间方差图像分割的算法及遗传算法进行了改进，提高了传统算法的速度，改善了遗传算法的收敛速度与最优解的协调关系，最后从速度及性能上进行了分析比较，并对实际图像分割做了反复实验，结果表明，本遗传算法的图像分割方法在图像分割过程中具有速度快，效果好的特点。     

改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法

基于灰度级-平均灰度级直方图的现有二维交叉熵阈值分割法的分割结果不够准确,计算最佳阈值时需搜索整个解空间,因而效率不高. 针对这一问题,提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的二维最小交叉熵阈值选取快速迭代算法,推导了相关的公式. 对典型测试图像进行了大量实验,并与基于灰度级-平均灰度级直方图的方法在分割结果及运行时间上作了比较,结果表明所提出的算法分割结果更加精确,且计算最佳阈值时只需遍历其中一小部分解空间,运行时间减少到5%左右.     

一种改进的细胞图像分割迭代算法

图像分割是图像轮廓提取,纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。它也直接影响着图像更高级别的处理质量。提出一种改进的图像分割迭代算法,通过在一般的迭代算法中添加第二门限,以达到更精确的将各像素划分到所属区域降低误判概率的目的。在分析的基础上,给出了该算法与一般迭代分割算法的对比图像。为了观察分割效果,还给出了应用分割图提取边缘与Canny算子的对比图像。其结果均表明,噪声干扰下,改进算法的分割过程更为准确。     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法.将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像中前景和背景的概率,训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理,优化图像分割的效果.利用无人机航...     

基于改进GA和OTSU的图像分割算法

图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一项关键技术.文章利用改进遗传算法与改进OSTU算法相结合对二维图像分割进行了全局优化,使算法在保持群体多样性的同时加快收敛速度,提高算法全局收敛的稳定性,实现了图像的自动最佳阈值的分割.