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．     

一种基于多特征的匹配方法研究

基于区域特征与边缘特征，对存在仿射变换的实测图与基准图进行匹配，包括；对图像进行动态门限分割，以去除噪声点，提取图像中的主要区域，进而利用这些区域特征进行粗匹配，然后结合边缘特征准确确定匹配位置．实验表明，将这种方法用于出现仿射交换下的景像匹配可取得较好的效果．     

基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法

研究基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法,根据目标图像像素移动的一致性,在序列图像中利用块匹配法进行帧间图像配准,得到目标图像块的速度估计,将具有相同速度矢量的目标图像块聚类,即可分割出运动目标。仿真实验结果表明,该方法能有效地对复杂背景下的运动目标图像进行分割,并具有较好的抗噪能力。     

一种几何约束目标识别方法

针对复杂背景中有几何形状且可分割的目标图像,本文提出了一种以方向编码进行抗旋转匹配,结合几何约束进行目标识别和分类的进行目标检测的方法.首先对图像分割,获得连通区域并进行标记后,对各标记块进行基于模板特征的旋转匹配方法,方法采180个编码矢量进行积相关计算,在标记块比较大的情况下,大大减少了传统相关匹配方法的计算量,获取模板最明显特征块在实时图像中的定位;然后根据目标模板各连通区域间的几何依赖关系进行几何约束计算,消除了可区分背景对模板匹配的影响.图像分割采用改进的分水岭方法实现,减少了纹理和噪声对图像分割效果的影响.最后针对目标识别的实际应用对方法的性能和误差进行了分析,给出了实验结果.     

图像分割方法在焊缝跟踪过程中的应用

为提高焊缝超声波探伤的实时跟踪,提出将图像分割方法应用于白线跟踪法和激光跟踪法两种不同焊缝跟踪系统中。一种是采用Hough变换边缘检测法对检测图像中的目标边缘进行提取,另一种是利用区域增长法对检测图像中的目标区域和背景区域进行有效区分,这两种方法都能很好地提取出图像中的目标特征信息。仿真结果表明,两种图像分割算法在焊缝跟踪过程中能够准确地识别出焊缝的特征信息,确保跟踪系统的实时性。     

基于分割图像最大信息量的阈值化算法

简述了目前利用熵的原理对图像进行阈值化分割的几种方法,把图像假设为L个符号的信息源,图像的分割类比于数据信号通过有扰信道过程,分割后的图像具有一定信息量,提出使分割后的图像具有最大信息量的阈值化方法。将图像背景与目标的条件概率假设为正态分布,利用贝叶斯公式估计出其后验概率,搜索使分割后的图像具有最大信息量的阈值,比较了新算法与其它基于香农熵算法的特点和分割性能。     

一种新的红外舰船图像分割方法

为了能够较好地分割出舰船目标，实现后续的目标检测和识别，提出一种基于显著性检测的红外舰船图像分割方法。首先利用AC算法和FT算法对图像进行处理，将两种方法处理后的显著图合并，提高目标轮廓亮度，然后利用选大恒虚警检测的原理对图像进行二值化分割。通过对比其他几种分割算法，证明此算法有更强的抗干扰能力，分割效果更好。     

尿沉渣图像的小波变换与二维最大熵阈值分割算法

针对尿沉渣图像的复杂散焦以及背景和目标区分度低、有形成分复杂,从而导致尿沉渣有形成分分割困难的问题,提出了一种组合分割方法。首先采用小波变换消除散焦影响,再结合数学形态学方法对图像中目标成分进行定位,分割出子图像,最后利用基于小波变换图像分割和二维最大熵阈值分割的组合分割方法对子图像中不同特点的尿沉渣有形成分分别进行分割,极大的提高了分割的精度。实验结果表明,该方法能够精确有效地实现尿沉渣图像有形成分的分割。     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

ViBe算法是一种基于静态背景下的运动目标检测算法，针对其“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题提出了改进ViBe算法，即对原ViBe算法的背景模型初始化、动态阈值、前景分割和背景模型更新等4个部分进行了改进。采用均值法获取的背景图像初始化背景模型，可消除“鬼影”;利用计数法控制前景分割动态阈值，使前景图像更加准确；使用帧差法思想改进前景分割，使前景图像更加完整；通过引入阈值保证背景模型更新的稳定性。根据试验结果可知，改进ViBe算法对正常移动车辆、较小运动目标和存在静止情况的运动目标都有较好的检测能力，解决了“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题，同时相较于原ViBe算法和其他常用运动目标检测算法，改进ViBe算法在保证准确性的基础上提高了检测的完整性。     

一种基于互相关匹配的空域目标提取方法

研究对空域目标的提取,针对空域目标和背景特殊的灰度差异性对目标进行分离。目标提取是通过图像阈值分割实现的。利用信号中的互相关原理,并结合图形模式识别中配准原理,提出了一种互相关匹配的阈值分割方法。实验结果表明针对于空域目标,该方法能够很好的提取出目标信息。     

基于改进分水岭算法和Canny算子的医学图像分割

针对分水岭算法存在的过分割问题和医学图像的特点,比较并选取了彩色分量图像梯度信息的最大值,达到提取图像有效边缘信息的目的,然后利用阈值分割方法消除无效梯度信息,并用分水岭算法处理所得到的梯度图,再结合Canny算子提取的物体边缘得到分割结果.实验结果表明:该方法能够有效消除局部极小值和噪声干扰,得到精确的分割结果.     

