基于遗传算法的图像阈值分割算法研究

图像分割是图像处理的一个重要研究方向,本文在介绍了基于阈值的图像分割算法的基础上,针对最大类间方差的寻优问题,利用遗传算法求解最佳阈值,大大提高了计算速度。     

基于蚁群算法的最佳熵图像分割阈值方法

最佳熵阈值是最常用的图像分割算法之一,但是需要大量的运算时间,限制了其实际的应用范围.蚁群算法是一种新兴的仿生进化算法,已成功的应用于大批组合优化问题的处理.将最大熵算法视为组合优化问题并引用蚁群算法加以处理,实验结果表明蚁群算法不仅可以实现最优阈值的确定,而且可以提高图像分割效率.     

图像阈值分割算法研究

图像阈值分割的方法很多,但目前很难找到适用于各种场合的分割方法。本文针对实际情况对几种分割方法进行了分析比较及实验研究。在此基础上引入了遗传算法,加快了算法的收敛速度。最后将一种改进的遗传算法用于优化图像分割,取得了较好的分割效能。     

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

基于标记分水岭算法的高分辨率遥感图像分割方法

由于Quickbird等高分辨率遥感图像信息分布的特殊性,一些面向视频(或自然)图像分割方法并不完全适合于高分辨率遥感图像的分割.基于标记的Watershed图像分割算法是一种改进的分水岭算法, 它很好地被应用于人脸及其他一些场景图像的分割.把该方法引入高分辨遥感图像的分割,并针对遥感图像的特点,在分割之前采用中值滤波对高分辨率遥感图像进行预处理;同时,在分割过程中采用用小波滤波器替代Butterworth滤波器对梯度图像的低通滤波.不同地物特征的Quickbird图像的分割实验表明,对于纹理比较均一的高分辨率遥感图像,该方法避免了过分割现象,且效率较高;但对于纹理比较复杂的图像,该方法具有一定的局限性.     

基于阈值的图像分割方法的研究

介绍了图像分割的定义和基于阈值选取的图像分割方法,分析了直方图阈值和最佳阈值法。     

基于自适应多尺度的血液细胞图像阈值分割方法研究

提出一个基于自适应多尺度滤波的阈值分割方法,对血液细胞图像进行了自动分割。首先,对图像原始直方图进行多尺度滤波,根据它的尺度空间图特性,确定合适的滤波尺度,然后完成对谷点由“粗”到“精”的定位,并作为阈值对原始图像进行分割;其次,利用松驰方法对分割图像作后处理;最后,将该方法与其他阈值分割方法做了分割性能的比较,证明了算法的有效性。     

颅骨图像的阈值分割算法研究

针对颅骨CT图像中灰度值范围变化较大的特点,阐述了两种图像的分割方法,一种是基于边缘信息的分割,一种是基于区域信息的图像分割,提出了在颅骨CT图像分割中采用基于区域的阈值分割算法,并通过软件编程实验证明了它具有算法简单、识别效果好、效率高的特点．     

沥青混合料图像阈值分割算法的实现

研究了沥青混合料数字图像自动检测分析系统中的图像分割算法,给出了各种阈值的选取方法;并结合沥青混合料数字图像灰度直方图的双峰特征,分析比较了采用平均灰度法、状态法、迭代法、基于最小误差理论法以及基于最大方差理论的阈值分割法的不同处理结果,选用基于最大方差理论的方法对其进行分割处理.结果表明,该处理方法对沥青混合料自动检测系统测量精度的提高起着重要的作用.     

