一种结合遗传算法和最大类间方差法的图像分割新方法

传统的一维图像Otsu方法,只能对图像的灰度信息进行处理,对空间信息、像素等部分不能得到处理,因此在图像受到噪声或其他干扰时灰度直方图中的波峰、波谷会呈现不明显的分布,造成分割失误.本文结合遗传算法和最大类间方差法的图像分割新方法,是以遗传算法确定阀值空间中的最优阀值,最大类间方差法确定图像背景和目标图像之间的灰度方差面的最大值,避免受到噪声等因素的干扰.通过仿真实验发现该图像分割方法可降低分割时间,分割质量较好,发展前景广阔.     

基于顶帽变换和最大类间方差法的图像分割方法研究

为了克服直接使用最大类间方差法(Otsu)的图像分割方法不能对具有亮度不均匀背景的图像进行准确分割的不足,提出了一种基于数学形态学中的顶帽变换和最大类间方差法(Otsu)的图像分割方法。首先从数学形态学出发,详细阐述了灰度形态学的基本运算(腐蚀、膨胀、开、闭运算),引申出可以消除图像不均匀背景的顶帽变换法。然后介绍Otsu图像分割算法的具体步骤。最后以MATLAB7.0为实验平台,将顶帽变换和Otsu两种算法结合起来对图像进行分割算法仿真实验。理论分析和仿真实验结果表明,提出的方法可以实现快速、准确地分割。     

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．     

一种改进的最大类间方差图像分割法

该文根据脑部切片图像中白质的特点,将均方差因素引入传统分割方法,提出了一种改进的最大类间方差图像分割方法.采用连通域标记进行图像预分割,借助形态学的开运算进行滤波处理,根据改进的最大类间方差分割原理进行白质提取.将该方法与传统最大类间方差法对序列脑切片的白质分割结果进行定性比较,并借助漏检率和误检率指标进行定量评估,发现两种方法的平均漏检率均约为0.03,平均误检率分别为0.251和0.026,表明该方法能够综合利用图像的区域特性和边缘特性,分割更加准确有效.     

基于遗传算法的类间方差图像阈值分割

阈值分割是一种广泛使用的图像分割技术,分割效果的关键在于阈值的选取。本文采用最大类间方差准则来自动选取阈值,并将遗传算法应用到类间方差的寻优过程中,大大提高了运算速度,使阈值选取更加精确,通过实验表明,该方法能够有效地保留分割后图像的纹理信息,是一种有效的图像分割方法。     

基于活动轮廓模型的在线铁谱图像分割研究

为了准确分割磨粒区域以得到油液中铁谱磨粒的含量，从而获取设备油品及故障信息，以图像可视在线铁谱传感器获取的磨粒图像为对象，引入了基于曲线演化理论和水平集方法的两个区域几何轮廓模型，即LBF模型及IR模型。通过对比这2种模型的分割效果发现：IR模型具有更高的分割准确率和更快的收敛速度。然后进一步分析了模型参数对分割结果的影响，得出不同磨粒浓度条件下对应最优分割效果和最短运算时间的分割参数值，为在线监测中磨粒图像分割参数的自适应选择提供了依据。实验结果表明，研究所采用的分割模型对于磨粒图像具有更高的分割准确率和收敛速度，为后续快速、准确计算油液中铁谱磨粒含量提供了保证。     

基于模糊最大类间方差的图像分割算法

阈值分割是一种被广泛使用的图像分割技术,其技术关键,确定合适的分割门限。为了体现图像中因模糊不确定性产生的信息量,本文在Ostu算法的基础上引入隶属度的概念,提出了模糊最大类间方差法。通过利用亚采样图像获取分割门限,提高了算法效率。实验仿真结果表明：该方法在分割质量上取得了很好的效果,时间复杂度也有所降低。     

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。     

基于最小类内方差的快速阈值分割算法

最小类内方差法分割图像时需要计算二次统计量,运算量大,效率不高。以减小运算量为目标,对最小类内方差的方法进行改进,提出一种基于最小类内方差的快速闪值分割算法。从图像的灰度直方图出发,推导出简单的迭代公式,然后利用基于最小类内方差的快速阈值分割算法求出阈值。该算法获取阈值速度快,实时性强,用所获取的阈值分割图像有较好的分割效果。理论分析和实验结果表明,该算法运算速度快,分割效果好,具有较高的实用价值。     

高斯尺度空间下铁谱图像自顶而下的分割方法

在铁谱图像阈值分割的结果中,图像的前景往往含有大量的非目标磨粒区域.为了提高阈值分割算法的准确性,降低误检率,提出了一种铁谱图像在高斯尺度空间下自顶而下的分割算法.采用卷积和下采样技术,构建由多组分层的平滑铁谱图像所组成的高斯尺度空间,其尺度按照一定规律由细到粗变化;对尺度空间的每一层图像进行独立的阈值分割,不同尺度下的图像采用不同的阈值,在尺度空间中形成了多阈值的分割结果;通过逻辑运算在尺度空间中将这些分割结果自顶而下逐步精细化.针对两类铁谱图像的分割过程表明,从大尺度到小尺度的自顶而下分割过程不仅抑制了绝大部分干扰,而且能够由粗到细逐步找回在小尺度分割结果中所得到的目标细节.最终的分割实验结果表明,该算法能够将传统阈值算法的准确性提高14个百分点,误检率降低15个百分点.     

