自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

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．     

一种自适应小目标图像分割方法

将遗传算法用于小目标图像分割,提出了目标在图像中所占比例的可能范围参数,并结合P-tile法和直方图熵法得到一种新的适应目标分割方法,该方法克服了传统P-tile法要求己知目标所占确切比例的缺陷,并利用遗传算法能自动在搜索空间内快速寻优的特点,可以推广到包含任意大小目标的图像分割问题上,用户可选择目标占整个图像面积的不同的“最小百分比”和“最大百分比”参数进行反复操作,得到多个不同结果,然后对这些结果做后续分析（如数据融合分析）,从而得到更加准确的判断,试验结果表明,该方法具有良好的分割质量,运算速度提高21.5%。     

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。     

图像分割的阈值法研究

阐述了阈值分割法的基本原理,介绍了常用的阈值选取方法,并实现了全局阈值和动态阈值对图像的分割,给出了实验结果,分析了阐值法的特点,讨论了阈值法在图像分割中的应用。     

基于自适应阈值的循环增长地面点云分割算法

在坡度、路面起伏不平的场景中,针对单一阈值敏感性不足,多阈值简单组合存在冗余计算,且影响分割精度和鲁棒性的问题,提出了一种基于阈值自适应选取的点云分割方法。该方法在栅格分割中引入循环增长判断,以兼顾局部特征与全局特征,设计了一种触发式双特征判断机制,并通过拟合地面波动幅度自适应确定分割的高度阈值提高算法的分割效率和分割精度。最后基于开源数据集进行了仿真测试,验证了所提算法在地面点云分割中的精确性和时效性。     

紫色土彩色图像的H阈值分割

【目的】将研究对象紫色土自然断面图像从复杂背景中分割出来,以消除复杂背景的影响,为对紫色土视觉图像进一步分析处理、识别打下基础。【方法】通过对紫色土自然断面图像统计分析,证明它的H域有良好的聚集特征,且在95%和97%置信点近似于正态分布;因此,根据正态分布确定紫色土壤自然断面的H阈值,分割紫色土壤自然断面图像。【结果】用获得的二值分割图像与原图像计算哈达玛积,分割提取出了完整的紫色土自然断面区域图像。【结论】算法分析及仿真实验显示:相对于对比算法,新的算法分割速度更快,分割提取出的紫色土自然断面图像更完整;该算法有效。     

一种室内彩色图像的分割方法

讨论室内彩色图像的区域增长法分割技术，直接使用彩色图像作分割，效果并不理想。可以利用室内图像中非金属目标界面反射较弱的特点，简化反射模型，使用规一化彩色，然后再作区域增长，这样分割的效果令人满意，实验结果表明了这一点。     

图像分割方法综述

图像分割是图像处理与机器视觉的基本问题之一,本文主要对图像分割方法的分类情况,图像分割系统的一般结构做了介绍,并且介绍了几种常见的核心分割算法。     

基于自适应阈值分割算法的虹膜识别系统设计

在疫情环境下,为解决传统生物识别技术对公共场所出入人员的管控过程中易导致的交叉感染的问题,提出了人眼虹膜的身份识别方法.基于虹膜识别技术的安全管控系统中包括外部摄像镜头捕捉人眼图像、内部虹膜图像预处理、提取特征和与数据库比对匹配四个部分.从硬件和软件两方面入手来说明系统的设计架构和程序设计等内容,采用虹膜识别相关经典算...     

基于耗散结构的改进遗传算法求取红外图像二维阈值

在二维阈值化分割算法的基础上,提出了一种新的改进分割算法运算效率的遗传算法,在对耗散系统理论研究的基础上,将简单遗传法与耗散结构相结合,构成一种新的算法,并对该算法求解红外图像二维阈值问题进行了仿真研究。仿真计算结果表明：用这种方法求解红外图像二维阈值分割问题,计算效率大大提高,而且求解性能较简单遗传算法有很大的改善。     

彩色图象分割方法及进展

图象分割是图象分析和模式识别的首要问题和基本问题,也是图象处理的经典难题.彩色图象比灰度图象具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视.本文结合近年来彩色图象分割中出现的新算法,将彩色图象的分割方法分为四大类,并分别加以介绍,分析了各种方法的优缺点,最后指出了彩色图象分割的发展趋势.     

彩色图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点。     

基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法

阈值法是一种被广泛使用的图像分割方法.本文从图像中信息的变化情况出发,提出一种基于图像清晰度评价的新颖的自适应阈值分割方法.该方法采用清晰度评价函数作为阈值化后图像内灰度相似性变化的度量方法,通过反复迭代并结合皮尔逊相关性直至找到最佳的分割阈值.通过多组图像数据尤其低对比度图像,包括钢板表面轻微缺陷等图像进行了测试对比.结果表明:相比传统阈值分割方法及其改进算法,在低对比度图像的处理上,本文方法能够自适应地准确找到合理阈值,具有优异的图像分割性能.     

图像分割技术研究

对传统的图像分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述,并分析了每类分割方法的特点,探讨了图像分割技术的未来发展方向。     

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.     

图像测量中条带图像的分割

在图像测量中，需对复杂光场下获取的图像进行分割，用常用的阈值分割方法对其进行分割时，不 能很好地克服光照明暗不同对图像产生的影响。提出了一种基于零交叉检测器的动态阈值选取方法，经过 在实际项目中运用，证明其效果良好，能有效克服非均匀光场对图像分割结果所带来的影响。     

图像测量中条带图像的分割

在图像测量中，需对复杂光场下获取的图像进行分割，用常用的阈值分割方法对其进行分割时，不能很好地克服光照明暗不同对图像产生的影响，提出了一种基于零交叉检测器的动态阈值选取方法，经过在实际项目中运用，证明其效果良好，能有效克服非均匀光场对图像分割结果所带来的影响。     

基于模糊阈值的图象分割方法

叙述了采用模糊阈值进行图象分割的基本原理，提出了简化资格函数形式和采用直方图中值滤波处理方法，算法简单直观，计算机仿真表明图象分割结果比较理想．