基于神经网络的茄子采摘机器人视觉识别方法

针对生长环境中茄子图像背景复杂的特点,提出了一种基于BP神经网络的图像分割方法。通过对茄子果实的分析,选取3×3邻域像素EXG灰度值作为图像特征。选取30幅图像作为训练样本,以人工借助Photoshop软件分割后的图像作为教师信号,采用改进的BP算法对神经网络的权值进行训练。经过120次循环后,获得有效的网络权值,误差为0．001。结果表明,利用BP神经网络能够较好地实现茄子与背景的分离,经过数学形态法结合中值滤波方法的进一步处理后完全能满足采摘机器人的要求。     

模糊C-均值算法在彩色牛乳体细胞图像分割中的应用

图像分割是进行图像处理的基础,是图像工程技术中的一个重要问题.在分析了FCM算法的基础上,采用RB和G颜色值分别对彩色牛乳体细胞图像进行初分割,再对其分割结果利用融合技术进行二次分割,并与利用R、G和B三个颜色值方法进行比较,实验结果表明,二次分割方法不仅具有良好的分割效果,而且提高了分割速度.     

汽车智能驾驶系统中运动图像的实时检测与跟踪

采用CCD摄像机获取运动目标图像序列,用基于背景重建的运动变化,对运动目标检测;通过运动分割并求运动梯度计算出物体运动方向;利用目标的短时相似性,完成对目标的跟踪与识别,并进而实现对目标长时间的稳定跟踪,确定目标的运动规律,实现运动图像实时检测与跟踪的目的.基于上述运动目标检测跟踪算法,利用C++编写了实时处理程序,实现了动态单目标、多目标及不同方向运动目标的检测与跟踪.实验证明,本算法可以实现对单运动目标和多运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

基于目标、背景比例的灰度图像自动阈值选取法

最大类间方差法(Otsu法)因其计算简单、自适应性强而成为被广泛使用的图像阈值自动选取方法.在分析Otsu法原理的基础之上,提出了一种改进的最大类间方差法.为了提高分割效果,该方法同时考虑了背景和目标的类间距离和类内距离.与同类方法相比,提出的方法将目标和背景所占的比例作为权值修正了现有的方法,使得衡量类内距离的目标与背景的平均方差按照目标与背景的面积划分.Lena、Cameraman标准测试图像以及杂草图像的仿真结果验证了本方法的有效性.     

基于改进分水岭算法的图像分割算法

针对传统分水岭图像分割算法存在的对噪声敏感、误分割率高等缺陷,提出一种基于改进分水岭算法的图像分割方法,以获得更理想的图像分割结果.首先对原始图像进行滤波预处理,消除噪声对图像分割的干扰,保护分割目标的边缘信息;然后对图像进行变换处理以增强图像对比度,并在此基础上采用分水岭算法分割图像;最后采用多种类型图像在MATLAB2014平台上进行仿真测试.仿真测试结果表明,该方法避免了噪声对图像分割结果的影响,能获得更理想的图像分割效果,且分割精度和效率明显优于其他图像分割方法.     

基于图像分割的噪声方差估计

提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法。第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差。第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果。在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差。     

基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取

玉米穗丝是玉米的受粉器官,它的生长发育状况将直接影响玉米产量。为了实现穗丝性状的自动监测与评价,提出一种基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取方法。首先基于直方图对比度的显著性检测算法预估目标显著性,形成显著图,再利用自适应阈值分割对显著图初步预分割;然后寻找最大连通域获得单一目标二值图像,根据穗丝特点确定形态学处理的最佳卷积核并生成包含目标、背景和不确定区域的自适应三分图,以Laplace矩阵优化closed-form matting算法中目标函数的分块矩阵;最后根据玉米穗丝特点,结合三分图结果和优化过的算法对玉米穗丝进行软分割实现精细化提取。实验结果表明：所提的研究方法像素精度值为97.96%,综合评价指标值为94.16%;其中像素精度值相较于基于点运算的OTSU算法、Grabcut算法和基于神经网络的深度学习算法SeFormer和DeeplabV3,分别提高了10.43、2.35、1.67和1.91百分点,综合评价指标值分别提高了23.96、5.59、4.28和5.13百分点。此方法能有效弥补硬分割算法对玉米穗丝这种特殊对象的分割缺陷,提取的目标区域接近真实区域,准确度高,从而为智...     

室外多变光照条件下农田绿色作物的图像分割方法

针对室外农田绿色作物图像分割中存在的问题, 提出一种基于绿色作物G\|R颜色特征, 结合最大类间方差Otsu法和面积阈值分割的农田绿色作物图像分割方法, 解决了室外光照不均及复杂土壤背景环境下农田图像中绿色作物与背景不易分割的难题. 实验结果表明, 该方法不仅对作物、 土壤和光照变化不敏感, 且可以消除图像阴影部分的影响, 与颜色索引方法EXG-Otsu和RGB算法（G>R, G>B）相比, 该方法分割效果更理想.     

基于分水岭变换的图像分割方法

针对基于分水岭变换的分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,采用形态学的运算去除噪声及背景像素的影响,搜索区域极大值点,将分割定位于目标图像,从而达到很好的分割效果,方法从消除过分分割及区域轮廓定位等方面均具有很好的分割效果．