阈值化图像分割算法研究

本文将阈值化分割算法划分为几类,以时间顺序分别介绍了每种方法的研究背景,并讨论其优缺点。     

基于K-均值算法的植物彩色图像分割

图像的分割实质是将图像中的像素点依据对象的不同分为不同的类；应用经典的聚类算法即K-均值算法对植物彩色图像进行分割，实验结果表明：经该算法处理后能够将图像中的对象与背景分离开，并取得了较好的图像分割效果，拓宽了聚类图像分割算法应用的新领域。     

基于改进ORB算法的无人机遥感图像拼接技术

针对ORB算法尺度不变性较差,运行速度较慢,不适合应用于无人机遥感图像上的特点,提出了一种改进的ORB无人机遥感图像拼接算法。首先利用ORB特征中FAST特征检测算法对Shi-Tomasi算法进行加速,获取快速且准确的图像特征点,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,在对特征点进行粗匹配和精匹配后,最后使用改进过的SPHP算法融合图像。实验结果表明,这种改进的ORB算法有着更高的匹配精度和匹配速率,能够生成更好的拼接结果。     

一种DCT域遥感影像半脆弱水印算法

在卷积编码的基础上,提出一种DCT域遥感影像半脆弱水印算法.将交织技术引入卷积编码中,以提高卷积编码的检错能力,从而保证半脆弱水印实现对恶意篡改的检测跟踪.该算法提取遥感影像8×8直流量化系数奇偶性作为半脆弱水印信息,借助交织卷积编码实现篡改检测定位,并通过DCT中低频抖动调制来平衡不可见性及边缘信息误差之间的矛盾.实验结果表明：所提出的遥感影像半脆弱水印算法不仅具有良好的不可见性、鲁棒性和篡改检测定位能力,而且引入误差对遥感影像属性及应用影响很小.     

基于K均值和免疫算法的聚类分析

在分析了经典K均值聚类算法的基础上,提出了一种基于K均值和免疫算法的聚类分析算法,理论分析和实验显示,该算法具有全局寻优能力和对初始数据输入鲁棒性,算法具有计算效率高、聚类能力强的特点．     

可见光遥感图像中舰船目标检测的多阶阈值分割方法

针对遥感图像中海洋复杂背景下的海上舰船目标检测,提出了基于自适应多阶阈值分割舰船目标检测方法.使用该方法对Spot,Quickbird,Ikonos,Landsat等不同卫星数据来源、不同分辨率、不同内容的12 704个样本进行了试验,成功检测了1 104个目标中的1 098个,检测率达到99.5%,同时虚警率保持在较低水平.实验证明,该方法对遥感图像中的海上舰船目标检测适应性强、检测率高、稳定性好.     

基于双正交子波变换的遥感图象编码方法

介绍一种基于双正交子波变换的遥感图象数据压缩方法。原始图象经过子波变换后，分解为亮度子图象和边缘子图象，采用国际标准的ＪＰＥＧ方法编码亮度子图象，使用快速矢量量化（ＦＶＱ）编码边缘子图象。实验结果表明，在码率为０．８ｂｉｔ／ｐｉｘｅｌ的情况下，重建图象的峰值信噪比为２８ｄＢ，恢复质量好于直接使用ＪＰＥＧ编码。     

基于分水岭和扩展的遥感影像分割方法研究

提出了一种新的影像分割方法。方法利用Meanshift算法对原始影像进行预处理,再运用分水岭标记算法获得初始分割结果,得到独立的影像斑块。以每一个斑块作为一个结点构建一幅图,应用图割理论中的α扩展原理对所构建的图进行多类分割。由于充分利用分水岭算法和α扩展理论的优点,新方法分割结果具有更高的准确性,并有相应的实验证明该方法的有效性。     

一种适用于机群系统的细粒度遥感图像镶嵌并行算法

为得到全局色调一致的无缝镶嵌图像 ,提出了一种细粒度遥感图像镶嵌并行算法。该算法通过维护一个“双缓冲队列”和采用“任务动态选择”算法进行任务分配 ,极大地减少了通讯开销和任务等待 ,而且图像的色调均衡化和重采样都可融入到镶嵌算法中并行执行。还提出了一种基于不规则边界的改进λ插值图像融合算法 ,用以进行图像重叠部分的无缝拼接。对镶嵌算法性能的实际测试和分析结果表明 ,该算法在机群系统上获得了近似线性的加速比和良好的视觉效果。     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.