融合视觉模型和最大熵的阈值分割算法

针对传统二维最大熵阈值分割算法关于二维直方图的区域划分中存在的缺点(即图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点)以及搜索最佳阈值向量的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了一种二维直方图的新的区域划分方法,同时还提出了基于视觉模型的二维最大熵阈值分割算法,提出的阈值分割算法降低了计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出算法的分割效果更好。     

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.     

一种基于二维直方图的图像分割改进算法

针对基于二维直方图阈值斜分分割算法中斜分区域不定的问题,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,仅通过两条平行线将直方图分成内点区和噪声点区,然后根据图像自身的直方图自适应地确定斜分区域宽度,通过坐标变换,使得待处罂区域减少为原来的3％左右,大大减少了无用计算量,提高了运算速度,并且不影响分割精度。经过和其他算法比较表明,该算法有明显的优越性,可以运用于基于二维直方图的阁值分割中。     

白腐真菌的培养及其在染料污水脱色中的应用

阈值法是图像分割最为常用的方法之一,然而基于一维直方图的阈值方法分割结果容易受噪声的影响.基于二维直方图的二维Fisher准则能够克服一维阈值法缺陷,具有较好的分割性能.但是二维Fisher准则阈值法在求取最优阈值时需要大量的计算,运算速度非常慢.常用的二维Fisher准则阈值优化计算方法如粒子群算法和遗传算法容易陷入局部最优.杜鹃搜索算法是新近提出的一种元启发优化算法,一些经典的函数优化问题测试结果表明杜鹃搜索算法全局寻优能力优于粒子群算法和遗传算法.在介绍杜鹃搜索算法的基础上,提出一种基于杜鹃搜索算法改进的二维Fisher准则阈值分割方法.实验结果证明,提出的方法降低了基本二维Fisher准则阈值法最优阈值的寻找时间,提高了图像分割的实时性,是一种性能良好的图像分割方法.     

基于二维直方图的改进的PCM聚类分割方法

相对于模糊C均值算法,可能性C均值(PCM)聚类方法具有更好的抗干扰能力.提出一种基于二维直方图的改进的PCM聚类图像分割方法,该方法除了考虑图像的点灰度信息外,还考虑像素点的邻域相关信息,利用改进的PCM聚类算法得到各象素点的隶属度对图像进行分割.实验表明,该方法能够对噪声图像有效地进行分割,具有较高的鲁棒性.     

基于Otsu理论的灰度图像分割算法研究和改进

Otsu算法是利用最大类间方差准则对图像像素进行阈值分割.二维Otsu算法是在一维Otsu算法的基础上提出的,但是其计算量大,且只有当图像每个类的像素数目接近彼此时才能得到满意的结果.对二维直方图重新划分,改变阈值的求解范围,提高分割准确率和减少阈值计算时间.实验结果表明该方法提高分割效率,对含噪声的图像分割效果较好.     

基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法

传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差，因此提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．此算法根据像素点灰度值和其邻域灰度均值，建立二维灰度直方图，并在对应目标和背景的像限内构造像素点对目标和背影的隶属度函数，从而去除噪声和边缘像素对图像分割的影响．最后通过求模糊熵的极值，得到二维图像分割点．实验结果证明，该方法具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且可以方便地推广到其他一维熵分割中．     

基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法

针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。该方法考虑了图像中像素点灰度——邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割;利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率。     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

模糊聚类分割算法在织物淋水等级评定中的应用

本文应用基于二维直方图的图象分割模糊聚类方法对标准织物淋水试验等级的图象进行分割处理，即利用模糊Ｃ—均值（ＦＣＭ）聚类算法得到图象像素点的隶属度集合，并由各像素点的隶属度实现图像分割，完成图像的二值化。然后计算二值化后的图象上黑区域（物体）面积百分率，此值即为织物上的沾水面积百分率。实际评定织物淋水等级时，采用欧氏距离计算实验样品与标准样品淋水面积的贴近度来确定其淋水等级。     

模糊聚类算法在痕迹图像分割中的应用

针对痕迹图像在比对与识别中的预处理要求,以图像像素灰度和邻域信息的二维矢量为聚类样本,以二维直方图确定阈值数,采用对样本进行加权的模糊c均值聚类算法对痕迹图像进行多阈值分割处理.实验结果表明,基于样本加权的模糊聚类算法速度快,对痕迹图像有较好的分割效果.     

图像二维阈值分割的数据场方法

针对图像分割中最优阈值选择这一难题,提出了一种新的图像二维阈值分割方法.该方法引入数据场的思想,将图像从灰度值空间映射到数据场的势空间;将二维灰度直方图的频率作为数据场对象的质量,计算二维直方图元素之间的相互作用和影响,生成二维直方图的三维数据场;再通过势心削除、势心合并等环节获得最优分割阈值,在不明显增加时间复杂度的前提下得到较好的分割结果.对标准图像数据集以及部分加噪声图像的分割实验表明,该方法是合理、有效的,能够适应大多数图像的分割,具有一定的抗噪性能,是经典一维最大类间方差法的有效补充.     

