一种基于光照补偿和模糊聚类的图像分割方法

针对受到光照不均匀影响的图片在直接进行阈值分割造成的错分割问题,提出在分割前对图像进行光照补偿的预处理,从原图中分离出光照不均匀平面矩阵,从而降低光照不均匀对阈值分割造成的不利影响.在分割过程中采用模糊聚类算法,提高了图像分割的有效性.     

基于模糊逻辑的图像阈值分割算法

为确定图像分割的最佳阈值,提出了一种新的有效的图像阈值分割方法.该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息.然后,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将新算法应用于图像分割中,效果优于现有大多数阈值分割算法.     

基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE(Gray Level and Local Entropy)二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.     

克服灰度不均匀性的脑MR图像分割及去偏移场模型

为了解决脑核磁共振图像中的灰度不均匀现象,提出了一个基于二相的脑MR图像分割模型,利用图像的局部信息,同时进行脑组织分割和去除偏移场。实验结果表明：该模型能有效的对脑图像进行分割及去除偏移场,和原图像相比,恢复后的图像具有更好的视觉效果。     

最小类内方差和区域生长相结合的图像分割法

针对视频车辆检测中,光照不均匀、对比度不强的多目标图像分割,提出了一种基于最小类内方差和区域生长相结合的快速阈值分割算法.首先对最小类内方差法进行改进,快速确定差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到目标.理论分析和实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的车辆图像分割,而且对于复杂的车辆图像也取得了较好的分割效果.该算法计算量小,分割精度有一定优势,有助于下一步的目标识别.     

基于模糊集和Otsu理论的PCB图像分割算法

针对印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)的图像分割问题,对Otsu法进行了改进.即首先用基于Otsu法的双阈值分割方法分割出所需的模糊区域;然后根据PCB图像的特点,运用模糊集理论描述不良问题的能力,构造出图像的隶属度函数;最终形成了基于模糊集和Otsu的分割算法.利用该算法对各种PCB图像进行了分割实验,实验结果表明:该算法对PCB图像具有良好的分割效果.     

自适应控制下图像分割及并行挖掘算法

针对海量图像数据中目标的分割及识别问题,提出了一种自适应控制下图像分割及并行挖掘算法.采用隶属度函数窗口宽度在图像直方图控制下自适应调整模糊阈值图像分割方法对图像进行分割,提取出感兴趣的潜在目标区域,基于共轭梯度法改进的BP神经网络算法对潜在的目标区域进行训练和识别,识别算法基于OpenMP并行处理模型开发来提高执行效率.结果表明:本文算法相对于基于偏移场的模糊C均值、灰度波动变换自适应阈值和自适应最小误差阈值具有更高的分割准确率,与传统神经网络算法的识别结果相比,平均识别率提高了8%,运行时间减少了2. 5 s.     

一种超模糊熵ULPCNN图像自动分割新方法

为了自动地对图像进行二值分割,提出了一种新的自适应迭代全局阈值图像分割算法．首先对二维超模糊集隶属函数进行了自适应修正,并将其引入到图像超模糊熵概念中; 然后从适应图像分割角度,将传统脉冲耦合神经网络模型改进为具有单调指数上升阈值函数的ULPCNN抑制捕获模型; 最后把ULPCNN与最大超模糊熵判据相结合对图像进行自动分割,并与基于最大香农熵、最小交叉熵及最小模糊熵准则的ULPCNN分割方法作了比较．理论分析和实验结果表明,该方法能自动确定迭代次数和选取最佳阈值,对图像目标划分清晰,细节保持较好,改善了图像的分割性能．     

基于自适应阈值的活体细胞图像分割改进方法

针对非活体细胞去除问题,提出一种改进的活体细胞图像分割方法。该方法利用自适应阈值分割算法对原图像进行阈值分割,然后对图像中所有连通区域面积特征值进行判断,去除非活体细胞。由于图像初次分割后细胞边界存在不完全封闭的情况,提出了改进的图像边缘断点连接算法和改进的孔洞填充算法,使细胞边缘闭合,从而得到完整的细胞表面图像。实验结果表明,该方法能够准确的进行细胞分割,具有较好的鲁棒性。     

非均匀光照条件下PCB图像的一种阈值分割方法

针对不均匀光照条件下的PCB图像及其特点,提出了用于消除伪边缘的判别因子,并结合边缘检测与局部阈值分割方法,对图像进行二值化处理.结果显示,与其他已有的几种分割方法相比,该方法有助于得到良好的分割结果,操作算法简单.     

