一种紫色土图像的分割与提取方法

【目的】研究紫色土的图像分割与提取，为将来实现机器视觉识别紫色土打下基础。【方法】利用在RGB颜色空间的像素值分布特点，计算多变量条件概率，通过建立优化模型提取颜色特征值的边界，结合分段函数构建分割测度；然后，使用构建的分割测度建立基于密度峰值思想的优化模型，按照两次迭代差异最小化原则，优化局部分割阈值，从多个局部分割阈值中利用类内方差最小化模型获得优化的分割阈值，实现紫色土的图像分割；最后，以像素四邻域连通标记递归算法标记包含空洞的紫色土区域图像的连通区域以消除分割结果中的背景离散区域。同理，标记背景连通区域以填充紫色土区域图像空洞实现图像中紫色土区域的提取。【结果】计算综合评价指标F1、调整的兰德系数ARI和归一化互信息NMI来评价分割提取的结果。试验表明，提出的方法平均分割准确率达96.01%,97.16%和82.02%；与对比方法比较，提出的算法可以更加准确完整地分割与提取紫色土区域图像，最终实现紫色土图像土壤区域的完整分割。【结论】提出的算法是有效的。     

基于标记和模糊聚类的分水岭声纳图像分割

针对传统分水岭算法在处理声纳图像时存在严重的过分割现象,提出一种结合分割前处理和后处理两类方法优点的算法.首先利用H-min变换技术提取区域极小值和新的标记,对标记后的图像进行分水岭图像分割;然后结合改进适应度函数的粒子群全局寻优算法,从初分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心,利用这个聚类中心和改进目标函数的模糊C均值聚类算法,再对分割后的小区域聚类,并控制迭代次数,以提高分割速度.实验结果表明:该方法能够有效消除过分割现象,提高声纳图像处理效果,有效分割率达89％,处理时间提高30％以上.     

基于Kinect遮挡条件下行人的深度图像分割

针对Kinect深度图像中有遮挡条件下的多个行人进行分割算法的实时性和应用研究,提出一种双峰法和迭代法的自适应阈值改进算法,并融合平面位置关系消除重复目标的新算法。在提取遮挡行人目标的连通域后,在连通域的遮挡条件下,对行人有不同深度数据的特性计算出多个阈值,快速、有效地分割行人,对分割后深度图像用改进的消除多余目标算法使分割深度图像的结果更为准确。实验结果表明,在使用该新阈值分割和消除重复目标算法后,行人量大和行人量小时处理一帧需要60ms—70ms,正确识别率为94.8%—97.3%。从结果得出,新深度图像分割算法具有更好的实时性和鲁棒性,能良好地应用于Kinect深度图像分割中。     

改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用

为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,减少FCM算法收敛所需的迭代次数;优化参与迭代运算的数据集,减少每次迭代过程的运算时间。该方法使FCM算法的运算速度提高了将近10倍,而且不会影响算法的分割效果。     

一种基于先验知识约束的车牌字符分割新算法

车牌字符分割是车牌自动识别系统的三大核心技术之一,字符分割是字符识别的基础;针对传统的基于连通域分割字符算法计算量大、处理时间长的不足之处,在此提出了一种改进的算法,充分利用先验知识进行字符粗分割,在此基础上再利用连通域法最终实现字符完整分割,同时利用先验知识改进了传统的迭代法求二值化阈值算法,减少了迭代次数;实验表明:在此提出的字符分割算法在准确提取了车牌字符的前提下,大大缩短了处理时间,满足了实时性要求。     

基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割

为了提高医学图像分割的精确度,提出了一种基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割.对蚁群算法中的初始聚类中心、动态更新信息素浓度和参数变量进行了改进.实验结果证明:改进算法可以提高医学图像的分割精确度,同时克服蚁群算法搜索时间较长,求解速度较慢的缺陷,缩短运算时间.     

基于改进水平集的水稻虫害分割算法

目前水稻虫害分割大部分采用传统的低级特征提取,存在易丢失细节信息、形状描述不充分等不足.基于改进水平集方法的分割算法,首先将图像由RGB(red,green,blue)颜色空间转为HSV(hue,saturation,value)颜色空间,选取色调H(hue)矩阵进行处理;在高斯滤波后进行基于开闭运算的形态学重建,在保留重要区域轮廓的同时去除较暗斑点及枝干标记;然后将其膨胀后阈值分割作为改进水平集方法的初始水平集函数;最后采用有惩罚项的改进水平集方法进行分割.改进算法有效减少了迭代次数,节省了运行时间,且分割效果好.结果表明,该算法不但提高了水平集方法的效率,而且在水稻虫害的分割上有良好的分割效果.     

