粒子群优化增强大津法的气泡分割方法研究

提出了粒子群算法优化增强大津法来实现气泡图像的快速准确的分割。首先介绍了阈值分割中的直方图法、经典大津法、迭代法的阈值选取原理,并利用这三种方法对垂直上升管气液两相流中稀疏上升气泡图像进行了分割,通过效果比较,并结合气泡图像的特点,提出了一种以粒子群算法优化增强大津法的图像分割法,然后利用粒子群算法的全局搜索能力改善增强大津法的阈值选取时间,求出分割阈值完成气泡的分割。实验结果表明,此方法能更准确,更快速的实现稀疏气泡的分割。

自动确定图像二值化最佳阈值的新方法

在详细分析二值化处理原理及当前技术的前提下 ,综合考虑图像的各种实际情况 ,提出了自动确定图像二值化阈值的增强大津法和边缘检测阈值法。多次实验表明 ,根据这两种方法确定的阈值对图像进行二值化处理 ,不仅可有效地解决图像灰度随地物特征变化的图像处理问题 ,同时对于同一信号源的图像也有相当理想的处理效果。