一种基于小波变换的多阈值分割算法的研究

本文研究了基于小波变换的多阈值图像分割算法。通过小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数,然后利用小波多分辨率分解,将直方图曲线进行平滑去噪,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,最后采用从粗到细的过程分割图像。算法证明合理。     

基于小波分析的医学影像图像融合与分解设计实现研究

分析了基于小波分析算法的数学模型,分别设计了基于小波分析的医学影像图像融合和医学影像图像分解仿真实现,进一步对医学影像图像融合与分解的处理结果进行了仿真比较研究,表明基于小波分析的医学影像图像融合与分解效果较好.     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

针对医学图像的小波阈值去噪方法

为了改善小波阈值去噪算法中硬阈值和软阈值存在的不足,提出一种新的小波阈值去噪方法.该算法在进行小波阈值去噪前,先将图像分割成背景平坦区域和细节区域两部分,然后分别进行小波阈值去噪,最后融合两图像从而获得去噪图像.在分别进行小波阈值去噪时,利用迭代法进行阈值选择,采用"软、硬阈值折中"阈值函数.根据对医学图像去噪的仿真实验结果表明,该算法在去噪效果上均优于传统的软硬阈值方法.     

基于小波变换和亮度矩的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础，针对牌照与车身背景的分割问题，该文提出了基于小波变换和这度矩方法的车辆牌照阈值分割算法，首先，对车牌图像进行小波去噪，然后利用亮度矩对去噪后的车牌图像进行阈值分割，实验结果表明：此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获得车牌图像，且具有相对于图像的平移、尺度变化和旋转的低敏感性。     

基于细菌群体趋药性的双阈值图像分割

文章提出了一种基于细菌群体趋药性的双阈值图像分割算法。由最大类间方差双阈值法得到优化的目标函数,然后用细菌群体趋药性算法(Bacterial Colony Chemotaxis,BCC)对目标函数进行优化,得到图像分割的最佳阈值,最后用该阈值对图像进行分割。实验结果表明,该算法不仅可以实现正确的图像分割,并有效提高了图像的分割速度。     

一种新的图像模糊散度阈值化分割算法

为提高灰度图像分割的效果,提出了一种新的基于图像间模糊散度的阈值化算法及它在多阈值选择中的推广算法。算法采用模糊集合分别表达分割前后的图像,通过最小模糊散度准则实现图像分割中最优阈值的自动提取。算法针对图像阈值化分割的要求构造了一种新的模糊隶属度函数,克服了传统Ｓ－函数带宽对分割效果的影响。将其与多种经典的阈值化分割算法一起,对不同类型的测试图像进行分割比较的结果表明,新算法有很好的通用性和有效性。     

一种小波分解尺度空间中的随机游走图像分割方法

依据随机游走模型所确定的图像分割方法等价于电路网络的稳态电路结构求解方法,最终都将归结为求解大型稀疏线性方程问题.由于求解一般的大型方程的算法复杂度无法达到线性复杂度水平,文章提出了一种基于小波分解金字塔尺度空间上的多层图像分割算法.首先将原始大小的图像通过正交小波变换分解为低尺度图像及相应小波分量,并对低尺度图像持续进行小波分解,直到尺度合适计算为止;随后对最低尺度图像进行随机游走算法,即求解一个小规模的稀疏线性方程组,将得到的解重构为上一尺度图像,并依据相应的小波分量提示控制松弛迭代的松弛因子;最后持续上述过程直到0尺度图像,图像分割结果就可以通过某个阈值所确定.算法在标准灰度测试图像中进行了测试,测试结果表明,计算时间和分割结果有较大程度的提高.     

基于curvelet变换的红外图像去噪方法研究

针对传统小波算法所生成的可分离小波只具有有限的方向，不利于图像去噪，本文采用curvelet算法对红外图像进行去噪处理.该方法以小波变换为基础对图像进行分解，在分解所得的一系列小波子带中，以定义的平滑窗函数对曲线边缘进行平滑分割，再对平滑分割处理的每个子块进行Ridgelet变换.最后将小波阈值范围外的系数置零，以curvelet逆变换对原始图像进行重构.红外图像的去噪实验表明，本文算法有效可行，相比传统的小波算法、SVD算法，本算法能获得更高的P_SNR数值，去噪效果更佳.     

医学图像分割技术新进展

医学影像技术已成为医学技术中发展最快的领域之一,医学图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术.在大量阅读国内外近期文献的基础上,对近年来医学图像分割技术的发展进行了分类综述,分别阐述了基于模糊算法、基于知识、基于神经网络、基于遗传算法、基于小波变换、基于数学形态学的分割算法,并根据最新文献介绍了其最新发展情况.     

