基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究

针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题,提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计,增强变异的多样性,加快搜索的收敛速度,以获取遥感图像分割的最佳阈值。实验仿真结果表明:该算法降低了阈值搜索时间,同时取得了良好的图像分割结果。     

基于MATLAB的图像阈值与区域分割研究

本文主要研究了全局阈值、Otsu阈值、迭代式阈值3种图像分割方法,并利用MATLAB对空间采样环境图像进行数值实现。通过对比全部的阈值分割,发现Otsu的分割方法更适合本文目标图像的分割。     

基于最大类间方差遗传算法的图像分割方法

分析了最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理，结合遗传算法及其特点提出了一种自动阈值选取的图像分割算法，在本算法中对传统晨大类间方差图像分割的算法及遗传算法进行了改进，提高了传统算法的速度，改善了遗传算法的收敛速度与最优解的协调关系，最后从速度及性能上进行了分析比较，并对实际图像分割做了反复实验，结果表明，本遗传算法的图像分割方法在图像分割过程中具有速度快，效果好的特点。     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法.将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像中前景和背景的概率,训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理,优化图像分割的效果.利用无人机航...     

二维Arimoto灰度熵阈值分割

针对近年提出的二维Arimoto熵阈值分割方法只依赖图像灰度级出现的频数信息,而未考虑图像类内灰度均匀性这一问题,提出了基于灰度-梯度直方图的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.首先,在Arimoto熵的基础上直接考虑图像类内灰度均匀性,构建出一维Arimoto灰度熵阈值选取公式;结合灰度-梯度二维直方图目标与背景区域划分方式,推导出二维Arimoto灰度熵阈值选取公式;通过阈值选取函数所涉及中间变量的递推计算公式来消除冗余计算;采用基于Tent映射的混沌序列对人工蜂群算法的局部搜索阶段进行改进,以改进后的蜂群优化算法来加快图像分割最佳阈值的搜索速度,大大减少了时间花费.大量的典型图像对比实验结果表明,所提出的方法能够快速而准确地实现图像分割,且总体效果优于二维Shannon熵、二维Tsallis灰度熵和二维Arimoto熵阈值分割方法.     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果，提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理，计算图像中前景和背景的概率，训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理，优化图像分割的效果。利用无人机航拍采集的图像数据进行实验，结果显示基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法优化了图像的分割效果，较完整地展示了分割后的图像细节，具有较好的应用价值。     

基于差分进化的二维熵图像分割

二维熵图像分割方法利用图像的局部空间信息,分割结果优于一维熵分割法,但计算效率较低.遗传算法和粒子群算法等最优化算法能提高二维熵图像分割方法的效率,却不能保证获得全局最优阈值.为此,提出一种基于差分进化算法的二维熵图像阈值分割法,用局部搜索策略提高搜索最优阈值的精度.实验表明,所提出的方法有良好的鲁棒性,能保证获得最优阈值.与基本的二维熵图像分割法相比,分割速度有很大的提高.     

浮选中泡沫图像的分割算法

描述了浮选中泡沫图像的分割算法，根据测定泡沫的尺寸、形状和纹理分割泡沫图像。因这些泡沫图像的图案和性质千差万别，用现有的分割算法是很困难的，我们修改并结合不同的现有图像分割算法，形成了一种分割泡沫图像的新算法。在这种算法中，使用并修改了阈值算法，自动地检测泡沫的种子点或种子区域，然后使用形态学技术产生泡沫区域。最后，基于泡沫形状分析，合并过于分割的泡沫部分为一泡沫。文中列举了分割三个泡沫图像的结果，它表明这种分割泡沫图像的方法是合理的。     

利用群体CT计划图像的多任务前列腺自动分割

为了实现CT计划图像中前列腺的自动分割,提出一种基于群体CT计划图像的多任务前列腺分割方法.将群体CT计划图像分别映射到不同参考图像空间,形成多个训练任务.利用随机森林算法和自动上下文模型训练出一系列随机森林分类器,将分类器作用在待分割CT计划图像上获得多个分类概率图,最后使用多数投票法求得最终分割结果.实验表明,与单任务分割方法相比,基于群体CT图像的多任务分割能有效提高CT计划图像中前列腺的分割准确率.     

基于MATLAB GUI实现图像阈值分割处理的方法

利用MATLAB的图形用户界面GUI,编程实现基于阈值选取的图像分割,积极探究新的图像分割处理方法。     

改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法

基于灰度级-平均灰度级直方图的现有二维交叉熵阈值分割法的分割结果不够准确,计算最佳阈值时需搜索整个解空间,因而效率不高. 针对这一问题,提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的二维最小交叉熵阈值选取快速迭代算法,推导了相关的公式. 对典型测试图像进行了大量实验,并与基于灰度级-平均灰度级直方图的方法在分割结果及运行时间上作了比较,结果表明所提出的算法分割结果更加精确,且计算最佳阈值时只需遍历其中一小部分解空间,运行时间减少到5%左右.     

