基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

 为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.     

基于QPSO的图像分割算法

文章将具有量子行为粒子群优化(QPSO)算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法.新方法基于最佳熵阈值分割技术,用QPSO算法自适应选取分割阈值;仿真实验针对Lena图像分割问题,将标准粒子群优化(PSO)算法与QPSO算法分别独立运行,仿真结果表明,基于QPSO优化的图像分割算法不仅克服了PSO容易过早陷入局部最优值的缺点,而且分割速度更快,是一种更有效的分割方法.     

基于颜色信息的水稻稻曲病图像分割算法研究

提出一种从颜色空间进行稻曲病图像的稻曲球分割算法,通过研究稻曲病图像颜色空间的各颜色分量对应坐标值的比值,分析颜色分量的色差模型,找到稻曲球、稻穗和叶片之间颜色信息的不同分布区域,采用动态阈值法有效分割稻曲球。图像分割实验结果表明所提算法的有效性,为后续进一步研究稻曲病的图像特征提取与图像识别等提供研究基础。     

基于一维Otsu的多阈值医学图像分割算法

针对传统医学图像分割算法时间复杂度高、 分割精度低等问题, 提出一种基于一维Otsu的自动多阈值分割算法. 考虑到医学图像信息的复杂性, 引入基于梯度、 灰度、 距离的综合信息直方图替代传统的灰度直方图, 并分别赋予这3个信息相应的权值. 采用kd-树作为框架快速自动确定阈值个数, 进而实现Otsu对医学图像的自动多阈值分割. 与最大熵、 基于粒子群优化的Otsu算法等进行对比实验的结果表明, 该算法的分割性能优于其他算法.     

基于自适应布谷鸟搜索算法的Tsallis熵阈值图像分割

针对现有图像分割算法中计算复杂度大的问题,提出一种基于自适应布谷鸟(adaptive cuckoo search,ACS)算法的Tsallis熵阈值图像分割方法,能够改善学习过程和收敛速度,减少分割时间.该方法使用Tsallis熵作为ACS的适应度函数值,实现无参数搜索过程,在搜索空间中使用当前位置的知识来自适应步长,最后使用ACS最大化Tsallis熵来获得最优阈值,得到分割图像.实验结果表明,该文方法能够有效实现图像分割,且分割时间低于粒子群优化算法、布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法,结构相似性(Structural Similarity, SSIM)和收敛成功率高于其他算法.     

差分变异本质粒子群的模糊熵图像分割

基本本质粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点。在基本本质粒子群算法的基础上,借鉴差分进化中利用差分量对种群进行变异操作的思想,提出了差分变异本质粒子群优化算法。结合图像模糊熵,得到了基于差分变异粒子群优化的模糊熵图像分割算法。算法利用差分变异本质粒子群来搜索使图像模糊熵最大的参数值,得到分割阈值对图像进行分割。通过与其它两种本质粒子群算法的分割结果比较表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间很小,能够满足对煤尘浓度实时精确测量的要求。     

基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割方法

提出了一种基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割新方法.在RGB空间中,由于R,G,B分量之间有很高的相关性,直接利用这些分量不能得到所需的效果.在提出的算法中,彩色图像首先被转化到HSI颜色空间,图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(I分量).对彩色通道采用基于Unit-Link-ing PCNN的分割算法进行分割,对亮度通道采用最大类间方差阈值算法进行分割,然后将分割后的结果用大概率合并的方法进行组合,得到最终分割结果.试验结果表明,这种方法具有很好的彩色图像分割效果.     

一种改良粒子群MPO算法在图像分割中的应用

提出了一种图像分割MPO算法,该算法将粒子群PSO算法与Otsu函数相结合,通过Otsu自适应函数来处理图像分割中的门槛值选择问题,使所求得的门槛值即为图像直方圆中组间变异数最大化的解﹒为增进计算速度,MPO算法将原PSO粒子群算法中的粒子群体最佳适应值移除,同时经过本算法改良,使新算法也能应用在多门槛值的选取问题﹒Matlab仿真实验表明:MPO算法是现有的门槛值算法Otsu与LEA运行速度的3.36~6.57倍,所以更具优势﹒     

基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法

针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。该方法考虑了图像中像素点灰度——邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割;利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率。     

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.     

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.     

三维Otsu阈值分割方法的快速实现

针对图像分割中三维Otsu阈值法存在的计算复杂度高的问题,笔者提出了一种三维Otsu阈值分割方法的快速实现算法,该算法通过用递推的方法得到查找表,从而消除三维Otsu阈值法中的冗余计算,能够很好地提高三维Otsu阈值法的计算速度.实验结果表明,该算法不仅计算时间远远小于原始三维Otsu算法, 并且求得的阈值跟原始的算法一样.     

