一种新的图像模糊散度阈值化分割算法

为提高灰度图像分割的效果,提出了一种新的基于图像间模糊散度的阈值化算法及它在多阈值选择中的推广算法。算法采用模糊集合分别表达分割前后的图像,通过最小模糊散度准则实现图像分割中最优阈值的自动提取。算法针对图像阈值化分割的要求构造了一种新的模糊隶属度函数,克服了传统Ｓ－函数带宽对分割效果的影响。将其与多种经典的阈值化分割算法一起,对不同类型的测试图像进行分割比较的结果表明,新算法有很好的通用性和有效性。     

具有抗噪能力的图像阈值分割法

图像阈值分割在图像分析和图像识别中具有重要意义,本文将Brink所提出利用一维相关系数对图像进行分割的方法推广到二维。该方法除了考虑系数的灰度信息外,还考虑了像素点与其领域的空间相关信息,理论与实践表明,该文方法在进行图像分割时有很强的抑制噪声性能,比一维相关系数法好。     

基于模糊聚类与二维阈值的图像分割

针对图像的二维阈值分割,采用了一种快速二维阈值分割与模糊聚类相混合的方法,以进一步减少二维阈值分割中的噪声与错误分割,实验结果表明,利用这种方法分割信噪比较低的图象,能够在很短的时间内得到更为满意的分割结果。     

基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法

阈值法是一种被广泛使用的图像分割方法.本文从图像中信息的变化情况出发,提出一种基于图像清晰度评价的新颖的自适应阈值分割方法.该方法采用清晰度评价函数作为阈值化后图像内灰度相似性变化的度量方法,通过反复迭代并结合皮尔逊相关性直至找到最佳的分割阈值.通过多组图像数据尤其低对比度图像,包括钢板表面轻微缺陷等图像进行了测试对比.结果表明:相比传统阈值分割方法及其改进算法,在低对比度图像的处理上,本文方法能够自适应地准确找到合理阈值,具有优异的图像分割性能.     

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．     

基于阈值优化的图像模糊边缘检测快速算法

全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换,并采用了新的增强算子,针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,提出了利用粒子群算法确定最佳隶属度阈值的方法。仿真表明,该算法检测的边缘细、连贯,适用面广,很有实用价值。     

一种基于多熵阈值图像分割的边缘检测新方法

该文提出的熵阈值分割图像边缘检测新方法,在噪声严重的情况下,能够提取出准确连续的物体边缘,实验结果表明这种方法能获得比Ｓｏｂｅｌ算子及Ｋａｐｕｒ多阈值分割法更为满意的边缘检测结果,这一方法在出版系统中具有一定的实用价值。     

图像分割的阈值法研究

阐述了阈值分割法的基本原理,介绍了常用的阈值选取方法,并实现了全局阈值和动态阈值对图像的分割,给出了实验结果,分析了阐值法的特点,讨论了阈值法在图像分割中的应用。     

基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究

提出一种基于动态阈值图像分割的人脸识别方法.在灰度级别下,基于图像分割中的Fisher准则,利用Fisher函数的类间均值最大、总类内方差最小的原则,自动获取待检测图像所对应的最佳分类阈值,并根据所得的动态阈值进行肤色分割,然后再根据阈值解码器,实现肤色似然图的二值化,得到肤色分割后的二值化图像,从而检测到包含有人脸的肤色区域.实验结果表明,该方法改善肤色分割性能,能够在负载复杂背景下实现肤色区域的精确分割,提高人脸检测的速度和精度.     

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。     

基于遗传算法的超声检测图像分割识别方法

基于钎焊电触头焊接质量超声成像无损检测的原理，针对超声图像分割过程中阀值难以确定的问题，以灰度图像的直方图熵作为评价标准，把图像阈值分割问题定义为一个优化问题，利用遗传算法寻优的高效性；搜索到能使分割质量达到最优的分割参数－－图像分割阈值，据此阈值可以区分出超声图像中的缺陷部分与焊合区域，因此对于后续的焊接缺陷识别具有重要的意义，实验结果表明，该算法分割切实可行，有效地缩短了寻找阈值的时间。     

基于模糊散度的图象分割

从模糊集合的观念出发，将交叉熵和模糊散度应用于图象分割，先讨论类间最大模糊散度分割算法，接着分析类内最小模糊散度分割算法。最后对这两类算法的适用性和通用性进行了比较。     

基于特征散度的模糊彩色图像分割算法

为提高算法的普适能力,提出了一种新的基于特征散度的模糊彩色图像分割算法(FDCIS).算法引入了特征散度和模糊相异性函数来度量差异性,利用特征散度进行数据聚类,实现图像的区域融合.实验证明,算法较好地降低了彩色图像大样本数据的运算量,简单而有效地解决了过度分割现象,避免了聚类算法对初始条件的依赖性,与人的主观视觉感知具有良好的一致性.     

基于自适应多尺度的血液细胞图像阈值分割方法研究

提出一个基于自适应多尺度滤波的阈值分割方法,对血液细胞图像进行了自动分割。首先,对图像原始直方图进行多尺度滤波,根据它的尺度空间图特性,确定合适的滤波尺度,然后完成对谷点由“粗”到“精”的定位,并作为阈值对原始图像进行分割;其次,利用松驰方法对分割图像作后处理;最后,将该方法与其他阈值分割方法做了分割性能的比较,证明了算法的有效性。     

一种基于模糊熵和遗传算法的图像分割方法

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要意义.作者将模糊数学理论和遗传算法结合在一起,利用最大模糊C组分类熵原则确定分割阈值.该方法可以将图分成两类或多类.实验结果表明该方法是有效的.     

硅钙渣作为水泥原料的研究

本文对硅钙渣作为水泥原料的应用进行了研究.结果表明,在实验室条件下采用90%左右的硅钙渣和10%左右的石灰石两种原料配料,在1350～1400℃下煅烧,可以生产性能合格的625号硅酸盐水泥.硅钙渣主要矿物是r-C_2S,与通常粘土配料的熟料形成热比较,采用硅钙渣配料,约可降低熟料形成热6.3×10~5～8.4×10~5J/kg;与同类型生产方式比较,约可节省能耗20%左右.同时,生产1t熟料可利用400～500kg的粉煤灰.     

基于最小误判准则的LED管芯数字图像分割

利用基于模式识别决策理论的最小误判准则，给出了求解最佳分割灰度门限的方法，并以磷化镓衬底LED管芯芯片为算例，利用UMA测度对最小误判准则、双峰准则、最大类间距准则等三种算法在分割质量上的差异进行了定量地分析和比较。实验结果表明，就此类图像而言，最小误判准则在计数的准确性和对原始图像质量的鲁棒性方面均优于其它两种方法。     

材料图像目标粘连点定位与分割方法研究

该文所处理的纤维材料图像由扫描电子显微镜获取.图像具有目标孔洞粘连明显、重叠、彩色信息较弱的特点.通过对图像中亮度V(Value)分量进行操作.利用方向链码可以表示曲线率的特点,计算出链码差,从而提取出目标粘连处的特征凹点,并通过凹点之间的相关性,采用局部曲率最大的原则对提取的凹点进行筛选,在此基础上实现了对凹点的定位和较为成功的目标区域分割,解决了后续参数提取工作的关键问题.