二维熵图像阈值分割的遗传算法

在研究二维熵阈值分割原理的基础上,将遗传算法用于最优阈值的求取,探讨了其快速算法和全局寻优方面的优良特性．研究结果表明,本算法收敛速度快,稳定性好,适合于多阈值的求取．     

改进乌鸦算法的二维Tsallis熵多阈值图像分割算法

针对二维Tsallis熵在多阈值图像分割算法中计算量大、计算时间长等问题,提出一种基于改进乌鸦搜索的二维Tsallis熵多阈值图像分割算法。在乌鸦位置更新过程中引入Levy飞行机制,提高全局寻优能力;根据迭代次数自适应调整尺度系数,限制Levy飞行的搜索范围,加快算法收敛速度;将改进乌鸦搜索算法与二维Tsallis熵结合,减少计算时间、提高分割精度。以经典伯克利分割数据库中的图像为例进行分割实验,结果表明,与其他经典算法相比,改进乌鸦搜索算法分割图像收敛速度快、计算时间短、分割准确度更高。     

灰度图象的二维最大熵阀值分割研究

讨论了灰度图象的二维最大熵阀值分割算法．根据图象象素的灰度、均值二维直方图分布的特点，给出了一个新的分割阀值判决函数．理论分析和实验结果表明：该阀值判决函数比仅使用一个二维矢量阀值具有更强的抗噪声能力，分割性能更好．     

基于Renyi熵与PSO算法的图像多级阈值分割

在图像阈值分割方法中,Renyi熵法因其显著效能而得到大量应用.为了更好地发挥Renyi熵在图像分割中的应用,提出把Renyi熵法扩展到图像多级阈值化问题.然而,由于计算时间复杂度上的高要求,很难把这种有效的技术推广到复杂图像多级阈值化问题.为减少本方法的计算时间,应用粒子群优化算法实施最佳阈值的搜索.实验结果表明,本方法能有效地对图像进行多级分割,并且显著降低计算时间.     

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.     

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．     

一种基于多熵阈值图像分割的边缘检测新方法

该文提出的熵阈值分割图像边缘检测新方法,在噪声严重的情况下,能够提取出准确连续的物体边缘,实验结果表明这种方法能获得比Ｓｏｂｅｌ算子及Ｋａｐｕｒ多阈值分割法更为满意的边缘检测结果,这一方法在出版系统中具有一定的实用价值。     

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。     

基于二维最大熵阈值的SAR图像分割算法

本文针对复杂陆地SAR图像,提出改进的图像二维最大熵阈值分割法,在检测门限的判别函数中引入加权系数。由于加权系数的引进,增强了模型对复杂陆地SAR图像的适应能力,提高了图像分割的精度,降低了漏警率和虚警率,取得了较好的分割效果。     

梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法

光照不均匀往往造成背景亮度不均和灰度分布范围较大,会导致图像分割困难和不准确.考虑图像的边缘信息受光线变化相对不敏感,引入梯度熵信息对Canny算法进行改进提取准确合适的边缘.采用最小二乘法的多项式曲面拟合获得阈值曲面,进而提出了基于梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法.对多种背景灰度分布不均匀的图像进行算法验证...     

一种基于模糊熵和遗传算法的图像分割方法

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要意义.作者将模糊数学理论和遗传算法结合在一起,利用最大模糊C组分类熵原则确定分割阈值.该方法可以将图分成两类或多类.实验结果表明该方法是有效的.     

一种新的图像自动门限分割方法

基于模糊数学理论提出一种新的图像自动门限分割方法－－最小模糊贴近度方法，论述了模糊集合要领及其隶属函数的建立，从图像模糊贴近度的性质考虑，确立了图像门限分这 最估准则，通过与几种经典方法对具有不同直方图图像的分割图像的分割及性能比较，证明了本方法的有效生和较好的分割性能。     

基于模糊聚类与二维阈值的图像分割

针对图像的二维阈值分割,采用了一种快速二维阈值分割与模糊聚类相混合的方法,以进一步减少二维阈值分割中的噪声与错误分割,实验结果表明,利用这种方法分割信噪比较低的图象,能够在很短的时间内得到更为满意的分割结果。     

基于分割图像最大信息量的阈值化算法

简述了目前利用熵的原理对图像进行阈值化分割的几种方法,把图像假设为L个符号的信息源,图像的分割类比于数据信号通过有扰信道过程,分割后的图像具有一定信息量,提出使分割后的图像具有最大信息量的阈值化方法。将图像背景与目标的条件概率假设为正态分布,利用贝叶斯公式估计出其后验概率,搜索使分割后的图像具有最大信息量的阈值,比较了新算法与其它基于香农熵算法的特点和分割性能。     

小波阈值法在图像去噪领域的应用研究

小波阈值法在图像去噪领域已经成为热门的研究方向,为了使人们能对小波阈值法有概括性的了解.在对小波阈值法现有技术的优缺点进行分析的前提下,总结出小波阈值法在图像去噪领域的三个主要研究方向,即阈值选择的自适应性,小波系数的分布模型,以及防止Gibbs振荡,并探讨了小波阈值法在图像去噪领域的发展方向.     

一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法及应用

本文根据Kullback－Leiblar距离的统计意义,提出一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法,这种方法与NR．Pal和S．R．Pal等人提出的方法完全不同;此外此文还将从前研究的对象从单目标与背景推广到多目标及背景的自动多门限选取问题,最后用几幅困像进行算法检验;实践表明,该方法和其它方法相比较,效果较好．     

基于Tetrolet变换的自适应阈值去噪

提出一种新的阈值函数,在Tetrolet变换域中利用此阈值函数通过最小均方误差进行自适应图像去噪.此方法主要优点是利用图像Tetrolet变换的多尺度框架和方向性来保留原始图像的边缘和纹理等重要信息,同时在Tetrolet变换域中利用新阈值函数通过LMS算法来对图像自适应去噪.实验结果表明:该算法具有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果,是有效可行的.     

基于小波门限化的图像去噪方法

提出用小波门限化方法对图像的噪声进行处理,从理论上分析和探讨了小波门限化的作用,以及对抑制噪声形式的无纹理图像的自适应性,实验结果表明,所处理的图像取得了很大的结果。     

基于脊波变换的自适应阈值图像去噪算法

利用脊波变换的方法，研究了图像去噪问题．设计了一种基于脊波变换的改进图像去噪算法，该算法采用软硬阈值折中函数，针对Normal Shrink阈值提出了改进．仿真实验表明，该算法与小波全局软硬阈值去噪、脊渡全局软硬阈值去噪等算法相比，图像的峰值信噪比值有明显提高，算法对以直线特征为主的图像较为有效．