一种基于直方图的分割方法

对Ｏｔｓｕ准则的内在缺陷进行了改进,提出了一种基于直方图的分割方法,通过对直方图的预处理及轮廓追踪,可以很好地确定其峰谷结构,从而找到理想的分割门限。这种分割方法对红外图像具有很强的针对性,经实验证明,只要图像直方图中存在着多波峰结构并且存在一个理想的分割门限,这种方法就有很好的分割效果。     

一种基于直方图的双阈值茄子图像分割方法

论文提出了一种基于直方图的双阈值茄子图像分割方法,考虑到茄子图像的实际特点,找到了R、G、B分量的一个合适的线性组合,并将其直方图化,根据直方图图像确定分割的阈值,试验证明,该方法简单实用,作为机器人视觉系统的一部分其实时性显得尤其有意义.     

基于噪声图像2D直方图的快速分割方法

提出了一个基于2D直方图的有效的图像分割算法·该算法运用了迭代优化方式,使一个加权平方和目标函数最小化,从而在灰度直方图上获得最优的图像分割效果·从基于2D直方图的图像分割结果上看,该算法同Otsu算法、熵算法具有非常相近的分割结果,而且该算法占有时间上的优势充分体现出来·因此,在要求实时性较高的系统中,例如,实时识别、实时跟踪和监控等系统,新算法具有更大的应用价值·     

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。     

基于图像直方图与模糊核聚类的分割方法

利用图像直方图与模糊核聚类知识,提出一种新的分割方法,即先获取直方图数据信息结合期望值理论获得初始聚类中心,然后对图像进行模糊核聚类分割.本算法可以解决模糊核聚类算法对初始的聚类中心等信息较敏感的问题.实验结果表明,与标准的模糊C-均值(FCM)聚类分割方法相比,具有更优越的分割性能,分割结果与实际图像更为接近.     

一种二维直方图阈值化图像分割的后处理方法

在灰度图像的二维阈值化分割方法中，存在部分可能的噪声或边缘点，而没有对其进行处理或处理很草率，针对这个不足，提出了一种进一步将这种点归类，提高分割质量的后处理方法，该方法通过考察这种点的8-邻域或16-邻域内的其他点的分布情况，比较这些点到相应的邻域中分属于目标和背景的两类点中心之间的距离，将这些点分割到距离较小的一类中，以达到将图像中的所有点进行归类的目的，实验分析表明，这种后处理方法提高了分割的准确性，减少了分割错误。     

一种基于模糊熵的水凝胶图像分割算法

针对如何无接触地测量水凝胶的形变状态这个难题,提出一种基于图像分析的测量方法.该方法的测量精度取决于水凝胶图像分割的好坏.基于实验图像中目标与背景区域具有明显的色差,但其直方图没有双峰的特性,提出一种基于颜色直方图和模糊熵的分割算法.实验表明,该方法能有效克服经典方法易受光照不均等因素造成的不良影响,具有识别精度高、计算量小、实时性好的特点.     

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.     

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．     

基于图像分割的双直方图均衡算法

双直方图均衡化是一种经典的亮度保持的图像对比度增强算法.为了使直方图分割与图像聚类相关联,提出一种基于K-Means图像分割的双直方图均衡算法.首先利用K-Means对图像进行聚类,得到两个子图像;然后再对两个子图像分别进行直方图均衡;最后合并两个子图.实验结果表明,该算法不仅保持了原图像亮度,而且其对比度增强效果比传统方法更自然.     

基于直方图偏差约束的快速模糊C均值图像分割法

为了解决传统模糊C均值（FCM）聚类分割算法计算耗时的问题，提出了在直方图偏差约束条件下的快速FCM图像分割算法．通过对原始图像重新采样以减小FCM算法数据处理的数量，利用平滑后归一化直方图的距离偏差作为约束条件来计算合适的采样率，以控制重新采样产生的图像失真，得到满足正确分割所需要的阈值，并在采样率计算中采用黄金分割法搜索满足约束条件的采样率．实验结果表明，在保持传统FCM聚类算法分割效果的前提下，所提算法的分割时间分别仅为传统的FCM、二维熵、Otsu等算法的3．0%～11.2%、9.2%～30．2%和15.0%～52．0%.     

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．     

基于Otsu理论的灰度图像分割算法研究和改进

Otsu算法是利用最大类间方差准则对图像像素进行阈值分割.二维Otsu算法是在一维Otsu算法的基础上提出的,但是其计算量大,且只有当图像每个类的像素数目接近彼此时才能得到满意的结果.对二维直方图重新划分,改变阈值的求解范围,提高分割准确率和减少阈值计算时间.实验结果表明该方法提高分割效率,对含噪声的图像分割效果较好.     

一种基于颜色直方图的图像检索方法

在环形颜色直方图基础上采用具有视觉一致性的颜色空间——HSV,并把各通道分别进行非等间隔量化,采用各通道向量加权的形式把各通道组合为一个特征向量作为环形颜色直方图的颜色值,最后采用扩展的直方图交算法进行相似性匹配。实验验证了这种方法的有效性。     

二维灰度直方图上的距离判别分割方法

在图像的二维灰度直方图上,通过距离判别的方法得出在其上进行聚类划分的依据,即一条二次曲线．用此曲线进行分割的优点在于能考虑到二维灰度直方图上的所有像素点．理论分析和实验结果都表明,此方法较二维灰度直方图上的其它阈值分割方法优越．     

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。     

基于最小类内方差的快速阈值分割算法

最小类内方差法分割图像时需要计算二次统计量,运算量大,效率不高。以减小运算量为目标,对最小类内方差的方法进行改进,提出一种基于最小类内方差的快速闪值分割算法。从图像的灰度直方图出发,推导出简单的迭代公式,然后利用基于最小类内方差的快速阈值分割算法求出阈值。该算法获取阈值速度快,实时性强,用所获取的阈值分割图像有较好的分割效果。理论分析和实验结果表明,该算法运算速度快,分割效果好,具有较高的实用价值。     

基于 UCM 算法中直方图拉伸的水下图像增强研究

针对水下图像色彩失真,对比度低以及图像模糊不清等一系列问题,提出了一种基于色彩模型的水下图像增强算法,改进了现有的 UCM 算法的直方图线性拉伸,使用限制对比度自适应的方法对直方图进行非线性均衡化,使处理后的图片对比度增强效果更好,图像质量更高,更符合人类的视觉感知。 通过搭建的水下海参场景和模拟海底图像偏蓝绿色的实验环境,拍摄了 4 组海参在不同姿态、工况下的水下图片并对其进行定性、定量分析,得出改进后的 UCM 算法在 UIConM、UIQM、NIQE 指标下的数值分别平均为 0. 63、4. 30、3. 30,相比较其他 3 种算法,该算法处理后的图像质量评估指标均为最优,由此证明了研究的算法相对于其他的传统算法显示出更好的可行性和优越性,并且能够适应不同的水下工况,拥有良好的鲁棒性。     

考虑分形特征的岩心扫描图像合理分割方法

考虑岩石的孔隙度和孔隙结构的分形特征的关系,结合图像分割Otsu算法,提出Otsu算法的分形校正算法。首先对三种砂岩岩心的扫描图像进行处理,得到结果与实验结果进行对比,发现分形校正算法能够大大提高图像分割的准确度;此外对致密性气藏岩心和页岩岩心进行处理,分形校正算法的结果同样更接近实验值。由于实验得到为岩心的有效孔隙度,因此比计算值偏小。对于实验难以测量孔隙度的岩心,可以采用Otsu分形校正算法对扫描图像进行处理,得到其孔隙度。