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.     

基于灰度最优阈值的图像分割方法及应用

讨论了在对图像进行分割时的一维、二维灰度直方图分割方法，对最优阈值灰度分割方法原理进行了描述，得出了最优阈值灰度分割算法。实验结果表明：利用此算法对图像进行分割能够得到较好的分割效果。     

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.     

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

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.     

基于自适应阈值的红外图像增强

针对红外图像"高背景、低反差"的特点,在传统的分段线性变换的基础上,提出了一种自适应的算法。通过对原始图像的直方图统计得到该图像的背景阈值,再通过对原始图像上目标区域的灰度估算得到该图像的目标阈值,由此将图像分解成背景、目标和不感兴趣的区域三部分,然后通过分段线形变换将背景和不感兴趣的区域进行灰度压缩,同时将目标区域进行灰度拉伸,从而达到有效的抑制背景、增强目标的目的。通过实验结果比较,该算法无论在阈值的自适应方面或者是图像增强的效果,都优于传统的直方图均衡和双直方图均衡算法。     

基于自适应阈值的红外图象增强

针对红外图像高背景、低反差的特点,在传统的分段线性变换的基础上,提出了一种自适应的算法。通过对原始图像的直方图统计得到该图像的背景阈值,再通过对原始图像上目标区域的灰度估算得到该图像的目标阈值,由此将图像分解成背景、目标和不感兴趣的区域三部分,然后通过分段线形变换将背景和不感兴趣的区域进行灰度压缩,同时将目标区域进行灰度拉伸,从而达到有效的抑制背景、增强目标的目的。通过实验结果比较,该算法无论在阈值的自适应方面或者是图像增强的效果,都优于传统的直方图均衡和双直方图均衡算法。     

基于一维Otsu的多阈值医学图像分割算法

针对传统医学图像分割算法时间复杂度高、 分割精度低等问题, 提出一种基于一维Otsu的自动多阈值分割算法. 考虑到医学图像信息的复杂性, 引入基于梯度、 灰度、 距离的综合信息直方图替代传统的灰度直方图, 并分别赋予这3个信息相应的权值. 采用kd-树作为框架快速自动确定阈值个数, 进而实现Otsu对医学图像的自动多阈值分割. 与最大熵、 基于粒子群优化的Otsu算法等进行对比实验的结果表明, 该算法的分割性能优于其他算法.     

自适应阈值局部特征融合的人脸识别

针对局部二值模式(local binary pattern,LBP)提取图像纹理特征时阈值不能自适应以及缺少方向信息的问题,文章提出了一种自适应阈值局部特征融合的人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,提取每个子块自适应阈值均匀模式的局部二值模式(uniform local binary pattern,ULBP)特征和局部梯度编码(local gradient coding,LGC)特征;然后,将2种局部特征串联在一起融合为1种特征,得到每个子块的直方图特征,把每个子块图像的信息熵作为直方图加权系数,将所有子块图像的直方图乘以各自的加权系数,连接得到整幅人脸图像的直方图特征;最后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行识别分类。在ORL、Yale、FERET(be、bj、bf子库)人脸数据库上进行试验,该人脸识别算法分别得到了99.0%、98.7%、87.5%、93.0%、88.5%的识别率,正确识别率较高,算法对其他纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。     

基于区域划分和改进C-V法的医学图像分割方法

提出了基于图像区域划分和改进C-V法的活动轮廓图像分割方法.通过区域划分的方法将整幅图像的分割问题转化为在不同的子区域上分别进行的图像分割问题,并在各子区域中采用改进C-V法进行图像分割.改进的C-V方法在简化Mum ford-Shah泛函的能量函数中增加距离函数惩罚项,从而将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中;并在分片常数优化逼近中,添加了图像梯度信息,改变了C-V法中均值取值定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.实验表明,该方法对灰度值接近、边界模糊的医学图像有很好的分割效果.     

一种自适应小目标图像分割方法

将遗传算法用于小目标图像分割,提出了目标在图像中所占比例的可能范围参数,并结合P-tile法和直方图熵法得到一种新的适应目标分割方法,该方法克服了传统P-tile法要求己知目标所占确切比例的缺陷,并利用遗传算法能自动在搜索空间内快速寻优的特点,可以推广到包含任意大小目标的图像分割问题上,用户可选择目标占整个图像面积的不同的“最小百分比”和“最大百分比”参数进行反复操作,得到多个不同结果,然后对这些结果做后续分析（如数据融合分析）,从而得到更加准确的判断,试验结果表明,该方法具有良好的分割质量,运算速度提高21.5%。     

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.     

基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取

为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.     

