对烧结机机尾断面图像气孔特征提取的研究

针对烧结机机尾断面气孔特征提取的研究,提出了一种基于OTSU三次迭代RGB颜色通道的多阈值法;为了保证气孔特征提取的准确性和减少图像细节的丢失,采用OTSU法先分别对机尾断面图像的RGB颜色通道3次迭代进行阈值分量计算,再通过RBG三颜色通道占比比值确定权值,计算出一个全局阈值和两个局部阈值进行三阈值图像分割;利用获取...     

基于OTSU算法的垩白米检测方法研究

提出了一种基于OTSU的垩白米检测算法,并与基于固定阈值的检测算法进行了试验对比分析.OTSU算法具有自适应选择最佳分割阈值的特点,且可以实现多阈值自适应分割,分割效果比较理想.试验结果表明,该算法可以有效的提高垩白米的识别准确率,而且识别效果好于基于固定阈值的检测算法.     

基于OTSU分割的云层背景下弱目标检测算法研究

在各种背景的弱目标检测算法研究中,采用了最大类间方差(OTSU)分割的检测算法,对于不同大小的目标提出了两种不同的处理方法.在背景简单的小目标的预处理中利用中值滤波和OTSU相结合的方法;对于背景相对复杂的大目标的检测采用自适应门限、拉普拉斯(Log)滤波和OTSU分割的检测算法,把目标提取出来.自适应门限用于增强图像,使图像的背景灰度变得均匀;Log高通滤波器可以有效地去除背景;OTSU是经典的非参数,无监督自适应阈值选取方法,对图像经过阈值分割后,图像将变成包含少量可能目标点的二值图像.仿真实验表明:该算法能够有效地去除背景天空的强浮云,具有计算量小等优点,能够很好地检测出目标.     

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。     

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.     

基于优化水平集的细胞图像阈值分割算法

为实现对粘连细胞图像的分割,将Bayes分类器和KNN分类器引入到水平集外部速度函数的设计中,两种分类器轮流作用,无需设定阈值便能产生水平集驱动力.算法将Shi模型的双链表和C-V模型的全局分割相结合,以加快曲线演化.将目标与背景的类内平均距离引入到OTSU阈值法的阈值选择函数中,对OTSU法进行了改进.试验结果表明,相较于水平集法和阈值法,该算法对复杂粘连细胞的分割效果更好,在细胞图像分割中具备一定的有效性和可行性.     

基于图像灰度变换的OTSU阈值优化算法

针对X射线图像裂纹缺陷的分割问题,研究了基于图像灰度变换的OTSU阈值优化算法.通过引入灰度变换函数,建立图像灰度变换与最大类间方差之间的关系,解决由灰度分布不均匀产生的图像分割问题.通过OTSU阈值优化问题的设计,在图像灰度变换与图像分割之间寻求一个最佳策略,找到使类间方差达到最大的阈值及对应的灰度变换函数,由此得到...     

基于遗传算法的医学CT图像数字化处理

应用遗传算法 ,并在遗传操作中采取实数编码来代替二进制串编码技术 ,从而获得人体颌面骨CT图像断层的最佳阈值 ,以作为对该图像进行数字化处理的主要参数 ,并使用Matlab程序予以仿真实现 .在此阈值基础上获得其边界曲线     

改进遗传算法在雾天图像清晰化中的应用

将改进遗传算法应用于雾天图像的区域分割,从而使图像清晰化.该方法首先用遗传算法求出近景和远景的分割阈值将图像分割出来,然后通过移动模板对整个图像进行相应的清晰化处理,防止区域边界效应的产生,最后对获取的图像进行信息融合,进一步提高图像质量.通过试验证实了该算法能有效改善雾天图像的退化现象,提高图像的清晰度.     

