Otsu准则下分割阈值的快速计算

传统Otsu法在确定阈值时需要穷举计算图像中每个灰度值为阈值时的类间方差.文中利用Otsu阈值的性质,提出了一个新算法以快速计算Otsu阈值.新算法搜寻出与两类类内均值的平均值的整数部分相等的阈值,从中确定一个符合Otsu准则的阈值.传统Otsu法在对梯度图像中的小目标分割时分割性能不佳,文中提出了一个Otsu阈值的改进算法,该算法使用快速计算Otsu阈值的新算法递归求解分割阈值.实验结果表明,与传统Otsu算法相比,计算Otsu阈值的快速算法速度更快,而阈值的改进算法对梯度图像中的小目标分割效果更好.     

一种改进的Otsu图像阈值分割算法

Otsu法是图像阈值化分割法中的经典算法之一,在图像处理中有广泛的应用。本文针对红外吊舱图像的特点,在对Otsu法进行分析的基础上,提出了一种改进的Otsu图像阈值分割算法。首先,采用整幅图像的平均灰度值作为初始阈值对图像进行分割;然后,推导出了Otsu法四个参数的递推公式;最后,在缩小的灰度级范围内用递推的Otsu法来计算最终的分割阈值T。实验仿真结果表明,改进的Otsu算法在图像分割效果方面和时间效率方面明显优于Otsu法。     

基于边缘信息的二维Otsu阈值分割算法的改进

在灰度图像的处理中,Otsu法是普遍的阈值分割方法,在对Ostu阈值分割方法不断改进的过程中,以二维的Otsu阈值分割方法应用最为广泛,在二维的Otsu方法的统计量中加入均值的方式虽然在一定的程度上消除了噪声,但对于背景与目标区域不明显时,二维Otsu阈值分割不能得到理想的效果。文中在二维Otsu方法改进的过程中,在不增加算法复杂度的情况下使用Sobel算子加入边缘信息,可以有效刻画边缘信息,同时可以很有效减少边缘处的噪声。     

基于模糊判决改进的Otsu图像分割算法

在图像分割中,阈值的选取是十分重要的.提出了一种基于模糊判决的Otsu图像分割算法,通过对Otsu算法中阈值的模糊判决处理,采用重心法来求取阈值,使所求阈值更加接近实际最佳阈值,从而能更好地分割图像.实验结果表明,与当前的一维Otsu算法和二维Otsu算法相比,改进算法有着更好的图像分割效果.     

一种改进的Otsu阈值分割算法

Otsu法是一个常用的阈值分割方法.该算法是基于一维直方图来确定阈值的,因此仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的情况.针对这个不足,文中提出了一种结合邻域信息的改进Otsu算法.实验结果表明,改进算法比传统的Otsu算法有更好的分割效果.     

基于阈值分割技术的图像分割法研究

在阈值分割法中,Otsu算法是图像阈值化分割法的经典算法,在图像处理中有广泛的应用;但此算法存在耗时长、分割精度低等缺点。在对Otsu阈值分割法进行分析的基础上,提出一种改进的Otsu算法。该算法采用缩小可取的灰度值范围的方式减少计算量,在小范围内应用Otsu算法计算最终分割阈值。通过Matlab仿真,所得结果对比表明,改进的Otsu算法在图像分割时间和效果上均优于原Otus算法。     

基于改进的自适应差分演化算法的二维Otsu多阈值图像分割

针对常规最大类间方差法在多阈值图像分割中存在的运算量大、计算时间长、分割精度较低等问题,该文提出一种基于改进的自适应差分演化(JADE)算法的2维Otsu多阈值分割法。首先,为增强初始化种群的质量、提升控制参数的适应性,将混沌映射机制融入到JADE算法中;进而,通过该改进算法求解2维 Otsu 多阈值图像的最佳分割阈值;最终,将该算法与差分进化(DE), JADE,改进正弦参数自适应的差分进化(LSHADE-cnEpSin)以及增强的适应性微分变换差分进化(EFADE) 4种算法的2维Otsu多阈值图像分割进行比较。实验结果表明,与其它4种算法相比,基于改进JADE算法的2维Otsu多阈值图像分割在分割速度以及精度上均有较明显的改善。     

红外成像GIF引信图像序列分割算法

提出了一种适用于红外成像GIF引信图像序列处理的改进Otsu图像序列分割算法,该算法充分利用了弹道终端导引头红外图像序列的特点,通过压缩参与Otsu阈值运算的灰度范围和合理增大图像平面上的采样间隔,从而大大降低了图像分割算法的运算量,而分割质量基本保持不变,与原Otsu算法相比,改进的Otsu算法具有更好的实时性和有效性.     

