一种改进的二维Otsu图像分割算法研究

对当前的二维Otsu阈值分割算法进行了改进,降低了计算的复杂度使用两个一维的Otsu算法来求出二维Otsu算法所需要的阈值,并在算法中引入了最小类内离散度的概念,利用遗传算法寻找出最优的阈值,以消除二维算法需要在整个图像内搜索的弊端,促进了算法的整体性能的提升与其他文献中算法相比,证明了该文算法的可行性,在时间上要大大优于其他算法,并且分割效果也相对理想     

一种改进的细胞图像分割迭代算法

图像分割是图像轮廓提取,纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。它也直接影响着图像更高级别的处理质量。提出一种改进的图像分割迭代算法,通过在一般的迭代算法中添加第二门限,以达到更精确的将各像素划分到所属区域降低误判概率的目的。在分析的基础上,给出了该算法与一般迭代分割算法的对比图像。为了观察分割效果,还给出了应用分割图提取边缘与Canny算子的对比图像。其结果均表明,噪声干扰下,改进算法的分割过程更为准确。     

一种结合遗传算法的图像分割方法

模糊聚类算法是一种解决图像分割的常见算法,Stelios在模糊C均值聚类算法的基础上提出了FLICM算法,极大地改进了图像分割的效果。基于此,经过分析证明FLICM算法存在的不收敛问题,在此基础上改进了FLICM算法,并提出了结合遗传算法来解决因目标函数复杂度高而无法给出"闭合"迭代公式的问题。从结果来看,该算法不仅克服了FLICM算法不收敛的问题,而且取得了更好的图像分割效果,使得图像细节得到更充分的保留。     

一种新的自适应双边滤波算法

现有的双边滤波算法需要预先设置空间方差和灰度方差参数,滤波时参数固定且不能保证是最优的参数设置. 文中提出一种新的自适应双边滤波算法(adaptive bilateral filtering, ABF),通过目标尺度信息实现空间方差局部自适应取值,保留更多的图像边缘特征;采用图像分块技术估计噪声方差,根据噪声方差自适应地设置灰度方差,以保证滤除噪声的性能;通过强制增大空间方差滤除较强噪声点. ABF不必像传统双边滤波算法那样根据经验设置参数,而是根据图像局部特征自适应地设置空间参数,不仅提高了滤除噪声的能力,而且更好地保留了图像边缘特征. 仿真实验表明,无论是主观评价还是客观评价,所提出的方法均优于传统的双边滤波算法、各向异性扩散算法和改进的双边滤波算法.     

基于改进GA和OTSU的图像分割算法

图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一项关键技术.文章利用改进遗传算法与改进OSTU算法相结合对二维图像分割进行了全局优化,使算法在保持群体多样性的同时加快收敛速度,提高算法全局收敛的稳定性,实现了图像的自动最佳阈值的分割.     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法.将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像中前景和背景的概率,训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理,优化图像分割的效果.利用无人机航...     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像中前景和背景的概率,训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理,优化图像分割的效果。利用无人机航拍采集的图像数据进行实验,结果显示基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法优化了图像的分割效果,较完整地展示了分割后的图像细节,具有较好的应用价值。     

基于图像分割的改进Census变换立体匹配算法

针对传统Census变换立体匹配算法精度低,提出基于图像分割的改进Census变换立体匹配算法.将Census变换窗口中心像素的灰度值用其邻域像素灰度值的中值代替,从而减少噪声对匹配精度的影响,增强算法的抗干扰能力.采用Mean Shift算法对图像进行分割,结合其Census变换结果,以Hamming距离作为匹配代价...     

基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究

针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题,提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计,增强变异的多样性,加快搜索的收敛速度,以获取遥感图像分割的最佳阈值。实验仿真结果表明:该算法降低了阈值搜索时间,同时取得了良好的图像分割结果。     

改进的Snake算法在颅脑CT图像分割中的应用

尝试用一种改进的Snake算法创建模型,自动分割CT头颅断层图像的脑组织和脑脊液,用于后期辅助医生对患病部位的诊断和治疗,为临床提供更方便的工具。考虑到脑部CT图像和相邻的骨组织灰度差异较大,利用改进Snake算法对CT头颅图像进行自动分割,将分割的脑组织图像与专业医学影像医生手工分割的CT脑组织图像做对比,发现这种改进的Snake算法分割的CT颅脑图像从轮廓外形、灰度均值和方差值都和专业医生手工分割的CT颅脑图像非常接近,表明这种改进的Snake算法分割CT颅脑图像是可行的。     

图象分割算法的改进研究

针对传统基于图论的图象分割方法对噪声敏感以及计算复杂度大的问题,对传统算法进行了相应的改进,综合考虑像素的灰度信息和空间位置信息,计算权函数表达式时充分考虑到节点之间及节点与区域间的空间近邻关系.对比实验表明,该算法能够有效地从背景中把目标物体分割出来,并且当目标物和背景相近时,相比其他两种算法能够去除更多背景;该算法分割结果更接近于人眼视觉特征.     

一种改进的K means聚类彩色图像分割方法

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷.     

浮选中泡沫图像的分割算法

描述了浮选中泡沫图像的分割算法，根据测定泡沫的尺寸、形状和纹理分割泡沫图像。因这些泡沫图像的图案和性质千差万别，用现有的分割算法是很困难的，我们修改并结合不同的现有图像分割算法，形成了一种分割泡沫图像的新算法。在这种算法中，使用并修改了阈值算法，自动地检测泡沫的种子点或种子区域，然后使用形态学技术产生泡沫区域。最后，基于泡沫形状分析，合并过于分割的泡沫部分为一泡沫。文中列举了分割三个泡沫图像的结果，它表明这种分割泡沫图像的方法是合理的。     

基于图像统计均值和各向异性扩散的指纹图像增强算法

本文在仔细研究Weickert等人提出的各向异性扩散算法的基础上,结合图像的全局统计均值,给出一种新的基于各向异性扩散的指纹图像增强算法。该方法简洁、高效,有效避免了传统各向异性扩散算法降低图像对比度的缺点。     

PSO与K-means混合聚类的PCB图像分割算法

图像分割技术在PCB自动光学检测中应用广泛。 K-means聚类算法简单有效,能实现PCB灰度图像的自动分割。然而,随机选取的初始聚类中心易导致K-means算法最终找到的是局部最优值,对PCB图像分割效果有一定影响。引入PSO算法的群智能搜索策略,提出一种新的寻找聚类中心的算法。实验表明,在PCB图像分割中使用该算法可防止陷入局部最优值。     

一种基于图像处理的快速自动聚焦算法

提出了一种基于图像处理的快速自动聚焦算法.该方法采用拉普拉斯梯度函数作为聚焦评价函数,然后利用改进的极点搜索算法寻找对焦平面.采用该搜索算法能在全局内进行极点搜索,快速找到成像质量最高的图像,有效地避免局部极值的干扰,快速有效地实现自动聚焦.