基于相对色彩因子的树木图像分割算法

图像分割是利用实时视觉传感技术指导农药精确对靶施用进行林木化学防治的难点。笔提出了基于相对色彩因子的树木图像分割算法。与传统方法相比，新图像分割算法在不影响分割效果的同时大大提高了图像分割的实时性，在“精确林业”中将有很好的应用前景。     

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨,并且结合实际ＣＴ片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和可用性强的结果,实验表明：瓶值分割对于ＣＴ切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割分割效果了;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果,几种算法的评估为其在ＣＴ图像分割上的实际应用提供了科学依据。     

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．     

基于模糊最大类间方差的图像分割算法

阈值分割是一种被广泛使用的图像分割技术,其技术关键,确定合适的分割门限。为了体现图像中因模糊不确定性产生的信息量,本文在Ostu算法的基础上引入隶属度的概念,提出了模糊最大类间方差法。通过利用亚采样图像获取分割门限,提高了算法效率。实验仿真结果表明：该方法在分割质量上取得了很好的效果,时间复杂度也有所降低。     

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。     

基于遗传算法的图像阈值分割算法研究

图像分割是图像处理的一个重要研究方向,本文在介绍了基于阈值的图像分割算法的基础上,针对最大类间方差的寻优问题,利用遗传算法求解最佳阈值,大大提高了计算速度。     

沥青混合料图像阈值分割算法的实现

研究了沥青混合料数字图像自动检测分析系统中的图像分割算法,给出了各种阈值的选取方法;并结合沥青混合料数字图像灰度直方图的双峰特征,分析比较了采用平均灰度法、状态法、迭代法、基于最小误差理论法以及基于最大方差理论的阈值分割法的不同处理结果,选用基于最大方差理论的方法对其进行分割处理.结果表明,该处理方法对沥青混合料自动检测系统测量精度的提高起着重要的作用.     

图像阈值分割算法研究

图像阈值分割的方法很多,但目前很难找到适用于各种场合的分割方法。本文针对实际情况对几种分割方法进行了分析比较及实验研究。在此基础上引入了遗传算法,加快了算法的收敛速度。最后将一种改进的遗传算法用于优化图像分割,取得了较好的分割效能。     

基于HSI颜色空间的绝缘子图像的分割

针对绝缘子图像,根据其颜色特性,得出HSI颜色空间满足图像分割的要求;并对色调分量所具有的特点,提出了色调直方图折叠法,可以有效减少对背景的误分割。分割方法上选取最大类间方差法的阈值分割。对于单个色调或饱和度分量图像分割结果中的不足,提出将两者的分割结果求交集,经形态学处理后得到的分割结果,为后续的绝缘子故障判断提供了依据。     

基于亚像素文本图像的分割算法

在Niblack和Otsu算法的基础上,提出了运用亚像素图实现图像分割的算法.经实验证明,所提出的算法能更好地保持字符的拓扑结构和光滑字符的边缘,分割效果比使用原图像直接进行分割有明显的改进.     

基于阈值的图像分割方法的研究

介绍了图像分割的定义和基于阈值选取的图像分割方法,分析了直方图阈值和最佳阈值法。     

基于CTA图像的两阶段U-Net冠状动脉分割

基于CT血管造影(computed tomography angiography,CTA)图像的冠状动脉自动分割的挑战在于冠状动脉结构复杂、前背景分布严重不平衡,分割时易受冠状静脉和其他组织的干扰.提出了一种两阶段的冠状动脉分割算法,第一阶段采用具有密集特征提取和残差特征修正能力的3D DRU-Net进行分割,保证分割的召回率;在第二阶段提出2D双编码多特征融合U-Net(2D DEMFU-Net)进行细分割,先对原始图像和第一阶段分割结果分别进行特征提取,再采用密集跳跃连接融合两个分支上的多层次语义特征,进一步提高分割准确性.实验结果表明,提出的两阶段分割算法在CortArt2020数据集上的Dice相似系数、召回率和精确度分别优于3D U-Net网络3.83%,5.31%和2.23%.     

基于遗传算法最佳阈值分割的矿石图像分割

为了实现选矿的自动化,通过利用工业摄像机对传送带上的矿石颗粒图像进行采集,Matlab对采集的图像依次进行双边滤波降噪处理、遗传算法最佳阈值分割、分水岭分割、矿石颗粒像素标定以及像素面积检测的方法研究了矿石的粒度分布,结果表明：与人工筛分的数据进行对比,显示图像处理的结果在误差允许范围内。可见运用图像处理的方法进行矿石粒度的检测是可行的,能够为矿石的破碎提供数据指导,促进矿业生产的自动化和智能化。     

基于改进遗传算法的Otsu图像分割方法

在对图像进行分割时,为了能够快速有效地求出最优分割阈值,对遗传算法进行了改进,并将其应用于Otsu图像分割.改进后的遗传算法随着适应度不同可自动调整遗传控制参数,并且收敛性好,不易早熟,最后能够得到图像分割的最佳阈值.通过实验可以看出,该方法得出的阈值更加稳定,阈值计算的时间也有极大提高,更能满足图像分割的要求.     

白细胞的自动识别和分类

白细胞的分类目前已成为医院的常规检查项目之一,检查结果对于临床诊断有着十分重要的意义.然而,显微镜下的这项工作是十分耗时的,且不同的检验人员有着不同的分类误差.为此,本文初步探讨了用图象处理和模式识别的方法对白细胞进行自动识别和分类,希望能以计算机来帮助人的眼脑系统,从而减轻检验人员的工作强度,提高分类的效率和一致性. 本文运用了图象处理手段,用求熵阈值法对细胞图象进行分割,提取细胞及细胞核;用全向跟踪法提取细胞轮廓和核轮廓,同时,提出了一种快速的区域生长算法对轮廓内区域作填充.本文对每幅细胞图象提取了一个五维的特征向量,采用多两类分类和留一法,对有限的样本作训练,以设计Bayes分类器,对白细胞逐层分类,并对分类效果作出检验. 本文通过以上方法的应用,白细胞的分类取得了比较好的结果.     

基于模糊阈值的图象分割方法

叙述了采用模糊阈值进行图象分割的基本原理，提出了简化资格函数形式和采用直方图中值滤波处理方法，算法简单直观，计算机仿真表明图象分割结果比较理想．     

基于数据网格的肝脏CT图像感兴趣区域分割

通过图像分割获取医学图像感兴趣区域是医学图像处理与分析要解决的首要问题及技术难点。为了获取肝脏CT图像中的感兴趣区域,针对肝脏CT图像的自身特点,提出了一种基于数据网格和改进的区域生长法相结合的肝脏CT图像感兴趣区域分割方法。首先利用数据网格对肝脏CT图像做粗分割,最大程度地去除骨骼及背景对后期分割的影响。其次,利用先验知识,确定区域生长的种子点,做基于改进的区域生长法的二次分割。实验结果表明,能较完整的分割出CT图像的肝脏区域。实验结果为进一步的医学肝脏图像的处理与分析奠定了基础。