基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割

传统遗传算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差。针对该问题,提出了一种基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,进化在多个不同的子群中并行进行,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。100次阈值计算实验结果表明,提出的分割算法与传统遗传算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性。其收敛速度明显优于基于单种群的遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割。     

基于生化反应速率的图像阈值分割算法

提出了一种改进的DNA遗传算法,以解决遗传算法用于图像分割时收敛速度慢、易早熟的缺点。利用碱基互补的DNA编码方式增加种群多样性,防止陷入局部极值;设计了基于DNA分子操作的置换自适应交叉算子和密码子变异算子,从而提高遗传算法的搜索能力,有效加快了算法的收敛速度和效率,并将此算法用于寻找二维Arimoto熵的最佳阈值,最后对图像进行分割。普通图像和医学图像的分割结果验证了改进DNA遗传算法用于图像分割的有效性。     

基于遗传算法的干涉图像样的最佳熵研究

将遗传算法用于计算云纹干涉图像的二值化阈值，提出基于改进遗传算法的图像分割方法，采用Otsu公式，找出分割图像最优阈值。通过算法实现表明，利用遗传算法所得到的最佳阚值进行二值化处理，效果非常好。     

全局人工鱼群算法在类间方差图像分割中的应用与实现

针对传统类间方差算法中阈值选取效率低、鲁棒性差、分割精度低的问题,根据全局人工鱼群算法可以快速有效地捕捉到图像分割最优阈值,提出了一种基于全局人工鱼群算法的类间方差图像分割算法。该算法将全局人工鱼群算法用于类间方差的寻优过程中,对算法的收敛速度及其分割效果进行了仿真,并与遗传算法、基本人工鱼群算法进行比较,结果表明,该算法提高了收敛速度,改善了纹理信息的准确性,分割精度高、效果理想。     

基于逆向递推的快速Otsu阈值分割算法

针对Otsu法图像分割存在计算冗余问题,本文提出了一种改进Otsu阈值分割算法。首先,将图像的平均灰度值设定为逆向递推的初始阈值;其次,通过初始阈值逆向递推并推导出逆向递推公式;最后,通过递推的Otsu法在缩小灰度级范围内用背景方差替代Otsu方法的背景均值来选取最佳分割阈值。实验仿真结果表明,改进的Otsu算法缩小了计算范围,减少了运算量,提高了算法的运行速度,能满足实时性要求。     

基于MATLAB的图像分割算法分析

作为数字图像处理的关键技术,图像分割在图像分析系统中发挥了不可忽视的作用。随着科学技术的不断进步,有很多不同的算法被应用到图像分割技术中,但是最常用的分析方法包括基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于特定理论的分割方法以及基于边缘的分割方法。该文主要利用MATLAB软件对基于边缘的分割算法和基于阈值图像的分割算法进行仿真分析。阈值分割技术的关键在于确定阈值,利用Otsu算法能够自动选取阈值,对图像进行分割;在边缘检测算法中,对4种算子(Roberts、Sobel、Prewitt和LOG)的分割结果进行图像分析可以得出,LOG检测算子得出的边缘检测结果最好。     

基于最小类内差和最大类间差的图像分割算法研究

针对现有二维Otsu图像分割算法未考虑到目标和背景这二类像素自身的内聚性,提出一种新的自适应二维Otsu算法。该算法通过待分割图像的二维直方图,分别统计类内的绝对差、类间总体离差以反映类内、类间的离散度,从而构造出新阈值判别函数。通过一种改进的遗传算法优化二维阈值判别函数,自动得到较理想的分割阈值。实验结果表明,与其它阈值判别函数相比,通过优化新的阈值判别函数得到的二维阈值,具有了较好的分割效果,能够更好地保留了目标物的轮廓,而且计算量小。     

一种改进的Otsu阈值分割算法

当目标与背景的类内方差差别较大时,Otsu法分割阈值偏向于方差较大的一类,从而使分割的效果不佳.针对这一问题,提出了一种改进Otsu阈值分割方法.利用目标在图像中所占比例,综合类内方差与类间方差,修正最佳阈值选择公式,并缩小算法遍历灰度范围来提高算法运算速率,最后通过区域一致性对算法的分割效果进行评价.实验结果表明,改进的Otsu法分割效果较好,并提高了算法执行效率.     

遗传算法在易拉罐罐盖喷码系统中的应用

目的为实现饮料易拉罐拉环背部激光打码的自动化,提出一种基于遗传算法的易拉罐罐盖图像识别新方法。方法首先搭建一套易拉罐盖激光自动打码机,基于所搭建的实验系统,利用CCD相机实时采集罐盖图像。对所采集到的图像进行中值滤波和灰度增强处理,在此基础上,研究基于遗传算法的罐盖图像阈值分割新方法,分析、确定算法的关键参数(个体数目、交叉率、变异率等),由此得到罐盖的二值化图像,并对算法处理结果进行误差分析。结果遗传算法经过约15代的迭代计算,能够收敛,获取到最优的图像阈值,整个算法的运行时间约30 ms,最终的图像精度约为7.9 pixel。结论基于遗传算法的图像阈值分割实时性好,分割后的图像精度高,与传统的Ostu阈值分割法相比,得到的信息更加丰厚,能抑制光线不均所造成的图像干扰。同时对遗传算法阈值分割后的图像进行了sobel边缘检测,得到了清晰的罐盖边缘,为激光打码的准确定位奠定了基础。     

一种新的Otsu阈值快速确定算法

针对实时图像分割方法求取闽值时存在的计算复杂、实用性差等问题,提出一种新的基于Otsu的图像分割算法,该算法利用亚采样图像和优化阈值分布空间,来有效地减少算法的计算量。实验结果表明,该算法是有效的,在分割效果和执行时间方面均得到较理想的分割效果。     

