灰度图像的二维Otsu曲线阈值分割法

Otsu法是一个常用的阈值分割方法.为了利用图像的区域信息,本文在二维Otsu法的基础上提出了曲线阈值型Otsu法,传统的二维Otsu法可以看成是该方法的一个特例.实验结果表明,对于含噪图像,它能够获得优于传统二维Otsu法的分割效果.为了减少计算量,提高分割速度,给出了一种递归算法和一种小波变换与递归算法相结合的快速算法.该递推算法只需遍历二维直方图的主对角线和一条次主对角线,与传统Otsu法的递推算法相比,搜索空间由L×L个点减少到2L-1个点.     

改进的二维Otsu图像分割方法及其快速实现

通过实验和理论验证2维直方图的副对角区域的概率和不一定很小而不能忽略,因而传统2维Otsu法中关于主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理。针对该问题,该文提出了一种改进的2维Otsu法及其快速实现。新方法舍弃了不合理的假设,通过单独计算2维直方图主对角区域概率的方法,来准确估计主对角区域中目标和背景的概率,并重新计算2维Otsu。实验结果表明,改进的2维Otsu法能够获得明显优于传统2维Otsu法的分割效果,其快速算法的计算复杂度与传统2维Otsu法的快速算法相当。     

二维直方图区域斜分阈值分割及快速递推算法

指出了二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,即通过4条平行斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并采用与主对角线垂直的斜线进行阈值分割;然后导出了基于二维直方图区域斜分阈值选取的公式及其快速递推算法;最后给出了分割结果和运行时间,并与Otsu快速算法进行比较.结果表明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均匀,边界准确,抗噪更稳健,同时其运行时间大幅减少.     

一种改进的二维Otsu阈值分割法

针对传统灰度级-平均灰度级二维直方图区域划分存在的不足,提出了由灰度级-梯度构成改进的二维直方图区域划分方法,并给出了基于改进二维直方图的Otsu阈值法及其快速递推算法。实验结果表明:提出的改进二维Otsu法与传统二维Otsu法相比,抗噪性能好,分割所得的区域内部具有较好的一致性,获得的目标边缘更加清晰,同时减少了运行时间。     

基于空间截面投影的 Otsu 图像分割算法

针对传统三维Otsu法存在抗噪性差、计算复杂度高、难以多阈值扩展等不足,提出了一种基于空间截面投影的Otsu法。该方法采用垂直于主对角线的平面截三维直方图,并将截面内的点投影到主对角线上,进而建立一维的截面投影直方图以降低计算复杂度,然后基于该一维直方图进行Otsu分割;对于分割结果,运用基于阈值的后处理策略做进一步的处理以增强算法的抗噪性。实验结果表明：与现有三维Otsu法相比,该算法计算效率高、抗噪性好,能对含不同噪声的图像进行较好的分割。     

基于积分图像的快速二维Otsu阈值法

传统的二维Otsu法采用灰度级-平均灰度级二维直方图,针对传统二维直方图区域划分存在的不足,基于灰度级-梯度二维直方图,提出了一种引入积分图像的快速二维Otsu法,利用积分图像降低搜索二维直方图最佳阈值的计算复杂度,从而减少了计算量。实验结果表明,该方法具有良好的分割效果,大大地提高了计算速度,是一种快速有效且实时性好的阈值分割算法。     

改进二维直方图区域划分的阈值分割方法研究

针对传统二维Otsu阈值法存在分割精度不够和错分、二维Otsu曲线阈值 法不具普遍性,以及二维直方图θ-划分法存在参数θ取值不能同时兼顾分割 结果的抗噪性与边缘形状准确性的状况,提出一种适 用更广泛的基于改进二维直方图区域划分的叉分Otsu阈值分割方法。采用两条 通过阈值向量点与灰度级轴分别 成α和β角(β≥α)的直线划分二维直方图,获得更普遍的区域划分。传统 直分法可视为本文方法中α=0°、β=90°的特例;本文方法取α=β =135°时,相当于斜分法;取90°＜α=β＜ 180°时,相当θ-划分法。改进的区域划分二维直方图叉分法还可 以运用到最 大熵等基于二维直方图的阈值分割法,应用范围广泛。实验结果表明,二维直 方图叉分法不仅分割结果更准确、抗噪声能力更强,而且分割效率高,具有较好的实用价值 。     

灰度图像的二维交叉熵直线型阈值分割法

 一维Otsu法是一个经典的阈值分割方法,遵循该方法的构造思想,Li 与 Lee基于交叉熵提出了一个阈值分割方法.在解释和说明Li 与 Lee的方法的基础上,与二维Otsu直线型阈值分割方法相对应,提出二维灰度直方图上的二维交叉熵直线型阈值分割方法并给出快速递推公式.与二维Otsu直线型阈值分割法相比,新方法能够更好的适应目标和背景方差相差较大的情形,是一个有效的阈值分割方法.     

