光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割

针对工业图像经常存在不均匀光照的干扰,提出一种光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法。从水平及垂直方向上提取图像的灰度波动曲线,并迭代搜索每条曲线上满足给定波动幅度阈值的较大尺度波峰点和波谷点;在每对交替波峰点或波谷点之间求取浮动阈值来划定目标和背景像素的归属;对两个方向上取得的阈值图像进行相交操作得到最终分割图像。实验结果表明,与二维Otsu法、二维Tsallis熵法、Niblack法等几种算法相比,该算法的分割效果及实时性都具有明显的提升。     

高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法

为有效分割非均匀光照图像,提出一种在高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法. 首先,利用二维高斯函数对待处理图像进行卷积操作来构建一个高斯尺度空间,在此空间下进行背景估计,并采用背景差法来消除非均匀光照干扰,从而提取出目标图像;然后,采用 矫正进行增强处理以突出较暗目标信息;最后,经强调谷底的最大类间方差法进行全局分割得到最终结果. 为验证算法的有效性,对非均匀光照条件下文本图像以及非文本图像进行了测试,并与基于偏移场的模糊C均值方法、灰度波动变换自适应阈值分割算法和自适应最小误差阈值分割算法,在错误分割率和运行时间上进行了对比. 实验结果表明,对比以上三种方法,该算法的分割结果更为理想.     

自适应最小误差阈值分割算法

对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁 棒的最小误差阈值分割算法. 但该方法为全局算法, 仅适用于分割均匀光照图像. 为 提高其自适应性, 本文采用Water flow模型对非均匀光照图像进行背景估计, 以此获 得原始图像与背景图像的差值图像, 达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的. 为进 一步提高分割性能, 本文对差值图像采用γ 矫正进行增强, 然后采用鲁棒最小误差 法进行全局分割, 从而完成目标提取. 最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了 实验, 并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割 算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进 行了对比. 实验结果表明, 相对于以上方法, 本算法的分割性能均有明显提升.     

基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割

针对桥梁蜂窝麻面图像经常存在光照不均、多背景并存的干扰问题,提出了基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割算法。首先,绘制S分量灰度变化曲线;其次,搜索曲线所有潜在的波峰波谷,并求相邻波峰波谷的高度差;然后,基于灰度像素个数差分值的标准差筛选出部分高度差;最后,基于部分高度差的标准差搜索最佳阈值完成图像的阈值分割。实验结果表明,与二维OTSU法、Niblack法、二维Tsallis熵法等几种算法相比,该算法的分割效果和实时性更好。     

复杂光照下DPM图像自适应多阈值分割方法研究

复杂工况下,CCD相机采集到的DPM（Direct Part Mark）工业二维码图像受光照影响易出现大片光斑或阴影区域,造成DPM区域的信息遗漏,从而导致识别困难。为此,提出一种基于分段直方图凹度分析的多阈值自适应分割算法。首先在灰度直方图平滑的基础上计算出系列局部峰值,并借此完成直方图分段,再递推计算出每分段区域下凹处的分割阈值。其次通过引入基于阈值点局部区域信息的修正因子,使分割阈值自适应变化而更适用于局部对比度较低的状况。实验结果表明,该方法分割效果优于经典的阈值分割算法,平均运行效率比最快的多阈值分割算法提高17.75倍。经自适应局部阈值分割后,DPM图像复杂光照区域有用信息得以增强,缺失信息得以弥补,为后续的对象识别奠定基础。该方法也可推广于对比度多变的图像增强。     

基于局部蚁群算法的图像分割

为了解决光照不均匀、有噪声,或者背景灰度变化较大时,采用单一阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况,提出一种利用局部蚁群算法对图像进行阈值分割的改进算法。对图像进行分块,在每块内分别设定阈值进行分割,可以有效减少像素错误归类的现象。该算法对图像的不同区域设置不同的迭代次数和蚂蚁走的步数,获得了更好的分割效果。实验表明该算法可以提高分割的精度,缩短程序运行的时间。     

