基于OTSU算法的图像分割有效性研究

基于阈值分割的二维OTSU算法的基础上,提出了关于二维OTSU算法的快速实现。该算法既利用了图像的像素点灰度信息,同时又利用了像素点的邻域空间相关信息。对于低对比度、低信噪比的目标,二维最大类间方差算法具有较高的分割效果。实验结果表明,二维最大类间方差算法的快速实现方法使图像分割的有效性得到很大提高,极大地扩大了二维OTSU算法的适用范围。     

基于遗传算法的二维双阈值Otsu图像分割算法

为了提高图像分割的精度和效率,提出了一种基于遗传算法的二维双阈值最大类间方差法的图像分割算法。该方法用两个阈值同时考虑了图像像元点灰度信息的范围和像元点之间相关信息,并对未处理区域做了后处理,以提高分割的精度和鲁棒性。为了提高分割速度,给出了一种改进遗传模拟退火算法。实验结果表明,文中提出的方法比传统的二维最大类间方差法更加完整、快速地分割出复杂背景中的图像。     

基于改进的Otsu准则的递归图像分割算法

基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。     

基于改进的Otsu准则的递归图像分割算法

基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。     

基于最大熵阈值分割的SAR图像溢油检测

近年来,海上溢油事故频发,使用(合成孔径雷达)SAR遥感图像进行溢油检测有着十分重要的意义。本文提出了一种基于最大熵阈值分割的SAR图像溢油检测算法,算法运算简单,适用于星载平台,可实现高效准确的检测。由于SAR成像存在固有的相干斑噪声,首先需要进行滤波对噪声进行抑制。图像中存在的陆地区域会对溢油检测产生影响,通过先验知识利用经纬度信息对其进行掩模处理,之后采用滑动窗口的方法,在窗口内部基于最大熵选取最佳的分割阈值,最后对分割产生的小块区域进行滤除,并依据距离信息合并相邻的区域。算法使用GF-3卫星图像进行验证测试,并与其他算法对比表明,本算法可满足遥感图像检测实时性、准确性的要求。      

基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割

阈值分割是图像处理中一种简单有效的图像分割方法,应用极为广泛.阈值选取是阈值分割的关键.最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L2范数).与此不同,本文提出了基于最小类内绝对差(基于L1范数)及最小类内最大差(基于L∞范数)的图像阈值分割算法,并导出了这两种方法的二维算法形式.文中给出了实验结果,并进行了分析与比较.结果表明,这两种方法在某些类型图像下,阈值分割效果明显优于最小类内方差法,而其二维算法的分割效果普遍优于相应的一维算法.     

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。     

基于万有引力搜索算法图像分割的实现

图像分割是计算机视觉中研究的热点和难点之一,原始图像只有在分割之后才能被分析与理解。为了更快更准确地分割图像,本文将万有引力搜索算法和最大类间方差法的双阈值法相结合,提出了一种新的图像分割方法。该方法首先把图像分割的阈值看成引力搜索算法中空间的粒子;其次利用最大类间方差法的双阈值法设计适应度函数;最后,通过粒子在空间中相互的万有引力作用,逐渐逼近最优阈值。实验表明,基于万有引力搜索算法(GSA)的图像分割在运行速度、运行时间等方面要优于传统的图像分割算法,该方法分割后的目标图像更加适合后续的分析和处理。     

基于二维Fisher线性鉴别分析和粒子群优化的红外图像分割

二维Fisher线性鉴别分析的图像分割算法,考虑了图像中目标和背景之间类间方差和类内方差在类别分离中的作用,有效地克服经典Otsu阈值法当图像中目标的面积很小(直方图上表现为峰的大小相差很大或者没有明显双峰)时产生的阈值"漂移"现象,是一种有效的图像分割方法.针对二维Fisher线性鉴别分析计算量大的特点,采用粒子群算法来搜索最优二维阈值向量.每个粒子代表一个可行的二维阈值,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值向量.实验结果表明,所提出的方法不仅能准确地分割图像,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于实时应用.     

基于改进的自适应差分演化算法的二维Otsu多阈值图像分割

针对常规最大类间方差法在多阈值图像分割中存在的运算量大、计算时间长、分割精度较低等问题,该文提出一种基于改进的自适应差分演化(JADE)算法的2维Otsu多阈值分割法。首先,为增强初始化种群的质量、提升控制参数的适应性,将混沌映射机制融入到JADE算法中;进而,通过该改进算法求解2维 Otsu 多阈值图像的最佳分割阈值;最终,将该算法与差分进化(DE), JADE,改进正弦参数自适应的差分进化(LSHADE-cnEpSin)以及增强的适应性微分变换差分进化(EFADE) 4种算法的2维Otsu多阈值图像分割进行比较。实验结果表明,与其它4种算法相比,基于改进JADE算法的2维Otsu多阈值图像分割在分割速度以及精度上均有较明显的改善。     

