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。     

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。     

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．     

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。     

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。     

基于遗传算法的阈值图像分割研究

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义，最大熵方法具有很多优点，但同时也存在弱点：需要大量的运算时间，因此需要引入优化算法，文中将遗传算法用于最大熵阈值的图像分割方法中，提出了一种基于遗传算法的最大熵阈值图像分割方法。仿真实验表明，该方法可以有效地提高最大熵图像分割的计算速度，提高图像处理的实时性。     

阈值分割算法在图像处理中的应用

图像分割就是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像进行分类,把图像空间分成若干个某些具有一致性属性的不重叠区域。本文在介绍了阈值分割三种算法的基础上,通过matlab仿真实验结果分析比较了三种算法的优劣性。     

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．     

图像分割技术的比较研究

图像分割是图像处理与机器视觉的基本问题之一。到目前为止仍没有适用于所有图像的通用分割方法。近几年来通过借鉴其他领域的研究成果,产生了不少新的分割算法,但在应用中受约束较多。基于当前研究现状及相关技术的发展趋势,未来的图像分割技术应该具有多种分割方法结合、人工智能得到应用和人机交互的特点。     

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。     

一种用于AOI的PCB拼接算法

针对自动光学检测技术(AOI)在PCB板检测中存在的图像拼接严重错位、系统响应速度慢、拼接精度差等问题,对PCB图像拼接算法进行了改进研究.首先,提出整行缩小以及以行图像为配准图像的方式进行图像拼接;其次,在传统PCB图像拼接算法上引入surf配准,采用图像金字塔尺度空间的方法,确定拼接图像间的对应特征点,选取最近邻次近邻的配准方式进行特征匹配.实验结果表明:提出的拼接算法,生成图像的数据量相对较少、速度较快,误差不会累积传递,消除了错位偏差,并解决了因光照不均而造成拼接缝隙的问题,大大提高了拼接的精度和速度,为AOI系统后续准确识别PCB板缺陷打下了良好的基础.     

灰度图象的二维otsu自动阀值分割研究

研究了灰度图象的二维ｏｔｓｕ自动阀值分割法．根据灰度图象的象索点灰度，邻域均值二维直方图的分布特点，给出了一个新的分割阀值判决函数．理论分析与实验结果表明：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．     

基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割

为了提高医学图像分割的精确度,提出了一种基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割.对蚁群算法中的初始聚类中心、动态更新信息素浓度和参数变量进行了改进.实验结果证明:改进算法可以提高医学图像的分割精确度,同时克服蚁群算法搜索时间较长,求解速度较慢的缺陷,缩短运算时间.     

基于最大相关法的图像阈值分割

提出了一种基于最大相关准则的图像阈值分割法．该算法比基于最大熵原理的图像分割法更简便．另外，本文采用遗传算法搜索最佳闽值，并对算法中的交叉算子和有关运行参数进行了改进．实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性．     

指纹图像分割方法综述

在自动指纹识别系统中,精确的指纹图像分割可以加快后续处理速度,提高识别的准确性。按照图像特征的定义范围,将指纹图像分割方法分为基于像素特征、块特征和图像全局特征的方法。对每类方法分别从特征层面与分类器层面进行了归纳总结,并简要分析了3类方法的分割错误率与时间复杂性。最后指出了目前指纹分割算法中存在的主要问题和未来的研究方向。     

基于机器学习的PCB孔位信息在线光学检测

为了实现PCB的孔位信息在线检测,依据机器学习理论中机械学习法模型,抽象出整个图像检测过程中的要素,建立了对应的自动光学检测的学习模型.针对工件定位时初始位置的微小错位可能导致的自动检测意外中止,开发了三类专门的图像检测算法,减少了自动检测出错几率.在BolandC++环境下,开发设计了相关学习类,并按照设计的检测学习过程流程和检测执行过程流程,开发了对应的检测软件,实现了PCB孔位信息的流水线自动化全检.该研究结果大幅度提高了PCB板检测效率,有助于改善其制造品质,对于PCB其他瑕疵检测具有参考意义.     

基于双重Sigmoid变换的PCB图像增强算法

 在基于边缘的PCB缺陷检测中提出了一种新的图像变换方法——双重Sigmoid变换,并导出了Sigmoid变换算子。试验表明,采用该变换对PCB图像进行增强能有效地锐化边缘,对边缘附近的噪声滤除能力强,有利于精确定位边缘,对原图像的清晰度及均匀性要求不高。     

基于目标、背景比例的灰度图像自动阈值选取法

最大类间方差法(Otsu法)因其计算简单、自适应性强而成为被广泛使用的图像阈值自动选取方法.在分析Otsu法原理的基础之上,提出了一种改进的最大类间方差法.为了提高分割效果,该方法同时考虑了背景和目标的类间距离和类内距离.与同类方法相比,提出的方法将目标和背景所占的比例作为权值修正了现有的方法,使得衡量类内距离的目标与背景的平均方差按照目标与背景的面积划分.Lena、Cameraman标准测试图像以及杂草图像的仿真结果验证了本方法的有效性.     

印制板加工自动编程系统的设计

针对印制板编程对象的特点,提出了一种利用计算视觉系统实现计算机自动提取特征与打孔信息的方法,讨论了特征的提取与分析过程,设计了基于二值图像的滤波技术和基于重心的位置识别方法,在增强抗算法抗干扰能力的同时也提高了识别精度,并讨论了输出数据的格式.系统投运效果说明,该系统分辨清晰度更好、控制精度高,对硬件要求低、编程效率高,相当于人工编程速度的20倍.     

基于分形的激光水下图像分割研究

针对激光水下图像的特性，提出一种基于分形常数的图像分割方法，以克服因水下成像带来的图像灰度分布不均和严重的散斑噪声影响给分割造成的困难．实验表明在目标和背景的一般分形特征差异不明显的情况下，此方法仍能获得很好的分割效果．