一种改进的二维直方图的图像阈值分割方法

图像分割是图像处理的重要部分。它是图像描述和图像识别等更深层次图像处理的基础步骤之一。对基于传统的二维灰度直方图的阈值分割方法作了分析,针对其区域划分的缺陷和运算速度慢的缺点,改进了传统的二维直方图,并在此基础上提出了一种新的根据最大类间方差原则的阈值图像分割方法,并进行了仿真实验。实验的结果表明,所提出的改进方法是有效的,该算法的分割效果较好,运算速度也得到了提高。     

基于优化熵函数二维最大熵阈值算法改进

根据熵函数在等概率场下取到最大值性质，对二维最大熵阈值法中的熵函数进行优化，将熵函数中对数和乘积运算简化为减法运算，得到目标函数具有意义明确、形式简洁、计算速度快的二维阈值自动选取方法。该法在保持二维最大熵阈值法对图像分割效果同时，又大大提高阈值选取速度，增强算法实时处理能力。这些结论正确性，既从理论推导过程中得到证明，也从对足迹图像分割的大量实验中得到验证。这种方法是保持二维最大熵阈值法分割效果不变、具有更快计算速度和实时处理能力、并在足迹图像分割中得到较好应用的一种自动阈值选取方法。     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。     

基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割

最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小交叉熵阈值选取公式及其递推算法,并且采用改进Tent映射混沌粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法搜寻二维最优阈值。大量实验及与现有二维交叉熵方法的对比表明,所提出的方法在计算最优阈值时尽可能考虑了所有目标点和背景点,从而使分割结果更加精确;而求取阈值因只需遍历其中小部分解空间,使运行时间约减少到原来的10%~40%。     

基于改进麻雀搜索算法的多阈值图像分割

针对传统多阈值图像分割方法中存在的分割精度低、计算量大、分割速度慢等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的多阈值图像分割方法.首先,结合鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)中飞行行为的思想优化麻雀搜索算法(sparr...     

最大模糊能量图像阈值分割法

最小模糊熵阈值法是一个常用的图像分割方法。依据模糊熵的对偶概念：模糊能量,提出了对应的最大模糊能量阈值法。考虑到最大模糊能量阈值法在有些情况下不能有效找到直方图的谷点,通过融入阈值点的概率信息,提出了一种改进的加权最大模糊能量阈值法,改进方法能够使得分割阈值点更接近图像直方图的谷底。实验结果表明,改进的最大模糊能量阈值法对单峰直方图和小目标图像有更好的分割效果。     

基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法

针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题，提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量，提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换，得到各小波子带的系数，并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在，提出一种自适应的阈值检测方法，将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本，实现对弱目标信号的检测。该算法不依赖海杂波具体模型。最后对某实测海杂波数据集进行实验，验证了所提算法的正确性。     

捷变频雷达联合脉内频率编码抗间歇采样干扰

间歇采样转发干扰通过对雷达信号进行部分采样并迅速转发, 在当前脉冲重复周期内, 产生相干假目标串, 使得基于传统频率捷变雷达的目标检测面临严峻挑战。因此, 在频率捷变技术基础上提出一种捷变频雷达联合脉内频率编码的抗间歇采样干扰方法。针对间歇采样干扰时域不连续的特点, 通过脉内频率编码-脉间频率捷变实现子脉冲间的相互掩护。脉冲压缩后, 首先利用最大类间方差法(Otsu)自适应计算阈值并抑制干扰, 然后通过二维稀疏重构方法实现目标检测。理论分析和仿真实验证明所提方法可以有效对抗间歇采样干扰。     

基于免疫遗传算法的三维大脑图像分割

利用最大熵多阈值方法对三维大脑数据进行分割时,穷尽搜索法耗时长,而简单遗传算法的搜索结果又不够稳定和精确.针对该问题,提出了一种免疫遗传和模拟退火相结合的新算法来快速求解全局最大熵.与简单遗传算法相比,免疫遗传算法采用了更佳的选择操作,以确保更多不同个体被选择来保存种群的多样性,而模拟退火机制用于拉伸免疫遗传算法的适应度函数.算法给出了选择概率的一般表达式,并采用精英策略和自适应的交叉、变异机制以改善算法的收敛性.基于IDL平台的100次仿真结果表明,三维大脑数据被成功地分为:脑白质、脑灰质和脑脊液三部分,且与简单遗传算法和传统免疫遗传算法相比,本文算法在稳定性和精确性上更具优势.     

