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。     

基于显著性检测和Grabcut算法的茶叶嫩芽图像分割

人工采茶存在效率低下、人工成本高等问题,机械采茶取代人工采茶成为一种重要的采茶方式,针对机械采茶中自然背景茶叶嫩芽分割效率问题,提出了一种自然背景下的茶叶嫩芽图像分割算法.利用显著性检测算法提取出图像中的突出目标作为显著性图,结合GrabCut算法精确的分割出突出的对象.实验结果表明,该图像分割算法对于背景复杂且目标与背景对比不明显的茶叶图像具有良好的分割效果,这为机械手采茶提供了一种新的方法.     

基于OTSU算法的垩白米检测方法研究

提出了一种基于OTSU的垩白米检测算法,并与基于固定阈值的检测算法进行了试验对比分析.OTSU算法具有自适应选择最佳分割阈值的特点,且可以实现多阈值自适应分割,分割效果比较理想.试验结果表明,该算法可以有效的提高垩白米的识别准确率,而且识别效果好于基于固定阈值的检测算法.     

基于TV-norm的阈值迭代分割算法

提出了一种基于TV-norm的阈值迭代分割算法.该算法首先用局部阈值迭代法确定各个子图像的阈值,得到一个待处理的矩阵;然后利用TV-norm对阈值矩阵进行插值处理,使之成为与原图像像素数目相同的新矩阵,得到光滑的阈值曲面,进而实现对图像的分割;最后通过仿真试验说明该算法的可行性和有效性.     

一种结合视觉显著性的GrabCut图像分割方法

结合显著区域检测技术和GrabCut算法,提出了一种新的图像分割方法.首先,计算融合中心知识和目标紧致度的多尺度区域对比度,通过Harris特征信息和贝叶斯模型进一步提高显著性,得到更加精确的前景检测模型;然后,对显著图进行分割获得目标的粗略位置,将位置信息用于GrabCut算法初始化,并在GrabCut初始化建模中引入显著值权重;最后,结合形态学运算改进分割的目标.实验结果表明:该方法能够实现自动分割,并且取得了接近甚至优于一些GrabCut方法的结果.     

基于立体视觉系统的手势分割算法研究

手势分割是保障人机交互过程得以准确高效实现的重要步骤之一,但在分割的过程中,常常会受到类肤色背景等因素的外在干扰,使得分割操作出现欠分割的情况。针对此问题,采用OptiTrackTMDPC640/30立体视觉系统,引入深度图像来指导分割,并针对原有的三维OTSU算法在进行分割时存有大量冗杂的运算,计算量过大的问题,简化其主函数的运算,即对其主变量w_0和w_1进行递推处理,使得每次计算离散度矩阵的迹时无需从起始位置开始,只需从上一次递推初始处开始即可,有效地减少了三重循环的次数。实验结果表明,该算法比基于YCr Cb颜色空间分割和Grabcut分割法在处理有类肤色背景干扰时更为有效,且与原有的OTSU算法相比,算法执行效率得以提高。     

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨,并且结合实际ＣＴ片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和可用性强的结果,实验表明：瓶值分割对于ＣＴ切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割分割效果了;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果,几种算法的评估为其在ＣＴ图像分割上的实际应用提供了科学依据。     

基于递归分割的绝对尖锐特征造型算法研究

递归分割曲面的尖锐特征不仅能够增加递归分割曲面的造型功能,而且有助于保留网格模型上的重要特征,其简捷、高效等特点具有广阔的应用前景。为解决在实际应用过程中存在的问题,进一步推动其在产品建模和机械制造中的应用,在特征造型方面,实现了递归分割曲面的折痕、尖刺、角等绝对尖锐特征造型,避免了为构造特殊效果而建立不同的递归分割算法,增加递归分割曲面的造型能力。     

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．     

基于遗传算法的图像阈值分割算法研究

图像分割是图像处理的一个重要研究方向,本文在介绍了基于阈值的图像分割算法的基础上,针对最大类间方差的寻优问题,利用遗传算法求解最佳阈值,大大提高了计算速度。     

在遗传算法基础上的自动阈值选取方法

将遗传算法用于图像分割.利用遗传算法自动在搜索空间内快速寻优的特点确定阈值,对图像进行分割.实验结果表明该方法具有较高的收敛速度和良好的分割质量.     

融合模糊连通图和区域生长的MRI脑组织图像分割算法

针对磁共振脑组织图像中存在灰度不均匀,不利于分割的问题,提出了一种应用模糊连通图和区域生长的MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑组织图像分割算法。首先用大津法对脑组织进行粗分割,得到脑白质部分的大致轮廓,。然后计算粗分割结构的中心点,根据中心点得到图像的模糊连通图。最后用区域生长算法对模糊连通图中的脑白质进行更精确的分割。试验结果表明,此方法能够精确的得到脑白质轮廓的边缘,并且大大降低了区域生长种子点位置和阈值选取对分割结果的影响。     

一种改进的PCB板缺陷检测分割算法

针对PCB板缺陷检测分割中存在分割效果差、运行速度慢以及适用范围小的问题,提出一种改进的基于遗传算法的二维最大类间方差法的快速迭代算法。首先利用改进的遗传算法来确定分割中的最优阈值,再将这个最优阈值应用到二维最大类间方差法快速迭代算法中来确定最终的阈值最优解,从而完成分割。仿真实验表明,该算法分割的PCB图像,更加接近于人工标注的结果,最终的精度和Kappa系数达到了98.68%和0.9706。具有广泛的应用前景。     

基于最大相关法的图像阈值分割

提出了一种基于最大相关准则的图像阈值分割法．该算法比基于最大熵原理的图像分割法更简便．另外，本文采用遗传算法搜索最佳闽值，并对算法中的交叉算子和有关运行参数进行了改进．实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性．     

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．     

沥青混合料图像阈值分割算法的实现

研究了沥青混合料数字图像自动检测分析系统中的图像分割算法,给出了各种阈值的选取方法;并结合沥青混合料数字图像灰度直方图的双峰特征,分析比较了采用平均灰度法、状态法、迭代法、基于最小误差理论法以及基于最大方差理论的阈值分割法的不同处理结果,选用基于最大方差理论的方法对其进行分割处理.结果表明,该处理方法对沥青混合料自动检测系统测量精度的提高起着重要的作用.     

图像分割算法的探究

将图像中具有不同含义的区域分割开来,就是所谓的图像分割。它在计算机视觉和图像处理中是一个非常重要且具有权威意义的实际应用问题,在图像分析和图像处理中也起至关重要作用。因此,图像分割技术具有极高的研究价值。随着数学、生物学、计算机科学等学科的发展,图像分割技术也在不断更新与完善。但到目前为止,图像分割还没有一套完整切实可行的理论。力求就图像分割算法做一些积极的探索和研究,尤其是对区域分割法、边缘检测分割法及其它领域相关理论工具的分割法做一些比较详细的阐述,最后给出未来可能的研究方向。     

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.     

基于增量特征和局部奇异性的水下图像分割法

针对深海三类典型的纹理:热液、岩石和海水,提出了一种新的基于增量特征和局部奇异性的水下图像分割方法.定义了一种新的增量特征s(d),反映像素点由小尺度到大尺度变化的剧烈程度;利用二维小波变换分析图像局部奇异性,并结合多项式拟合的方法提取奇异性特征P;最后根据s(d)和P组成特征矢量,结合k均值聚类方法,对图像进行分割.实验结果表明该方法能有效地分割出上述三类纹理.