基于蚁群算法的最佳熵图像分割阈值方法

最佳熵阈值是最常用的图像分割算法之一,但是需要大量的运算时间,限制了其实际的应用范围.蚁群算法是一种新兴的仿生进化算法,已成功的应用于大批组合优化问题的处理.将最大熵算法视为组合优化问题并引用蚁群算法加以处理,实验结果表明蚁群算法不仅可以实现最优阈值的确定,而且可以提高图像分割效率.     

遗传算法在最大熵多阈值分割的应用研究

图像分割最大熵多阈值算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想.依据遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,将遗传算法应用到图像分割中,提出了一种基于最大熵多阈值分割技术的图像分割算法.仿真实验表明,新算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显少于传统的分割算法.     

遗传算法在最大熵多阈值分割的应用研究

图像分割最大熵多阈值算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想。依据遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,本文将遗传算法应用到图像分割中,提出了一种基于最大熵多阈值分割技术的图像分割算法。仿真实验表明,新算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显少于传统的分割算法。     

紫色土彩色图像的H阈值分割

【目的】将研究对象紫色土自然断面图像从复杂背景中分割出来,以消除复杂背景的影响,为对紫色土视觉图像进一步分析处理、识别打下基础。【方法】通过对紫色土自然断面图像统计分析,证明它的H域有良好的聚集特征,且在95%和97%置信点近似于正态分布;因此,根据正态分布确定紫色土壤自然断面的H阈值,分割紫色土壤自然断面图像。【结果】用获得的二值分割图像与原图像计算哈达玛积,分割提取出了完整的紫色土自然断面区域图像。【结论】算法分析及仿真实验显示:相对于对比算法,新的算法分割速度更快,分割提取出的紫色土自然断面图像更完整;该算法有效。     

基于最大熵的迭代分割算法

对于一些对象与背景像素灰度值类似的图像以及充满噪声的图像,传统的图像分割算法分割精度较低。为解决这一问题,提出了基于最大熵的迭代分割算法,根据求出的最大熵阈值将图像分为背景和对象两类区域;分别对两类区域求取灰度平均值,以该平均值将图像分为对象、背景和待分割3个区域;再对待分割区域进行迭代求取最终阈值,并根据最终阈值对图像进行分割。实验表明,该算法具有较高的抗噪性能,能精确分割一些轮廓不明显的图像,其分割精度明显好于其他传统图像分割算法。     

基于最大熵的灰度阈值选取方法

图像分割是图像处理中的一个重要问题。在最大类间方差法和一致性准则法的基础上,运用最大熵原理来选择灰度阈值对图像进行分割。实验结果表明,本算法确定的阈值具有更佳的分割效果。     

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。     

模糊Tsallis熵及其在图像阈值分割中的应用

对于图像处理、模式识别与计算机视觉来说,图像分割是一种重要的技术。在众多图像分割技术中,阈值化技术由于其简单及有效性得到了广泛应用,而阈值的选择则成为其中一个关键的问题。模糊集理论在许多领域得到了成功的应用,如,控制、模式识别、医学等。可以认为,在进行图像处理时,人们自然地把一些模糊因素考虑进来,如,图像边缘、区域、纹理等术语的定义。基于非广延统计力学熵原理,提出了构建模糊Tsallis熵,同时也证明了在图像分割中,模糊Tsallis熵是基于Shannon原理的模糊熵的推广。基于最大熵原则,把模糊Tsallis熵应用于图像阈值分割,在合成及真实图像分割实验中,显示了所提出的模糊熵的有效性。     

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。     

基于最大相关法的图像阈值分割

提出了一种基于最大相关准则的图像阈值分割法．该算法比基于最大熵原理的图像分割法更简便．另外，本文采用遗传算法搜索最佳闽值，并对算法中的交叉算子和有关运行参数进行了改进．实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性．     

基于最大信息熵的小波图像去噪算法研究

去噪算法在图像处理的过程中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于最大信息熵的小波去噪算法,根据最大信息熵的理论确定了改进型阈值和改进型加权阈值函数中的加权因子。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与Donoho提出的小波阈值去噪算法的去噪效果相比,具有更好的去噪性能。     

一种基于熵值的自动阈值图像分割方法

在分析输电线路部件图像样本的特征的基础上,提出了一种基于熵值的自动阈值图像分割方法．该方法利用图像的信息熵值来自动选择图像的分割阈值,将由输电线路主要部件构成的前景图像分割出来．实验结果表明,该算法具有实现简单、计算开销小、运算速度快的优点,能满足以天空为主要背景的输电线路自动巡视的高分辨率图像实时预处理的需     

基于最大类间方差的数字化铁谱图像分割

根据铁谱图像的特点,基于最大类间方差法,针对数字化铁谱图像的二值化分割进行了算法研究,提出了一种铁谱图像自动分割方法。实验证明,此方法能够实现较好的分割效果,为后续的铁谱磨粒特征提取与识别作了必要的准备。     

基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法

针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合（PCNN ）的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进。     

一种改进的基于类间方差的阈值分割法

在图像的目标和背景像素灰度均服从正态分布时,提出了一种改进的基于最大类问方差法的图像分割算法．对新算法进行了测试并与最大类间方差法和最大熵法进行了比较,结果表明,新的改进算法在图像分割过程中具有速度快、效果好的特点．     

灰度图象的二维otsu自动阀值分割研究

研究了灰度图象的二维ｏｔｓｕ自动阀值分割法．根据灰度图象的象索点灰度，邻域均值二维直方图的分布特点，给出了一个新的分割阀值判决函数．理论分析与实验结果表明：该阀值判决函数比仅使用一个二维矢量阀值具有更强的抗噪声能力，分割性能更好．     

一种基于彩色图像的锐化算法

对常用锐化算法进行改进，提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法，并用模糊集理论选取阈值去除噪声．实验证明，改进的算法能有效地突出彩色图像的边缘，与其他算法比较，该算法耗时很少．     

基于模糊颜色提取的彩色图像分割

为了对彩色图像进行有效分割,提出了一种基于模糊颜色提取的新型彩色图像分割算法,这种算法可以有效的进行区域分割.首先,提出了一种模糊颜色提取方法,然后介绍了该算法,算法经过迭代可以选择典型的种子颜色来提取颜色分量,最后应用区域生长法可以确保所需区域的完整连通性.区别于现有的图像分割方法,本方法是将相同的像素分成几个模糊集,分割成功率提高10%左右.实验结果表明该算法可以合理分割出所需区域,避免冗余,并且具有较好的噪声抑制力和鲁棒性.     

一种基于小波突出点颜色及空间分布熵的图像检索方法

分析了基于兴趣点的图像检索方法的缺点,提出了一种基于小波突出点的图像检索新方法．该方法在小波域提取突出点,这些突出点既表示了全局变化也表示了局部变化;然后以小波突出点为线索,设计了基于小波突出点的颜色分布熵,既利用了小波突出点的局部特征,又考虑了小波突出点的空间分布结构;用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性．该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷．实验结果表明,该方法对图像检索是有效的．