白腐真菌的培养及其在染料污水脱色中的应用

阈值法是图像分割最为常用的方法之一,然而基于一维直方图的阈值方法分割结果容易受噪声的影响.基于二维直方图的二维Fisher准则能够克服一维阈值法缺陷,具有较好的分割性能.但是二维Fisher准则阈值法在求取最优阈值时需要大量的计算,运算速度非常慢.常用的二维Fisher准则阈值优化计算方法如粒子群算法和遗传算法容易陷入局部最优.杜鹃搜索算法是新近提出的一种元启发优化算法,一些经典的函数优化问题测试结果表明杜鹃搜索算法全局寻优能力优于粒子群算法和遗传算法.在介绍杜鹃搜索算法的基础上,提出一种基于杜鹃搜索算法改进的二维Fisher准则阈值分割方法.实验结果证明,提出的方法降低了基本二维Fisher准则阈值法最优阈值的寻找时间,提高了图像分割的实时性,是一种性能良好的图像分割方法.     

基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法

现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富.     

基于人工蜂群算法的二维最小误差阈值分割

鉴于人工蜂群算法（ Artificial Bee Colony algorithm ,ABC）常用于连续域,具有控制参数少、操作简单和易于实现等优点和二维最小误差阈值分割法复杂度高的问题,提出一种基于人工蜂群算法的二维最小误差阈值分割方法（ Two-dimensional Minimum Error Thresholding based on Artificial Bee Colony algorithm , TMET-ABC）。针对离散域的二维最小误差阈值分割方法,对标准的ABC算法进行修改,构建离散域的人工蜂群算法;依据最小误差公式中变量的三种不同计算方式,提出了3种TMET-ABC 方法：直接计算TMET-ABC、数组计算TMET-ABC和递推计算TMET-ABC。仿真结果表明,提出的3种方法能够在达到现有的二维最小误差阈值分割法的分割效果同时,大大加快运行速度,并且3种方法可应用于不同的分割场合。     

融合视觉模型和最大熵的阈值分割算法

针对传统二维最大熵阈值分割算法关于二维直方图的区域划分中存在的缺点(即图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点)以及搜索最佳阈值向量的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了一种二维直方图的新的区域划分方法,同时还提出了基于视觉模型的二维最大熵阈值分割算法,提出的阈值分割算法降低了计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出算法的分割效果更好。     

二维Otsu拟合线阈值图像分割方法

针对已有二维Otsu线阈值法分割方法存在的因误分类而导致的分割质量下降、抗噪性能不足的问题.结合二维Ot-su折线阈值算法和曲线拟合方法,提出了二维Otsu拟合线阈值图像分割方法.本文方法是在二维Otsu折线阈值法基础上进行改进.先对二维直方图中边界信息或噪声所属区域的像素点迭代分割,并设定迭代停止条件,以获得多个阈值点,然后引入曲线拟合的方法,将多个阈值点拟合成线阈值,最后以此线阈值作为分割标准实现分割.实验结果表明:利用本文方法对边缘丰富的图像分割具有较好的分割效果,抗噪能力和自适应能力更强,普适性更高.     

二维最大类间交叉熵阈值分割法

目的 研究了基于类间交叉熵的二维阈值分割算法及其抗噪性能.方法 通过采用交叉熵方法 来描述二维直方图中的目标区域和背景区域之间像素信息的差异程度,构造了一种基于最大类间分离性程度的图像分割新方法 .结果 结果 仿真证明该分割方法 的有效性和抑制噪声的能力.结论 在有噪声的图像中,新分割方法 相比传统一维最小交叉熵具有更强的抗噪性能,并且在分割性能和时间花费上都优于二雏最小类内交叉熵分割法.     

基于混沌弹性粒子群优化与基于分解的二维交叉熵阈值分割

为了提升二维交叉熵阈值分割法运行速度,提出了基于混沌弹性粒子群优化（CRPSO）和基于分解的2种二维交叉熵阈值分割算法.前者利用CRPSO算法寻找二维交叉熵法的最佳分割阈值,并采用递推方式避免迭代过程中适应度函数的重复计算,使运算速度大大提高;后者将二维交叉熵法的运算转换到2个一维空间上,计算复杂度由O(L2)进一步降为O(L).实验结果表明,2种算法能够在保证分割效果达到或优于现有二维交叉熵阈值分割法的前提下,运行时间大幅减少.     

图像二维阈值分割的数据场方法

针对图像分割中最优阈值选择这一难题,提出了一种新的图像二维阈值分割方法.该方法引入数据场的思想,将图像从灰度值空间映射到数据场的势空间;将二维灰度直方图的频率作为数据场对象的质量,计算二维直方图元素之间的相互作用和影响,生成二维直方图的三维数据场;再通过势心削除、势心合并等环节获得最优分割阈值,在不明显增加时间复杂度的前提下得到较好的分割结果.对标准图像数据集以及部分加噪声图像的分割实验表明,该方法是合理、有效的,能够适应大多数图像的分割,具有一定的抗噪性能,是经典一维最大类间方差法的有效补充.     

