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一些新的图像阈值选取方法 总被引:22,自引:4,他引:22
寻找简单实用的图像阈值自动选取方法一直是许多图像处理工作者的工作目标。目前已提出的图像阈值选取方法虽多达数十种,但常用的仍然只有Otsu方法、最大熵法、矩量保持法、简单统计法等这几种,受Otsu方法的启示,本文提出了一系列与之有类似表达式的简单实用阈值选取方法,所有方法均通过一些典型图像验证证明其是行之有效的。 相似文献
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基于图像差距度量的阈值选取方法 总被引:23,自引:0,他引:23
付忠良 《计算机研究与发展》2001,38(5):563-567
依靠阈值分割出目标与背景在图像处理与分析问题中经常使用,基于好阈值分割出的目标与背景之间的差距应议最大以及它们与原图像的差距应该都很大这一特点,在给出一些差距度量的基础上,一些新的阈值选取方法被提出,所有方法都有比Otsu方法类似的简单计算公式,特别地,根据这一原则,Otsu方法被多次导出,这也间接地说明了依据上面原则来构造阈值选取方法的合理性,所有方法均经实际图像验证证明是行之有效的。 相似文献
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图像阈值选取的一种快速算法 总被引:4,自引:0,他引:4
根据在灰度图像中,存在一些像素数为零的灰度级,提出一种改进的最大类间方差法。实验结果表明,该方法对于不同的图像,原最大类间方差法的执行效率均有不同程度的提高。 相似文献
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图像阈值选取方法--Otsu方法的推广 总被引:30,自引:0,他引:30
Otsu方法 (即大津方法 )因计算简单、自适应强而成为使用最广泛的图像阈值自动选取方法之一 ,本文在分析该方法的基础上提出了一些推广化方法 ,这些方法具有与大津方法类似的表达式 ,并同样具有较强的自适应性。所有方法均经实际图像验证证明是行之有效的。 相似文献
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基于遗传算法的图像阈值选取 总被引:9,自引:0,他引:9
阈值分割是图像分割中的一种常用的方法,传统的OTSU阈值化方法对信噪比较低的图像分割效果不理想,而二维最大类间方差法充分利用像素与领域的空间相关信息,能够产生较为满意的分割结果,但运算量大大增加,文中采用遗传算法,通过编码、选择、交叉、变异等操作对二维最大类间方差法进行了优化,试验结果表明,遗传算法可以大大提高运算速度,对算法的优化效果十分明显。 相似文献
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为了进一步提高多聚焦图像融合效果,提出了一种基于小变换和引导滤波的多聚焦图像融合方法。对源图像进行二维小波分解,得到低频子带系数和高频子带系数。对低频子带系数采用引导滤波加权融合;对高频子带系数引入最大对称环绕显著性检测算法(Maximum Symmetric Surround Saliency Detection Algorithm,MSSS),归一化显著图得到权重图,进而进行加权融合。把得到的高频和低频子带系数进行小波重构,得到最终的融合图像。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法具有更好的清晰度,得到较好的融合结果。 相似文献
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通过使用递归引导滤波算法对输入的高动态范围图像进行累进滤波,获取图像的多尺度分解结果,得到图像的轮廓层和多尺度细节层;保持图像的细节特征不变,对图像的轮廓层进行对比度调整。结果表明,用本文提出的方法对高动态范围图像进行调整,在调整图像对比度的同时,有效的保持了图像的细节特征。 相似文献
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目的 为了使图像阈值分割的精度和速度进一步提高,提出了一种基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割方法。方法 首先,提出了1维灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,给出了基于灰度—邻域平均灰度级直方图的灰度熵阈值选取准则;最后,提出了2维灰度熵阈值选取的快速迭代算法,并采用递推方式计算准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快了运算速度,大大减少了运算量。结果 大量实验结果表明,与近年来提出的3种阈值分割法相比,所提出的方法分割性能更优,分割后的图像中目标区域完整,边缘清晰,细节丰富且运行时间短,仅为基于混沌小生境粒子群优化的二维斜分倒数熵分割法运行时间的3%左右。结论 本文方法对不同类型灰度级图像的分割效果及运行速度均有明显优势,是实际系统中可选择的一种快速有效的图像分割方法。 相似文献
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图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域.基于图像的灰度级特征,以目标和背景最大程度地分开为判据,文章提出了一种简捷的自动识别最优阈值的方法,该方法将遗传算法引入图像分割,利用遗传算法具有的快速寻优特点,优化了求解阈值的过程,对更多图像都可以给出最佳的阈值,达到较好的图像分割效果,大大缩短了计算时间. 相似文献
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灰度熵和混沌粒子群的图像多阈值选取 总被引:1,自引:0,他引:1
最大Shannon熵阈值选取方法仅仅依赖于图像灰度直方图的概率信息,而没有直接考虑类内灰度级的均匀性.为此提出了最大灰度熵的阈值选取方法.首先给出了灰度熵的定义及其单阈值选取方法,该灰度熵与现有的仅基于直方图分布的最大Shannon熵不同,直接反映了类内灰度级的均匀性;其次导出了量化图像直方图的灰度熵单阈值选取公式;最后将灰度熵单阈值选取推广到多阈值选取,提出了相应的快速递推算法,并进一步采用混沌小生境粒子群优化算法寻找最佳多阈值.实验结果表明,与最大Shannon熵单阈值选取和基于粒子群的最大Shannon熵多阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像边缘、纹理更为准确,视觉效果明显改善. 相似文献
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何绍林 《电脑与微电子技术》2012,(17):29-31
针对均值滤波和中值滤波的不足,提出一种改进的基于双阈值滤波算法。该算法通过两个阈值和均值的关系来判断当前点应取的值。和传统的滤波算法相比.该算法在滤出噪声的同时,能最大限度保留原始图像信息,滤波效果较好。 相似文献
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针对阈值方法常需要人工干预的问题,提出了一种基于灰色系统理论的阈值自动选取算法。首先利用降低灰度级后的直方图检测峰值,然后自动采集峰间内侧附近的样本作为灰色预测的种子点。通过灰色理论GM(1,1)模型预测种子点发展走向,并计算模拟交汇点,得到最优阈值。利用该算法与经典的Otsu,Kapur 算法以及文献[3]和[4]中的方法对15 组不同复杂度图像进行对比阈值分割,并采用AER进行分割评估,实验表明新算法平均分割误差为19.37%,低于上述四种方法。 相似文献
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为确保夜间自动拍摄的星空观测图像不受云污染,须对低亮度和对比度不均的夜空图像进行检测。考虑现有云检测不准和检测精度低等问题,文中对大量样本统计分析,发现星体邻域出现云的概率低,密集星体区域出现云的概率也低。根据先验概率建立了一个自适应阈值模型,即不同图像所用阈值由模型根据星云局部背景自动计算调节。通过随机抽取以月为周期的一系列星空图像,分析其天空背景,证明该自适应阈值的变化与整体图像背景灰度的变化趋势相吻合。实验结果表明本文方法对夜空云检测准确度达95%以上,较文中对比的算法有很大提高,并投入实际应用。 相似文献