红外成像制导二维斜分最大熵分割的快速实现

针对红外成像制导复杂背景下低对比度红外图像的分割问题,提出了一种新的基于Kapur最大熵阈值判别式的二维斜分快速递推算法,并采用逐步逼近的粗细搜索策略,减少阈值搜索区域,在可能的阈值范围内逐点寻找最佳阈值。通过对算法的复杂度进行分析,并对实际获取的红外图像进行分割实验表明,Kapur最大熵阈值判别式更加适合于低对比度红外图像分割,提出的二维斜分快速算法所需的运行时间和存储单元均少于现有的二维直分或斜分最大熵分割快速递推算法,运行时间约为原始算法的14%,分割结果的噪点更少,边界更加细致完整,适用性更强,满足红外成像制导系统工程实用化要求。

二维直方图区域斜分阈值分割及快速递推算法

指出了二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,即通过4条平行斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并采用与主对角线垂直的斜线进行阈值分割;然后导出了基于二维直方图区域斜分阈值选取的公式及其快速递推算法;最后给出了分割结果和运行时间,并与Otsu快速算法进行比较。结果表明二维直方图区域斜分方法可以运用于几乎所有的基于二维直方图的阈值分割,使分割后的图像内部均匀,边界准确,抗噪更稳健,同时其运行时间大幅减少。

快速二维直方图斜分最小误差的图像阈值分割

鉴于二维斜分法的优势,提出了一种快速二维直方图斜分最小误差的阈值分割方法。首先将二维直方图斜分原理运用到最小误差阈值法中使得分割更准确,然后对其阈值选取公式进行简化得到最简公式,并利用此公式导出其一般递推算法,最后将二维直方图概率分布特性与这种算法有机结合得到新型的递推算法来提高运行速度。实验结果表明,与二维直线型最小误差阈值分割法相比,算法效率更高,与其递推算法相比,所提出的新型递推算法的运行速度更快,约快4倍。

二维直方图斜分Tsallis–Havrda–Charvát熵图像阈值分割

本文指出了现有二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出了二维直方图区域斜分方法,即通过与主对角线平行的四条斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并按灰度级与邻域平均灰度级之和的大小进行分割。该方法可以运用于所有的基于二维直方图的阈值分割。文中导出了基于二维直方图区域斜分的Tsallis–Havrda–Charvát熵阈值选取公式及其快速递推算法,给出了分割结果和运行时间。与基于二维直方图直分的Tsallis–Havrda–Charvát熵原始算法相比,本文提出的基于二维直方图斜分的Tsallis–Havrda–Charvát熵阈值分割算法,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性,其运行时间减少了五个数量级。

二维直方图斜分最大类间交叉熵的图像分割

利用二维直方图斜分原理,提出了一种基于最大类间交叉熵的快速图像分割方法。首先依据二维直方图斜分法构建最大类间交叉熵阈值选取公式,然后导出这种最大类间交叉熵阈值选取的快速递推算法,最后将定义的数组运算与这种快速算法相结合搜索最佳阈值向量,使整个算法更简明高效。实验结果表明,与当前二维直方图斜分阈值方法相比,此算法效率更高,通用性更强。

基于二维直方图斜分的最小类内方差阈值分割

本文提出一种新的二维直方图区域斜分方法,导出了基于二维直方图区域斜分的最小类内方差阈值分割快速迭代算法,在实验结果和分析中给出了分割结果和运行时间,并与基于二维直方图直分的O tsu原始算法及其他三种改进算法进行了比较。结果表明本文提出的二维直方图区域斜分方法可以运用于几乎所有的基于二维直方图的阈值分割,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性。基于区域斜分的最小类内方差阈值分割快速迭代算法的运行时间与二维O tsu原始算法和文献[12]中的改进算法相比减少了4个数量级,约为区域直分O tsu快速递推算法的1/4,不到文献[11]中快速算法的4%。

二维直方图区域斜分Otsu阈值分割的快速迭代算法

鉴于现有的基于二维直方图区域直分的阈值选取方法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,导出了基于二维直方图区域斜分的Otsu法的快速迭代算法。在实验结果中给出了分割结果和运行时间,并与基于二维直方图直分的Otsu原始算法及其他两种快速算法进行了比较。结果表明所提出的快速迭代算法,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,有稳健的抗噪性,同时运行时间大幅减少。

