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。     

灰度图象的二维最大熵阀值分割研究

讨论了灰度图象的二维最大熵阀值分割算法．根据图象象素的灰度、均值二维直方图分布的特点，给出了一个新的分割阀值判决函数．理论分析和实验结果表明：该阀值判决函数比仅使用一个二维矢量阀值具有更强的抗噪声能力，分割性能更好．     

灰度图象的二维otsu自动阀值分割研究

研究了灰度图象的二维ｏｔｓｕ自动阀值分割法．根据灰度图象的象索点灰度，邻域均值二维直方图的分布特点，给出了一个新的分割阀值判决函数．理论分析与实验结果表明：该阀值判决函数比仅使用一个二维矢量阀值具有更强的抗噪声能力，分割性能更好．     

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。     

基于二维直方图的otsu图像分割算法改进

分析了灰度图像传统的二维最大类间方差otsu法,在此基础上改进了传统的阈值分割方法,提出了新的阈值分割输出函数,并通过压缩二维直方图预搜索的方法,使运算量大大降低.理论分析和实验结果表明,该方法不仅增强了识别能力,而且大大提高了分割效率.     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

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.     

灰度直方图规定化实现方法的分析

通过对灰度直方图进行匹配的理论，提出了一个通过二维模型对灰度直方图进行点运算的方法．以达到图像增强的目的。     

灰度图象的二维otsu自动阈值分割研究

研究了灰度图象的二维ｏｔｓｕ自动阀值分割法,根据灰度图象的象索点灰度,邻域均值二维直方图的分布特点,给出了一个新的分割阀值判决函数。理论分析与实验结果表明：该阀值判决函数比仅使用一个二维矢量阀值具有更强的抗噪声能力,分割性能更好。     

二维Otsu拟合线阈值图像分割方法

针对已有二维Otsu线阈值法分割方法存在的因误分类而导致的分割质量下降、抗噪性能不足的问题.结合二维Ot-su折线阈值算法和曲线拟合方法,提出了二维Otsu拟合线阈值图像分割方法.本文方法是在二维Otsu折线阈值法基础上进行改进.先对二维直方图中边界信息或噪声所属区域的像素点迭代分割,并设定迭代停止条件,以获得多个阈值点,然后引入曲线拟合的方法,将多个阈值点拟合成线阈值,最后以此线阈值作为分割标准实现分割.实验结果表明:利用本文方法对边缘丰富的图像分割具有较好的分割效果,抗噪能力和自适应能力更强,普适性更高.     

基于噪声图像2D直方图的快速分割方法

提出了一个基于2D直方图的有效的图像分割算法·该算法运用了迭代优化方式,使一个加权平方和目标函数最小化,从而在灰度直方图上获得最优的图像分割效果·从基于2D直方图的图像分割结果上看,该算法同Otsu算法、熵算法具有非常相近的分割结果,而且该算法占有时间上的优势充分体现出来·因此,在要求实时性较高的系统中,例如,实时识别、实时跟踪和监控等系统,新算法具有更大的应用价值·     

基于二维Tsallis熵的改进PCNN图像分割

为了改善图像分割的性能,采用改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行分割,通过对其内部活动项进行空不变的单阈值化分割,来达到对原图像空变阈值化分割效果.另外分割准则也作了修正,通过计算图像二维直方图的Tsallis熵,得到二维Tsallis熵,以此作为图像分割准则.最后,修正了动态门限项的下降速度,使得PCNN收敛更快.实验证明二维Tsallis熵准则优于最大Shannon熵准则与最小交叉熵准则,且改进的PCNN模型比传统PCNN模型收敛更快.     

双目视觉的原木径级快速检测算法

针对成捆原木自动化检尺中原木端面径级检测的关键问题,采用双目立体视觉及图像分割的原理,完成原木径级的快速三维测量.根据原木的直方图特征,提出基于最大熵阈值分割的区域标识算法,设定动态阈值,实现对原木端面与背景的精确分割.将提取的左右图像中原木端面边缘,借助ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点检测方法,与极线几何理论相结合完成原木边缘的快速立体匹配,得到三维坐标.此外以成捆原木为检测对象,进行原木边缘图像的最小二乘法椭圆拟合,确定原木端面长、短径参数.实验结果表明:该算法能够在10s内完成原木径级的检测,测量误差在2mm内.     

基于CT图像序列的膝关节三维重建

良好的手术操作对象的几何模型能提高虚拟手术系统的沉浸感,为了获得逼真的股骨、胫骨和髌骨的几何模型,论文对膝关节的CT图像进行分析,根据灰度直方图选取合适的阈值进行阈值分割,并结合区域生长做进一步的处理,最后进行三维重建。结果表明建立了更精确的几何模型。     

二维直方图θ-划分最小误差图像阈值分割

针对常用二维直方图区域直分法存在错分的问题,并为适应实际中不同图像及分割目的的需要,提出了更具普适性的二维直方图θ 划分最小误差阈值分割方法(θ为分割直线的法线与灰度级轴的夹角）.导出了相应的阈值选取公式及其快速递推算法,根据实验结果分析了θ取值对分割结果和算法运行时间的影响.与二维直方图直分最小误差法相比,所提方法的分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间也大为减少;而直线形最小误差法只是文中方法中θ=45°的特例.     

一种基于直方图的分割方法

对Ｏｔｓｕ准则的内在缺陷进行了改进,提出了一种基于直方图的分割方法．通过对直方图的预处理及轮廓追踪,可以很好地确定其峰谷结构,从而找到理想的分割门限．这种分割方法对红外图像具有很强的针对性．经实验证明,只要图像直方图中存在着多波峰结构并且存在一个理想的分割门限,这种方法就有很好的分割效果