基于最小类内方差的快速阈值分割算法

最小类内方差法分割图像时需要计算二次统计量,运算量大,效率不高。以减小运算量为目标,对最小类内方差的方法进行改进,提出一种基于最小类内方差的快速闪值分割算法。从图像的灰度直方图出发,推导出简单的迭代公式,然后利用基于最小类内方差的快速阈值分割算法求出阈值。该算法获取阈值速度快,实时性强,用所获取的阈值分割图像有较好的分割效果。理论分析和实验结果表明,该算法运算速度快,分割效果好,具有较高的实用价值。     

基于灰度迭代阈值的高分辨率影像分割研究

图像分割技术为遥感图像解译和分类的一种重要方法,目前主要应用在中分辨率影像中,由于高分辨率影像的信噪比低,直接进行图像分割,效果不佳．对2010年3月湖北省襄阳市高分辨率的快鸟影像,进行降噪处理及改进阈值策略来改善灰度迭代阈值法的图像分割效果．首先运用数学形态学的闭运算对影像进行降噪处理,然后采用灰度迭代阈值法和最大类问方差法的图像分割对影像进行分割对比研究．结果表明,灰度迭代阈值法在时间效率及影像分割效果方面优于最大类间方差法．     

改进乌鸦算法的二维Tsallis熵多阈值图像分割算法

针对二维Tsallis熵在多阈值图像分割算法中计算量大、计算时间长等问题,提出一种基于改进乌鸦搜索的二维Tsallis熵多阈值图像分割算法。在乌鸦位置更新过程中引入Levy飞行机制,提高全局寻优能力;根据迭代次数自适应调整尺度系数,限制Levy飞行的搜索范围,加快算法收敛速度;将改进乌鸦搜索算法与二维Tsallis熵结合,减少计算时间、提高分割精度。以经典伯克利分割数据库中的图像为例进行分割实验,结果表明,与其他经典算法相比,改进乌鸦搜索算法分割图像收敛速度快、计算时间短、分割准确度更高。     

基于改进遗传算法的Otsu图像分割方法

在对图像进行分割时,为了能够快速有效地求出最优分割阈值,对遗传算法进行了改进,并将其应用于Otsu图像分割.改进后的遗传算法随着适应度不同可自动调整遗传控制参数,并且收敛性好,不易早熟,最后能够得到图像分割的最佳阈值.通过实验可以看出,该方法得出的阈值更加稳定,阈值计算的时间也有极大提高,更能满足图像分割的要求.     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

基于IBM Q平台的量子图像算法研究

为使量子图像处理算法在量子计算机上得到验证与发展,结合IBM量子实验平台(IBM Q)上量子计算操作与量子图像处理理论的研究,设计了一种基于IBM Q平台的量子图像分割方法.提出了一种基于新型强化量子图像表达式(NEQR)的改进型强化量子图像表达式(IEQR),并根据IEQR表达式初始化量子图像分割电路.该电路由量子比较器(QBSC)和受控旋转门(Cswap)构成.最终在IBM Q和本地经典计算机仿真两种平台下实现了2×2和4×4大小的量子图像分割,实验结果表明了该算法的可行性和有效性,并验证了量子计算机的优越性.     

基于边界剥离分水岭算法的重叠颗粒分离研究

针对采集的洗煤厂煤尘图像颗粒重叠严重的问题,运用传统图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像。分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,为了提高图像分割的效率和鲁棒性,提出一种新的基于边界剥离距离变换分水岭算法的图像分割方法。该方法通过将图像分割为不相交的N个子窗口,并求出各个窗口对应像素的灰度均值,经改进动态阈值法进行二值化处理,得到的二值化图像经边界剥离距离变换获得灰度图像,最后利用分水岭算法对图像进行分割处理。数值实验结果表明,与传统分割方法比较,此方法处理效率高、鲁棒性好。不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了算法的搜索效率;可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于免疫遗传算法的道路交通标志图像分割

针对道路交通标志图像分割的问题,提出了一种基于免疫遗传算法的实现方法。该算法利用免疫遗传机制,将图像的最佳阈值作为要求的解,设计了适合问题求解的抗体编码方式、克隆算子和免疫选择算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效地求得道路交通标志问题的最佳阈值。通过与传统遗传算法、改进遗传算法进行对比实验,更好地说明了本算法能够对图像分割得到较为满意的结果。     

融入全局信息的局部拟合的活动轮廓模型

提出一种结合局部和全局灰度信息的图像分割模型.该模型通过引入新的控制参数,降低了局部拟合项在局部二值拟合的活动轮廓模型(LBF模型)中的主导作用,同时增加了全局信息在模型中的辅助作用,从而改进了局部二元拟合项.实验结果表明,改进的模型不仅能分割灰度不均的图像,而且提高了轮廓初始化的灵活性.针对一些合成和真实的图像,改进的模型减轻了对轮廓初始化位置、大小及噪声的敏感性,同时加快了曲线的演化速度,减少了CPU时间.     

基于改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割

为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高等缺点,提出精英反向学习-莱维飞行策略的麻雀搜索算法,并将其有效地应用到指数熵多阈值图像的分割中进行寻优,通过研究最佳阈值对森林火灾图像进行合理的分割,并与其他三种指数熵多阈值图像分割算法进行了对比分析。结果表明:改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割技术能够及时获得火灾图像分割的最佳阈值,其分割的准确性、实时性和抗噪性均明显优于现有的灰狼算法、粒子群算法和鲸鱼算法,能够为图像处理的工程应用提供一种较好的阈值分割技术。     

改进免疫遗传算法用于图像阈值分割

在图像阈值分割中,基于遗传算法的分割方法存在着运行速度慢、易形成未成熟收敛等缺点.针对这一问题对其进行了改进.改进的免疫遗传算法在免疫算子中引入疫苗接种机制,极大地提高了收敛效率,对交叉概率和变异概率进行了改进,避免了局部收敛,以保证改进算法能收敛到全局最优值.实验结果表明,改进的免疫遗传算法比传统的算法提高了运行效率,解决了全局搜索不收敛和局部搜索不到最小值的问题,并具有更好的收敛稳定性.