一种新的含噪遥感图像Otsu分割算法研究

Otsu（最大类间方差）是经典的非参数、无监督、自动获取最佳阈值的最优图像分割方法。但是,在用于含噪图像的分割时,Otsu方法并不能取得理想的分割效果。针对这一问题,本文在Otsu分割方法的基础上,给出了一种新的含噪遥感图像分割算法。该算法首先用小波包对含噪图像进行全局阈值的去噪处理,然后利用局部加权回归对图像像素逐一估计去噪,得到去噪后的图像,之后采用Otsu方法对估计图像分割。仿真实验表明：该算法不仅计算量小,具有良好的抗噪能力,而且获得了较好的分割效果。     

坦克目标红外图像分割算法研究

图像分割技术在图像处理和计算机视觉中具有重要意义.首先介绍了一维Otsu方法和模糊阈值分割算法的基本原理.针对坦克红外图像目标--景间对比度较小,边缘模糊等特点,提出了一种结合图像空间相关信息的自适应模糊阈值分割算法.实验结果表明,该算法具有更好的分割效果和更强的鲁棒性.     

典型Otsu算法阈值比较及其SAR图像水域分割性能分析

遥感图像中水域呈现低灰度、灰度起伏小特性。该文从实时性出发,采用1维Otsu算法分割SAR图像。证明了两种典型Otsu分割算法的阈值关系,提出了分割性能评估方法,并通过实测SAR图像对比分析了多阈值分割与单阈值递归分割的水域分割性能。结果表明,与单阈值递归分割相比,多阈值分割能够更好地提取水域轮廓,且漏警率低,可应用于桥梁自动目标识别和景象匹配等方面。     

综合高分卫星图像多维特征的云检测方法

云是遥感图像分析处理的一大障碍,为了解决这一问题,基于高分1号遥感影像光谱和纹理的多维特征信息,提出一种综合优化的云检测方法。针对光谱检测出的似云区域,该算法采用新的子图分割方法,结合动态阈值设置,有效提高了纹理检测的正确率。由于固定的光谱阈值设置和纹理检测都无法获取复杂环境下的云层边界信息,算法采用大津法予以修复。结果表明,该算法可有效地检测出影像中的云覆盖区域,实现薄云、厚云以及厚云边界信息的最佳提取。     

基于深度学习的红外遥感信息自动提取

为了提高红外遥感图像地物 信息自动提取的精确性,同时避免人工提取遥感 信息的低效性,提出了一种基于UNet深度学习模型 的遥感信息提取算法。该算法用于从红外遥感图像中分割 出5类地物信息(包括道路、建筑、树木、农田和水 体)。首先,对分辨率高但数量较少的训练数 据进行小像幅的随机裁剪,并对其进行相应的数据增 强处理。然后搭建UNet深度学习模型,并用它 自动提取遥感图像的特征信息。采用交叉熵损失函数 以及Adam反向传播优化算法对该模型进行训练,并对测 试样本中的5幅遥感图像进行精确的地物信息提取。最后,运 用Jaccard指数对测试结果进行精度评定。实验结果表明,该 方法对高分辨率红外遥感图像信息和可见光 遥感图像信息进行了充分融合,对于不同种类地物 的定位和分类都取得了较高精度。     

