基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

基于区域生长的红外图像分割

该文采用区域生长的方法 ,结合人工智能 ,针对红外图像中目标相对较小、灰度值与视场中目标物体的热辐射量相关的特点 ,选取相应种子点根据灰度相似性判决生长出目标区域。结果表明 ,采用这种方法具有一定的针对性 ,能够有效地分割出目标物体     

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．     

基于二维灰度直方图的最小模糊熵分割方法

本文在一维最大模糊熵分割方法的基础上，根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性，提出了一种新的图像分割隶属度函数，从而得到最小模糊熵分割方法．本文还针对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，抗噪声能力差的缺点，提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．本实验结果证明，最小模糊熵分割方法对于某些图像的分割效果要好于最大模糊熵分割效果，而二维分割方法对于绝大多数图像，都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，而且方便地推广到其他的一维熵分割方法中。     

一种基于熵优化的区域生长图像分割方法

提出了一种基于熵优化的结合区域生长的图像分割算法，它利用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割，然后再沿着图像中每个类的边缘试探性地调整分割，以熵的大小作为优化分割的指标逐步优化图像的分割．实验结果证明了该算法的有效性，而且比其他一些常用的灰度图像分割算法更准确．     

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．     

一种有效的白细胞图像彩色空间序贯分割方法

为解决血液白细胞显微图像自动识别中的图像分割问题,文中提出了一种在彩色空间内,先采用自动阈值分割技术扣除背景,得到白细胞核区域模板;然后用以色调相似性作为增长准则,以白细胞形状的凸出形态作为收敛准则,序贯分割白细胞浆区域的处理方法．大量实验表明,该方法能稳定、有效地分割出白细胞区域．     

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.     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法．在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念，并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征．在人脸检测系统中，把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练，得到检测用分类模型，然后把分类模型应用于人脸检测．实验证明了这种方法的有效性。     

基于灰度-梯度共生矩阵的视网膜血管分割方法

提出了一种新的、有效的视网膜血管分割方法．它包括二维匹配滤波预处理以增强血管的灰度，以及用灰度-梯度共生矩阵的最大熵阈值化方法．该方法同时利用了图像的灰度和梯度信息．在计算梯度时选用了三次B样条小波．实验结果表明，该方法能较好地提取视网膜血管网络．     

基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波(DTCWT)分解纹理图像,然后使用局部二值模式(LBP)提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择.活动轮廓模型(ACM)用于最后得分割.实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集达到了较高的分割精度.     

二维信息熵的红外图像分割算法

为了准确实现目标分割,提出将信息熵应用于红外图像的分割算法。对一般二维直方图最大熵进行推广,给出了外接4邻域直方图最大熵、灰度级-邻域灰度级绝对差直方图最大熵,以上3种二维信息熵算法均能有效地实现红外图像分割。引入属性直方图的概念,构造合适的属性集,先缩小目标的搜索范围,在此基础上运用信息熵进行目标分割,与单纯信息熵分割算法相比,得到的分割结果图中,目标的形状比较完整且引入的干扰较少。仿真结果表明该算法是有效的。     

一种提取乳腺癌DCE-MRI感兴趣区域的分割方法

针对医院临床诊断中希望能够克服灰度不均匀并且减少非病灶增强区域的干扰,从而更精确地进行DCE-MRI医学病灶分割的情况,在水平集方法的几何活动轮廓模型基础上,提出结合了局部灰度聚类和尺度停止函数的方法,以克服灰度不均匀和非病灶噪声干扰.对福建省肿瘤医院等医院的临床乳腺癌DEC-MRI数据进行实验,结果表明改进的水平集方法具有较好的分割效果.     

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种光伏新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。而对光伏面板红外图像的分割是后期对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外光伏图像对比度低、信噪比低等特点,本文提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,针对需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动的调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

融合二维条件熵和脉冲耦合神经网络的图像分割算法

为了在中强度背景噪声图像分割下提高分割精度和处理速度,提出了一种融合二维条件熵和脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像分割算法。该算法在分析PCNN阈值衰减规律的基础上,将原指数形式替换成线性衰减机制,构成线性门限-脉冲耦合神经网络模型,以降低循环迭代的总耗时量。此外,借助能够很好反映图像边缘细节等局部结构信息的灰度-梯度共生矩阵,将抗噪性能强的条件熵扩展为二维测度,进而形成最大二维条件熵客观判决准则以获得PCNN的最佳阈值。实验表明,与基于交叉熵的PCNN算法相比,本文算法拥有更强的抗噪鲁棒性,同时处理效率也得到明显提升。     

基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究

提出一种基于动态阈值图像分割的人脸识别方法.在灰度级别下,基于图像分割中的Fisher准则,利用Fisher函数的类间均值最大、总类内方差最小的原则,自动获取待检测图像所对应的最佳分类阈值,并根据所得的动态阈值进行肤色分割,然后再根据阈值解码器,实现肤色似然图的二值化,得到肤色分割后的二值化图像,从而检测到包含有人脸的肤色区域.实验结果表明,该方法改善肤色分割性能,能够在负载复杂背景下实现肤色区域的精确分割,提高人脸检测的速度和精度.