基于择优对称粒子群优化的 Otsu肺实质分割算法

为了提高肺实质分割算法的运行效率,提出了一种基于择优对称粒子群优化的Otsu肺实质分割算法.首先在传统粒子群优化的Otsu算法基础上,引入自然选择机制,保留适应度较好的优秀粒子,其次对适应度较差的粒子采用对称分布的方式进行修正,从而优化粒子群的空间分布状态,使算法能够更高效地收敛到全局最优解,最后实验结果表明,改进后的粒子群算法寻优精确度和运算效率均得到提高,与Otsu算法相结合后,在传统粒子群优化的Otsu算法的基础上,进一步提高了肺实质分割效率.     

二维Tsallis熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

针对二维Tsallis熵阈值分割法中参数q的选取问题,提出一种粒子群优化算法自适应选取参数q的方法.该方法基于一种图像分割质量评价指标—均匀性测度,利用粒子群优化算法对参数q在参数空间进行优化搜索,从而实现了二维Tsallis熵阈值分割法的自动阈值选取.实验表明,所提出的方法可以根据具体的图像有效地选取参数q,获得理想的图像分割结果.     

基于随机森林和多特征融合的青苹果图像分割

针对自然环境下青苹果图像中目标与背景颜色差异小和分割难度大的问题,提出一种基于多特征融合的随机森林(Random Forest,RF)分割方法.首先,基于灰度共生矩阵提取青苹果图像的能量、熵、对比度、相关性、熵标准差和对比度标准差6个纹理特征;然后,针对同幅青苹果图像提取RGB空间中的G+0.5R-B分量和HSI空间中的S+I分量作为组合颜色特征,以规避天空和高光区域对分割结果的影响;接着,以像素为单位对提取的纹理特征和颜色特征进行融合;最后,在融合特征的基础上采用随机森林对青苹果图像进行分割,并与传统仅利用单一特征的分割算法进行对比.实验结果表明,基于多特征融合的随机森林算法比传统仅利用纹理特征的算法正确分割率要高22.18%.     

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.     

运用启发式阈值搜索和形态学重建分割细胞图像

提出了一种基于启发式阈值搜索和形态学重建的细胞图像分割方法.该方法首先将彩色骨髓切片细胞图像分解为色度和饱和度分量图,然后在上述分量图中分别运用启发式的最大类间方差法进行阈值搜索,并用得到的阈值进行分割,提取出有核细胞的大体轮廓及其细胞核;然后运用快速形态学重建,将不同颜色分量的分割结果结合起来,成功地从复杂背景中提取出有核细胞.实验结果表明:该方法不仅可以提取出待分离细胞.还可以分解出细胞核和细胞浆.     

基于改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割

为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高等缺点,提出精英反向学习-莱维飞行策略的麻雀搜索算法,并将其有效地应用到指数熵多阈值图像的分割中进行寻优,通过研究最佳阈值对森林火灾图像进行合理的分割,并与其他三种指数熵多阈值图像分割算法进行了对比分析。结果表明:改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割技术能够及时获得火灾图像分割的最佳阈值,其分割的准确性、实时性和抗噪性均明显优于现有的灰狼算法、粒子群算法和鲸鱼算法,能够为图像处理的工程应用提供一种较好的阈值分割技术。     

模糊2-划分熵阈值法的快速迭代算法

基于模糊划分熵的图像阈值化分割方法因具有良好的分割性能已成为图像分割广泛应用的方法之一.但是,随其需要确定的隶属函数参数个数的增加,导致其搜索空间快速增大,不利用模糊划分熵阈值法在诸如机器视觉、目标检测等众多实时性要求较高场合的应用.提出了搜索模糊2-划分熵最佳分割阈值的快速迭代算法,使其计算复杂性从O(L3)降低为O(L).大量实验结果表明,提出的模糊划分熵阈值法所对应的快速迭代是可行的.     

基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割

彩色图像分割一直是彩色图像处理与分析中最为困难的不可缺少的步骤,针对图像分割质量直接在很大程度上影响了图像后期分析的效果,提出了一种基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割方法.该方法在HSI颜色空间用最优阈值方法进行阈值分割,在LAB颜色空间采用基于K均值聚类图像分割,然后将两次分割结果进行区域合并,最后进行加窗滤波...