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。

基于细菌趋药性的Ostu双阈值图像分割算法

双阈值或多阈值分割对于复杂图像具有较好的分割效果,但算法计算量较大,不适合实时应用。为此,提出一种基于细菌趋药性、利用域间最大方差的双阈值图像分割优化算法。仿真结果证明,与传统穷尽式搜索算法相比,该算法能在保证分割效果的前提下,降低时间复杂度。

基于OSTU算法利用新型水体指数进行Landsat数据自适应阈值水体自动提取研究

利用Landsat数据,结合NDWI与MNDWI提取水体信息的特点提出了一种新的水体指数NMWI,并结合OSTU算法自适应地确定最佳分割阈值,完成了对海洋、河流、湖泊和水库4种主要的典型水体信息的自动提取,均取得了较好的效果。

结合Ostu阈值法的最小生成树图像分割算法

基于最小生成树的图像分割算法是一种全局最优的算法,然而会出现图像细节的处理不甚理想的问题,即分割结果出现不同程度的过分割和欠分割的现象。针对这一现象,根据图像全局和区域间的最大类间方差(Ostu),将Ostu阈值法与最小生成树(MST)算法相结合,提出了一种基于MST的Ostu阈值法图像分割准则。该图像分割算法是一种MST的优化方法,将区域合并判决条件取决于相互合并的两个区域的Ostu阈值,又考虑到较小的区域包含在较大的目标区域中或者背景区域中,再次使用Ostu阈值进行区域合并。该方法通过实验证明,可以有效地减弱图像的过分割与欠分割比例,减少了误分割率。

一种基于视频的火焰检测方法

根据火焰的颜色特征提出一种基于OHTA颜色空间并利用Otsu阈值选取来分割火焰区域的方法。该方法能够在室外不同环境下准确地分割出含有火焰的区域。结合火焰的动态特征,利用三帧差分法进一步去掉具有火焰颜色的静止物体。该方法时间复杂度低,能够满足视频检测的实时性要求。

基于权重约束决策的图像增强算法

为解决当前基于直方图均衡化的图像增强算法易改变初始图像的亮度均值,使其输出图像存在冲蚀效应与棋盘效应的不足,提出了权重约束决策耦合内聚Ostu阈值分割的图像增强算法。首先,建立最优内聚Ostu阈值模型,将输入图像分割为2个子图像,形成目标的低灰度位与背景的高灰度位;再建立低灰度位与高灰度位的直方图均衡化模型;随后,对均衡化子图像赋予融合权重因子,输出增强图像;并引入界限视觉偏差与对比度,建立混沌粒子群算法的目标函数,对权重约束决策的控制参数完成优化。实验结果显示：与全局直方图均衡化、局部直方图均衡化算法相比,所提算法的增强视觉舒适度最好,更好地保持了图像亮度,其输出图像的清晰度值最大。

快速检测轴承表面缺陷方法的研究

轴承表面缺陷可分为两种,一种是低于目标灰度的缺陷,另一种是高于目标灰度的缺陷.针对单阈值分割算法只能检测轴承前一种缺陷的局限性,而多阈值分割算法仅能检测高于目标灰度缺陷的情况,提出了一种基于OSTU的多次阈值分割图像快速检测轴承表面缺陷的方法,该算法相对于多阈值算法复杂度小,且根据轴承图像的特点缩小了阈值取值的范围,较好满足了在线检测轴承表面缺陷的实际需求.

基于进化规划的最大类间方差的图像分割算法

图像分割是计算机视觉中一个关键的技术。在分析了最大类间方差算法(Ostu算法)求阈值进行图像分割以及进化规划原理的基础上,提出了一种自动阈值选取的图像分割的算法。该算法以灰度图像的灰度最大类间方差作为适应度值,将图像分割问题看作为一个全局数值优化问题,利用进化规划全局寻优和快速计算的特点,搜索一个最佳阈值用于图像分割。最后基于实例对其与传统Ostu算法进行性能比较和效果验证。结果表明,本方法在图像分割过程中具有速度快,效果好的特点。

基于信息熵的图像分割阈值迭代改进算法

将信息熵理论和分割阈值迭代法融合,提出一种基于图像目标信息熵的阈值迭代选取方法,并将这种改进的迭代法与目前常见的最大类间方差法和最大熵法进行比较。实验表明,此算法具有速度快,总体分割效果好的优点。

一种光照不均匀图像的二值化方法

在图像处理与分析中,二值化方法能把特征或目标从图像中分割出来,以便识别。在实际拍摄的图像中,图像光照不均匀使得图像二值化阈值确定困难。针对一类光照不均匀图像的二值化问题,提出一种单列处理及改进OSTU的二值化方法,通过分析该类图像上不均匀光照的分布特点,首先应用单列二值化处理方案,在省去专门光照均匀化处理步骤的同时,解决统一阈值二值化方法所造成的信息丢失问题。在逐列二值化处理过程中,首先采用传统OSTU方法获取图像各列的初始二值化阈值,然后根据各列的光照强度计算出该列二值化阈值的自适应微调量,实现对初始二值化阈值的优化。一组缺陷钢坯图片处理结果证实了所述方法的有效性。