采用贪婪遗传算法实现图像阈值的自动选取

将贪婪思想引入到遗传算法中设计了贪婪遗传算法,以最大类间方差函数作为遗传算法中适应度的评价函数,利用贪婪算法局部搜索能力强和遗传算法全局搜索能力强的特点,实现图像阈值的自动选取。与基本遗传算法相比,本文算法具有更强的寻优性能,从而加快了收敛速度。实验表明基于贪婪遗传算法的阈值自动选取方法具有计算耗时少的特点,更适用于实时图像处理系统。     

计算Canny算子双阈值的新方法

为提取颗粒图像的边缘,详细讨论非极大值抑制图像(NMS)灰度统计值的变化特点,提出一种基于颗粒图像的Canny算子双阈值计算方法。通过实验发现NMS图像中"谷"两端的灰度值为最佳双阈值。结果表明:该方法比已有的自适应算法更加准确,能够最大程度地去除噪声,保留有效边界。在图像法测量颗粒形态的过程中,该方法相对基于最大熵原理或Otsu方法的Canny算子更具有可靠性和稳定性。     

基于退火遗传算法的四阶带通箱设计

四阶带通式扬声器系统对扬声器单元参数和箱体参数的配合要求较高，设计复杂。文章中将模拟退火算法和遗传算法相结合，提出了运用具有全局搜索能力的模拟退火遗传算法(SAGA)来设计四阶带通扬声器系统的方法，该算法避免了单一遗传算法存在的早熟收敛和搜索效率较低等问题，提高了算法的收敛速度。文章中考虑了声导管泄漏损耗的影响，并提出了泄漏损耗的QL值的实际测定方法。测量结果表明理论曲线与实测曲线相吻合，说明模拟退火遗传算法能达到设计要求。     

Deer Body Adaptive Threshold Segmentation Algorithm Based on Color Space

In large-scale deer farming image analysis, K-means or maximum betweenclass variance (Otsu) algorithms can be used to distinguish the deer from the background. However, in an actual breeding environment, the barbed wire or chain-link fencing has a certain isolating effect on the deer which greatly interferes with the identification of the individual deer. Also, when the target and background grey values are similar, the multiple background targets cannot be completely separated. To better identify the posture and behaviour of deer in a deer shed, we used digital image processing to separate the deer from the background. To address the problems mentioned above, this paper proposes an adaptive threshold segmentation algorithm based on color space. First, the original image is pre-processed and optimized. On this basis, the data are enhanced and contrasted. Next, color space is used to extract the several backgrounds through various color channels, then the adaptive space segmentation of the extracted part of the color space is performed. Based on the segmentation effect of the traditional Otsu algorithm, we designed a comparative experiment that divided the four postures of turning, getting up, lying, and standing, and successfully separated multiple target deer from the background. Experimental results show that compared with K-means, Otsu and hue saturation value (HSV)+K-means, this method is better in performance and accuracy for adaptive segmentation of deer in artificial breeding scenes and can be used to separate artificially cultivated deer from their backgrounds. Both the subjective and objective aspects achieved good segmentation results. This article lays a foundation for the effective identification of abnormal behaviour in sika deer.     

An algorithm for finger-vein segmentation based on modified repeated line tracking

Abstract

Image segmentation is an important step for finger-vein identification technique. However, it is difficult to extract precise details of the image because of the irregular noise and shades around the finger-vein. The repeated line tracking algorithm achieves good segmentation performance for low quality images of finger-vein, but it has some drawbacks such as low robustness and efficiency. In this paper, a modified repeated line tracking algorithm is proposed for image segmentation of finger-vein. Firstly, we propose a segmentation method called threshold image to execute rough segmentation and obtain binary and skeleton image of finger-vein. Secondly, the width of finger-vein is estimated based on the binary and skeleton image. The parameters are revised according to the width. Then, the modified repeated line tracking algorithm is executed to figure out the locus space of finger-vein based on the revised parameters. Finally, processing results are obtained by using Otsu algorithm which executes exact segmentation on the locus space. Experiments show that the proposed algorithm is more robust and efficient than traditional repeated line tracking algorithm.     

改进 Otsu 算法在铝塑泡罩药品包装缺陷检测中的应用

目的为了满足药品缺陷检测系统的具体要求,需要有更好的图像分割效果。方法在二维Otsu法的基础上,提出新的阈值分割输出函数,并改进传统算法,使运算量大幅度降低。结果理论分析和仿真实验结果表明,该方法更能顾及药品图像边缘细节,具有好的分割效果,且分割速度也能满足实时检测要求。结论该改进算法用于铝塑泡罩药品包装缺陷检测更具有适用性和实时性。     

基于差异积累的视频运动对象自动分割

针对视频运动对象的自动分割，本文给出了一种基于差异积累的自动分割算法。与传统的基于运动信息变化检测方法不同，该算法通过累积的帧差信息构建出可靠的背景，与当前帧比较进而提取出视频运动对象。本文提出了一种增强的基于Otsu法的自适应阈值化方法，能更准确地对背景差图像进行阈值化分割，克服了传统Otsu法阈值化容易失效的问题。改进的基于区域生长的定位方法更能避免传统方法的误定位及重定位的问题。实验结果表明，本文算法具有较好的实时性、自适应性以及鲁棒性，可以较为可靠地建立背景模型并进行实时更新，适用于刚体或非刚体存在平缓的光照变化以及摄像头微抖动的视频运动对象的自动分割。