基于阈值分割的多晶硅晶畴检测方法

晶畴的区域分割提取是利用数字图像实现多晶硅结晶度检测中的一项关键技术．其中阈值的自动选择是实现自动化检测结晶度的核心。针对多晶硅图像的特点．充分利用图像的直方图信息．通过结合双峰法与波形对称性分析首先得到阈值数以及阈值的初步取值,然后利用最大类间方差法精确确定闽值．再进行硅片图像分割。实验证明．这种方法结合了双峰法和最大类间方差法的优点．在对多晶硅图像进行晶畴分割提取时能够获得优良的检测效果并明显提高算法的效率．为实现工业在线自动检测奠定坚实的基础。     

基于亮度累加直方图的夜间车辆检测算法

为提高夜间环境下车辆检测的精度,提出一种基于亮度累加直方图的车辆检测算法,利用汽车尾灯的高亮特征检测自车前方车辆.通过统计大量的尾灯亮度信息得到分割阈值,由该阈值确定最大类间方差法的初始阅值.在亮度累加直方图中采用改进的最大类间方差法确定最佳分割阈值,并使用该阈值分割图像提取尾灯目标.结合尾灯的形状、位置和颜色等特征进行尾灯筛选和配对,以检测到的尾灯对为目标实现夜间车辆的检测.实验结果表明,该算法能够准确地分割出尾灯目标,对夜间前方车辆的检测率较高、适应性较好.     

基于人工免疫的烟草异物图像多阈值分割

烟草异物图像分割是图像异物识别的基本任务。为了快速实现烟草异物图像多阈值分割,提出了一种基于人工免疫算法与最大类间方差法的多阈值烟草异物图像自动分割方法。算法首先定义了图像分割目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最大类间方差法以及目标函数对图像进行自动分割,并产生最优的多阈值,从而实现图像的多阈值分割。人工免疫算法中,抗原是指最优图像分割目标函数,而抗体是指最优的多阈值。实验证明,方法对烟草异物图像多阈值分割的效果良好,分类清晰。     

基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法。算法将苹果图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进混合蛙跳算法的适应度值,通过改进的混合蛙跳算法寻找最大的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对花牛苹果图像进行分割。选取强光、较强光、较弱光和弱光条件下四幅花牛苹果图像进行分割实验,结果表明,采用基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效改善花牛苹果图像的分割效果。     

基于灰度积分投影的人眼定位

该文提出了一种基于最大类间方差阈值分割和灰度积分投影技术的眼睛定位方法。首先通过图像预处理技术中的中值滤波方法去除图像噪声,并通过非线性变换消除人脸图像因为曝光条件不同而造成的模糊,得到灰度分配较为均匀的图像,然后利用最大类间方差阈值法对图像进行二值化处理,将特征点从人脸图像分割出来,并分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,从而为进一步提取其它特征点打好了基础。     

双峰法与otsu法结合在太阳能电池缺陷检测中的应用

图像分割在太阳能电池组件缺陷检测系统中,起着非常重要的作用。通过双峰法和最大类间方差法结合对太阳能电池的近红外图像进行图像分割和二值化,并得出缺陷的二值图。实验表明所提出的太阳能电池硅片的图像分割方法能快速准确地实现对图像的分割,得到了较好的二值图。为太阳能电池图像的缺陷特征的提取,以及进一步描述和分析奠定了良好的基础。     

Otsu方法在多阈值图像分割中的应用

图像分割是数字图像处理中的一个重要问题.该方法改进了传统的最大类间方差法(Otsu法),使其可以应用于图像的多阈值分割.提出以双峰法引导来提高Otsu法多阈值分割图像的运算速度和稳定性.对样本图像的分割结果显示,此算法在分割速度和效果上都取得了较好的结果.     

基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法。算法将玉米叶片病害图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进和声搜索算法的适应度值,通过改进和声搜索算法寻找最优的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对玉米叶片病害图像进行分割。选取强光、中光、弱光条件下三幅玉米叶片病害图像进行分割实验,结果表明采用基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效提高玉米叶片病害图像中病斑分割的效果。     

多晶硅衬底结晶度检测的自适应算法研究

多晶硅衬底图像具有对比度低的特点,在检测硅片结晶度时缺少成熟可用的算法,提出一种新的图像处理算法,基本完成多晶硅晶畴自动检测的算法框架.将图像分块后对子块进行晶畴边缘提取,然后拼接所有边缘,从而提取出整幅图像的晶畴轮廓.针对边缘拼接,重点研究自适应膨胀算法和蚁群算法,并提出基于梯度的改进算法.实验证明算法运算简单,拼接效果好.该技术路线经进一步优化将可实现多晶硅衬底的结晶度自动检测.     