关于图像分割算法的优化仿真研究

Otsu图像分割法是常用的图像阈值分割方法,其最佳阈值选取直接影响到图像分割的质量。传统的最佳阈值的寻找采用穷尽式搜索方法,计算复杂度大,耗时较多,分割的精度低,易产生图像误分割。为了提高图像分割准确性,提出一种遗传算法与O tsu相结合的图像分割方法。新方法将图像分割问题看作为一个全局数值优化问题,将图像灰度信息转换成遗传算法的种群,每个个体代表一个可行的阈值向量,以灰度图像的灰度最大类间方差作为适应度值,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得图像最佳分割阈值,以获得的最佳阈值对图像进行分割。用实例对新方法进行验证实验,结果表明,相对于传统Ostu图像分割算法,改进的O tsu分割方法提高了图像分割准确性,运算量减少,加快了分割速度,非常适应于图像实时处理。

视频车辆检测技术中的阈值分割算法研究

为了提高视频交通检测交通流参数提取的精度,研究了视频交通检测技术中的阈值分割算法;文中使用分形维数法、双峰法、迭代法和大津法研究了获取图像的阈值分割方法使得车辆和背景分离。结果表明,分形维数法处理时间较长;迭代法编写程序较复杂,且运算时间长;由于双峰法对满足一定要求的图像处理效果较好,而试验证明双峰法不适用与车辆视频图像处理。大津法分割后得到的二值图像中仍然存在车辆内部存在黑色像素点的问题,但其效果图中车辆与背景的分离情况较好。所以课题中选取大津法作为视频车辆检测中阈值分割的最终处理算法。

基于Sentinel-1B SAR数据的洪水提取和监测

洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。

桥墩安全监测系统中背景重建技术的研究

长江航道上船撞桥的事故时有发生,对船舶和桥梁的安全都构成了极大的危害。为此,文中基于视频图像技术设计了视频监控的桥墩防撞监控系统,并重点讨论了Ostu图像分割的算法。在此基础上,文中利用Kalman滤波对算法进行了改进。该方法比传统的背景提取算法具有更好的适时效果。系统设计利用了Intel公司的开放源代码视频图像处理工具包OpenCV。

消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法研究

提出了一种基于改进OSTU法和区域生长相结合的消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法。首先对OSTU法进行改进,快速确定射流轨迹差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到可能的目标区域。对消防水炮喷射水流的形态特征进行了研究和分析,并以此为判据对可疑目标区域进行判断,最后识别出真正的射流轨迹。实验结果表明:该算法在不同光照条件、背景情况下,基本可以摒除干扰物,准确识别目标,且处理速度较快。

基于Sobel的边缘检测方法

使用二种方法进行边缘检测。第一种方法为传统方法;第二种方法为新方法。第一种方法:先用Sobel算子做边缘检测,再用Ostu方法二值化边缘,最后用多像素边缘细化算法进行细化;第二种方法:先用Sobel算子做边缘检测,再用Sobel算子对边缘进行细化,最后用自适应的动态阈值计算方法进行二值化。结果表明:第二种方法在结果和时间上都要优于第一种方法。

基于Itakura-Saito散度的图像阈值法

针对Otsu阈值法仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且两者象素量和方差要求基本相当的不足,提出了基于Itakura Saito散度的图像阈值化分割新算法。实验结果表明,对有些图像采用Itakura Saito散度的阈值法比传统Otsu阈值法能够获得较好的分割效果。

三种阈值计算方法在MatLab6.5中的实现

介绍三种常用的阈值选取算法,给出了它们在MatLab6.5中的具体实现源码.最后通过示例图像的阈值求解结果对这几种算法做了简单的对比.

基于视觉传感器的PCB缺陷检测系统的研究与实现

为了实现PCB缺陷的在线自动检测,设计了一种PCB缺陷自动检测系统,该系统主要由机器臂、电气控制系统以及视觉传感器系统等组成。通过可编程控制的图像采集系统获取高质量的原始视觉图像,利用图像处理实现对缺陷目标的自动检测及识别。实验结果验证了该系统检测PCB板缺陷的高效性和实时性。

小波变换和大津法在竹编工艺中的应用

本文提出了一种新的竹编工艺,采用了数字图像处理算法,通过小波变换对扫描图等含噪图像进行滤波去噪,通过Ostu算法对图像进行黑白二值处理,从而就可以把任何一幅数字图案编织成竹编工艺品.为了去除图像中包含的大量噪声,提高基于图形处理的产品加工精度和效率,分析了维纳滤波对于图像消除噪声的特点,采用小波自适应阈值去噪技术剔除图像中的干扰噪声.研究了大津法,P-tile法和一维最大熵阈值法用于图像二值化处理的具体实现过程,分析了存在的不足,采用大津法对图像进行二值化处理.实践运行结果表明,提出的方法能够有效消除图像噪声,提高了图像处理的精度.