图像二值化算法研究及其实现

基于阈值选取对图像分割的基础性，对当前流行的阈值选取算法进行了探讨．并对其算法实现和分割效果进行了比较。     

基于多阈值算法和分水岭算法的图像分割

图像分割是图像处理中的关键技术,有利于目标的定位和识别,为了提高图像分割的精度,针对单一分割方法存在的不足,提出一种基于多阈值算法和改进分水岭算法的图像分割方法.首先采用多阈值算法分割图像,得到图像的初步分割轮廓,然后采用分水岭算法实现再一次图像分割,最后选择多种类型的图像对分割方法的精度进行验证.实验结果表明,该方法可以将用户感兴趣的目标准确地分割出来,图像分割精度和速度优于单一的多阈值算法或改进分水岭算法,更有利于图像的后期处理.     

基于小波变换的合成孔径雷达图像分割研究

图像分割在后续的图像处理中起着至关重要的地位,合成孔径雷达（SAR）的相干斑噪声的存在,降低了图像的质量,传统的方法对不能很好地对图像进行分割。该文结合SAR图像和小波变换的特点,提出了一种新的图像分割方法。首先利用小波变换对图像进行软阈值滤波处理,降低相干斑噪声的影响,然后对重建后的图像进行阈值分割。经试验证明了该方法的有效性。     

基于提升小波和动态两阈值分块角点检测算法

为了更有效地检测高频图像,提出了基于提升小波和动态两阈值分块的角点检测算法。该算法根据图像中像素点周围像素灰度的相似性和角点的特性,引入提升小波变换理论,首先对图像进行提升小波变换,得到图像的高频区域;再对高频图像进行分块,对每个图像块分别采用动态两阈值算法对角点进行准确定位。实验结果表明:该算法可以较大地提高运算速度,并能够实现角点的准确定位。     

苹果采摘机器人夜视图像的小波模糊阈值降噪

为实现苹果采摘机器人的全天候作业,对采集到的夜间图像进行了相关研究.在分析夜视图像噪声的基础上,运用小波阈值方法进行图像的降噪处理,针对阈值算法的潜在缺点,通过构造模糊阈值函数,提出小波模糊阈值的夜视图像降噪算法.实验结果表明:从视觉上看小波模糊阈值降噪方法得到的低噪图像噪点明显减少;从客观数据比较,其相对峰值信噪比有较大幅度提高.新方法显示出在夜视图像降噪方面有着独特优势,为实现苹果采摘机器人的全天候作业打下基础.     

基于TV-norm的阈值迭代分割算法

提出了一种基于TV-norm的阈值迭代分割算法.该算法首先用局部阈值迭代法确定各个子图像的阈值,得到一个待处理的矩阵;然后利用TV-norm对阈值矩阵进行插值处理,使之成为与原图像像素数目相同的新矩阵,得到光滑的阈值曲面,进而实现对图像的分割;最后通过仿真试验说明该算法的可行性和有效性.     

尿沉渣图像的小波变换与二维最大熵阈值分割算法

针对尿沉渣图像的复杂散焦以及背景和目标区分度低、有形成分复杂,从而导致尿沉渣有形成分分割困难的问题,提出了一种组合分割方法。首先采用小波变换消除散焦影响,再结合数学形态学方法对图像中目标成分进行定位,分割出子图像,最后利用基于小波变换图像分割和二维最大熵阈值分割的组合分割方法对子图像中不同特点的尿沉渣有形成分分别进行分割,极大的提高了分割的精度。实验结果表明,该方法能够精确有效地实现尿沉渣图像有形成分的分割。     

离散小波变换在医学影像图像局部压缩中的实现研究

首先对离散小波变换算法的数学模型进行了分析,并详实地讨论了离散小波变换算法的医学影像图像压缩实现研究。接着,对原始磁共振图像进行离散小波局部一次压缩和二次压缩的仿真实验研究。实验结果表明理论分析是合理的,设计是正确的。     

基于小波收缩的神经网络图像“去噪”算法研究

提出一种基于小波收缩的神经网络图像“去噪”的新方法。此算法引入了一种新的小波收缩函数（3次样条曲线）对小波系数进行处理。由于此算法中的小波收缩函数具有较好的光滑特性,它克服了小波收缩中硬阈值和软阈值方法所带来的缺点,并且神经网络模型实现此算法。实验表明：此算法比用传统的硬阈值和软阈值方法图像“去噪”有更好的峰值信噪比且具有比传统算法更好的学习特性。     

基于一维熵的图像阈值自动选取

图像的直方图双峰不明显时,选择分割阈值就很困难。本文提出用图像的香农(Shannon)信息熵来克服这一困难,并进行了理论推导,提出了实现算法。实验结果表明,本算法对任何形状的直方图,均可自动选择分割阈值。