一种基于多熵阈值图像分割的边缘检测新方法

该文提出的熵阈值分割图像边缘检测新方法,在噪声严重的情况下,能够提取出准确连续的物体边缘,实验结果表明这种方法能获得比Ｓｏｂｅｌ算子及Ｋａｐｕｒ多阈值分割法更为满意的边缘检测结果,这一方法在出版系统中具有一定的实用价值。     

一种基于边缘检测的视网膜图像的分割方法

基于图像处理的理论,提出了一种针对视网膜图像的分割方法。实验结果表明,该方法在保留原图的边界特征的基础上,很好的改善了图像的视觉效果。     

一种基于DTSVM的遥感图像分割方法

文章针对城市遥感图像的目标分布特点,提出一种基于改进DTSVM的遥感图像分割方法.实验引人样本的聚类特性改善DTSVM模型分类精度,对城市遥感图像中的区域进行语义标注并提取特征,通过训练改进分类模型得到分割结果.实验结果表明,该方法能比较准确地分割出关注语义的目标区域,并有效避免了遥感图像的过分割问题.     

一种基于多阈值迭代方法的图像分割算法

针对含有多个目标的灰度图像提出一种基于多阈值迭代方法的图像分割算法.首先使用非线性拉伸灰度直方图,并对图像不同灰度范围使用二值掩模进行处理,在此基础上采用迭代式阈值算法反复分割的图像分割算法.实验证明,这种综合分割算法能够有效降低单阈值穷举搜索算法的计算复杂度,分割效果也比较令人满意.     

一种基于边缘检测的小波阈值图像增强方法

在小波阈值去噪的基础上,提出了基于边缘检测的小波阈值去噪算法,并检验了这一算法的效果。     

一种基于直方图的双阈值茄子图像分割方法

论文提出了一种基于直方图的双阈值茄子图像分割方法,考虑到茄子图像的实际特点,找到了R、G、B分量的一个合适的线性组合,并将其直方图化,根据直方图图像确定分割的阈值,试验证明,该方法简单实用,作为机器人视觉系统的一部分其实时性显得尤其有意义.     

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     

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.     

一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的 有效算法，首先利用开-闭形态滤波器降低输入图像的噪声，然后将二值图像的边缘提取算法推广到灰度 图像中加以应用。实验结果证明，此方法优于灰度形态梯度法+同时也优于Canny算子。     

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     

一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的有效算法，首先利用开-闭形态滤波器降低输入图像的噪声，然后将二值图像的边缘提取算法推广到灰度图像中加以应用。实验结果证明，此方法优于灰度形态梯度法。同时也优于Canny算子。     

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K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法研究

当前遥感图像分割中阈值确定方法忽略了前景和背景内在的联系,导致过分割和轮廓模糊,造成整体性能低下。为此,提出一种新型基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法,通过K-means算法对遥感图像进行分割,利用最大类间方差方法得到分割遥感图像的初始阈值,依据该阈值将遥感图像划分成两类,求出两类的均值,将其作为K-means聚类算法的两个初始聚类中心,通过K-means聚类方法逐次迭代,不断更新聚类中心,直至得到聚类准则函数,从而求出遥感图像的最佳分割阈值。实验结果表明,采用所提方法确定遥感图像分割中的阈值,不仅效率高,而且整体性能优越;将得到的阈值应用于遥感图像分割中,能够使目标和背景被有效分离,且分离后目标部分轮廓比较清晰。     

一种新的棉花根系图像阈值分割方法

为了方便实现棉花原位根系的检测,提出了一种自动全局阈值分割方法,用于棉花根系图像分割.采用无损的数码设备成像法对棉花原位根系图像进行采集,使用自动全局阈值分割方法分割图像.该方法首先将采集到的原位根系图像进行空间转换,使采集到的图像在HSV空间下进行分割;然后,通过全局阈值分割的方法选择阈值将图像进行二值化处理,采用闭运算方法对二值图像进行初步降噪;最后,通过形状特征的筛选过滤图像中所有噪声,并筛选出图像中细长的根部特征.本算法可以有效抑制噪声和土壤杂质的影响,能够对根系进行准确地分割,是快速检测作物根系图像的有效办法.     

可见光遥感图像中舰船目标检测的多阶阈值分割方法

针对遥感图像中海洋复杂背景下的海上舰船目标检测,提出了基于自适应多阶阈值分割舰船目标检测方法.使用该方法对Spot,Quickbird,Ikonos,Landsat等不同卫星数据来源、不同分辨率、不同内容的12 704个样本进行了试验,成功检测了1 104个目标中的1 098个,检测率达到99.5%,同时虚警率保持在较低水平.实验证明,该方法对遥感图像中的海上舰船目标检测适应性强、检测率高、稳定性好.     

一种基于深度学习的卫星遥感图像分割方法

近年来,基于深度学习的语义分割方法得到了广泛应用.本文针对实际遥感图像中的语义分割问题,为了减少网络参数和计算量,以及提高网络性能,提出了一个使用通道注意力机制的卷积神经网络(channel attention network,CA-Net).首先,对高分二号(GF-2)遥感图像进行预处理和数据标注,得到一个7分类数据...     

一种基于双阈值的运动目标边缘检测方法

文章针对运动目标检测中的实时性和准确性需求,结合视频图像的处理算法,设计了一种运动目标边缘的检测算法,该算法具有多角度、多层次的融合运动特征和边缘特征;采用了一种双阈值融合方法,最终快速、精确地定位出运动目标的边缘。实验结果表明了该方法的优越性。     

一种优化的基于阈值分割和数学形态学的边缘检测算法

图像边缘检测是计算机图像处理的最基本步骤之一。由于噪声的干扰和图像光照不均匀等因素的影响,目前的图像边缘检则方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文介绍了已有边缘检测技术,并分析这些技术的缺陷,在此基础上提出一个改进的基于阈值分割和数学形态学的边缘检测方法。并用MATLAB仿真实验进行对比分析其适用环境。     

基于灰度与边缘的图像分割方法

提出一种基于多图像信息的图像分割方法，利用Ｂａｙｅｓ分类准则，根据每个像素的多图像信息向量将其分为目标或背景，并对动态图像组成的图像序列或静态图像的分割给出了不同的像素分类准则，同时给出了硬件实时实现的原理，该方法适用于图像序列、低对比度图像和其它难于用一种图像信息分割的图像。实验证明了该方法的有效性。     

一种基于Contourlet变换的图像边缘检测方法

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘,而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.提出一种新的基于Contourlet变换的边缘检测算法.仿真结果表明,该算法对图像边缘细节的提取比基于小波的图像边缘检测方法更加丰富,且具有较好的连续性.