一种改进的基于几何特征的人眼定位方法

针对灰度图像,提出一种改进的基于人眼几何特征的实现人眼快速定位的方法.先对人脸进行预处理,再根据人眼在二值图像中的几何位置特征制定人眼判定规则并粗估计图像分割的灰度门限所在范围,在该范围内通过递增灰度门限的方法,在不同灰度门限下的人脸二值图像中寻找符合规则的人眼黑块,最后通过二维相关系数来验证.抽取ORL人脸图库中24人的图片进行实验,结果比未经预处理的图片准确率提高了15%,从而证明这种算法是行之有效的.     

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.     

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。     

一种基于简化PCNN的红外图像分割方法

提出一种基于简化脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的红外图像分割新方法.针对红外航拍图像所具有的噪声大、灰度范围较窄以及具有对比度反转现象等特征,从原始图像与分割图像的相似性出发,采用最大互相关匹配来确定PCNN的最优参数,最终完成图像分割.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于模糊最大类间方差的图像分割算法

阈值分割是一种被广泛使用的图像分割技术,其技术关键,确定合适的分割门限。为了体现图像中因模糊不确定性产生的信息量,本文在Ostu算法的基础上引入隶属度的概念,提出了模糊最大类间方差法。通过利用亚采样图像获取分割门限,提高了算法效率。实验仿真结果表明：该方法在分割质量上取得了很好的效果,时间复杂度也有所降低。     

基于分裂合并法和Ncut法的图像分割

当灰度图像较大,图像中像素较多时,利用Normalized Cut(Ncut)方法分割生成图的节点数目多,从而给算法求解带来困难,所以提出了利用分裂合并法和Ncut法相结合进行图像分割.用分裂合并法将灰度分割成多个区域,结合区域间的灰度和位置信息,再利用Normalized Cut方法在区域间进行划分,完成图像的分割。实验结果证明该方法有效。     

一种结合遗传算法和最大类间方差法的图像分割新方法

传统的一维图像Otsu方法,只能对图像的灰度信息进行处理,对空间信息、像素等部分不能得到处理,因此在图像受到噪声或其他干扰时灰度直方图中的波峰、波谷会呈现不明显的分布,造成分割失误.本文结合遗传算法和最大类间方差法的图像分割新方法,是以遗传算法确定阀值空间中的最优阀值,最大类间方差法确定图像背景和目标图像之间的灰度方差面的最大值,避免受到噪声等因素的干扰.通过仿真实验发现该图像分割方法可降低分割时间,分割质量较好,发展前景广阔.     

基于改进CV模型的高原鼠兔图像分割

针对CV模型无法分割灰度不均图像的问题,提出改进CV模型.在CV模型能量泛函中引入前景灰度不均抑制项,使CV模型能够对前景灰度不均图像进行分割.此外,在图像预处理阶段引入四叉树方法和大津法,缩小CV模型分割图像的搜索范围,减少分割时间;弥补CV模型须要手动设置初始轮廓的问题.实验结果表明:改进CV模型能够实现对前景灰度不均图像的精确分割,且耗时少,在背景抑制、目标区域轮廓定位等方面效果好.     

肝脏MR图像自适应分割方法

提出一种基于自适应边缘检测和自适应灰度阈值的肝脏MR图像序列分割方法.方法通过构造频率图像自动选取序列中含有最大肝脏区域的图像切片,以此图像切片为起点,向上、向下对序列图像依次进行分割.在分割的过程中,将相邻图像的分割结果作为当前分割图片的掩膜图像,以表示当前图像中肝脏区域的大致轮廓,据此轮廓,统计当前图像中肝脏区域灰度值变化范围,进行自适应阈值分割,最后利用集合关系及质心位置合并阈值分割后的肝脏区域.以此方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行分割实验,结果证明该方法对肝脏MR图像分割的有效性.     

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。     

基于曲率分割的多阈值选择

阈值的曲率分析(即基于灰度直方图累计函数的峰顶-峰谷检测法中曲率函数存在着选择最适参数的问题.其参数的改变,曲率的形态随之变化,从而影响了曲率的峰顶和峰谷检测的结果.因此文中提出了基于最大熵方法确定构成曲率的最适参数,并且在已确定参数的基础上,根据曲率的峰顶-峰谷的检测法获取图像的多阈值.通过对多个图像的试验比较,证明了该方法的快速性、有效性和稳定性.     

基于最大熵的灰度阈值选取方法

图像分割是图像处理中的一个重要问题。在最大类间方差法和一致性准则法的基础上,运用最大熵原理来选择灰度阈值对图像进行分割。实验结果表明,本算法确定的阈值具有更佳的分割效果。     

基于梯度直方图的产品表面缺陷图像自适应阈值分割方法研究

为了提高产品表面缺陷检测精度并降低检测成本,文章以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,提出了一种利用梯度直方图信息的图像自适应阈值分割算法.通过实例,与原自适应直方图阈值分割算法和固定阈值分割算法相比较,结果表明:该算法采用可动态调整的形态学梯度算子计算梯度直方图,抗噪能力强;充分利用了图像的边缘信息和缺陷内部灰度分布不均匀的特性,适应性广;算法简单,具有实时准确分割图像的特点.     

