飞机的红外图像分割算法

本文针对飞机的红外图像的特点,提出了一种图像分割算法。首先采用整体与局部相结合的方法,在整体阈值的基础上,进行局部的适度调整,以达到最优阈值,使图像的分割在保持整体最优的基础上突出局部令人感兴趣的细节。然后利用数学形态学,针对目标内部的空洞区域进行填充。仿真结果表明,最后可以得到比较精确的分割图像。     

采用局部动态阈值的图像分割算法

针对图像全局Otsu分割算法和传统的局部闻值分割算法在复杂背景图像分割中的不足,提出了一种采用局部动态阈值的图像分割算法.首先通过分析图像直方图类型对图像进行划分,并使用Otsu算法确定各个子图像的阈值.然后对阈值矩阵进行平滑和插值处理,使之成为和原图像像素数目相等的新阈值矩阵.最终利用此阈值矩阵完成图像分割.实验结果...     

基于遗传模拟退火算法的Otsu图像分割研究

针对目前基本遗传算法在优化图像分割算法中存在的易于早熟、陷入局部最优的不足,以最大类间方差函数为适应度函数,提出了一种基于改进遗传算法的图像阈值分割算法.对交叉、变异算子进行自适应改进,同时将模拟退火算法融入到遗传算法中,使得对个体的评价更合理,既能克服种群退化现象,又改善算法的全局搜索能力,避免遗传算法陷入局部最优.实验结果显示,与Otsu图像分割法以及基于遗传算法的图像分割方法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,执行效率更高,在图像分割中获得的分割效果更佳.     

基于改进人工蜂群算法的多阈值红外图像分割

针对传统的多阈值红外图像分割中多阈值选取存在的效率低、计算重复等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的多阈值红外图像快速分割算法.首先,在阈值选取时引入人工蜂群算法,实现多阈值的选取.然后,针对原始人工蜂群算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,分别从引领蜂搜索、跟随蜂搜索和侦察蜂搜索3个方面进行了改进,使其更快、更准地收敛于最优解.实验表明,相比于原始人工蜂群算法,改进后的算法在精度相同时速度更快,迭代次数相同时结果更接近最优解.该算法能够在保证精度的前提下高效地对红外图像进行多阈值分割,是一种可行的红外图像分割方法.     

面积约束下的最优阈值法分割LED像素点阵

针对基于CCD相机采集方式的亮度校正方法需要从采集图像中分割出每颗LED像素的亮度信息的问题,提出面积约束下的最优阈值分割法。在最优阈值分割法的基础上,根据先验信息引入面积约束条件,对阈值的取值范围进行约束。与传统的最优阈值法相比可以避免分割后LED像素区域连接的情况。面积约束下的最优阈值分割法生成采集图像的灰度直方图,利用最优阈值算法结合面积约束生成最优阈值,最后通过图像的阈值分割法将采集图像分割。实验表明,该方法可以比较好地分割出采集图像中的LED像素,并可避免当LED像素点分布密集时应用最优阈值法分割LED像素造成的区域连接问题。     

蝙蝠优化的二维Tsallis熵多阈值SAR图像分割

针对智能优化SAR图像分割算法存在计算量大、易陷入局部最优、分割精度不够等问题,融合蝙蝠算法和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种蝙蝠优化的二维Tsallis熵多阈值SAR图像分割算法。算法利用立方映射均匀化初始蝙蝠种群,引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力,使用Powell局部搜索加快算法收敛等3方面改进蝙蝠算法;同时将二维Tsallis熵单阈值分割方法扩展到多阈值分割,建立基于多阈值的选取方法,并结合改进的蝙蝠算法,将二维Tsallis熵多阈值应用于SAR图像分割中。仿真结果表明,与其他智能优化分割算法相比,本分割算法在边缘处理和分割精度上都有明显优势。     

基于改进布谷鸟搜索算法的图像分割

针对布谷鸟搜索算法在应用其进行图像分割时计算量大、易陷入局部极小值解、收敛速度慢的问题。文中采用一种基于改进布谷鸟搜索算法的多阈值图像分割算法。该算法以Ostu算法设计自适应度函数,将布谷鸟搜索算法和K均值算法融合,增加种群的多样性,且能自适应地确定阈值个数及其范围,并找到待分割图像的最优阈值。实验结果表明,与K均值算法和布谷鸟搜索算法相比,该算法找到的阈值质量更佳,图像分割结果更好。     

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。     

改进海鸥算法的多阈值图像分割算法北大核心CSCD

为进一步提高图像分割精度,改善传统多阈值图像分割方法计算量大、分割慢的问题,提出了改进海鸥算法(improved seagull optimization algorithm,ISOA)的多阈值图像分割方案。针对原始海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)存在早熟、寻优精度不足的问题,首先,采用cubic混沌映射优化初始解,提高搜索效率;其次,引入鹰栖息优化算法(eagle perching optmizer,EPO)的缩放因子和疯狂算子进行扰动,并与麻雀搜索算法(sparow search algorithm,SSA)警戒者的位置更新相结合,优化寻优精度和收敛速度,避免陷入局部最优。利用6种基准测试函数对ISOA进行寻优性能测试。最后,将ISOA与图像分割的最优阈值选取相结合,进行基于Otsu的多阈值图像分割,并与现有分割算法进行对比。仿真结果表明,ISOA在基于Otsu的图像分割中,100%取得了最优值,且80.9%的结果优于其余算法,使图像的分割精度和质量均得到了优化。     

基于局部模糊方差的过渡区提取及图像分割

为取得良好的图像分割效果,利用局部模糊方差区分过渡区与背景区的差异,提出了一种基于局部模糊方差的图像过渡区提取方法并用于图像的分割.首先将利用模糊集构造模糊方差的方法拓展到二维图像的情形,进而利用局部模糊方差构造过渡区.在此基础上通过多阈值的选择方法在过渡区上确定阈值,最后将其用于图像分割.实验结果表明所提方法具有较强的鲁棒性,并能取得良好的分割效果.