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基于Otsu方法的钢轨图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
由于钢轨图像灰度分布不均,一般的图像分割法难以将目标从背景中分割出来,故本文提出了目标方差加权的类间方差阈值分割法对钢轨图像进行阈值分割。分析了钢轨图像的特点,总结了加权的目标方差(Otsu)方法及其它全局阈值分割法对钢轨图像分割存在的问题。然后,对Otsu方法进行改进,以目标出现的概率为权重,对类间方差的目标方差加权,使分割阈值靠近单模直方图的左边缘和双模直方图的谷底。最后,计算图像的错误分类误差、钢轨图像的缺陷检测率和误检率来验证算法的有效性。实验结果表明,改进的Otsu方法能有效地分割钢轨图像,错误分类误差接近0。与其它阈值分割法如Otsu法、其它改进的Otsu法、最大熵阈值分割法相比,本文方法对钢轨图像的分割效果更优,缺陷检测率和误检率分别为93%和6.4%,适合机器视觉缺陷检测的实时应用。 相似文献
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图像的阈值分割法设计 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分割阈值法具有实现容易、计算量小、性能稳定等优点,因此这种方法成为图像分割领域中应用最普遍的方法。主要讨论了关于图像的单阈值分割算法的设计与实现,比较了基于迭代法和基于最大类间方差法的单阈值分割算法,设计了阈值最大类间方差的分割算法及实现程序。仿真结果表明所提出的算法有效,分割效果好。 相似文献
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光伏组件工作一段时间后会产生裂纹、热斑等故障,针对裂纹的大小不同对光伏组件发电量的影响不同的问题,提出了一种基于改进Otsu算法的图像处理方法对光伏组件裂纹部分进行分割、提取、量化.改进Otsu算法是在传统Otsu算法的基础上对顶帽变换后的图像进行灰度值拉伸并计算阈值的方法.首先,通过透视变换法,将无人机航拍的光伏组件进行倾斜校正,从校正图像中截取出单片光伏板的图像;其次,运用顶帽变换与改进Otsu算法相结合的方法对图像中的目标区域进行分割提取,并标记提取区域;最后,计算标记出的目标区域即裂纹的面积.实验结果表明透视变换与改进Otsu算法相结合的方法可以自主完成从航拍得到光伏板图像到裂纹面积计算的全过程,且改进Otsu算法对光伏板图像的处理具有运算速度快,计算效果好的优势. 相似文献
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基于Otsu准则和直线截距直方图的阈值分割 总被引:5,自引:3,他引:2
对二维Otsu法中类间离散度测度进行了分析,发现按该算法对被噪声污染图像的二维直方图进行划分时,所得两类的类内均值点容易远离主对角线,因而抗噪声能力不足。针对以上情况,本文提出了一种新算法,该算法基于二维直方图中直线阈值分割的思想,利用像素点的二维信息直接建立阈值直线的截距直方图;然后应用Otsu准则对该一维直方图求解最佳截距阈值,并应用该阈值和二维信息完成图像分割。对提出的算法与传统二维Otsu法进行了比较和分析,结果表明:提出的算法可以有效避免传统算法在抗噪方面的缺陷,当实验图像的噪声方差大于0.003且逐渐增加时,提出的算法抗噪表现稳健;另外,提出的算法计算阈值的速度比基于二维Otsu法的直分法和直线阈值法快2个数量级以上,占用内存空间更少。因而提出的算法是一种抗噪稳健且快速有效的阈值分割算法,更适于实时应用。 相似文献
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车牌定位和字符分割是车牌识别系统中关键的部分,定位的准确程度与分割准确性直接影响到车牌识别的效果.基于图像处理技术,对车牌灰度图像的进行灰度修正,Wiener滤波并进行二值化,使之能够准确地从图像中提取出车牌.采用线性映射的方法,增强图像灰度范围,基于水平扫描与先验知识约束条件相结合的算法进行车牌定位,同时利用最小二乘法原理,实现了最大类间方差法对车牌进行分割.用MATLAB软件进行仿真实现,验证效果好. 相似文献
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最大方差法、最大熵值法和最小误差法是3种常用的自适应阈值法,它们对铁谱图像的分割结果有着较大的差异。为了探究形成这种差异的原因和探讨阈值法对铁谱图像分割的适应性,分析这3种常用的自适应阈值法的基本原理,比较3种方法对30组铁谱图像的分割实验结果。得出如下结论:3种方法之所以会输出3种不同的分割阈值,是因为它们采用了不同目标函数;对于双峰分布的铁谱图像,3种方法有着相似的分割效果,最大方差法准确性略高;对于近似单峰分布的铁谱图像,最小误差法的分割结果最优,最大方差法则不能正确分割出磨粒。因此,在铁谱图像分析过程中,应该根据铁谱图像的灰度分布特点选择相应的阈值分割算法。 相似文献