结合模糊熵和遗传算法的双阈值图像分割

在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法. 基于模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3 个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集.使用改进的模糊指数熵作为分类判据,提高了分类准确性. 通过遗传算法确定模糊熵参数的最优组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据仅含有4 个模糊熵参数,减小了搜索空间. 针对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法、模拟退火模糊熵法和使用未改进的模糊指数熵的遗传模糊熵法进行了比较. 实验结果表明,所提方法能自动而有效地选取双阈值,且分割效果优于其他3 种双阈值分割方法.     

基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法

针对现有运动技术特征提取方法中运动目标特征提取不准确的问题,提出了一种基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法 .首先,获取红外图像序列的排球运动图像,并对红外图像序列中的运动目标进行检测和提取,进一步用图像分割方法进行边缘分割.然后,基于视点跟踪切换方法进行阈值分析,实现对运动目标的准确跟踪和提取.实验表明,提出的方法准确性和效率均高于传统方法 .     

图像的平移不变量小波去噪法及其应用

图像的平移不变量小波去噪法是小波收缩阈值去噪法的改进,能够有效抑制小波阈值去噪过程中出现的伪吉布斯现象.分析了图像的平移不变量小波去噪法的原理及其算法,并将该方法应用于颗粒显微图像的去噪.对采用不同去噪方法的图像按照分水岭算法进行分割,然后进行对比.实验结果表明图像的平移不变量小波去噪法的去噪效果较好。     

复杂场景下车牌识别新方法

针对复杂场景下车牌识别问题,提出了一种新的车牌识别方法.该方法通过颜色空间划分预分割车牌目标,然后采用矩形特征匹配定位符合车牌形状的候选块,并对候选块进行几何校正和自适应分割,再将分割出来的每个字符进行归一化特征提取,最后通过字符的积分特征逐一对每个候选块进行识别,识别成功者即为真实的车牌.实验表明,该方法能适应大多数复杂的场景,不局限于图像的分辨率,以及拍摄的角度,保证了车牌识别的准确率.     

一种结合遗传算法的图像分割方法

模糊聚类算法是一种解决图像分割的常见算法,Stelios在模糊C均值聚类算法的基础上提出了FLICM算法,极大地改进了图像分割的效果。基于此,经过分析证明FLICM算法存在的不收敛问题,在此基础上改进了FLICM算法,并提出了结合遗传算法来解决因目标函数复杂度高而无法给出"闭合"迭代公式的问题。从结果来看,该算法不仅克服了FLICM算法不收敛的问题,而且取得了更好的图像分割效果,使得图像细节得到更充分的保留。     

应用启发式边缘生长的遥感影像分割

基于边缘的遥感影像分割方法有两个难点：边缘点检测和边缘线连接. 文中提出一种基于启发式边缘生长的分割方法. 首先对Canny 算子进行三方面的改进以准确提取边缘点：自适应小波去噪、最优双阈值计算、基于邻域全变分的边缘决策. 定义一个新的边缘连接异质性指标,包括空间异质性和光谱异质性. 在此基础上提出启发式的全局交互最优决策技术以正确连接断裂边缘线. 文中用快鸟影像和航空影像进行分割实验,并与eCognition 的分割结果进行定性和定量比较. 实验表明启发式边缘生长分割方法能正确地连接绝大多数边缘线,并提供准确的分割结果.     

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.     

基于图像特征的车牌字符分割方法研究

根据车牌图像具有不同颜色和车牌字符中字母和数字具有连通性的特点,提出将灰度自适应二值化和基于神经网络的彩色图像二值化相结合.用这种方法对一系列定位后的各种车牌图像进行二值化,然后利用投影法和数学形态学对二值化后的车牌进行准确的字符分割.实验结果表明:该方法二值化效果好,字符分割准确率较高.     

横波成像的病灶分割深度学习算法研究

病灶分割的精度直接影响基本治疗,采用超声波横波弹性成像的深度学习算法,设计了病灶分割深度学习模型对病灶图像进行分割,该模型由编码器块、循环块和最后双解码器块组成.实验结果表明,与现有图像分割方法相比,该方法对合成的和不可见的真实体模数据具有更好的弹性图像重建效果,不但可以在弹性图像重建的同时进行包含分割,而且分割精度比LPVI方法提高25%～37.5%.