面向Otsu阈值搜索的PSO惯性因子改进方法

针对搜索最大类间方差法(Otsu)的最优阈值,提出了一种粒子群优化(PSO)算法中惯性因子的改进方法。该方法使粒子群优化算法中的惯性因子与粒子群的群最优适应值和个体最优适应值相关,用个体最优适应值与群最优适应值之间的距离修正惯性因子的大小。随着个体最优适应值与群最优值之间距离的减小,惯性因子也相应减小,反之则增加。实验结果表明:该方法与已有PSO惯性因子的进化方法相比,计算量小,收敛速度平均提高了21.072 6%。使用该方法可改善图像在线分割速度。

基于Otsu准则及图像熵的阈值分割算法

在图像分割中,阈值的选取至关重要,在经典的Otsu准则基础上,结合图像熵提出了一种改进的局部递归的阈值选取及分割算法。基于图像像素熵信息,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值,这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或图像不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,有利于分割后的特征提取。对Lena图像进行了实验,获得了较好的分割结果。

基于改进的Otsu准则的递归图像分割算法

基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。

应用规则的肺结节识别系统

为了检测胸部CT图像中的肺结节,提出一种基于应用规则的自动识别肺结节的系统。在识别系统中通过自动阈值法和轮廓跟踪法分割肺实质;采用OTSU算法分割肺实质中的感兴趣区域,对感兴趣区域的特征进行提取;选择对肺结节和血管区别度较大的特征。根据选取的这些特征设定识别肺结节的规则来确定肺结节的候选区域。实验结果表明,该系统对直径1cm以上的结节具有较好的识别性能。

基于纹理测度与自适应阈值的FCM图像分割算法

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容.基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在抗噪能力差、收敛速度慢等不足.本文以FCM理论为基础,提出一种基于纹理测度与自适应阈值的图像分割算法.该算法首先根据图像局部相关特性,利用Laws纹理测度提取图像特征,并进行图像的FCM初分割;然后结合Otsu准则(最大类间方差法),利用FCM自适应确定阈值,并对初分割结果进行区域合并.仿真实验表明,该图像分割算法的分割结果与人类视觉感知系统具有良好一致性,其不仅能够有效抑制背景噪声,而且提高了图像分割速度.