基于二维阈值化和遗传算法的图像分割方法

本文以二维最大熵为例,讨论了如何利用遗传算法和二维直方图进行图像阈值的自动选取。实验结果表明,利用遗传算法可以有效地提高原有图像阈值选取方法的速度。

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，采用了一种将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。

改进的二维阈值图像分割

本文提出了一种基于灰度图像像素点灰度和点邻域方差的改进二维图像分割法。新方法改进了阈值判定域,考虑了边界和噪声的影响,新定义了一个阈值分割函数,提高了分割精度。利用思维进化算法优化分割参数,提高了最优阈值的寻找速度。实验结果表明,基于思维进化算法的改进二维图像分割法优于传统算法,该算法具有较好的稳定性和收敛速度,更能满足图像处理高效率、短时耗的要求。

二维阈值法在影像变化监测中的应用研究

针对当前基于影像的测绘地理信息监测存在的问题,提出了将二维阈值法应用于影像变化范围自动提取,并分别验证了其应用于卫星影像(包括多光谱、全色以及融合后卫星影像)、航空影像(包括黑白、彩色航片)之间的适应性。实验结果表明,在基于影像的监测中,提出的应用思路可以有效提高变化范围提取技术的自动化程度。

基于布里渊增益谱二维图像小波阈值降噪的BOTDR测量精度提升研究

针对布里渊光时域反射仪(BOTDR)信号弱,噪声干扰造成的测量精度降低问题,提出基于布里渊增益谱二维图像小波阈值降噪方法实现BOTDR系统测量精度提升。分析了微波扫频法BOTDR测量原理及二维布里渊增益谱图像特征,设计了二维图像小波阈值降噪算法流程,搭建了微波扫频法BOTDR实验装置进行降噪性能验证,基于降噪性能对比确定了二维小波基函数、分解层数、阈值规则及阈值函数最优参数匹配方案。实验结果证明,使用二维图像小波阈值降噪算法,在累加平均500次条件下,降噪前后10km传感光纤末端变温区布里渊频移波动范围由±4.61MHz降至±2.59MHz,均方根误差由2.24MHz降至0.99MHz;降噪前后50km传感光纤末端变温区布里渊频移波动范围由±41.25MHz降至±2.83MHz,均方根误差由33.59MHz降至1.69MHz。研究表明,使用该降噪方案可有效提升BOTDR测量精度。

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些点归类、提高分割质量的后处理方法 .该方法通过考察这些点的 8 邻域或 1 6 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 .

DMOS阈值电压二维模型

提出了DMOS器件的二维阈值电压模型 ,分析了耗尽层宽度的变化 ,并得到了模型的数学表达式 .模型的解析解与实验结果和二维仿真器MEDICI的数值解相吻合 .给出了沟道表面扩散浓度在 2 0× 10 16～ 10 0× 10 16cm-3 范围内DMOS器件的阈值电压简明计算式 .该模型的提出解决了以往所用的DMOS阈值电压模型计算很不准确的问题 .

二维Otsu自适应阈值分割算法的改进

在二维Otsu自适应阈值分割算法的基础上提出了一种改进的自适应阈值分割算法。这种改进算法由于充分考虑了图像二维直方图中象素灰度值及其邻域平均灰度值比较接近的区域而获得了比传统算法具有更强抗噪声能力的分割算法 ,通过将该算法用于显微细胞图像的分割证明了它不仅分割效果得到改善 。

基于人工蜂群算法的二维最小误差阈值分割

鉴于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)常用于连续域,具有控制参数少、操作简单和易于实现等优点和二维最小误差阈值分割法复杂度高的问题,提出一种基于人工蜂群算法的二维最小误差阈值分割方法(Two-dimensional Minimum Error Thresholding based on Artificial Bee Colony algorithm,TMET-ABC)。针对离散域的二维最小误差阈值分割方法,对标准的ABC算法进行修改,构建离散域的人工蜂群算法;依据最小误差公式中变量的三种不同计算方式,提出了3种TMET-ABC方法:直接计算TMET-ABC、数组计算TMET-ABC和递推计算TMET-ABC。仿真结果表明,提出的3种方法能够在达到现有的二维最小误差阈值分割法的分割效果同时,大大加快运行速度,并且3种方法可应用于不同的分割场合。

一种快速二维熵阈值分割算法

在二维熵阈值基础上 ,利用量化图像直方图概念讨论了一种快速二维熵阈值分割算法 ,这种算法能够递推运算和自动寻找阈值 ,将计算复杂性大大降低。实验表明 ,该算法将每一幅图像运算时间降到 2秒以内 。