基于类间方差和形态学的一类生物特征识别

足迹是刑侦工作中经常用到的生物特征。针对足迹照片存在噪声干扰大,边缘不清晰,人工识别受主观因素影响等问题,提出了一种基于最大类间方差(Otsu)和形态学滤波的足迹特征识别方法。利用最大类间方差法将图像二值化,得到鞋底各部分受力情况的粗略估计;同时结合形态学滤波和阈值面积消除法抑制噪声,并自适应地确定特征识别门限值。该方法运算简单,能充分利用图像的梯度和灰度信息,有效消除噪声,提高特征区域边缘检测的准确性,为刑侦工作的足迹自动识别提供了新途径。     

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．     

基于图像分割的噪声方差估计

提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法。第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差。第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果。在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差。     

灰关联空间中基于最大熵阈值的医学彩色图像分割算法

将灰关联理论引入彩色图像分割领域,提出一种在灰关联空间中面向医学彩色图像的最大熵阈值分割算法.通过对分辨系数和色彩影响因子的选取,避免了传统彩色图像分割中三维色彩信息的丢失现象,并使算法具备了一定的抗噪性能,分割的精度和实时性也获得了较大提高.实验结果证明了算法的有效性.     

在遗传算法基础上的自动阈值选取方法

将遗传算法用于图像分割.利用遗传算法自动在搜索空间内快速寻优的特点确定阈值,对图像进行分割.实验结果表明该方法具有较高的收敛速度和良好的分割质量.     

一种基于一致性分片FCM的图像分割算法

针对传统FCM(fuzzy c-means)算法抗噪性差的问题,提出了一种基于一致性分片的模糊c均值聚类算法.为避免额外的空间邻域约束项带来的控制变量设置问题,该算法直接将FCM应用于图像片空间.为减弱空间邻域对图像边缘的模糊,采用基于置信区间的局部多项式交叉近似技术(local polynomial approximation and intersection of confidenec intervals,LPA-ICI)构造自适应形状一致性分片.在脑磁共振图像上的实验表明,与传统的FCM算法相比,该算法具有更高的分割精度和运行效率.     

一种新的基于区域生长的彩色图像分割算法

为克服一般区域生长算法对初始种子点选择以及生长顺序鲁棒性较差的问题,提出了一种鲁棒于生长顺序的彩色图像区域生长算法.首先计算所有像素点的局部颜色直方图以及领域相似性指标(neighbor similarity factor,NSF);其次通过NSF值建立种子的选取准则、种子的生长准则以及生长的终止准则,对图像进行初分割;最后对未分类点进行重新分类得到最终分割结果。通过与JSEG算法比较发现,该算法在运算时间以及分割准确性具有明显优势。     

基于最大间隔符号特征的车牌字符分割算法

车牌识别系统是智能交通中的重要环节之一,字符分割则是车牌识别的重要步骤,其目的是将车牌字符串分割为更易于识别的单个字符。字符分割算法一般分为投影法、连通域分析法和先验知识法3种。投影法和连通域分析法会受噪声、光照变化、污染等情况的影响,先验知识法具有较强的抗噪能力,可以弥补上述2种方法的缺陷,但是其分割效果取决于分割基准点的准确选择。为了提高分割基准点选取的准确性,采用了一种以车牌最大间隔位置的符号作为基准点的字符分割算法。实验表明,此种以最大间隔符号特征为基准点的分割算法抗干扰能力强,解决了对噪声、光照变化、污染等情况的干扰,分割准确率高且速度快,并能够通过分割基准点的特征准确地细分出武警车、警车、军车车牌的类别,分割率达到94%以上,具有较强的鲁棒性和实用性。     

一种光照条件自判断的夜间灰度图像增强算法

借鉴双直方图均衡(BBHE)和图像分割的思想,对夜间灰度图像进行光照条件自判断的增强研究,对光照条件较好、光照条件较差和光照条件较差但存在少数极亮区域的图像分别采用不同的方法进行增强处理.实验结果表明:所提算法可以突出夜间灰度图像暗处的细节,增大图像的对比度,并有效解决增强后图像整体亮度过高的问题,具有较强的普适性.