基于梯度直方图的产品表面缺陷图像自适应阈值分割方法研究

为了提高产品表面缺陷检测精度并降低检测成本,文章以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,提出了一种利用梯度直方图信息的图像自适应阈值分割算法.通过实例,与原自适应直方图阈值分割算法和固定阈值分割算法相比较,结果表明:该算法采用可动态调整的形态学梯度算子计算梯度直方图,抗噪能力强;充分利用了图像的边缘信息和缺陷内部灰度分布不均匀的特性,适应性广;算法简单,具有实时准确分割图像的特点.     

利用超图图割的图像共分割算法

针对基于传统图割的图像共分割算法存在计算复杂度高而导致分割效率低的问题,提出了一种基于超图的图像共分割算法,利用超图能更简洁有效地代表图像中特征关系的特性来提高图像共分割的效率。该算法首先对具有相似前景的2幅图像分别进行Mean-shift过分割,并将得到的过分割区域分块作为超图的节点;然后利用分块的颜色直方图计算所有分块间的相似性,并将相似的分块对应的相似节点集合和单幅图像中相邻节点集合作为超边并计算其权值,构造超图;最后利用基于谱分析的近似算法求解超图归一化分割问题,获得图像对的共分割结果。实验结果表明,所提算法相比于单幅图像的归一化分割算法以及基于传统图割的图像共分割算法具有更好的分割效果,同时分割时间缩短至少45%。     

基于图像熵的快速Chan-Vese模型分割算法

提出了基于图像熵的快速Chan-Vese模型分割算法.该算法利用实时图像熵自适应计算模型能量函数中的拟合参数以提高分割速度,并通过检测熵在曲线形变过程中的变化来判定曲线演化的稳定态.实验表明.针对含噪严重、目标模糊且边缘不连续的红外图像目标检测,所提出的分割算法可以取得精确、高效的分割结果.     

基于图像分割的双直方图均衡算法

双直方图均衡化是一种经典的亮度保持的图像对比度增强算法.为了使直方图分割与图像聚类相关联,提出一种基于K-Means图像分割的双直方图均衡算法.首先利用K-Means对图像进行聚类,得到两个子图像;然后再对两个子图像分别进行直方图均衡;最后合并两个子图.实验结果表明,该算法不仅保持了原图像亮度,而且其对比度增强效果比传统方法更自然.     

腰椎间盘突出症MR图像分割新算法

针对标准模糊C均值图像分割算法进行了改进,提出了一种针对T2加权腰椎间盘突出症核磁共振图像分割的新算法。该算法将图像从像素空间映射到其灰度统计直方图空间,并利用像素的邻域特性,对隶属度函数作出了修正。实验结果表明,该算法能快速有效地分割图像,并在器官轮廓分割中有效,具有较好的抗噪能力。     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

基于HOG的物体分类方法

研究了利用梯度方向直方图(HOG)特征实现物体分类的方法,并且将该特征结合深度图像分割和支持向量机(SVM)分类器,实现了一个物体分类系统.该系统基于新型传感器Kinect,可以提供实时的彩色图和高精度的深度图.利用其深度图做图像分割并且还原物体的三维信息,提出了依据物体距离自适应放缩分割出的物体区域窗口尺寸的方法,解...     

一种基于改进FCM的自动图像分割算法

针对FCM进行图像分割时需要人为确定聚类数的问题,提出一种改进的基于FCM的图像分割算法.该算法先对图像进行4叉树结构的子图分解(即原图等分为2×2的4幅子图,子图再等分为2×2的4幅子图),待子图满足一定条件时进行聚类数为2的FCM聚类分割;然后将分割好的区域根据其大小及相邻区域直方图的巴氏距离进行合并,得到最终的分割结果,从而避免了聚类数目的直接确定.实验结果表明:该算法能够获得很好的分割效果;对子图进行聚类分割减少了每次参与聚类的对象数,从而在一定程度上降低了算法的计算量.     

基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法

传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差，因此提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．此算法根据像素点灰度值和其邻域灰度均值，建立二维灰度直方图，并在对应目标和背景的像限内构造像素点对目标和背影的隶属度函数，从而去除噪声和边缘像素对图像分割的影响．最后通过求模糊熵的极值，得到二维图像分割点．实验结果证明，该方法具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且可以方便地推广到其他一维熵分割中．     

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.     

白腐真菌的培养及其在染料污水脱色中的应用

阈值法是图像分割最为常用的方法之一,然而基于一维直方图的阈值方法分割结果容易受噪声的影响.基于二维直方图的二维Fisher准则能够克服一维阈值法缺陷,具有较好的分割性能.但是二维Fisher准则阈值法在求取最优阈值时需要大量的计算,运算速度非常慢.常用的二维Fisher准则阈值优化计算方法如粒子群算法和遗传算法容易陷入局部最优.杜鹃搜索算法是新近提出的一种元启发优化算法,一些经典的函数优化问题测试结果表明杜鹃搜索算法全局寻优能力优于粒子群算法和遗传算法.在介绍杜鹃搜索算法的基础上,提出一种基于杜鹃搜索算法改进的二维Fisher准则阈值分割方法.实验结果证明,提出的方法降低了基本二维Fisher准则阈值法最优阈值的寻找时间,提高了图像分割的实时性,是一种性能良好的图像分割方法.     