基于Hessian矩阵和熵的眼底图像血管分割

为了实现眼底图像血管自动准确分割,研究了一种基于Hessian矩阵线状滤波和熵阈值的分割方法.采用基于Hessian矩阵的多尺度线状滤波增强血管区域,结合滤波后灰度和具有方向性的线状邻域内灰度均值建立二维直方图,再根据直方图的最大类熵确定阈值,得到血管的二值化分割结果.实验表明,相比其它两种已有方法,提出的方法能够自动地得到更完整、更准确的眼底图像血管分割结果.     

对比度受限下直方图均衡化处理的木板纹路图像增强算法

在木板纹路识别的工程应用中,光照不均匀等因素会产生对比度差的木板图像,将影响木纹的准确识别,针对此现象采用改进的对比度受限自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对木板纹路图像进行增强处理,首先借助加权平均灰度化对原始图像进行灰度处理,再利用CLAHE算法将灰度图像分割成若干个大小相等连续的子块,选取合适的阈值对每个子块的直方图进行截取,将超过阈值的像素均分到其他的灰度级中,使用双线性插值对图像进行插值运算,得到对比度受限下直方图均衡化图像,最后使用双边滤波器(bilateral filter)对均衡化图像进行降噪保边处理。共用600幅木板图像,其中450幅图像作为训练集图像,150幅作为验证集图像,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE),峰值信噪比(peak signal to noise rate,PSNR)以及最终实验结论对比CLAHE算法和其他一些常规算法,工程运行结果表明:CLAHE方法处理木板纹理图像具有较好的运行效果,为木板纹理的准确识别提供了理论依据。     

基于自适应直方图规定化函数引导的动态分层图像增强算法

现有直方图规定化技术存在两方面不足：无法自适应构造一个能突出原图特征的直方图规定化函数,常需要人为指定,使增强效果难以控制;增强对象缺乏目的性,难以满足感兴趣灰度区域的特殊要求。针对该问题,本文提出基于自适应直方图规定化函数引导的动态分层图像增强算法。首先通过分析图像直方图灰度分布来分割灰度分布子图,并根据用户感兴趣灰度确定各子层灰度映射范围;然后利用各子层直方图自适应地构造能突出子层图像直方图特征的目的直方图规定化函数,并构建映射函数,将子层灰度映射到指定范围;最后综合各增强结果得到最后增强图像。实验结果表明,本算法能自适应构造突出原直方图特征的规定化目的直方图,又对用户感兴趣灰度有目的地进行控制增强,使所增强图像具有更加合理的视觉效果。     

基于主成分分析的图像分割方法

针对多阈值图像分割方法中存在的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component nalysis,PCA)的图像分割方法。通过奇异值分解对灰度图像进行重建,将图像中背景像素的灰度值变换到零附近,并将待分割目标分为两类,从而只需2个阈值就能对图像中分别属于不同灰度值范围的目标进行分割。不同图像的分割实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法对不均匀光照和噪声不敏感,并且只有2个阈值需要优化,大大降低多阈值分割方法中阈值优化的复杂性和时间消耗。     

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．     

一种适合于昏暗光线下的驾驶员脸部定位方法

采用CCD摄像机获得驾驶员脸部图像.由于黑天光线不足,肤色较暗,在将彩色图像转变为黑白图像的过程中,首先通过腐蚀和膨胀结合的方法去除图像部分的噪声.采用图像差异的阈值处理方法,初步选定灰度阈值,再利用二次非线性方程对灰度值进行归一化处理,强化了图像灰度集中各灰度值之间的差异,以此灰度阈值作为分割人脸和背景的界限值,得到图像的灰度直方图,再把灰度直方图向水平和垂直方向投影,获得驾驶员脸部区域,实现对驾驶员面部定位.该方法可以在昏暗光线下,定位人脸区域,有效去除干扰.根据上述算法,进行了不同环境和路况下的监控试验.结果表明:在昏暗光线下。驾驶员脸部定位的平均准确率达到83%,该方法具有实时、准确的...     

基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法

为了解决当前图像增强算法在增强图像对比度的同时不能很好保留图像亮度的不足,提出了基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法.首先,定义模糊统计方法,完成模糊直方图计算,获得图像的模糊直方图;其次,设计模糊直方图的导数模型,计算直方图的分割阈值;然后,利用阈值将直方图分割为多个子直方图;再通过强度因子控制子直方图均衡化的上、下约束值;最后,在限定范围内对每个子直方图进行均衡化,使其在增强对比度的同时也能够保持图像的亮度.仿真实验表明:与当前图像增强算法相比,所提算法能兼顾平均亮度保持和对比度增强度,更好地保留图像的丰富结构信息和特征.