扩展的Otsu最优阈值图像分割的实现方法

基于付忠良等人提出的扩展的Otsu最优阈值图像分割方法,提出了遗传算法的解决方案,并给出了遗传算法中基本参数的设定.基于图像的像素方差信息,利用遗传算法全局搜索图像的单阈值和双阈值,这样不但缩短了计算时间,而且具有遗传算法鲁棒性和自适应的特点,比传统的Otsu方法有明显的优点.

WKS熵阈值法的快速算法

根据Shannon熵的性质,将WKS熵阈值法中的目标函数进行了优化,把对数和乘积运算化简为减法运算,从而得到意义明确、形式简洁的WKS熵阈值法的快速算法.这种算法与WKS熵阈值法对图像分割效果完全相同,同时具有更快的运算速度.从理论上给出了该算法的证明,在实验中给出了应用实例.该算法在保持WKS熵阈值法对图像分割效果不变的条件下,提高了运算速度,增强了WKS熵阈值法的实时处理能力.

一种检测序列图像中运动目标的新方法

运动目标的检测是应用视觉研究领域的一个重要课题。本文提出了一种新的用于检测序列图像中运动目标的方法 。

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。

应用小波域高斯差分滤波的起球疵点客观评价

受织物背景纹理多样性以及起球疵点特点的影响,传统的图像处理算法难以满足起球疵点自动检测和客观评价需要,为此,提出一种基于小波域的高斯差分滤波起球客观等级新方法。首先,对起球疵点图像进行小波多层分解,实现周期性背景纹理信息与起球信息的分离;然后,选择合适的小波分解子图进行高斯差分滤波,消除噪声以及光照不均等缓变的背景信息,提高起球信息的显著度;在此基础上,根据起球特征设定阈值对起球疵点图像进行分割,并提取起球特征;最后,通过人工神经网络进行起球疵点客观等级评价。研究结果表明,本文方法用于起球疵点客观等级评价是可行且有效的,具有较强的抗干扰能力。

零件分拣系统中图像处理算法研究

为了提高生产中机械零件自动识别的实时性及分拣的准确率,提出了一种二次分割算法,对链片上有无钢印进行识别研究。首先,对采集的图像进行了基于Otsu法的背景自动阈值分割;接着,通过质心定位提取质心邻域矩阵,实现了特征区域图像的分割;最后,给出了基于特征区灰度值统计模型的判别式,并对关键参数进行了优化。试验结果表明所提出的二次分割算法准确率高、鲁棒性好,能有效满足复杂环境下特征对象的识别要求。

基于自适应区域的医学图像自动分割

为了改善传统分割算法对初始条件的依赖性,提出一种基于自适应区域的医学图像自动分割框架.该框架将分割算法和目标检测技术集成到一起,通过检测已经分割出的目标信息来预测该目标在待分割切片上的局部区域,然后基于该局部区域预估目标的阈值范围和几何形状等信息,为应用分割算法提供初始参数.该框架已经应用到区域生长、基于阈值的水平集等常用分割算法.实验结果表明,该框架有效减少了分割中的人工交互操作,并且能自动处理目标复杂分叉情况.

基于梯度阈值对象提取的图像检索技术研究

为加强图像检索领域中图像有效特征的提取,提出一种基于对象提取的图像检索技术。该方法采用二维Otsu梯度阈值选取的快速迭代算法,利用灰度级-最大梯度二维直方图进行阈值选取,同时采用迭代思想代替穷举搜索,快速选取阈值进行对象分割,提取出目标对象,克服了传统二维Otsu算法分割效果不够准确、计算复杂度较高的缺点。将分割出的目标对象进行特征提取与比对,用于检索系统进行检索。实验结果表明,该算法能够较准确的分割出适于图像检索的对象,同时可以得到较高的查准率。

基于ONDPI的海岸养殖池塘遥感影像提取研究

以Sentinel-2、Landsat-8卫星影像为数据源,以海岸养殖池塘为研究对象,针对养殖池塘的特点,提出了基于归一化差异池塘指数(NDPI)的面向对象结合法(ONDPI)。并以天津市某一海岸养殖区为例,与传统的水体指数结合直方图阈值分割法进行对比实验。实验表明ONDPI能够对遥感影像中的海岸养殖池塘进行有效提取,提取精度达到95%以上,优于其他方法,能够为海岸池塘养殖的规划管理提供参考数据。

基于灰度阈值分割的锥体零件缺陷识别算法

根据人的视觉感官特性,针对锥体零件缺陷检测中的图像信号预处理,利用含有缺陷的灰度图像的灰度统计特征自动找出分割图像的灰度阈值.研究了目前使用边缘检测、阈值分割、区域增长等方法.利用曲线拟合方法计算出灰度的分布曲线,用数学分析的方法求出曲线的局部极值.对于出现多个极值情况时进行分析筛选,把分割缺陷比较理想的极值作为灰度分割的阈值.以此分割图像,其分割效果比较理想.

