采用二次灰度直方图的砂轮磨粒图像阈值分割

为了解决金刚石砂轮表面磨粒灰度直方图阈值分割方法对区域划分存在误分割的缺陷,提出一种基于二次灰度直方图连通区域标记磨粒图像分割方法.首先,将原始金刚石磨粒图像转换为灰度图像,并对其滤波处理消除噪声.其次,设定阈值完成第一次直方图阈值分割,消除较小结构暗细节.然后,标记各个连通区域,填上不同的颜色.最后,设定阈值完成第二次直方图阈值分割,获取感兴趣目标磨粒区域.结果表明:文中方法可将感兴趣目标磨粒与背景分离,得到较好的分割效果和较高的分割效率.     

基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

基于Grabcut的图像目标提取

在图像处理过程中,快速准确地提取感兴趣的目标是图像处理的一个重要任务.提出了一种基于Grabcut准确提取图像目标的算法,该方法根据用户指定前景物的基本形态获取初始的前景、未知的背景区域,并用mincut/maxflow对分割能量函数进行了优化,利用大量图像对本文方法进行了实验分析,结果表明了算法能有效提取图像中感兴趣的目标.     

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．     

二维最大类间交叉熵阈值分割法

目的 研究了基于类间交叉熵的二维阈值分割算法及其抗噪性能.方法 通过采用交叉熵方法 来描述二维直方图中的目标区域和背景区域之间像素信息的差异程度,构造了一种基于最大类间分离性程度的图像分割新方法 .结果 结果 仿真证明该分割方法 的有效性和抑制噪声的能力.结论 在有噪声的图像中,新分割方法 相比传统一维最小交叉熵具有更强的抗噪性能,并且在分割性能和时间花费上都优于二雏最小类内交叉熵分割法.     

基于二维灰度直方图的最小模糊熵分割方法

本文在一维最大模糊熵分割方法的基础上，根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性，提出了一种新的图像分割隶属度函数，从而得到最小模糊熵分割方法．本文还针对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，抗噪声能力差的缺点，提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．本实验结果证明，最小模糊熵分割方法对于某些图像的分割效果要好于最大模糊熵分割效果，而二维分割方法对于绝大多数图像，都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，而且方便地推广到其他的一维熵分割方法中。     

二维信息熵的红外图像分割算法

为了准确实现目标分割,提出将信息熵应用于红外图像的分割算法。对一般二维直方图最大熵进行推广,给出了外接4邻域直方图最大熵、灰度级-邻域灰度级绝对差直方图最大熵,以上3种二维信息熵算法均能有效地实现红外图像分割。引入属性直方图的概念,构造合适的属性集,先缩小目标的搜索范围,在此基础上运用信息熵进行目标分割,与单纯信息熵分割算法相比,得到的分割结果图中,目标的形状比较完整且引入的干扰较少。仿真结果表明该算法是有效的。     

一种改进的梯度直方图远红外行人检测方法

在远红外行人检测领域,实时性以及鲁棒性如何提高,这一问题一直得不到有效的解决.笔者以感兴趣区域ROIs为切入点,在图像预处理阶段充分应用像素梯度相关知识,总结出有效的垂直投影方法.该方法原理为:搜集图像梯度信息,采用初定位方法对垂直方向上的条状区域展开处理并获取包括行人在内的图像,采取局部双阈值图像分割算法获得相对较为可靠性ROIs,避免对整幅输入图像进行搜索.检测过程中,充分发挥全局信息作用,采用以金字塔熵加权的梯度直方图方法,针对远红外行人进行描述.本方法引入了支持向量机算法的识别技术.文章最后针对该方法进行了实验检验.实验结果显示,该方法大大缩短了ROIs提取过程的搜索耗时,而且可以对一些以背景目标为主的候选区域进行抑制.     

一种提取MRI图像感兴趣区域的分割方法

以国际标准脑肿瘤MRI图像库为背景进行分割实验,提出一种结合模糊C均值聚类、区域生长和数学形态学的FCM_Region分割方法对MRI脑肿瘤感兴趣区域进行提取.先利用模糊C均值聚类算法对原图进行聚类粗分割,对分割的结果采用形态学双结构算子和区域生长法去除颅骨等非脑组织来获取脑部组织,并平滑图像,最后采用比对法获得肿瘤感兴趣区域.实验结果证明了该方法对MRI脑肿瘤图像分割的有效性.