二维直方图斜分最大散度差阈值分割算法

最大散度差法是经典的Otsu法一种很好改进算法,为了提高它在图像受到噪声干扰或光照不均匀时的分割准确性,现提出一种基于二维直方图斜分的最大散度差法,该算法不仅综合考虑了类间散度及类内散度对图像信息分类的作用,同时还利用图像空间区域信息以提高抗噪声能力,为减少计算量、提高分割速度,文中给出了快速递推算法,实验结果表明该算法比二维斜分Otsu法、二维斜分最大熵法等算法具有更准确的分割效果、更强的抗噪声能力,同时运行时间更少。

基于二维直方图斜分的图像预处理方法

提出一种新的基于二维直方图区域斜分的图像预处理方法,该方法通过分析每个像素的局部统计信息,评价每个局部像素点的噪声污染情况,然后根据像素点的属性采用不同的平滑方法来达到去除图像噪声的目的。实验结果表明,该方法在有效地去除噪声的同时又能保持图像边缘等重要特征。摘要:

基于二维对称Tsallis交叉熵的小目标图像阈值分割

现有的阈值分割方法应用于目标与背景面积相差悬殊的小目标图像时,几乎都失效。为此,提出了基于对称Tsallis交叉熵及背景与目标面积差的小目标图像阈值分割方法。对称Tsallis交叉熵准则能确保准确分割时目标和背景内部的灰度均匀,而背景与目标面积差可抑制均等分割的趋势,二者综合构成了更为合理的阈值选取准则函数。首先导出了一维阈值选取公式;然后经推广得到基于二维斜分对称Tsallis交叉熵及背景与目标面积差的阈值选取公式,给出了其快速递推算法及相应的简化方法。大量实验结果表明:与目前性能较优越的二维斜分Otsu、最大熵、非对称交叉熵阈值分割方法相比,所提出的方法在小目标图像分割效果上具有极为明显的优势。

矩不变调整的二维Shannon熵图像分割及其快速实现

为了克服二维Shannon熵阈值法的缺陷,提出了一种使用矩不变法来调整二维直方图斜分Shannon熵的阈值分割方法。首先将二维直方图斜分原理运用到两种Shannon熵阈值法中,然后利用矩不变法从两种熵阈值法获取的阈值中选择最佳阈值,并提出二维直方图斜分Shannon熵阈值法的一般递推算法,最后将二维直方图分布特性与这种算法有机结合得到新型快速的递推算法。实验结果表明,提出的方法不仅分割效果优于当前的二维直方图斜分的最大熵阈值法,而且运行速度更快,约快4倍。

基于斜分倒数交叉熵和蜂群优化的火焰图像阈值选取

提出了基于斜分倒数交叉熵和蜂群优化的火焰图像阈值选取方法以便更为准确地分割火焰图像。以最小倒数交叉熵作为阈值选取准则，解决了Shannon熵定义中存在的无意义值问题。同时，以二维直方图斜分方式更加准确地划分目标和背景，提高了算法抗噪性能，且使需要选取的阈值个数由两个变为一个，减少了算法运行时间。此外，采用蜂群优化算法加速对最佳阈值的搜索，使速度提升了约80％～140％，进一步提高了算法的实时性。最后，针对火焰图像进行了大量实验，并与二维斜分最大Shannon熵法、基于混沌小生境粒子群优化（NCPS0）的二维斜分最大倒数熵法进行了比较。结果表明，提出的方法在分割效果上优势明显，且抗噪性能更好，是一种实时有效的火焰图像分割方法。

基于改进斜分Otsu法的回转窑火焰图像分割

因受窑内高温、高粉尘等因素的影响,氧化铝回转窑火焰图像中往往存在噪声.针对现有火焰图像分割算法存在抗噪性差和计算时间长等问题,对斜分最大类间方差法(Otsu法)进行改进,提出一种基于改进斜分Otsu法的回转窑火焰图像分割算法.该算法采用简化的距离测度函数作为阈值选取标准,以减少计算量和便于多阈值扩展;采用基于后处理原理的图像分割方式,以进一步增强算法的抗噪性;运用分子动理论优化算法实现加快计算速度.某厂氧化铝回转窑火焰图像的分割实验表明,该算法抗噪性强,运算速度快,能较为精确地分割出火焰图像的背景区、黑把子、火焰区、辐射带、物料区等区域.