一种基于耦合对象相似度的阈值分割算法

传统Otsu及其大多数改进的算法只将类间方差作为最优阈值的唯一依据,使得对直方图分布不同图像的分割效果差异很大。针对该问题,提出一种新的阈值分割方法。建立一个耦合对象相似度模型,考虑对象的各种属性以及属性之间的关系,以捕获对象间的关联关系。采用耦合对象相似度替代传统Otsu算法中的类间方差,将所选阈值划分出的每个类分别看作耦合对象相似度模型中的一个对象,每个类都有类的概率和灰度均值这2个属性,计算类间相似度,并在类间相似度最小时取得最优阈值。实验结果表明,与传统Otsu、二维Otsu、大熵分割算法相比,该算法能提高刻画类间差异的精确度和图像的分割精度。

遗传算法优化阈值的激光主动图像分割

最佳阈值的选择是实现准确激光主动图像分割中的关键,为了提高激光主动图像的分割速度,找到最合理的分割阈值,提出一种遗传算法优化阈值的激光主动图像分割算法。该算法将最优阈值选择看作一种目标优化问题,并且构建相应的目标函数,然后采用遗传算法对阈值分割的目标函数进行寻优,根据最优阈值实现激光主动图像分割,仿真实验结果表明,遗传算法可以准确、快速搜索到激光主动图像分割的最佳阈值,根据最佳阈值可以实现图像的精确分割,而且分割速度大幅度提前,能够很好地适应激光主动图像的在线分割要求。

改进萤火虫优化算法的Renyi熵污油图像分割

针对传统Renyi熵方法在分割污油图像时存在图片差距大、无法根据不同图片进行最优分割的问题,提出改进萤火虫算法对二维Renyi熵分割算法中的α值进行寻优来解决上述问题。分析了采集的污油图片特点以及对污油图片进行分割的必要性;针对多目标寻优精度不高和后期收敛速度较慢的问题,对萤火虫算法进行了改进,并对初始萤火虫位置进行混沌优化处理,使结果达到全局最优;利用基于改进萤火虫算法的Renyi熵图像分割算法对采集的污油图片进行阈值分割实验,并与二维Renyi熵分割、粒子群算法(PSO)Renyi熵分割方法进行比较。实验结果表明:本文提出的算法可以有效地对污油区域进行分割,能够快速地实现复杂图像的精确处理。

最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法

为了有效地分割红外图像中的人体,提出了一种基于最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法.对红外图像进行滤波处理消除噪声干扰,分别计算图像的目标熵和背景熵,最大化目标与背景熵的和,在目标和背景的分布中获得最大信息,以此为准则选择分割阈值.利用形态学方法进行后处理进一步消除噪声干扰.实验结果表明:与经典的阈值分割方法相比,文中方法效果更好,且运算速度快.

一种多目标光斑自适应快速检测算法

在激光光斑探测系统中,需要对多个目标光斑信息进行提取,针对这种情况,提出了一种多目标光斑自适应快速检测算法。该算法首先对整个多目标光斑图像与背景图像进行差分处理、中值滤波、边缘检测等预处理,使用迭代法实时获取不同的阈值对光斑图像进行二值化处理,利用图像的对称特点快速精准的提取光斑区域像素面积、质心位置坐标、直径等参数。最后通过实验验证该算法可以在不同背景光干扰的情况下自适应的选取阈值,且能有效、稳定的对光斑区域进行分割,实现多目标光斑的快速检测。

基于自适应局部阈值的交互式图像分割

目前比较主流的交互式图像分割技术,对用户的输入位置和输入量比较敏感,而且用户的输入具有试探性,所以为了得到满意的分割结果,用户不得不多次调整自己的输入,比较繁琐。针对这种不足,提出一种新的交互式图像分割方法。首先采用基于自适应局部阈值的图像分割算法,生成一系列同质区域,并描绘出其轮廓;然后用户用不同颜色,粗略标记出组成不同目标的区域集;最后通过合并同色标记的区域集,完成图像分割。实验结果表明,该算法不仅满足用户对交互式图像分割输入更直观、结果更准确的需要,同时方便地实现了多区域多目标的图像分割。

一种复杂背景下的目标提取算法

针对目标与背景颜色接近,普通阈值处理算法不能有效实现图像分割的情况,提出了一种基于阈值处理的目标提取算法。首先对图像进行阈值处理得到目标,然后针对剩余像素进行二次阈值处理,最后第三次阈值处理在两次阈值处理后得到的目标总和中去掉被误提取的背景,得到了较好的分割效果。

图像分割中字符号码类目标的快速定位方法

针对字符号码类目标,提出一种无需全图阈值分割和先验特征匹配计算的方法。先利用方向梯度块精确定位目标,再对目标区域作局部阈值分割,从而快速地得到高质量的目标信息。

应用耦合对象相似度的阈值分割方法研究

传统Otsu算法及其改进算法将类间方差设定成最优阈值,从而使得针对直方图分布区别的图像分割效果产生较大区别,论文提出应用耦合对象相似度来进行阈值分割的改进方法来解决。首先,构建模型描述耦合对象相似度,模型能够综合考虑各种对象属性及属性之间关联,以高准确度和低复杂度来描述耦合对象关系;其次,应用耦合对象相似度来替代传统Otsu算法的类间方差作为新条件,将所选阈值划分成每个类看成是耦合对象相似度模型中的对象,每个类都有概率和灰度均值两种属性,通过计算类间相似度并在类间相似度最小时获取最优阈值。实验结果表明,应用耦合对象相似度执行阈值分割算法能够有效提高描述类间差异精确度和图像分割效果,对于单分布与双峰显著且底部平坦的特征图像具有较强适应能力。

面向对象的高分辨遥感影像阴影探测方法

利用阴影在色调亮度饱和度颜色空间中低亮度、高色调和高饱和度的特性,对高分辨率遥感影像做过分割处理,并将影像从红、绿、蓝颜色空间转换到色调、亮度、饱和度颜色空间,利用色调、亮度、饱和度三个分量构造一组能够更好区分阴影和其他地物的新型阴影探测指标.对阴影指标做面向对象处理,得到一种保持空间几何形状的阴影指标结果;根据最大类间方差法计算得到最佳阈值,并做直方图阈值分割,最终得到阴影探测结果.实验结果表明,该方法可以有效地将阴影与其他地物分离开来.