一种自动提取阈值的方法

基于边缘检测思想的图像分割方法是图像处理中关于分割的一个重要领域.对图像进行边缘检测时,需要有确定的阈值,为了避免人工干预,阈值需自动提取.本文选取阈值时,可根据B样条函数光滑后的图像计算出正梯度图像,基于好的灰度阈值分割出的目标与背景之间的差距应该最大这一特点,对梯度图像应用这一原理以自动选取理想的梯度阈值.     

基于显著性的OTSU局部递归分割算法

针对OTSU方法的局限性，提出了一种基于显著性的OTSU局部递归分割算法。该算法的思路是把一次OTSU分割得到的目标区域作为新的图像进行下一次OTSU分割，依次递归下去，直到满足一定条件为止，然后把每次分割得到的目标区域按照一定加权原则累加起来，得到分割结果图像。实验结果表明，在不同的冷背景下，基于显著性的OTSU局部递归分割算法能够稳定地实现目标分割提取，具有较好的鲁棒性。     

基于改进蜉蝣算法优化多阈值图像分割

针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的 Sobol 序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性权重,平衡了全局与局部寻优能力,提高了算法的收敛效率,利于种群向最优解逼近;最后,采用指数熵作为计算适应度的目标函数,通过改进蜉蝣算法对图像分割的多阈值组合进行寻优,确定最优分割阈值。为了验证该改进算法的有效性,选择了伯克利图像来进行分割验证,并与其他智能算法进行比较。实验结果表明：该改进算法在分割准确性、计算时间、SSIM和PSNR上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题,具有较强的工程实用性。     

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。     

一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法

通过讨论遥感图像的边缘特点,为提取其图像边缘,提出了一种有效的融合多种方法的新的边缘检测算法算法针对遥感图像对象的复杂性、高边缘密度、噪声明显等特性,融合了滑动窗口技术、多阈值技术和模糊增强方法对遥感图像进行了边缘强化,最后利用模糊形态学算子进行了边缘提取实验表明,利用多方法融合,不仅可以弥补单一方法的缺点,还能提高边缘检测的精度,保留更多边缘细节     

多小波及其在图像处理中的应用

介绍了多小波的理论及如何利用多小波对图像进行分解和重构的方法；利用多小波零树图像编码，对图像进行压缩仿真试验，得到了比一般单小波更好的效果．     

基于颜色与结构特征的车牌定位算法

针对车牌具有稳定的颜色特征和形状特征,提出基于颜色与结构特征的车牌定位算法.利用OTSU自动阈值化技术将灰度车牌图像转化为二值化图像,通过对每一个连通区域提取形状参数,粗划分出候选车牌区域,最后利用颜色特征确定车牌.实验表明,这种车牌定位方法具有一定的优越性.     

模糊聚类算法在痕迹图像分割中的应用

针对痕迹图像在比对与识别中的预处理要求,以图像像素灰度和邻域信息的二维矢量为聚类样本,以二维直方图确定阈值数,采用对样本进行加权的模糊c均值聚类算法对痕迹图像进行多阈值分割处理.实验结果表明,基于样本加权的模糊聚类算法速度快,对痕迹图像有较好的分割效果.     

测井工程图的前景背景分割方法

在测井工程图纸的矢量化过程中经常采用二值化的方法达到分割前景与背景的目的，但是目前许多陈旧图纸严重退化，经典的大津阈值法二值化分割测井工程图纸的前景与背景存在着不足，该文针对这一问题提出了一种有效的前景背景分割方法，该方法先对背景图像进行采样，再利用双3次内插法生成背景图像，实现退化图纸的前、背景分割，为进一步分析测井工程图纸提供了方便．     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

基于改进LLT算法的女书字符图像分割方法研究

针对女书字符书写的结构特点,结合基于局部阈值的思想,建立相应的数学模型,给出了一种基于改进LLT算法的女书字符图像分割方法;并进一步分析了算法的关键参数设置。通过与传统的OTSU算法和LLT算法相比较,改进的LLT算法不仅可以有效降低背景噪声的影响,还对具有不均匀光照和相近对比度的女书字符图像分割具有较强的适应性。实验结果进一步验证了方法的有效性和鲁棒性。