二维直方图斜分最大散度差阈值分割算法

最大散度差法是经典的Otsu法一种很好改进算法,为了提高它在图像受到噪声干扰或光照不均匀时的分割准确性,现提出一种基于二维直方图斜分的最大散度差法,该算法不仅综合考虑了类间散度及类内散度对图像信息分类的作用,同时还利用图像空间区域信息以提高抗噪声能力,为减少计算量、提高分割速度,文中给出了快速递推算法,实验结果表明该算法比二维斜分Otsu法、二维斜分最大熵法等算法具有更准确的分割效果、更强的抗噪声能力,同时运行时间更少。     

三维Otsu阈值分割方法的递推算法

一维和二维Otsu法是常用的阈值分割方法,二维Otsu法对含噪图像的分割效果要优于一维Otsu法,但它存在的问题是"对象区域和背景区域上的概率和近似为1"的假设的普适性不够,鉴于此景晓军等人提出了三维Otsu法及其递归算法,使得对低对比度、低信噪比的图像有较好的分割效果.本文指出了景晓军等人给出的递推公式的错误,并进行了修正.鉴于他们给出的递推公式并不是真正意义的递推公式,本文给出了新的递推公式.实验结果表明,本文提出的递推公式进一步减少了运算时间.另外,本文还指出三维Otsu法对于叠加了混合噪声的图像有较好的分割效果.     

快速二维直方图斜分最小误差的图像阈值分割

鉴于二维斜分法的优势,提出了一种快速二维直方图斜分最小误差的阈值分割方法。首先将二维直方图斜分原理运用到最小误差阈值法中使得分割更准确,然后对其阈值选取公式进行简化得到最简公式,并利用此公式导出其一般递推算法,最后将二维直方图概率分布特性与这种算法有机结合得到新型的递推算法来提高运行速度。实验结果表明,与二维直线型最小误差阈值分割法相比,算法效率更高,与其递推算法相比,所提出的新型递推算法的运行速度更快,约快4倍。     

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.     

三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法

针对三维Otsu阈值分割算法中因区域误分而产生的抗噪性差这一问题,提出了一种三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法.该方法首先在详细分析三维直方图中噪声点分布的基础上,通过重建三维直方图,减弱了噪声干扰;然后将三维直方图区域划分由八分法改为二分法,使得阈值搜索的空间维度从三维降低到一维,减少了处理时间和存储空间.本...     

二维直方图θ-划分Tsallis熵阈值分割算法

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分,最近提出的斜分法不具普遍性,而Tsallis熵与传统的Shannon熵相比,具有普适性且更为有效,本文提出了适用面更广的基于二维直方图θ-划分和最大Tsallis熵的图像阈值分割算法。首先给出了二维直方图θ-划分方法,采用四条平行斜线及一条法线与灰度级轴成θ角的直线划分二维直方图区域,按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割,斜分法可视为该方法中θ=45o的特例;然后导出了二维直方图θ-划分最大Tsallis熵阈值选取公式及其快速递推算法;最后给出了θ取不同值时的分割结果及运行时间,θ取较小值时,边界形状准确性较高,θ取较大值时,抗噪性较强,应用时可根据实际图像特点及需求合理选取θ的值。与常规二维直方图直分最大Tsallis熵法相比,本文提出的方法所得分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间及存储空间也大为减少。      

太阳能电池缺陷检测图像的分割技术

在太阳能电池缺陷检测系统中,图像分割技术是非常重要的。分割结果的优劣直接影响着对于缺陷的检测和识别。文中提出一种针对太阳电池缺陷图片特性的阈值分割方法,实验表明这种方法比普通的直方图法和Otsu法更加快速准确地进行区域分割,可以得到较好的二值图。为太阳能电池图像的缺陷特征提取,以及进一步描述和分析奠定了良好的基础。     

使用高效的c均值聚类算法的图象阈值化方法

Otsu(1979)的阈值化法被认为是一种良好的图象分割方法。本文提出一个适合图象分割的高效的c均值聚类算法。它与Otsu法有完全相同的分割结果,但计算时间约减少了一个数量级。