基于灰度—梯度共生矩阵模型的最大熵阈值处理算法

阈值法是图像分割的一种重要方法，在图像处理与识别中广为应用。本文提出了基于灰度-梯度共生矩阵模型和是大熵原理的灰度图像的自动阈值化技术，该方法不仅利用了图像的灰度信息，而且也利用了图像的梯度信息。该方法通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维熵并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量。仿真结果显示该算法比一维熵方法效果更佳。     

最大熵阈值处理算法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用.提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵模型和最大熵原理的自动阈值化方法.该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了梯度信息,通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维熵,并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量.仿真结果显示,该算法比其他二维熵方法效果更佳.     

基于均值—梯度共生矩阵模型的最大熵多阈值算法

为解决噪声显微细胞图像的多阈值分割问题,该文提出基于均值和梯度共生矩阵模型的最大熵多阈值算法。选用象素点的邻域灰度均值和梯度值构成二维灰度直方图。因为对象素点取均值可以平滑噪声,取梯度值可以锐化边缘,所以该算法能够改善图像的分割质量。考虑显微细胞图像多阈值分割的要求,该算法对二维灰度直方图采用改进的区域划分方式。通过优化传统的求熵算法,来减少运算时间,使之更加适合于擅长矩阵运算的MATLAB编程语言,从而提高运算速度。实验证明,该算法去除了噪声干扰,实现了显微细胞图像的多阈值分割,运算速度较快。     

一种新的图像阈值分割算法

提出了一种基于区域灰度均值-梯度共生矩阵模型和二维Renyi熵原理的阈值分割方法.该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了梯度信息,通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维Renyi熵,并使边缘区域的熵最大来选择阈值.二维Renyi熵比其它二维熵多了一个参数,此参数使得二维Renyi熵能处理更多类型的图像.将上述方法进行仿真实验,并且仿真其它二维熵方法,仿真结果显示,该算法比其他二维熵方法效果更有效更一般化.     

基于微粒群算法的视网膜血管自动提取方法

针对视网膜血管网络灰度分布特征与结构特征,提出了将灰度-梯度共生矩阵最大熵与微粒群算法相结合的视网膜血管提取方法。采用Gabor滤波以增强血管图像,获取增强后视网膜图像的灰度-梯度共生矩阵,利用微粒群算法并结合灰度-梯度共生矩阵的最大熵方法进行阈值化处理,对图像进行二值化处理后根据视网膜血管具有区域连通性的特征,采用形态学方法分割出最终的血管。实验结果表明,该方法能有效地提取视网膜血管网络。     

一种结合纹理信息的三维Renyi熵阈值分割算法

充分利用图像空间邻域信息,引入均值-中值-梯度共生矩阵模型,并结合Renyi熵相关理论,提出一种结合纹理信息的三维Renyi熵阈值分割算法.同时给出了该方法的快速递推公式,有效的节省了计算时间与存储空间.实验结果表明,与现有分割算法如最大类间方差法、最小误差法、最大熵法和灰度-梯度法相比,本方法的分割效果更为理想,即使对于低对比度、低信噪比的目标,本文算法也更具鲁棒性.     

灰度-梯度共生矩阵模型的加权条件熵阈值法

基于二维灰度直方图的最大熵阈值法是依据“灰度-灰度均值”构成直方图的图像分割方法,该方法着重于图像的内部信息,忽略了边界区域的信息。应用图像的梯度信息建立“灰度-梯度共生矩阵”,构造图像的二维灰度直方图,结合最大条件熵法进行阈值选取。为了充分提取图像内部和边缘信息,提出了二维加权最大熵阈值法。结果表明,该方法一方面能够保留更多的图像边缘信息,另一方面能够根据实际需要调节权值大小,得到兼顾图像内部和边缘信息的分割结果。     

基于最小方差滤波的相对嫡闭值分割方法

基于共生矩阵的相对熵阈值分割法是一类常用的图像分割方法。采用自适应滤波方法构造非对称共生矩阵,对相对熵阈值分割法进行改进,使其更好地适应含噪图像的阈值分割问题。实验结果表明,该方法能更有效地降低噪声干扰,使分割目标更为完整,边缘更加清晰。     