一种基于二维最大类间方差的图像分割算法

本文提出了一种二维最大类间方差的图像分割算法,该方法不仅利用了图像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的空间相关信息,理论分析和实验表明,对于低对比度,低信噪比的地面目标,该方法具有良好的分割效果,在该算法的基础上,又提出也一种快速递推二维最在类间方差法,减少了计算量,节约存储空间,具有较强的实用价值。     

一种基于最大类间方差和区域生长的图像分割法

提出一种基于一维最大类间方差和区域生长的图像分割法。首先用一维最大类间方差法确定最佳分割阈值,再用改进的区域生长法分割得到目标。实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的图像分割问题,而且对于背景复杂、光照不均匀的图像也能取得较好的分割效果。该算法计算量小,实时性和分割精度均有一定优势,在提取目标的同时,不留下任何背景像素,使下一步的目标识别更为简单。     

图像阈值分割算法及对比研究

图像阈值分割技术广泛应用于计算机视觉和模式识别等研究领域。通过对五种典型的阈值分割算法,包括最大类间方差法、最大熵法、最小交叉熵法、最大相关法和灰度熵法进行算法仿真,并针对不同信噪比图像的分割结果进行了客观评价,得出不同分割方法所适用的分割对象。同时设计了图像阈值分割系统,便于进行不同分割算法的对比分析。     

基于分形理论的改进型二维最大熵红外图像分割算法

提出了一种基于分形理论的改进型二维最大熵红外图像阈值分割算法。该算法利用图像分形维数挖掘像素的空间分布信息,然后将原图像灰度及其分形维数映射图像灰度相结合组成二维随机向量,并构造出联合离散概率分布。在此基础上,以二维最大熵原则来确定一个最佳二维分割阈值,进而取得分割结果。实验结果表明,该算法在分割效果上优于传统的二维最大熵分割算法。     

一种快速递归红外舰船图像分割新算法

针对背景复杂、对比度低的红外舰船目标分割问题,提出了一种红外舰船图像分割的新算法.由于二维最大类间方差法不仅反映了图像的像素点灰度分布信息,还反映了邻域空间相关信息,因此有较好的抗噪能力.但是由于其解空间维数的增加,计算量的变化是以指数增长的,而粒子群优化算法可实现高效并行、随机、自适应群体搜索.基于这一特点,提出了基于粒子群优化的二维最大类间方差局部递归分割方法,有利于实现红外图像的实时处理.该方法同样适用于复杂背景下的其他红外目标图像的分割.     

基于改进PSO算法的Otsu快速多阈值图像分割

为了确定图像分割的最佳阈值,基于改进粒子群优化算法,提出了一种快速多阈值图像分割方法。首先引入独立峰值将直方图划分为若干区域,然后在各个区域使用最大类间方差法得到优化的目标函数,用具有非均匀变异特性和雁群飞行启示的线性递减惯性权重粒子群算法对目标函数进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割。将分割结果与常规最大类问方差法的多阈值分割结果相比较,证明该算法不仅可以正确地实现图像分割,并可使分割速度大大提高。     

复杂环境下的自适应红外目标分割算法

针对现有图像分割算法存在分割效果不佳及耗时长等缺点,提出了一种二维Otsu法红外目标阈值分割算法。根据局部邻域熵引入图像背景因子来对图像进行预分类,并采用最佳阈值与类内与类间方差的归一化处理对图像进行图像分类;最终通过约束阈值的搜索范围,来提高算法的准确性与稳定性。实验结果表明,该方法能够对不同类型的图像进行有效的图像分割同时保持较高的编码效率,与其他算法比较,该算法的图像分割效果及消耗时间具有一定的优势。     

基于改进的二维Otsu的铁路轨道阈值分割方法

Otsu最大类间方差法是图像阈值分割中的经典算法之一,在图像处理邻域应用广泛。为了改善传统二维Otsu算法存在运算时间较长,不适用于铁路轨道实时监测的缺点。文中将遗传算法与Otsu算法相结合,运用自适应遗传算法的原理,通过选择、交叉、变异等操作,寻找图像灰度最佳分割阈值。实验结果表明,在兼顾了图像分割质量前提下,文中算法大幅缩短了运算时间,较好提取了铁轨轮廓。     

基于最大类间方差法的肝脏CT图像分割及实现

针对肝脏CT图像中,肝脏组织与周围组织之间密度差别不大而易造成漏分或过分的现象,实现了一种能得到最优分割阈值的方法,即最大类间方差法。实验结果表明,该算法计算简单,将图像二值化同时得到最优分割阈值,从而能较好地分割出肝脏组织。文中也对该算法存在的问题进行了分析讨论。     

基于最大类间方差法的肝脏CT图像分割及实现

针对肝脏CT图像中,肝脏组织与周围组织之间密度差别不大而易造成漏分或过分的现象,实现了一种能得到最优分割阈值的方法,即最大类间方差法.实验结果表明,该算法计算简单,将图像二值化同时得到最优分割阈值,从而能较好地分割出肝脏组织.文中也对该算法存在的问题进行了分析讨论.