自适应粒子群集优化二维OSTU的图像阈值分割算法

为了解决红外相机采集行人图片时图像分割效果问题,提出一种自适应粒子群优化二维OSTU的阈值分割算法。利用当前帧图像的灰度级和当前帧图像像素的邻域灰度级构成二元组,通过计算二者的均值和方差,建立二维最大类间方差模型,结合自适应粒子群集算法,估计出图像的最佳阈值,该方法不仅能够准确估计阈值且计算时间减少。仿真结果表明,阈值最佳时,当结合自适应粒子群集优化算法后计算时间减少到原来的50%,所提出的算法能够快速准确得到最佳阈值,提高了图像预处理的分割效果。

二维直方图阈值法分割工业CT图像的研究

高精度工业CT图像因其包含物体三维信息而被广泛重视。尤其对于某些工件的缺陷检测,可利用图像分割技术进一步识别、突显缺陷,提高检测效率。针对一类工件的缺陷,对其高精度CT图像先后采用了比特窗算法进行预处理和二维直方图阈值法进行分割,突出显示了该类缺陷。该类方法对类似问题有广泛应用。

基于遗传算法的二维双阈值Otsu图像分割算法

为了提高图像分割的精度和效率,提出了一种基于遗传算法的二维双阈值最大类间方差法的图像分割算法。该方法用两个阈值同时考虑了图像像元点灰度信息的范围和像元点之间相关信息,并对未处理区域做了后处理,以提高分割的精度和鲁棒性。为了提高分割速度,给出了一种改进遗传模拟退火算法。实验结果表明,文中提出的方法比传统的二维最大类间方差法更加完整、快速地分割出复杂背景中的图像。

基于二维直方图的TEM图像阈值分割

将二维自适应阈值分割算法应用于材料的TEM图像的分割中,并对算法的快速实现进行了详细的研究,给出了快速算法的计算机程序。实验结果与性能比较表明,该分割方法非常有效,为进行材料粒度统计奠定了基础。

基于二维最大熵阈值分割的钙化点检测算法

在数字乳腺X线图像中,钙化是早期乳腺癌的重要征象之一。为了提高钙化点检测的准确度及降低检测的假阳性率,提出了一种结合数学形态学滤波和二维最大熵阈值分割的钙化点检测算法。算法首先采用top-hat算子对图像的背景进行抑制,然后利用二维最大熵阈值分割算法得到可疑钙化点区域,最后采用SVM分类的方法去除假阳性区域,得到最终的钙化点检测结果,并采用MIAS乳腺影像库进行仿真实验,钙化点检测的敏感性为94.6%,假阳性率为10.5%。实验结果表明,方法对钙化点的定位精确,具有较高的检出率及较低的假阳性率。

一种基于二维小波块阈值数字图像去噪方法

小波系数在一个小邻域里具有相似性,若充分利用周围小波系数的信息,分块对小波系数进行阈值去噪操作,可以在保持图像平滑的同时,尽量多地保留图像的细节信息。对Cai&Silverman的方法进行分析,将其拓展到二维信号去噪,并提出一种基于小波块阈值数字图像去噪方法。实验结果表明,该方法不但能保留更多的图像细节,而且具有较好的峰值信噪比。

RGB-双边滤波增强的二维Otsu阈值分割算法

针对猪易发生粘连而难以分割的问题,利用改进的YOLOV4网络用于猪个体检测,将双边滤波改为三通道的RGB-双边滤波,提升边缘锐化效果,在二维Otsu阈值分割算法中引入类内与类间融合的分割度量函数,提升分割效果。选取的有锐化边缘和没有锐化边缘图片做对比实验,实验表明,添加锐化边缘后粘连猪的分割更清晰。选取单个猪、多只猪不粘连和多只猪粘连三种数据集做对比实验,实验表明,添加锐化边缘后的分割平均准确率都较高,并且最大与最小准确率的跨度不大,表明该方法的稳定性较好。

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。

改进二维Otsu法和果蝇算法结合的图像分割方法

针对传统二维Otsu方法中分割精度不高和抗噪性能不足的缺陷进行了研究,提出一种改进的二维Otsu图像分割方法。在二维直方图区域叉分的基础上,根据灰度级大小的信息改进联合概率密度,考虑类间方差和类内方差对图像分割效果的作用,保证类间方差越大和类内方差越小,使得目标与背景差别越大和内聚性越高;同时依据目标与背景在图像中所占比例对阈值求取公式进行加权,使得求得的阈值更接近理想阈值,然后采用果蝇优化算法(FOA)搜索最优二维阈值向量。仿真实验结果表明,该方法能得到更准确的分割结果,更好地抑制噪声,同时运行时间更少,达到了快速分割的目的,满足图像处理的实时性要求。