基于非均匀光照下文本图像二值化改进算法

针对传统局部阈值算法分割非均匀光照图像效果不佳,且计算时间较长的问题,提出了一种基于局部均值的图像二值化改进算法。该算法首先使用积分图像的快速算法计算出局部均值,再将计算出的局部均值代入改进的阈值模型算法中,最终完成分割,从而进一步改善了在非均匀光照下的图像分割效果。对比实验结果表明,改进的二值化算法大大提高了运算效率,增强了图像分割效果,在视觉效果和处理时间2个方面都优于Niblack算法、Sauvola算法、Bernsen算法以及基于局部对比度和均值的算法。     

输出伪灰度图象的一种新方法

用组织抖动法输出伪灰度(二值)图象有着广泛的应用,但该算法有使输出图象轮廓分辨率下降,文字参数网点化等缺点。为此,本文提出一种将组织抖动与分割相结合的新方法,即先用分割技术得到最佳视觉阈值,再将阈值代入改进的变换式,扩展Bayer矩阵,最后对灰度图象进行二值化,实验结果表明,该方法可显著改善输出图象质量。     

图像阈值去噪中的小波特性分析及算法改进

选取合理的小波和阈值算法能够获得理想的图像阈值去噪结果;分析了小波正交性、消失矩以及滤波器结构等特性对图像阈值去噪的影响,提出了图像闽值去噪中小波特性的选取依据．按照噪声与图像信息在小波多尺度分解中传递特性的不同,提出基于信息量的自适应分层阈值算法;仿真结果表明,在进行图像阈值去噪时应优先选取双正交小波,且其消失矩阶数近似于图像的最高次奇异性,去噪小波的高通分解滤波器应具有偶对称性质,低通分解滤波器长度不宜过短．自适应分层阈值算法的图像去噪效果要明显优于全局阈值算法,图像信噪比能够提升至27．86（bior2．6,SNR0=20）;具有偶对称高通分解滤波器的双正交小波能够获得较好的图像去噪效果,其消失矩阶数应近似等于图像的最高次奇异性,基于信息量的小波自适应阈值算法在提升图像信噪比的同时,能够有效保留图像的细节信息．     

基于模糊支持向量机的医学图像分类技术

对每一个训练点都定义点模糊度,利用其隶属函数所包含的信息量来确定模糊度,在此基础上对传统的支持向量机算法进行了改进,提出了基于模糊支持向量机的医学图像分类技术。采用不同噪声图像进行的试验结果表明,模糊支持向量机方法能够较好地对MRI图像中脑组织进行分类,并且具有较高的精度。使用该方法还可以减少计算量,提高运算速度。     

一种改进的基于小波变换的图像去噪算法

提出一种改进的多参数小波阈值算法,通过调节因子k和r可以适应阈值λ的变化,与传统的硬阈值和软阈值法相比较,新算法去噪效果明显,尤其适用于去除强高斯噪声。以源图像和去噪后图像的峰值信噪比最大为依据,采用粒子群优化算法来选择自相应的调节参数,对新算法进行实验验证,仿真结果表明,新算法不仅可以有效去噪,而且可以避免高频信息的...     

基于局部占优的自适应像素加权CT/MRI图像融合算法

针对传统基于像素加权平均图像融合算法存在加权因子难以确定的问题,根据CT/MR I图像信息在空间局部互补的特点,提出一种基于局部占优的自适应像素加权算法.根据CT/MR I在空间局部的亮度信息和细节信息的差异,定义并计算局部亮度对比度和局部细节对比度;根据局部亮度和局部细节对比度计算局部占优度矩阵,并进行中值滤波;接着根据局部占优度矩阵计算阈值K,并用阈值K对局部占优度矩阵进行阈值处理,从而得到自适应加权因子矩阵;根据自适应加权因子矩阵对CT/MR I图像进行融合.     

双阈值法在文字轮廓提取中的应用

在图像的边缘检测中,利用模角分离的小波变换,结合尺度独立的算法区分了阶梯型边界和跳跃型边界,从而提取了阶梯型边界．上述算法中需选择峰值阈值,将小波变换系数较小的点滤掉,但是一幅图像中边缘的奇异性并不均匀,对变换后的整幅图像取固定阈值时,那么微弱边缘将会随着因灰度不均匀、噪声等一并被滤除．针对这一问题,在上述算法中用双阈值法代替固定阈值,在文字图像轮廓提取中取得了较好的效果．     

带阈值滤波的迭代法三维ECT图像重建

针对Landweber迭代法用于三维ECT重建时,需要的迭代次数多且重建图像中含有大量伪迹的问题,提出了一种带阈值滤波的迭代重建法.该方法利用Landweber迭代法重建一初始图像,用阈值滤波获得改进图像,为了获得最佳阈值,依次用有限个离散化阈值对初始图像做二值化处理,计算出二值化图像对应的电容估计值与电容测量值之间的误差,并将对应最小误差的阈值确定为最佳阈值.仿真实验结果表明,自适应阈值滤波能够显著减少重建图像中的伪迹和重建时间,该方法具有良好的应用潜力.     

尾流特征图像提取的数学形态学方法

利用数学形态学提取船舶尾流图像形状特征的原理及方法,解决含有各种噪声的海洋船舶尾流特征图像的提取问题.通过数学形态学的膨胀、腐蚀、开启和闭合运算对尾流图像进行消噪,得到了尾流边缘清晰的消噪图像;对尾流消噪图像进行了细化骨架提取和修剪,得到了船舶尾流特征图像.对滤波后的图像进行了阈值二值化处理,尾流图像层次清楚,边缘突出,得到了清晰、不合噪声的尾流边缘图像.