棒材端面图像的阈值分割算法

采用几种常用的阈值分割算法以及一种最大类间方差法的推广方法对棒材端面图像进行分割,将其分为目标区域和背景区域两部分,通过比较得出对棒材端面图像最有效的阈值分割算法。实验结果表明,迭代法和最大类间方差法的推广方法对图像的分割效果较好。     

一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法

脊椎椎体三维重建是脊椎应力应变研究的重要环节,对MRI图像中脊椎椎体区域的提取是三维重建的基础。为了准确提取脊椎椎体区域,提出了一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法。通过最大类间方差法求得到自适应阈值代替传统区域生长算法中的手动阈值,再结合中值滤波算法对原始图像进行预处理,避免了传统区域生长算法手动阈值造成的过分割,或者欠分割等现象;并有效抑制MRI图像噪声,使椎体区域内像素变化更为缓和,弥补了传统区域生长在MRI图像椎体区域内部分割效果不佳的缺陷,准确提取出脊椎椎体并建立出三维模型。     

成捆特钢棒材端面字符识别算法研究

为实现特钢棒材生产信息的全流程可追溯,分析特钢棒材生产环境及形状特点,采用基于双标志点的标记方案进行标记并利用机器视觉技术实现成捆特钢端面字符的识别。首先,采用Hough变换将成捆特钢棒材端面图像分割成单根;其次,采用基于小波变换的图像增强算法完成单根特钢棒材端面图像的增强;再次,将MSER算法和边缘检测算法相结合完成单根特钢棒材字符区域的检测,并基于投影法完成字符的分割;最后,通过创建和训练SVM分类器完成每一根特钢棒材端面字符识别,并将成捆特钢棒材端面字符识别结果输出保存。结果表明,新算法可以满足成捆特钢棒材生产过程中字符识别要求,字符识别准确率可达到97.35%。新算法将Hough变换、基于小波变换的图像增强算法、MSER算法、边缘检测算法、投影法及SVM分类器等算法融合到特钢棒材端面字符识别过程中,为特钢棒材生产过程中的信息获取、信息传递及信息追溯的技术实现提供了参考。     

遗传算法在自动阈值图像分割中的应用研究

本文在分析最大类间方差法原理的基础上,提出一种简捷的自动阈值选取的图像分割算法,该方法把图像分割最佳阈值选取转换成优化问题,利用遗传算法的寻优高效性,将遗传算法引入求解最佳阈值,实现图像分割。实验证明,新算法不仅分割质量好,而且高效可靠,极大地缩短了寻优时间。     

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。     

基于最大熵的灰度阈值选取方法

图像分割是图像处理中的一个重要问题。在最大类间方差法和一致性准则法的基础上,运用最大熵原理来选择灰度阈值对图像进行分割。实验结果表明,本算法确定的阈值具有更佳的分割效果。     

基于计算机视觉的棒材在线计数系统研究

以计算机视觉技术为基础,利用色彩与阈值相结合的分割算法将端面目标从复杂的背景中分割出来,运用形态学处理方法实现端面边缘的快速检测,通过边界追踪算法提取连通区域的边界长度来实现棒材的计数.该系统较好地解决了粘连和堆叠棒材的准确计数问题,实时性好,可靠性高.     

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。     

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。     

一种基于距离变换的标记分水岭棒材断面图像计数法

本文采用粒度测定法实现棒材断面图像中等效半径的估计,首先通过距离变换结合形态学分水岭算法将各断面隔离到子图像内,再由局部最佳阈值自适应分割法对各分块子图像细分割;其次采用基于距离变换的标记分水岭算法实现棒材特别是粘连棒材的分离,并对误标记区域剔除校正;最后对棒材断面内过分割区域进行融合。实验表明:对不同半径的棒材断面图像,该法具有良好的自适应性,实现较准确的计数。     

一种基于形态学的颗粒图像二值化算法

图像处理中阈值法计算简单,具有较高的运算效率,是图像分割中广泛采用的方法,主要分为全局阈值法和局部阈值法。针对颗粒图像,提出了一种基于形态学的最大类间方差Otsu二值化算法,实验证明,该算法这一算法能较好地保留原图像中的特征,二值化后的图像效果不错。     

基于灰度迭代阈值的高分辨率影像分割研究

图像分割技术为遥感图像解译和分类的一种重要方法,目前主要应用在中分辨率影像中,由于高分辨率影像的信噪比低,直接进行图像分割,效果不佳．对2010年3月湖北省襄阳市高分辨率的快鸟影像,进行降噪处理及改进阈值策略来改善灰度迭代阈值法的图像分割效果．首先运用数学形态学的闭运算对影像进行降噪处理,然后采用灰度迭代阈值法和最大类问方差法的图像分割对影像进行分割对比研究．结果表明,灰度迭代阈值法在时间效率及影像分割效果方面优于最大类间方差法．     

一种改进的印刷电路板缺陷检测分割算法

针对印刷电路(PCB)板缺陷检测分割中存在分割效果差、运行速度慢以及适用范围小的问题,提出一种改进的基于遗传算法的二维最大类间方差法的快速迭代算法。首先利用改进的遗传算法来确定分割中的最优阈值,再将这个最优阈值应用到二维最大类间方差法快速迭代算法中来确定最终的阈值最优解,从而完成分割。仿真实验表明,该算法分割的PCB图像,更加接近于人工标注的结果,最终的精度和Kappa系数达到了98.68%和0.970 6,具有广泛的应用前景。     

一种改进的PCB板缺陷检测分割算法

针对PCB板缺陷检测分割中存在分割效果差、运行速度慢以及适用范围小的问题,提出一种改进的基于遗传算法的二维最大类间方差法的快速迭代算法。首先利用改进的遗传算法来确定分割中的最优阈值,再将这个最优阈值应用到二维最大类间方差法快速迭代算法中来确定最终的阈值最优解,从而完成分割。仿真实验表明,该算法分割的PCB图像,更加接近于人工标注的结果,最终的精度和Kappa系数达到了98.68%和0.9706。具有广泛的应用前景。     

基于最小类内方差的蛇形机器人多阈值分割

针对传统最小类内方差分割方法计算量大、效率低、单阈值分割、不能多目标分割的缺点,提出了一种改进的基于最小类内方差的蛇形机器人多阈值分割方法.通过提取整幅图像的感兴趣区域(ROI),有效减小算法搜索的范围和整体计算量;根据直方图的多峰值特点,把ROI区域划分成多个子区域,采用改进的最小类内方差分割法搜索各个局部最优阈值,最终实现蛇形机器人关节组的多阈值分割.实验结果表明,该方法分割效率高,分割效果明显,且在保证实时性的同时提高了目标识别对光线变化的鲁棒性,降低了对步态变化的敏感性.     

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。     

基于韦伯定律的过渡区提取及阈值分割

近年来,基于过渡区的图像阈值分割方法成为图像分割中的一种新方法。针对有效平均梯度法和局部熵法没有同时考虑图像灰度变化的幅度和频率,通过分析过渡区域的属性,提出一种基于韦伯定律的过渡区阈值分割算法。韦伯定律可以有效地表示过渡区的本质。因此,提出算法能够准确地提取图像的过渡区,并得到理想的分割结果。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与两种典型的过渡区阈值分割算法相比,提出算法的计算复杂度较低的同时还具有很好的提取图像的过渡区域和分割性能。     

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.     

精子运动能力检测系统中图像分割方法的选取与算法实现

介绍了精子运动能力检测系统中精子图像分割方法选取中的问题及应对的方法。重点 介绍了最大类间方差阈值选取法的算法原理。     

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。