面向实时三维扫描的交叉激光中心自适应精确提取算法

针对激光扫描的普适性问题,提出1种基于自适应梯度阈值和Harrise角点跟踪的交叉激光中心提取方法。由梯度图像直方图自适应确定二值化阈值,以此提取激光边缘并计算激光条初始位置。结合Hessian矩阵计算初始中心的亚像素中心,提取图像中交叉激光的交叉点。利用Harrise角点跟踪算法提取实时三维扫描过程中的交叉点,并以此分割出2条激光线,完成交叉激光对应的物空间重建。实验结果证明该文算法具有较高的鲁棒性,误差小于0.05像素,经GPU加速处理,单张图像提取时间小于2 ms。     

采用二次灰度直方图的砂轮磨粒图像阈值分割

为了解决金刚石砂轮表面磨粒灰度直方图阈值分割方法对区域划分存在误分割的缺陷,提出一种基于二次灰度直方图连通区域标记磨粒图像分割方法.首先,将原始金刚石磨粒图像转换为灰度图像,并对其滤波处理消除噪声.其次,设定阈值完成第一次直方图阈值分割,消除较小结构暗细节.然后,标记各个连通区域,填上不同的颜色.最后,设定阈值完成第二次直方图阈值分割,获取感兴趣目标磨粒区域.结果表明:文中方法可将感兴趣目标磨粒与背景分离,得到较好的分割效果和较高的分割效率.     

一种基于多阈值迭代方法的图像分割算法

针对含有多个目标的灰度图像提出一种基于多阈值迭代方法的图像分割算法.首先使用非线性拉伸灰度直方图,并对图像不同灰度范围使用二值掩模进行处理,在此基础上采用迭代式阈值算法反复分割的图像分割算法.实验证明,这种综合分割算法能够有效降低单阈值穷举搜索算法的计算复杂度,分割效果也比较令人满意.     

基于各向异性高斯方向导数滤波器的角点检测

为了改进噪声鲁棒性和定位准确性,利用各向异性高斯方向导数滤波器,提出多方向角点检测算法．该算法利用一组各向异性高斯方向导数滤波器对输入图像进行卷积处理得到各个方向的滤波器响应．对于每个像素点,利用它与周围邻近像素点的滤波器响应的相关信息构造局部自相关矩阵,然后根据自相关矩阵归一化特征值及像素点处各方向滤波器响应,作阈值处理和非极大值抑制处理判定像素点是否为角点．实验结果表明,在无噪声和噪声的条件下,提出的检测方法与各向同性高斯核函数的Harris算法相比,配准角点数均提高6.0％左右,具有更好的检测性能．     

二维直方图θ-划分最小误差图像阈值分割

针对常用二维直方图区域直分法存在错分的问题,并为适应实际中不同图像及分割目的的需要,提出了更具普适性的二维直方图θ 划分最小误差阈值分割方法(θ为分割直线的法线与灰度级轴的夹角）.导出了相应的阈值选取公式及其快速递推算法,根据实验结果分析了θ取值对分割结果和算法运行时间的影响.与二维直方图直分最小误差法相比,所提方法的分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间也大为减少;而直线形最小误差法只是文中方法中θ=45°的特例.     

基于椒盐噪声滤波算法的优化处理

提出了一种针对椒盐噪声滤波算法的优化方法。首先对椒盐噪声图像进行平滑预处理,将结果与椒盐噪声图像做差运算,当差值大于阈值则判定为噪声点;再利用椒盐噪声图像减去噪声像素点得到一幅未被污染的细节图像,利用滤波处理后的图像减去未被污染的细节图像得到噪声滤波处理后的像素点,然后将这些处理后的像素点与未被污染的细节图像镶嵌融合,实现在滤波过程中只对噪声像素点进行滤波处理。实验结果表明,相较于原椒盐滤波算法,优化算法对峰值信噪比提升了2dB左右;同时,优化算法对去核辐照噪声的滤波算法同样具有优化作用,优化处理所需时间小于0. 01 s,图像的保真率得到了提高。     

基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法

现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富.     

二维最大类间交叉熵阈值分割法

目的 研究了基于类间交叉熵的二维阈值分割算法及其抗噪性能.方法 通过采用交叉熵方法 来描述二维直方图中的目标区域和背景区域之间像素信息的差异程度,构造了一种基于最大类间分离性程度的图像分割新方法 .结果 结果 仿真证明该分割方法 的有效性和抑制噪声的能力.结论 在有噪声的图像中,新分割方法 相比传统一维最小交叉熵具有更强的抗噪性能,并且在分割性能和时间花费上都优于二雏最小类内交叉熵分割法.