基于多阈值Otsu准则的阈值分割快速计算

针对传统多阈值Otsu方法在寻找最佳阈值过程中穷举计算效率低的问题,该文分析了多阈值Otsu的阈值性质,证明了使用Otsu方法找到的一组最佳阈值与分割出的各类均值之间的数学对应关系。根据多阈值Otsu的阈值性质,该文提出一个新算法用来快速计算所需最佳阈值,建立了一种新的阈值搜索模型。该算法搜寻满足Otsu多阈值与以此阈值分割出的各类均值之间关系的一组最优阈值,从而确定符合Otsu准则的最佳阈值。该算法有效减少了阈值搜索范围,并且在均值、方差等计算上引入了查找表,优化了底层运算。实验结果表明,与传统多阈值Otsu方法相比,该算法的分割速度大幅度提高,相比于其他多阈值Otsu快速算法,不仅在计算速度上有所提升,而且得到的最佳阈值克服了随机性和偶然性的缺点,是严格符合Otsu原则的。

基于多阈值Otsu和海森矩阵的脑血管提取

研究了多阈值Otsu对血管组织覆盖灰度区间分类算法和基于Hessian矩阵的管状物增强算法。通过多阈值Otsu分类算法对三维人体头部MRA图像进行分类,得到包含少量其它边界过渡区域的脑血管图像,将修正的基于Hessian矩阵的增强算法作用于过渡区灰度数据,使管状物得以保留并增强;将Hessian矩阵的特征值和特征向量应用于血管特征的响应函数及形态学修补和光顺各个环节,与血管灰度接近的片状和点状数据得以去除或削弱;选择合理的尺度空间范围及尺度空间增量和调节因子以平滑非线状区域和锐化增强血管区域。该脑血管提取方法在同等准确率下具有较高的稳定鲁棒性。

细胞膜机制萤火虫算法优化多阈值Otsu图像分割

图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的"早熟"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题.

基于缎蓝园丁鸟算法优化的多阈值遥感图像分割

针对遥感图像识别中的图像分割问题,运用群智能优化算法,以遥感图像为研究对象,在深入分析群智能缎蓝园丁鸟算法以及传统多阈值Otsu方法之后,提出一种改进的多阈值图像分割方法。该方法首先在种群初始化以及位置更新方面对标准缎蓝园丁鸟算法进行改进,改进以后的算法不易早熟。其次,通过转换,将最优阈值问题变为目标函数求解问题,以利用群智能算法的优点来快速找到最优阈值,从而完成阈值分割。最后,实际遥感图像分割结果表明,分割结果各项指标都较对比算法更优,抗噪性更好,速度更快。

基于改进鲸鱼优化算法的多阈值图像分割技术

针对鲸鱼优化算法(WOA)存在的收敛精度低、局部最优逃逸能力缺乏等问题,提出了一种改进的鲸鱼优化算法(IWOA)。首先,在WOA中引入能量控制因子以改进鲸鱼个体位置的更新方式,提高种群整体优化能力;然后,运用振荡柯西变异策略来增加算法跳出局部最优的概率;最后,应用多种基准函数评价改进算法的收敛精度,验证改进策略的有效性。将IWOA运用于多阈值图像分割实验中,结果证明该算法能够选取高质量阈值,提高图像的分割效率。

基于R值与改进多阈值分割的煤矸识别方法研究

为降低厚度效应的影响,提高识别的环境适应能力以及准确度,提出一种基于R值与改进多阈值Otsu分割的煤矸识别方法。首先利用二值图像结合Canny算子边缘检测的方法完成煤矸目标与输送带背景的分割;然后采用边缘检测优化的多阈值Otsu算法自适应地计算分割R值,根据实际生产需求设定分选阈值含煤量的大小;最后以不同地区的焦煤、肥煤、气煤以及矸石作为研究对象,开展不同品质、不同比例下的煤矸识别综合试验。试验结果表明:分割R值受不同煤质与样本整体混矸率的共同影响,煤矸整体识别准确率较高,稳定性较好。