基于CT图像的自动肺实质分割方法

在肺癌、肺气肿等肺部疾病计算机辅助诊断方法中,肺实质分割是最核心的步骤.提出一种基于三维CT图像序列的新的自动肺实质分割方法,综合利用了阈值分割、区域增长及数学形态学等算法,并在特定体层通过图搜索算法精确定位左右肺前后连接线狭窄区域,有效解决了肺实质边缘结节易分割遗漏及左右肺分离的难题.通过多组胸部CT序列图像的实验证明,该方法对于肺实质分割非常精确有效.     

Entropy-Based Global and Local Weight Adaptive Image Segmentation Models

This paper proposes a parameter adaptive hybrid model for image segmentation. The hybrid model combines the global and local information in an image, and provides an automated solution for adjusting the selection of the two weight parameters. Firstly, it combines an improved local model with the global Chan-Vese(CV) model, while the image's local entropy is used to establish the index for measuring the image's gray-level information. Parameter adjustment is then performed by the real-time acquisition of the ratio of the different functional energy in a self-adapting model responsive to gray-scale distribution in the image segmentation process.Compared with the traditional linear adjustment model, which is based on trial-and-error, this paper presents a more quantitative and intelligent method for achieving the dynamic nonlinear adjustment of global and local terms.Experiments show that the proposed model achieves fast and accurate segmentation for different types of noisy and non-uniform grayscale images and noise images. Moreover, the method demonstrates high stability and is insensitive to the position of the initial contour.     

递推人工蜂群的模糊划分熵多阈值分割算法

针对图像分割中模糊划分熵算法在多阈值选取时存在的效率低、计算重复的问题,提出了一种递推人工蜂群的模糊划分熵多阈值分割算法(RAFPEA).首先选择附加边界条件及灰度权重的隶属函数来构建图像的模糊熵模型,并将该模型中不同变量的组合计算转化为递推过程,进而保存此过程中不重复的瞬间递推值,然后引入人工蜂群算法,利用预存的递推结果来计算蜂群寻优时的个体适应度值,从而减少重复计算,达到快速寻优的目的.实验结果表明:RAFPEA的均一度与精确的穷举模糊划分熵法相同,但运行时间仅为穷举、遗传的模糊划分熵算法的5％;随着阈值数量的增加,运行时间稳定不变,在确保精度的前提下,可高效地对图像进行多阈值分割.     

基于三维区域增长和灰度积分投影法的肺实质分割

为了提高肺结节计算机辅助检测、辅助诊断的准确性,研究精确分割肺实质方法。首先,采用Otsu法实现阈值法粗分割;其次,设计三维区域增长方法有效去除粘连在肺实质上的主气管和支气管树;再次,采用灰度积分投影法以及行扫描方法对左右肺粘连的情况进行判别和处理,实现左右肺分离;最后,用滚球法修复肺区边界,实现肺实质分割。该方法有效解决了肺实质分割中粘连肺实质的气管、支气管树去除问题,高密度的肺部组织易丢失、粘连肺壁的肺结节容易被遗漏等问题。通过对多组LIDC-IDRI肺部图像数据集的实验表明,该方法能够精确高效地实现对于肺实质分割。     

无铅焊点鲁棒定位的灰度积分投影算法

针对自动光学检测系统因焊点定位不准确而导致的误判问题,基于灰度积分投影技术提出了一种焊点定位的鲁棒算法。首先对焊点图像进行预处理,利用焊点的颜色特征对图像进行二值化,将焊点从PCB图像中分割出来,然后分别利用焊点特征的水平和垂直灰度积分投影曲线,以焊盘窗内焊点像素的面积最大化为目标,找到焊点的定位坐标,以实现准确的焊点定位。另外,在算法中,通过引入Blob评价函数区分焊点与噪声,从而有效地减少噪声的干扰,提高了定位算法的鲁棒性。实验结果表明,对变化多样的Chip元件焊点,该算法具有较高的定位精度。     

碳钢焊缝组织石墨化显微图像的自动测量

针对压力锅炉、中温中压机组主蒸汽管道碳钢部件焊缝处金相组织石墨化程度的检测问题,将数字图像处理和模式识别技术运用于显微金相组织测量之中,选择适合的算法,通过用VisualBasic.Net编程,建立了一套对石墨进行形状表征和粒度测量的图像检测系统.系统利用扫描仪将金相照片转换为可进行图像分析的格式,或用CCD摄像机经光学显微镜获取数字化金相图像;针对石墨化部位原始图片灰度区间窄的特征,预处理着重进行全域线性灰度变换,使图像清晰,突出石墨组织;采用基于二维直方图Fisher线形分割的图像分割方法选取二值化阈值,能够更好地分开不同的聚类,且计算量小;图像识别采用边缘检测区域的办法,可提取出要检测的粗大呈黑色的石墨组织.该系统实现了对碳钢石墨化组织中石墨的定量化测量,对石墨各项指标的测量值为精确的数字结果,且检测速度快(不超过5min),效率高.实测结果表明,自动检测系统与金相分析法的分析结果完全吻合.