一种图像多阈值快速选取算法

该文利用灰度共生矩阵定义二阶局部熵来选取多阈值,给出了一种多阈值熵快速选取的算法,实现了灰度图像的多个目标的分割,且运算量减少,效果令人满意。     

纹理图像识别中的旋转不变性分析

在对纹理图像进行分类识别过程中,许多具有相同纹理特性的不同图像经常在方向上呈现多样性。这些图像应该被归为一类。针对这一问题,有许多方法可以得到旋转不变性特征,例如：几何矩,正交矩,灰度共生矩阵等,然而,前两种方法计算量很大,第三种方法效果也不令人满意。提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的方法来得到旋转不变特征量,并且提出了一种快速计算灰度-梯度共生矩阵的算法。实验表明利用灰度-梯度共生矩阵的方法得到旋转不变量的方法非常有效,快速计算灰度-梯度共生矩阵的算法也大大减小了计算量。     

基于Gabor变换和灰度梯度共生矩阵的超声无损测温研究

提出了一种基于Gabor变换和灰度梯度共生矩阵(CMGG)的超声无损测温方法.通过高强度聚焦超声(HIFU)对新鲜离体猪肉组织进行辐照,实时获取辐照前后的超声图像,对其做数字减影和Gabor滤波,提取归一化后灰度梯度共生矩阵的二阶参数梯度平均、混合熵和逆差矩作为温度的表征参数.实验结果表明:Gabor滤波后的灰度-梯度共生矩阵的二阶参数梯度平均、混合熵和逆差矩与温度的相关系数分别达到0.9804、0.9854和-0.9644,优于传统的灰度均值法和实值Gabor系数法.Gabor滤波后的灰度-梯度共生矩阵的二阶参数混合熵在37℃~55℃能较好地反映温度变化信息,梯度平均则在55℃~85 ℃有更好的测温效果.     

基于相对熵和边缘检测的图象分割算法

利用相对熵选择阈值和检测提出一种图象分割算法。其主要思想是通过相对熵来选择最佳阈值，然后用任何一种边缘检测对图象进行分割。将所提出的算法和基于局部熵的算法分别用于现场颗粒物料图象的分割，实验结果表明，该算法优于基于局部熵的图象分割算法。     

多特征融合红外舰船尾流检测方法研究

针对舰船热尾流红外图像易受海杂波干扰、对比度偏低,传统方式无法对其进行识别的问题,提出一种基于Gabor滤波组和局部信息熵特征融合的红外舰船尾流检测算法。首先,应用灰度共生矩阵计算尾流与海面背景的对比度,判断该区域是否存在舰船尾迹,并提取出感兴趣区域以提高算法后续处理速度;其次,将多方向Gabor滤波器和局部信息熵两种纹理进行特征融合,实现舰船尾流特征增强;最后,经阈值分割、Hough变换实现红外舰船尾迹检测。实验结果表明,该方法能够有效地保留舰船尾流的纹理特征和细节,准确地提取完整的尾流边缘,从而大大提高检测率。     

基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法

本文介绍了RGB和HIS两种颜色模型,采用色调值H和色差值R-G两个特征值,通过Otsu方法自动获取阈值对自然场景下彩色水果图像进行分割,并对实验结果进行了对比。然后,利用灰度共生矩阵分析了果实和背景的纹理特征,找到了区别果实和背景的纹理特征参数,对果实和背景颜色相似的图像进行分割。实验结果证明,纹理特征和颜色特征两者相辅相成,优势互补,对于包含复杂背景的青苹果图像分割效果比较好。     

一种新的基于参数估计的自适应双边滤波算法*

传统双边滤波算法需要根据经验预先设置空间标准差和灰度标准差,参数固定且不具有通用性。针对此问题,提出了一种新的基于参数估计的自适应双边滤波算法。通过图像灰度共生矩阵实现空间标准差的自适应,利用统计方法估计光滑区域噪声标准差,根据噪声标准差设置灰度标准差,从而实现自适应双边滤波。仿真结果表明,所提出的算法无论在主观还是客观评价上都取得了较好的效果。