液剂视频序列中运动异物的模糊自适应分割

运动异物的正确分割是实现液剂自动检测的关键.提出一种基于帧差图空间方差和方差梯度的液剂异物模糊自适应阈值分割算法.首先将4帧序列图像差分得到的2幅帧差图分为5×5的图像块,计算2幅帧差图对应图像块间的方差和方差梯度,并以两者的乘积构成新特征图;然后使用自适应阈值对新特征图进行运动异物分割和提取.为使阈值能够跟随图像块灰度变化,阈值的调整采用模糊推理依据方差和方差梯度变化自适应实现.实验及实际测试结果表明,该算法能够满足低对比度和局部光照变化的液剂异物实时检测要求,是一种实用有效的图像分割算法.     

基于改进分水岭变换的矿石图像分割算法

为了准确测量传送带上的矿石尺寸,提出了一种局部自适应阈值化和改进的分水岭变换相结合的矿石图像分割算法.该算法利用基于积分图像的自适应阈值化算法提取矿石区域;对二值图像做距离变换与双边滤波处理,并应用提出的基于区域合并的分水岭变换算法对图像进行分割;将提取的矿石区域与分割结果进行合并,得到最终的分割结果.对现场采集的复杂的矿石图像进行仿真实验,实验结果表明,该算法分割准确、速度快、光照自适应强.     

基于图像区域的交互式文本图像阈值分割算法

针对现有局部阈值分割算法因参数过多带来的参数选择问题以及在分割结果中块与块之间不连续性问题,利用用户提供的先验知识或经验,提出了一种基于灰度图像区域的交互式文本图像阈值分割算法.该方法首先粗略地将图像进行分块;利用标准差作为衡量图像块含有信息量(背景信息与目标信息)多少这一度量,接着按标准差大小对所有图像块进行排序;然后由用户输入交互式信息将所有图像块分为3个集合:仅含背景或仅含目标的图像块、含有少量背景或者是含有少量目标的图像块以及背景和目标分布比较均衡的图像块;最后对各个集合中的图像块分别按相应准则进行分割.实验结果表明,对于均匀和非均匀光照条件下的文本图像,与全局分割算法、直接分块分割算法和Chou方法相比,该方法在分割效果上有显著提升,而且执行效率也较高.另外,对于部分非文本图像也同样有效.     

目标自适应图像分块与小目标提取

针对传统二维直方图方法的难点,提出了采用基于分水岭变换的图像自适应分块的解决方法,新方法能使得每个小目标都被分割在同一个图像区域内,克服了传统图像分块方法采用固定分块,易造成将同一目标分到多个区域的缺点。方法中首先采用了基于标记点的灰度图像重建方法对图像进行预处理,在自适应增强目标的同时也克服了分水岭变换易造成过度分割的影响,在此基础上进一步地对图像采取了基于分水岭变换的图像分块,接着在每一个分块区域中采用引入目标分布信息阈值选取方法,得到二值化的结果。实验表明该方法目标分割结果稳定,适合于小目标的分割提取。     

图像阈值化的自适应粗糙熵方法

摘 要：目的：图像阈值化将灰度图像转换为二值图像,被广泛应用于多个领域。因实际工程应用中固有的不确定性,自动阈值选择仍然是一个极具挑战的课题。针对图像自动阈值化问题,提出了一种利用粗糙集的自适应方法。方法：该方法分析了基于粗糙集的图像表示框架,建立了图像粗糙粒度与局部灰度标准差的相互关系,通过最小化自适应粗糙粒度准则获得最优的划分粒度。进一步在该粒度下构造了图像目标和背景的上下近似集及其粗糙不确定度,通过搜索灰度级最大化粗糙熵获得图像最优灰度阈值,并将图像目标和背景的边界作为过渡区,利用其灰度均值作为阈值完成图像二值化。结果：对所提出的方法通过多个图像分三组进行了实验比较,包括三种经典阈值化方法和一种利用粗糙集的方法。其中,所提出的方法生成的可视化二值图像结果远远优于传统粗糙集阈值化方法。此外,也采用了误分率、平均结构相似性、假阴率和假阳率等指标进一步量化评估与比较相关实验结果。定性和定量的实验结果表明,所提出方法的图像分割质量较高、性能稳定。结论：所提出的方法适应能力较好,具有合理性和有效性,可以作为现有经典方法的有力补充。     

