一种新的图象分割方法

大多数图象处理系统都需将目标从背景中分离出来。本文介绍一种新的自适应门限图象分割方法。门限曲面通过梯度值较大的象素点即可能的边缘点灰度值内插得到。     

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。     

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。     

一种室内彩色图像的分割方法

讨论室内彩色图像的区域增长法分割技术，直接使用彩色图像作分割，效果并不理想。可以利用室内图像中非金属目标界面反射较弱的特点，简化反射模型，使用规一化彩色，然后再作区域增长，这样分割的效果令人满意，实验结果表明了这一点。     

一种新的图像分割方法

许多传统的分割方法往往是根据图像单一的属性标准对图像进行分割，通常不能满足整幅图像的分割要求。本文针对这个问题，介绍了一种新的图像阈值分割方法（FES），该方法在模糊集的基础上，结合模糊熵和模糊相似性两种截然不同的属性刻画分割图像。最后针对算法进行仿真，证明该方法是切实可行的。     

图像分割方法综述

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭子图像的集合，是图像处理与机器视觉的基本问题之一。本文重点对近年来图像分割领域的主流方法进行归纳总结。每基于一定理论和算法的图像分割方法都有各自不同的优势和缺点，在实际应用当中应根据不同使用目的和使用标准采取不同的方法以达到最佳效果。     

一种基于视觉熵的图像分割压缩方法

基于视觉熵概念提出了一种静止图像分割压缩方法．通过对人类视觉系统特性的归纳,总结了基于视觉熵的图像分割原理,提出了用于量化图像特征的数学定义和基于视觉嫡的分割算法．实验结果表明,这种基于视觉熵的图像分割压缩算法既提高了压缩比,又能保证压缩后的重建图像整体上具有高的主观视觉感知质量．     

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．     

一种改进的HCF贝叶斯图像分割方法

贝叶斯方法是图像分割中广泛使用的方法，ＨＣＦ（ＨｉｇｈｅｓｔＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅＦｉｒｓｔ）是一种有效的优化方法，用ＨＣＦ对图像进行贝叶斯分割，并且改进了贝叶斯分割中的势能函烽，提出局部势能的概念，从而获得了较为满意的图像分割结果。     

一种自适应小目标图像分割方法

将遗传算法用于小目标图像分割,提出了目标在图像中所占比例的可能范围参数,并结合P-tile法和直方图熵法得到一种新的适应目标分割方法,该方法克服了传统P-tile法要求己知目标所占确切比例的缺陷,并利用遗传算法能自动在搜索空间内快速寻优的特点,可以推广到包含任意大小目标的图像分割问题上,用户可选择目标占整个图像面积的不同的“最小百分比”和“最大百分比”参数进行反复操作,得到多个不同结果,然后对这些结果做后续分析（如数据融合分析）,从而得到更加准确的判断,试验结果表明,该方法具有良好的分割质量,运算速度提高21.5%。     

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。     

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。     

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.     

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。     

小波阈值法在图像去噪领域的应用研究

小波阈值法在图像去噪领域已经成为热门的研究方向,为了使人们能对小波阈值法有概括性的了解.在对小波阈值法现有技术的优缺点进行分析的前提下,总结出小波阈值法在图像去噪领域的三个主要研究方向,即阈值选择的自适应性,小波系数的分布模型,以及防止Gibbs振荡,并探讨了小波阈值法在图像去噪领域的发展方向.     

基于Tetrolet变换的自适应阈值去噪

提出一种新的阈值函数,在Tetrolet变换域中利用此阈值函数通过最小均方误差进行自适应图像去噪.此方法主要优点是利用图像Tetrolet变换的多尺度框架和方向性来保留原始图像的边缘和纹理等重要信息,同时在Tetrolet变换域中利用新阈值函数通过LMS算法来对图像自适应去噪.实验结果表明:该算法具有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果,是有效可行的.     

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。     

基于模糊集理论的汉语指令识别

以模糊集理论为基础，提出了一种汉语指令识别的模糊语音描述和模糊匹配算法，在语音信号的时间规整中，使用一种改进的非线性帧数规整算法，在４０条指令的识别实验中，正确率达９３％以上。     

二维熵阈值分割的快速算法

提出了一种快速二维熵阈值分割方法，将计算复杂性从一般二维熵方法的Ｏ（Ｌ）减少至Ｏ（Ｌ＾２）实验证明，对每一幅图象运算时间从２ｈ以上降至１０ｓ以内，同时计算所需存贮空间也大大减少，该算法提高了计算效率。