基于三维直方图聚类特性的非监督图像变化检测方法

针对图像非监督变化检测算法进行了研究,提出了一种新的检测方法. 基于差异图像的三维直方图聚类特性,利用改进的一维最大熵寻找三维直方图最佳的平面阈值和平面方向;由其共同确定三维直方图的最佳划分平面,将三维直方图划分成变化聚类和非变化聚类;再根据三维直方图聚类划分结果完成差异图像的变化检测. 理论分析和实验结果表明,该方法相对传统检测方法具有更好的检测性能.     

二维直方图θ-划分最小误差图像阈值分割

针对常用二维直方图区域直分法存在错分的问题,并为适应实际中不同图像及分割目的的需要,提出了更具普适性的二维直方图θ 划分最小误差阈值分割方法(θ为分割直线的法线与灰度级轴的夹角）.导出了相应的阈值选取公式及其快速递推算法,根据实验结果分析了θ取值对分割结果和算法运行时间的影响.与二维直方图直分最小误差法相比,所提方法的分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间也大为减少;而直线形最小误差法只是文中方法中θ=45°的特例.     

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。     

基于改进遗传算法的二维模糊熵图像分割算法

 图像分割是图像分析的基础。实际应用中,待分割图像的可变性较大,且时常混杂噪声,因此在很多情况下,基于一维直方图的经典图像分割算法常束手无策。近年来,基于二维直方图的二维图像分割算法已逐渐成为图像分割的热点。本文针对基本遗传算法在优化二维模糊熵图像分割算法中存在的易于早熟的不足,提出了一种改进的遗传算法。提出的改进遗传算法通过定义适应度极值距离,实现了进化过程中“代内”和“代间”的模糊评价。较之基本遗传算法,改进算法对个体的评价更加合理、客观和科学,而且算法整体收敛性能和全局搜索能力显著提升。实验结果表明,将其应用于二维模糊熵图像分割算法的优化,可显著提高算法的执行速度。由于引入模糊评价,本文提出的算法虽然较之基于基本遗传算法的二维模糊熵图像分割算法在时间开销方面虽略有增加,但获得的分割效果更佳。     

改进的图像增强直方图统计方法

为了在不增加图像增强算法复杂度, 便于硬件实现的同时得到更加清晰自然的图像, 提出了一种新的直方图统计方法。给出了改进的直方图统计和分布调整算法, 将亮度控制与直方图分区域均衡相结合, 对直方图整体分布进行修正, 以改进亮度饱和问题; 采用固定的直方图分割点分区域均衡直方图, 通过均衡后的直方图映射出增强后的图像。实验结果表明, 该方法在计算量增加较少的情况下图像具有较好的增强效果, 既避免了图像亮度出现过饱和的现象, 又突出了图像细节, 视觉效果明显优于传统方法。     

一种新的基于区域合并的图像分割算法

提出了一种新的彩色图像分割算法,以区域合并为基础并使用联合彩色纹理直方图.利用彩色直方图与最大相似性的区域合并算法已成功地应用在彩色图像分割,在某些情况下,只使用彩色直方图信息并不能充分且有效地达到优越的分割.所提出的方法将彩色直方图和纹理直方图的信息用于测量不同地区的相似性,从而引导区域合并的进程.此外,为了获取纹理信息,采用局部二进制模式(LBP),以便嵌入主要的统一LBP模式来测量不同地区的相似性.实验结果表明,与基于经典图像分割方法的区域合并相比,该算法取得了很大的进步.此外,与其他类似的方法相比,该算法更加健全和精确.     

New auto color correction algorithm for microscopic imaging system

Color difference may exist between two views of stereoscopic images acquired with stereomicroscope,which makes trouble for the following image processing or observation.A color correction method based on the nearest cumulative histogram matching is proposed.Histogram-based contrast(HC)method is proposed to define saliency value of each pixel,then auto Grabcut segmentation method is used to segment the salient region so as to obtain a region of interest(ROI).After that,normalized histograms and cumulative histograms for ROI and region of background(ROB) are calculated.The mapping functions of the corresponding regions are derived from reference image to distorted image through the nearest cumulative histogram matching method,so that color correction can be finally achieved.Experimental results show that benefitting from the separate treatment to ROI and ROB,the proposed color correction method could avoid error propagation between the two different regions,which achieves good color correction result in comparison with other correction methods.     

改进的三维Otsu阈值分割法及其快速实现

常用的三维直方图一般由灰度级-平均灰度级-中值灰度级构成,其区域划分方式存在明显的不足。对此,本文提出了一种改进的三维Otsu法。该方法基于灰度级-平均梯度-中值梯度建立三维直方图,采用新的区域划分方式提高划分精度;为提高算法效率,推导了该方法的快速迭代公式。测试实验表明:与传统三维Otsu法相比,该方法的计算效率高,分割精度好、抗噪性强,表现出较好的应用价值。     

利用颜色向量角直方图进行基于内容的图像检索

分析颜色直方图在基于内容的图像检索（content-based image retrieval,CBIR）中存在的问题,提出一种应用图像边缘空间分布的检索方法.利用颜色向量角对亮度不敏感,对色度和饱和度敏感的特性提取彩色图像边缘.在图像的边缘像素及其近邻提取颜色向量角直方图,同时在图像的平滑像素区提取颜色直方图,将两种直方图结合起来用以描述图像内容.该方法较充分地利用了图像的颜色、边缘、形状信息,具有良好的光照不变性,与颜色直方图法相比,检索效果有明显改善.