基于SUSAN边缘信息的阈值分割算法

基于边缘信息的阈值分割方法因为在保持目标轮廓和分割低对比度图像方面具有良好性能,特别适用于对工业生产图片的分割,但是传统方法普遍存在对噪声敏感和阈值难以选取的问题,针对这些问题,提出一种基于SUSAN边缘信息的自适应图像阈值分割算法,使用SUSAN特征响应描述像素的边缘信息,以有效抑制噪声和弱边界的影响。基于图谱理论的最小最大割阈值分割算法相比于其他分割算法时空复杂度大大降低,且获取的阈值全局最优。实验结果表明,该算法能够准确分割出目标,保留丰富的细节内容,对低对比度图像和噪声图像也有很好的分割效果,获取的阈值相比于传统算法更优。     

带钢表面缺陷图像的增强和分割方法

对带钢表面缺陷进行检测时,由于光照不均匀,将导致缺陷难以识别和分割。针对此问题,提出了改进的图像增强与分割方法。首先,利用自适应二维高斯函数对图像背景进行估计,并结合图像的像素运算均匀图像背景灰度;然后,采用灰度变换函数提高缺陷区域与背景的对比度,增强细节信息;最后,采用最大相关准则方法选取阈值对缺陷图像进行分割。实验结果表明,与典型的图像增强和分割方法相比,所提出的方法表现优异,对非均匀光照下带钢表面缺陷图像的识别与分割具有较好的应用价值。     

基于边缘信息的图像阈值化分割方法

针对现有几种利用边缘信息来进行图像闽值分割的方法存在的对噪声高度敏感，梯度阈值难以选取，且不具有自适应性的特点，提出一种抗噪声影响的形态学梯度算子和一种基于梯度直方图统计特征的梯度闽值自适应选取算法，得出了一套完整的基于边缘信息的图像闽值化分割算法。     

A Simplified pulse-coupled neural network for adaptive segmentation of fabric defects

This paper describes an adaptive image-segmentation method based on a simplified pulse-coupled neural network (PCNN) for detecting fabric defects. Defect segmentation has been a focal point in fabric inspection research, and it remains challenging because it detects delicate features of defects complicated by variations in weave textures and changes in environmental factors (e.g., illumination, noise). A new parameter called the deviation of the contrast (DOC) was introduced to describe the contrast difference in row and column between the analyzed image and a defect-free image of the same fabric. The DOC essentially weakens the influence of the weave texture and the illumination. The simplification of PCNN reduces the number of the network’s parameters by utilizing the local and global DOC information for the parameter selections. The validation tests on the developed algorithms were performed with fabric images captured by a line-scan camera on an inspection machine, and with images from TILDA’s Textile Texture Database () as well.     

融合局部特征的图像过渡区提取与阈值化

针对图像过渡区提取与阈值化问题,提出了一种融合局部灰度复杂度和局部灰度差异度的方法。首先生成图像的局部复杂度和局部差异度等局部灰度特征;其次融合这些局部灰度特征构造新的特征矩阵;然后设计了与特征矩阵的均值和标准差相关的自动特征阈值,并提取图像过渡区;最后将过渡区像素的灰度均值作为最优灰度阈值完成图像二值化。实验结果表明,所提方法的过渡区提取质量高,分割效果好,具有合理性和有效性,可作为经典方法的有效补充。