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基于差商的油液监测铁谱图像自适应分割 总被引:1,自引:0,他引:1
针对油液监测中铁谱磨粒图像分割阈值难以选取的问题,本文提出一种基于差商的自适应铁谱图像分割算法。首先,将铁谱磨粒灰度图像转换成三维灰度直方图,并对其进行切片分析;然后,引入Newton插值多项式,将不同切片所得的频数作为切片灰度-频数曲线的插值点,基于差商构造第一类可接受函数和第二类可接受函数,结合实验数据确定两类误差,选取同时满足两类误差的最小灰度值作为分割阈值;最后,用本文方法对不同类型的磨粒图像以及添加高斯噪声和椒盐噪声后图像分别进行分割实验,并与经典的迭代阈值法、Otsu算法、最大熵法进行了比较。实验结果表明,本文方法受噪声干扰较小,误检率和漏检率整体优于其他3种算法。对分割所得的磨粒图像进行特征提取,并利用支持向量机进行识别,本文方法对3种故障磨粒识别准确率最高,达到82.86%,虽在运行时间上无明显优势,但综合性能最优,能满足油液监测过程中铁谱图像自适应分割的需求。 相似文献
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基于二维直方图斜分的最小类内方差阈值分割 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出一种新的二维直方图区域斜分方法,导出了基于二维直方图区域斜分的最小类内方差阈值分割快速迭代算法,在实验结果和分析中给出了分割结果和运行时间,并与基于二维直方图直分的Otsu原始算法及其他三种改进算法进行了比较.结果表明本文提出的二维直方图区域斜分方法可以运用于几乎所有的基于二维直方图的阈值分割,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性.基于区域斜分的最小类内方差阈值分割快速迭代算法的运行时间与二维Otsu原始算法和文献[12]中的改进算法相比减少了4个数量级,约为区域直分Otsu快速递推算法的1/4,不到文献[11]中快速算法的4%. 相似文献
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面向Otsu阈值搜索的PSO惯性因子改进方法 总被引:4,自引:2,他引:2
针对搜索最大类间方差法(Otsu)的最优阈值,提出了一种粒子群优化(PSO)算法中惯性因子的改进方法。该方法使粒子群优化算法中的惯性因子与粒子群的群最优适应值和个体最优适应值相关,用个体最优适应值与群最优适应值之间的距离修正惯性因子的大小。随着个体最优适应值与群最优值之间距离的减小,惯性因子也相应减小,反之则增加。实验结果表明:该方法与已有PSO惯性因子的进化方法相比,计算量小,收敛速度平均提高了21.0726%。使用该方法可改善图像在线分割速度。 相似文献
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利用哈夫变换检测图像中的直线结合车辆位置特征确定兴趣区域,实现感兴趣区域的确定,使用最大类间方差法将感兴趣区域的车辆进行分割提取,去除道路等背景信息。计算阈值分割后的图像的行/列的平均灰度值,再对该值来确定车辆的精确位置信息。实验结果表明,若车辆存在兴趣区域,文中提出的基于兴趣区域车辆定位方法可以实现有效检测。该方法计算简便,检出率高,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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针对传统玻璃缺陷检测技术准确率较低、时间长、精度低等难点,提出了一种改进高斯混合模型的玻璃缺陷图像分割方法。首先,基于分数阶微分运算获取灰度特征,并利用灰度共生矩阵提取纹理特征,构建玻璃缺陷完整的双特征观测数据;然后,引入相邻像素间的空间关联性和约束性,通过交替进行基于双特征随机场评估像素点与标号场之间的对应关系和空间约束来完成玻璃缺陷分割;最后,在不同温度系数参数β下对分割算法进行了性能测试实验,同时,与当前流行的分割算法对4种不同类型的玻璃缺陷进行了性能比较实验。实验表明该算法能够提高图像分割的鲁棒性和精确性。 相似文献
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针对金属废料 X 射线透射图像中废料之间距离较近时图像可能相互粘连,导致不能有效提取单个物料轮廓的问题,提出了一种基于阈值分割和形态学相结合的金属废料 X 射线图像轮廓提取方法。首先分析图像噪声信息分布,利用约束灰度值范围的 Otsu 阈值分割算法获得全局最优阈值对图像进行滤波;然后采用动态阈值分割方法得到二值化图像,在此基础上采取一种改进的形态学处理策略实现对各单物料区域的连通区标记;最后对各连通区进行轮廓提取以获得单个物料区域的轮廓。经实验表明,该方法有效地提高了在物料粘结情况下图像轮廓提取的准确率和成功率。 相似文献
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