基于Otsu理论的灰度图像分割算法研究和改进

Otsu算法是利用最大类间方差准则对图像像素进行阈值分割.二维Otsu算法是在一维Otsu算法的基础上提出的,但是其计算量大,且只有当图像每个类的像素数目接近彼此时才能得到满意的结果.对二维直方图重新划分,改变阈值的求解范围,提高分割准确率和减少阈值计算时间.实验结果表明该方法提高分割效率,对含噪声的图像分割效果较好.     

一种基于二维直方图的图像分割改进算法

针对基于二维直方图阈值斜分分割算法中斜分区域不定的问题,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,仅通过两条平行线将直方图分成内点区和噪声点区,然后根据图像自身的直方图自适应地确定斜分区域宽度,通过坐标变换,使得待处罂区域减少为原来的3％左右,大大减少了无用计算量,提高了运算速度,并且不影响分割精度。经过和其他算法比较表明,该算法有明显的优越性,可以运用于基于二维直方图的阁值分割中。     

基于颜色特征的智能焊点定位算法

针对现有自动光学检测系统焊点定位自动化程度低的问题,提出了一种基于颜色特征的智能焊点定位算法.对样本焊点区域的灰度直方图进行统计分析,获得焊点分割的初始颜色阈值,并以最小像素损失为目标对阈值进行修正,得到最优分割阈值,实现了焊点颜色的自动抽取;定位过程中,使用阈值对焊点图像进行二值化,并使用优化后的面积最大法来搜索焊点位置,实现了焊点的快速定位.实验结果表明:文中算法对焊点图像的分割效果理想,定位误差小,定位速度可以满足实际应用的要求.     

基于极坐标系下二维直方图的图像分割算法

基于二维直方图的图像分割算法存在明显误分,且利用二维Renyi熵求解最佳阈值计算量过大.为解决这些问题,提出基于极坐标系下二维直方图的图像分割算法.首先,将图像各像素点表示在极坐标系中,根据各点的极角区分噪声点和非噪声点;然后对噪声点进行平滑处理,处理之后图像各像素点都集中在极坐标系中极角为45°的极径附近.由于滤噪后各像素点的极角差别很小,所以仅利用各点的极径信息即可进行分割阈值的选取,由此将二维问题转化为一维问题,以减少计算量.实验结果表明,该算法分割效果良好,尤其适用于受噪声污染较严重的图片,而且与传统二维算法及其改进算法相比,运行速度有很大提高.     

用最小误差确定浓淡图象的阈值

在提出和论证最小误差原理后,通过测量参数自动确定阈值的数目,使图象处理中多阈值选择问题得以解决。用最小误差确定浓淡图象的阈值是一种自适应无监督的图象分割方法,根据文中算法可以确定各种形式直方图的阈值。     

基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取

为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.     

基于二维直方图的otsu图像分割算法改进

分析了灰度图像传统的二维最大类间方差otsu法,在此基础上改进了传统的阈值分割方法,提出了新的阈值分割输出函数,并通过压缩二维直方图预搜索的方法,使运算量大大降低.理论分析和实验结果表明,该方法不仅增强了识别能力,而且大大提高了分割效率.     

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.     

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。     

嵌入式机器视觉实用彩色图像二值化方法

在HSI颜色模型基础上提出了一种融合颜色和空间信息的彩色图像二值化算法.该算法对H,S,I通道依次进行动态阈值法、高低阈值法和直方图固定阈值法分割,并应用阈值结果到全局信息来获取二值化结果;针对阈值处理带来的纹理和光影的过分割,使用彩色形态学开运算进行区域合并.测试证明,此算法提取率高达98%,运行速度满足实时性要求.     

基于最小类内方差的快速阈值分割算法

最小类内方差法分割图像时需要计算二次统计量,运算量大,效率不高。以减小运算量为目标,对最小类内方差的方法进行改进,提出一种基于最小类内方差的快速闪值分割算法。从图像的灰度直方图出发,推导出简单的迭代公式,然后利用基于最小类内方差的快速阈值分割算法求出阈值。该算法获取阈值速度快,实时性强,用所获取的阈值分割图像有较好的分割效果。理论分析和实验结果表明,该算法运算速度快,分割效果好,具有较高的实用价值。     

淋巴细胞自动阈值分割算法的研究

本文根据淋巴细胞的彩色特征,结合临床病理专家的先验知识,提出了基于RGB彩色空间和HSI彩色空间的淋巴细胞自动闽值分割算法。采用基于最小二乘法的曲线拟合的算法分别在两彩色空间中进行直方图曲线拟合,求出分割阈值序列,并定义评价函数,从中选取最优阈值,从而实现淋巴细胞的细胞核与细胞浆的分割。实验证明,该方法可以取得较好的分割效果。