两种二维交叉熵阈值法等价性证明及快速实现

二维直方图斜分最大类间交叉熵阈值(TOSMICE)法和二维交叉熵直线型阈值(TMCELT)法是两种有效的分割方法,且都是二维交叉熵阈值法,为了考查二者分割结果是否相同,提出对两种二维交叉熵阈值法的等价性探讨。首先分析两种二维交叉熵阈值法:虽然名称不同但经过证明其分割原理相同,然后对两种选取公式进行推导得到一种最简阈值选取公式,从而证明了二者的等价性,随之提出基于最简公式的一般递推算法,最后将二维直方图分布特性与这种算法有机结合得到新型快速的递推算法。实验结果表明,两种方法获取的阈值相等,分割结果相同;并且与当前二维直方图斜分递推算法相比,所提出的新型递推算法速度更快。

二维直方图区域斜分的最大熵阈值分割算法

指出现有二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出一种二维直方图区域斜分方法.导出基于二维直方图区域斜分的最大熵阈值选取公式及其快速递推算法,给出图像分割结果和运行时间.并与基于二维直方图直分的最大熵原始算法及其快速算法进行比较.结果表明二维直方图区域斜分可使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性.本文算法的运行时间约为二维直方图斜分最大熵法原始算法的2%,不到二维直方图直分最大熵法的两种快速递推算法的1/3.

一种可有效分割小目标图像的阈值选取方法

目标检测与识别中常遇到目标与背景大小之比很小的小目标图像分割问题,此时现有的阈值分割方法几乎都失效。为此,提出了一种基于背景与目标的面积差和类内方差的小目标图像分割阈值选取方法。指出了目前图像阈值分割方法不能有效分割小目标图像这一缺陷,给出了基于背景与目标面积差和类内方差的一维直方图、二维直方图区域直分及更为有效的二维直方图区域斜分阈值选取公式,导出了相应二维斜分阈值选取的快速递推算法;最后在实验结果中给出了本文方法的图像阈值分割结果和运行时间,并与Otsu、最大熵及Fisher阈值选取快速方法进行了比较。结果表明:本文方法能准确地分割小目标图像,且运行时间短,抗噪性好。

基于二维对称交叉熵的红外图像阈值分割

针对现有的阈值选取方法应用于目标与背景面积相差悬殊的红外图像时常导致严重的误分割现象,本文提出了一种基于对称交叉熵及背景与目标面积差的红外目标图像阈值选取方法。对称交叉熵能确保分割后类的内聚性好,而背景与目标面积差可抑制均等分割的趋势,将两者综合构成了更为合理的阈值选取准则函数。首先导出了一维阈值选取公式;然后给出了二维直方图斜分阈值及二维直方图斜分的简化阈值选取方法,抗噪性能明显改善;最后与二维斜分的最大熵阈值、Otsu阈值及非对称交叉熵阈值选取方法进行了比较,实验结果表明,本文方法在分割效果上具有明显的优势。

混沌PSO最小一乘空时预测的红外小目标检测

针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题,并用该模型预测红外图像中的背景,从原始图像中减去预测图像得到残差图像;然后提出了基于混沌PSO的二维直方图斜分模糊最大熵阈值选取方法,由此分割所得残差图像即可将小目标检测出来.将文中方法与基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法进行了比较实验,实验结果表明,该方法具有更高的检测概率和信噪比增益,优于基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法.

Topological Aspect and Bifurcation of Disclination Lines in Two—Dimensional Liquid Crystals

Using φ-mapping method and topological current theory, the topological structure and bifurcation ofdisclination lines in two-dimensional liquid crystals are studied. By introducing the strength density and the topologicalcurrent of many disclination lines, the total disclination strength is topologically quantized by the Hopf indices andBrouwer degrees at the singularities of the director field when the Jacobian determinant of director field does not vanish.When the Jacobian determinant vanishes, the origin, annihilation and bifurcation processes of disclination lines arestudied in the neighborhoods of the limit points and bifurcation points, respectively. The branch solutions at the limitpoint and the different directions of all branch curves at the bifurcation point are calculated with the conservation lawof the topological quantum numbers. It is pointed out that a disclination line with a higher strength is unstable and itwill evolve to the lower strength state through the bifurcation process.