基于Word Embedding的遥感影像检测分割

遥感影像检测分割技术通常需提取影像特征并通过深度学习算法挖掘影像的深层特征来实现.然而传统特征（如颜色特征、纹理特征、空间关系特征等）不能充分描述影像语义信息,而单一结构或串联算法无法充分挖掘影像的深层特征和上下文语义信息.针对上述问题,本文通过词嵌入将空间关系特征映射成实数密集向量,与颜色、纹理特征的结合.其次,本文构建基于注意力机制下图卷积网络和独立循环神经网络的遥感影像检测分割并联算法（Attention Graph Convolution Networks and Independently Recurrent Neural Network,ATGIR）.该算法首先通过注意力机制对结合后的特征进行概率权重分配;然后利用图卷积网络（GCNs）算法对高权重的特征进一步挖掘并生成方向标签,同时使用独立循环神经网络（IndRNN）算法挖掘影像特征中的上下文信息,最后用Sigmoid分类器完成影像检测分割任务.以胡杨林遥感影像检测分割任务为例,我们验证了提出的特征提取方法和ATGIR算法能有效提升胡杨林检测分割任务的性能.     

基于成像模型的遥感数据分析与信息提取研究

针对遥感成像过程中普遍存在的退化现象,通过遥感成像模拟,揭示了不同退化程度对遥感数据质量的影响,反映了考虑成像退化因素对提高卫星遥感数据信息提取能力的作用.基于成像退化采用的支持向量机方法对遥感图像地物分类的实验研究表明,这种方法使遥感图像地物分类精度得到明显提高,特别是支持向量机方法与图像恢复技术的结合,效果更为明显.     

一种用于红外图像分割的改进型Otsu方法

概述了红外图像处理系统对图像预处理的要求,并针对传统图像分割算法中容易出现的目标错分问题,提出了一种基于灰度梯度映射函数的Otsu法。该方法克服了传统的基于灰度直方图的Otsu法不能利用图像局部信息和边界信息的缺点,通过将像素点的梯度信息与灰度信息相结合,较好地从背景中分离出了目标。仿真结果表明,该算法达到了预期的技术指标,很好地实现了红外图像预处理的功能。     

一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法

多光谱成像技术是遥感领域的一项重要技术。多光谱图像配准技术可以提高遥感图像的应用效率和能力。基于边缘结构在多光谱图像中较为稳定这一特性,提出了一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法,该方法主要包含“图像比例调整”、“对称性边缘提取”和“互信息配准”等三个步骤。基于天宫二号宽波段成像仪的遥感数据设计了一种多子图配准方案,验证了所提方法在可见光、短波红外和长波红外三个谱段之间图像配准的有效性。设置对比实验,将所提配准方法与其他多光谱图像配准方法进行比较,结果表明该方法在天宫二号宽波段遥感图像的配准中具有较高的精度。     

图像分形维数的差分盒方法的改进研究

分形可以提供大量关于自然景象复杂程度的信息,差分盒算法作为一种图像分形维数提取算法被广泛应用.针对差分盒算法计算精度不高和计算量大等问题,基于动态规划和残差分析的思想,提出了改进的差分盒分形维数计算方法.实验结果表明,该算法能够有效地区分不同类型的地貌,能够应用于遥感图像的地物分类.     

基于平均方差和邻域信息的改进型二维Otsu算法

针对传统二维Otsu算法忽略边界信息对图像分割结果有一定影响、计算时间长的问题,研究提出了一种基于平均方差和邻域信息的改进型算法。新算法先利用中值滤波来重新构建一个二维直方图,再用平均方差定义一个新的二维阈值选取函数,最后对图像进行二值化处理。实验结果表明,与传统二维Otsu法及其快速递推算法相比,新算法有效提高了分割精度,减少了算法的运行时间,其运行时间仅为传统二维Otsu算法的1.55%,大约是快速递推算法的40.69%。     

一种基于低复杂度嵌入零块编码的遥感图像压缩编码方法

该文针对遥感图像的数据特点,提出了一种新的遥感图像编码方法。它基于一种改进的小波变换嵌入零块编码算法。新算法中改进了零块编码中四叉树分裂算法(quadtree),并设计亍新的链表生成和不重要集合排序策略。通过这些方法的改进,不仅提高了图像编码性能,同时还大大提高了运算效率。实验表明该文阐述的算法具有很低的复杂度和高的压缩率,PSNR和计算速度均超过SPIHT和SPECK。在1bpp下,该文方法的PSNR比SPIHT提高了0.3dB以上,计算速度比SPIHT提高了35％。