基于二维直方图和粒子群优化的边缘检测

针对基于二维直方图的分割方法存在计算耗时的缺点,将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的边缘检测算法。新方法在定义的二维灰度空间中,利用粒子群优化算法自适应搜索最优解,并以此作为边缘检测算子的门限,阈值变换后便可得到表示原图像主要特征的分割结果。通过对水下图像处理的实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统检测方法相比,具有更好的抗噪性能。     

改进的分形算法在弱小目标检测中的应用

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。     

区域进化自适应高精度区域增长图像分割算法

为克服经典区域增长算法中门限选择困难、分割稳定性不高与串行处理速度慢的不足,提出基于区域进化的自适应高精度区域增长图像分割算法。在图像预处理过程中,首先通过各向异性滤波算法对切片进行滤波,达到去除图像噪声同时避免对边界区域的模糊;然后引入了新的区域能量表示模型,并给出了迭代进化形式,在区域增长过程中,逐渐增加区域增长的门限,通过对能量函数的动态优化来逼近最佳分割结果;最后利用主动轮廓模型进行精度分割,得到精确而比较光滑的分割目标轮廓。对比实验表明提出的方法是合理有效的。     

基于改进Deeplabv3+的烟雾区域分割识别算法

烟雾遮挡使基于图像的寻的制导系统目标识别困难,如何提高该类区域分割识别准确性、降低虚警率是一个亟待解决的课题.现有Deeplabv3+算法对烟雾分割时存在漏分割、错分割等问题,细节损失严重,整体分割精度低.本文提出基于改进Deeplabv3+模型的烟雾区域分割算法,创新异感受野融合的基于空洞卷积的金字塔构型(atrou...     

基于Snake模型的低对比度噪声心脏MRI图像分割

提出了一种基于Snake模型的低对比度、噪声心脏MRI图像分割算法。Snake模型通过轮廓线的变形得到感兴趣区域(ROI)的边界，但其分割结果依赖于初始轮廓线的位置，且变形曲线容易收敛于局部梯度极大值区域或从弱边界处泄漏，对于深度凹陷的区域也难以分割。通过增加局部面积能量项，扩大了Snake模型寻找边界的范围；在模糊C均值集群分类的基础上，构造模糊能量项，能够较好地处理心脏MRI图像中的弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象。分割实验证明了改进的模型能够有效地分割低对比度、噪声心脏MRI图像。     

Video segmentation using multiple features based on EM algorithm

Object-based video segmentation is an important issue for many multimedia applications. A video segmentation method based on EM algorithm is proposed. We consider video segmentation as an unsupervised classification problem and apply EM algorithm to obtain the maximum-likelihood estimation of the Gaussian model parameters for model-based segmentation. We simultaneously combine multiple features (motion, color) within a maximum likelihood framework to obtain accurate segment results. We also use the temporal consistency among video frames to improve the speed of EM algorithm. Experimental results on typical MPEG-4 sequences and real scene sequences show that our method has an attractive accuracy and robustness.     

基于阈值判断的区域指导插值算法

针对传统图像放大算法对边缘区域划分不准确造成图像质量较低,而自适应插值放大方法模型复杂且计算量大的问题,提出一种基于阈值判断的区域指导(area directed threshold judgment, ADT)插值算法。该算法利用阈值判断的方法对插值点周围进行区域划分,结合近邻法和众数法确定插值点所属区域,根据插值点类型不同,利用不同权值大小的线性插值公式实现自适应插值,提高图像质量。仿真测试结果表明,与基于协方差的自适应插值算法相比,ADT算法在图像质量降低不显著的前提下,能显著提高插值速度;与双线性插值算法相比,图像峰值信噪比平均增加2.19 dB。     

自适应边缘检测最大似然分割算法

由于SAR图像中存在较强的乘性斑点噪声 ,给SAR图像分割造成很大困难。研究了分割SAR图像用的最大似然区域增长分割算法 ,并提出在分割前先利用自适应边缘检测方法获得边缘图 ,然后利用边缘图对图像进行初始分割。理论分析和获得的分割结果证明 ,引入自适应边缘检测后 ,不但在图像的均匀区域能更好地抑制斑点而且可以更好地保持图像的结构信息 ,图像分割效果得到明显改善。     

基于小区域滤波的快速星图弱小目标分割算法

时间序列帧星空图像中弱小目标的检测是天基监视地球同步轨道卫星需要解决的关键技术之一,星图中的背景杂波抑制与小目标分割对运动目标的检测与精确测量是至关重要的。针对这一问题,提出了一种基于小区域滤波的快速星图弱小目标分割算法。首先采用最小二乘拟合方法得到高斯背景均值和标准差;然后利用小区域滤波抑制背景杂波;最后利用固定阈值滤除灰度过小像素点。实验结果表明,该算法能够较好地保持恒星和运动目标的边缘,为恒星和运动目标的快速定位奠定了基础。