基于混合模糊的SAR图像水陆分割算法

针对丹江口水库复杂环境背景下的水陆分割,提出一种基于混合模糊的SAR图像水陆分割算法。首先,该算法以统计SAR图像的灰度特征作为分割参数,采用自适应多阈值最大类间方差法(maximum between-class variance,OTSU)对库区水陆进行粗分割;然后,以各均匀区域的灰度均值作为初始化聚类中心的模糊C均值算法进行聚类迭代得到分类结果;最后,采用连通区域法,将邻域内较小的像素对象删除,从而实现水陆的精分割。通过对哨兵1A的GRDH数据实验表明,该方法对于地物种类和支流较多的内陆水域SAR图像有较好的分割效果。

图像处理方法用于声压敏感核声图的目标定位

利用目标前向散射的扰动声线法适用于在浅水信道对目标进行定位,但所得到的声压敏感核声图的交汇效果易受水底地形不匹配的影响,提出了一种基于图像处理的目标定位方法。首先利用多次的单阈值Otsu方法对多阈值Otsu方法进行改进,确定备选区域;然后从备选区域中选择扰动声线穿过最多的区域并计算重心。仿真结果表明该定位方法不但能够正确定位目标,减小人工判断声图的工作量,而且同样适用于声压敏感核声图交汇效果较差的情况,能够辅助人工判断来减少误判。

小孔隙率碳纤维复合材料的富树脂超声检测

针对孔隙率接近0的小孔隙率碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Composite,CFRP)的富树脂检测需求,提出富树脂超声检测技术。对超声检测信号中的噪声消除方法、衰减抑制方法和富树脂检测的多视图成像技术进行研究,并开发小孔隙率CFRP富树脂超声检测软件。首先提出共振频率估计方法,通过低通滤波抑制高频随机噪声。其次根据频率差异,应用变分模态分解算法分离并消除共振结构噪声,提取低频成分。该低频成分包括表面回波、底面回波、富树脂反射信号和由层间反射信号、材料散射噪声等构成的相干噪声。再次,引入瞬时幅值比修正低频成分的幅值衰减并描述被检测小孔隙率CFRP的局部反射能力。最后,应用Otsu多阈值方法自适应获得富树脂识别的阈值,消除相干噪声的影响,完成富树脂识别。进一步对小孔隙率CFRP的超声检测结果进行多视图成像,在三维视图、C扫描视图和B扫描视图内识别富树脂。结果表明:变分模态分解的分量数为2,Otsu多阈值的类别数为3时,能够准确识别小孔隙率CFRP超声检测信号中的富树脂反射信号;采用0.15作为多视图成像的阈值,可简洁有效地描述富树脂在小孔隙率CFRP中的分布。

多目标珊瑚岛礁地貌遥感信息提取方法——以西沙永乐环礁为例

南海珊瑚岛礁资源极为丰富,实时、快速、高效、准确地获取大范围珊瑚岛礁地貌遥感信息具有现实意义。研究提出了一种双尺度转化下的模型与数据混合驱动的岛礁地貌信息提取框架,并设计了珊瑚岛礁地貌分类体系及相应技术流程:首先采用自上而下模型驱动的GVF Snake模型进行宏观地理分带的粗分割,然后采用自下而上数据驱动的云影极值抑制下多阈值OTSU分类算法进行微观地貌类型的精细分类,最终利用区域生长算法提取离散分布的暗沙、暗滩等浅水地貌单元。针对西沙永乐环礁利用CBERS-02B数据进行实验,精度验证表明:珊瑚岛礁地貌遥感信息提取方法总体精度优于经典数据驱动的监督分类算法,且具有抗噪能力强、顾及空间拓扑关系、自动灵活等特点。

基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法

在船舶涂装轮廓检测中,检测到的轮廓点必须是连续的,轮廓的数量必须是既定的。目前常见的轮廓检测方法一般基于图像灰度的变化来判断图像中的点是否属于轮廓点,使用这些方法检测到的点可能不连续,包含大量非轮廓点,轮廓的数量也是不能设定的。针对这个问题,设计了一种基于图像分割的轮廓检测方法,首先对图像预处理,然后使用多阈值Otsu方法分割图像,从图像中提取各层涂装,生成对应的二值图像并进行形态学滤波,最后提取并筛选二值图像中的轮廓。实验证明,该方法不仅满足船舶涂装轮廓检测的要求,而且操作简单,计算效率高。