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。

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。

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 。

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。

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。

一种改进的二维Otsu图像分割算法研究

对当前的二维Otsu阈值分割算法进行了改进,降低了计算的复杂度.使用两个一维的Otsu算法来求出二维Otsu算法所需要的阈值,并在算法中引入了最小类内离散度的概念,利用遗传算法寻找出最优的阈值,以消除二维算法需要在整个图像内搜索的弊端,促进了算法的整体性能的提升.与其他文献中算法相比,证明了该文算法的可行性,在时间上要大大优于其他算法,并且分割效果也相对理想.

计算机视觉鸭蛋图像分割技术研究

计算机视觉鸭蛋品质检测中,目标与背景的有效分割尤为重要。为了解决传统灰度阈值分割存在的弊端,构造图像的灰度-梯度共生矩阵,提出基于灰度、梯度信息和最大熵原理的二维阈值分割方法。通过统计目标和背景的熵,并使二者和最大,确定与此对应的灰度、梯度值,即为最佳分割阈值。采用数学形态学方法对分割图像后进行处理,去除噪声点,使分割效果更理想。实验表明,该方法有效。

基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法的研究

提出了一种改进的Otsu阈值分割方法,该算法结合了最小类内离散度与最大类间方差.类内方差越小,类的内聚性就越好,据此提出分类的类内离散测度,综合最大类间方差,定义了新的阈值识别函数.实验结果表明:该方法克服了传统Otsu阈值分割信息不完备的缺陷,具有更强的抗噪能力,分割效果明显.

计算机视觉鸭蛋重量检测方法研究

为了实现鸭蛋重量的智能检测,提出基于计算机视觉鸭蛋重量检测方法。首先构造鸭蛋图像的灰度—梯度共生矩阵,根据最大熵原理求出最佳灰度和梯度分割阈值,实现二维阈值分割;其次采用数学形态学方法进行分割图像后处理,去除蛋壳表面存在的伪目标,统计鸭蛋区域像素点;最后利用多项式拟合方法建立面积与鸭蛋重量关系。试验表明,检测误差在±2g以内,平均误差为-0.13353 g,检测精度能够满足生产加工需求。

基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标

在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于变邻域变步长LMS自适应背景预测的红外弱小目标检测方法。首先将两类背景交界处像素的邻点按最大类间平均离差准则分成两类,和中心像素点相近的一类构成预测邻域,而背景内部区域采用固定预测邻域;然后提出了一种改进的变步长LMS自适应算法,在所得预测域上进行背景预测,由实际值和预测值相减得到残差图像;最后采用二维Tsallis-Havrda-Charvat熵阈值选取方法对残差图像进行分割,并根据目标运动的连续性和一致性确认真实小目标。针对实际红外图像序列的实验结果表明:该算法能有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,降低虚警率,对强起伏背景下弱小目标具有很好的检测性能。

基于机器视觉技术的瓶盖划痕检测

目的针对当前国内瓶盖划痕检测算法在较复杂背景条件下,存在精度不高、瓶盖划痕图像灰度值变化剧烈,且影响因素较多,无法准确定位检测的问题,提出一种基于机器视觉技术的瓶盖划痕检测方案,以实现在对比度较低的背景下对细微划痕快速准确的检测。方法对标准图像作预处理创建模板,对样本图像进行滤波降噪、基于形状的模板匹配、提取感兴趣区域(ROI)、高斯差分滤波增强划痕拉开对比度、二维Otsu阈值分割、形态学处理、特征提取划痕。通过获取300幅瓶盖表面图像,与差影法、大津法、人工检测法进行了划痕检测对比实验。结果实验结果表明,提出的算法能快速、准确、高效地提取瓶盖划痕,检测1幅图片的平均时间为113 ms,检测准确率为98.3%。结论该方案与人工检测、差影法、大津法相比,检测精度更高、速度更快、鲁棒性更好,可以满足工业上的生产需求。

Two-Dimensional Entropy Method Based on Genetic Algorithm

Two dimensional(2 D) entropy method has to pay the price of time when applied to image segmentation. So the genetic algorithm is introduced to improve the computational efficiency of the 2 D entropy method. The proposed method uses both the gray value of a pixel and the local average gray value of an image. At the same time, the simple genetic algorithm is improved by using better reproduction and crossover operators. Thus the proposed method makes up the 2 D entropy method’s drawback of being time consuming, and yields satisfactory segmentation results. Experimental results show that the proposed method can save computational time when it provides good quality segmentation.

基于车载CCD序列影像的建筑立面纹理映射

在车载LIDAR系统中,CCD相机系统侧重于获取精度的建筑物立面信息,非常适用于城市建筑物模型的快速构建。使用二维最大熵阈值分割对最佳影像进行有效地快速分割,采用Hough算子检测纹理边界,并利用点特征对纹理轮廓和模型轮廓进行匹配纠正。实验证明,该方法简单、快速,适合于大范围城市建筑物立面纹理映射。

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。

反积型信息熵及其在图像分割中的应用

为提高信息熵的计算速度及提升基于信息熵的信息处理效率,提出了一种反积型信息熵。首先,给出其定义,分析并证明其相关性质;然后,从数学理论上证明了其与香农熵的一致性;最后,将反积型信息熵在基于二维阈值最大熵值图像分割算法中进行了应用。结果表明:与基于香农熵的二维阈值分割效果相比,基于反积型信息熵的二维阈值分割效果更佳,可有效节约计算时间,且具有很强的实用性。