一种新的指纹图像合成分割法

在研究和分析传统方差法和最大类间方差法的基础上,提出了一种传统方差法和最大类间方差法相结合的分块处理分割算法。该算法首先求出整个指纹图像的方差,然后计算每一子块的方差。若方差小于整个图像的方差则用方差法对图像进行分割,否则用最大类间方差法进行分割。最后再对图像进行平滑处理。实验结果表明,相对于传统分割方法,该方法无需根据经验选取阈值,能较准确地分割出前景和背景,抗噪能力强,对高对比度和低对比度的图像均具有很好的分割效果。     

基于0-1规划的快速图像阈值分割算法

阈值方法是一种重要的图像分割方法,在图像分割中得到了广泛应用。Otsu算法虽然是图像分割阈值法中较好的方法之一,但是由于传统的Otsu算法通常用穷举法求解,使得处理多阈值问题时运算速度太慢,难以满足应用需求。为了快速有效地确定阈值,提出了一种改进的Otsu算法。将Otsu算法转化为一个非线性0-1数学规划问题,再利用遗传算法求解得到最优阈值。通过对测试图像的分割实验,表明该算法与传统的Ot-su算法相比运算速度有非常显著的提高,能够满足一般的应用需求。     

基于冯诺依曼邻居的粒子群多阈值分割算法*

针对多阈值分割问题,提出了一种新的多阈值分割算法。该算法对传统的Otsu进行修改,使其能够更准确地找到直方图中谷的位置;并利用冯诺依曼拓扑邻居粒子群作为阈值优化算法,提高了优化性能。提出了构造冯诺依曼拓扑结构的方法,并分析和比较了它与全互连结构的差别。实验结果显示此算法具有较好的性能。     

Maximum similarity thresholding

Otsu method is one of the most popular image thresholding methods. The segmentation results of Otsu method are in general acceptable for the gray level images with bimodal histogram patterns that can be approximated with mixture Gaussian modal. However, it is difficult for Otsu method to determine the reliable thresholds for the images with mixture non-Gaussian modal, such as mixture Rayleigh modal, mixture extreme value modal, mixture Beta modal, mixture uniform modal, comb-like modal. In order to determine automatically the robust and optimum thresholds for the images with various histogram patterns, this paper proposes a new global thresholding method based on a maximum-image-similarity idea. The idea is inspired by analyzing the relationship between Otsu method and Pearson correlation coefficient (PCC), which provides a novel interpretation of Otsu method from the perspective of maximizing image similarity. It is then natural to construct a maximum similarity thresholding (MST) framework by generalizing Otsu method with the maximum-image-similarity concept. As an example, a novel MST method is directly designed according to this framework, and its robustness and effectiveness are confirmed by the experimental results on 41 synthetic images and 86 real world images with various histogram shapes. Its extension to multilevel thresholding case is also discussed briefly.     

禁忌搜索在绝缘子红外图像分割中的应用

针对利用红外成像技术检测输电线路中零值绝缘子所存在的图像分割问题,提出了一种类间方差（Otsu）双阈值分割和禁忌搜索相结合的图像分割算法。该方法以类间方差为适应度函数,通过领域移动、禁忌表、藐视准则确保算法不陷入局部最优解,同时,运行速度比基本Otsu双阈值分割算法更快。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于改进蛙跳算法的图像对比度增强方法

为改善图像对比度,提出了一种基于改进蛙跳算法的图像对比度增强新方法。该方法利用分段线性变换增强图像的原理,对蛙跳算法进行深入分析并进行改进后,将改进蛙跳算法与二维Otsu法相结合,利用蛙群的并行搜索机制自动选取图像的双阈值,然后再以图像的对比度作为改进蛙跳算法的适应度函数,自适应地搜索分段线性变换的斜率,并以之增强图像。实验结果表明,该方法有效改善原图像的对比度,且优于直方图均衡化法及基于基本蛙跳算法和人工鱼群算法的增强方法。     

一种自适应梯度幅值的边缘检测算法

提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法。鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果。     

基于蚁群算法的改进Otsu理论的图像多阈值分割

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,Otsu法是一种效果较好、实现简单的阈值分割方法。针对传统的Otsu阈值计算方法耗时较多、准则函数不一定单峰这一问题,提出了采用蚁群优化算法来求解阈值,并改进了传统的Otsu理论。分割效果表明该算法不仅提高了分割质量,而且缩短了寻优时间,从而说明了该算法的有效性,正确性。     

基于分解的三维Otsu图像分割快速算法

摘要：针对三维Otsu图像分割算法计算复杂度高,运算量大的问题,本文提出一种基于分解的三维Otsu图像分割快速算法。该算法,首先将三维Otsu分解为三个一维Otsu;然后,在分析一维Otsu的基础上,结合类间距离和类内距离,提出一种新的阈值识别函数设计算法,并给出了快速实现方法。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快1400倍左右。     

一种实用的多灰度层次目标分割算法

本文提出了一种较为实用的,可用于多灰度层次目标提取的分割方法.首先利用双峰法粗定阈值,然后结合大津法得到较精确的阈值来分割图像.试验结果表明该方法易于实现,运算速度快,可扩展性好,对目标灰度层次较多的图像能够产生很好的分割效果.