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。     

二维模糊划分最大熵图像分割算法

该文提出了一种通过最大化二维直方图模糊划分熵分割灰度图像的新算法。首先介绍了模糊划分的原理,提出用条件概率与条件熵定义模糊划分熵。随后利用多维三角模定义了非相关模糊子集的广义直积,给出构造多维模糊划分的方法,并根据最大熵原理设计了一种基于二维直方图模糊划分熵分割灰度图像的新算法。对几例真实目标图像的对比分割实验结果表明该文方法性能优越。     

快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法

对灰度直方图呈现为双峰的图像，传统的二维直方图阈值分割方法虽然比较有效，但在灰度直方图呈现为无峰、单峰或多峰模式时，它们的分割结果较差。考虑到经过二维直方图映射得到的二维生存函数存在密度连续和形态统一等优点，本文基于图像二维生存函数提出一种快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法。该方法首先基于二维直方图构造二维生存函数，然后在二维生存函数的基础上定义计算分割阈值的二维累积剩余Tsallis熵目标函数。通过递推算法将计算目标函数的时间复杂度降为O (L²)。最后，基于递推形式的二维累积剩余Tsallis熵准则得到最优阈值向量以进行阈值分割。在26幅合成图像和76幅真实世界图像上将提出的方法与2种快速二维阈值分割方法、2种聚类分割方法以及1种活动轮廓分割方法分别在时间和误分类率(Misclassification Error,ME)2个指标下进行了比较。实验结果表明，在合成图像和真实世界图像中，相比于性能第2的方法，本文方法的时间平均缩短0.013 s,ME值平均降低0.051～0.089。提出的快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法不仅在计算效率方面优于...     

一种改进的基于局部特征的红外弱目标提取方法

针对红外图像中背景与目标的复杂性和多样性给弱目标检测带来的困难,提出基于局部方差的二维最大熵分割与遗传算法相结合的阈值分割方法。本文对变电站绝缘套管的红外图像进行了处理,首先采用形态学顶帽变换的方法对其进行增强,然后对图像进行局部方差映射并建立二维直方图,最后结合遗传算法计算出二维最大熵分割阈值进而实现分割。实验结果表明,该方法改善了红外弱目标的提取效果,大大提高了阈值计算的效率,待提取目标越小,遗传算法的作用越能得到体现。     

基于二维熵的人工鱼群材料图像分割方法

阈值法是图像分割中的重要方法,并在图像处理中得到了广泛的应用。针对电子扫描显微镜(SEM)摄取的纤维材料图像的自身特性,在预处理的基础上,提出了一种基于二维灰度直方图的人工鱼群图像分割方法。二维直方图的阈值的选取,是一个求全局最优的优化问题,本文将人工鱼群的算法应用于图像分割中,利用人工鱼群算法寻求二维熵的最优值,在实验中,人工鱼群算法收敛速度快,结果稳定,取得了理想的效果。     

基于二维最大相关准则的图像阈值分割

提出了基于二维最大相关准则的自动阈值图像分割算法．该方法根据图像的二维直方图中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值,能够实现比传统最大相关准则更强的抗噪声能力．同时将遗传算法用于对二维最大相关准则阈值分割的优化,试验结果表明该算法可以实现快速、准确图像分割．     

一维对象复杂度的灰度图像分割算法

从图像复杂度的角度,提出一种一维对象复杂度的灰度图像分割算法。用阈值将灰度图像分为背景与目标2类,统计其对应直方图与总像素个数,并计算对象复杂度;依据图像复杂度分割准则算法公式,遍历每一灰度级对应的图像复杂度值,选取图像复杂度值最小对应的灰度值为最佳分割阈值。仿真实验结果表明,与经典Otsu算法、信息最大熵算法和最小交叉熵算法相比,本文算法速度快,稳定性和效率最好,是一种通用有效的图像分割算法。     

一种检测红外小目标的图像阈值分割算法

针对红外目标检测中经常遇到目标比背景小很多造成目标分割失败的问题,以及常用阈值选取方法仅依赖于图像直方图的概率信息而未直接考虑类内灰度分布的均匀性,提出一种基于目标与背景面积差和修正灰度熵的阈值分割算法.算法首先采用自适应中值滤波和均值滤波进行图像预处理,以减除噪声干扰.然后给出了修正灰度熵公式,该公式能很好地解决熵计算中出现的无定义问题,并利用目标与背景面积差较大的特点,构造得到最终的阈值选取公式.最后,在直方图上采用优化搜索策略,进一步降低算法的计算复杂度.实验结果表明,与Otsu法、最大熵法相比,该算法抗噪性能好,能有效实现红外小目标的分割,且运算时间至少减少了80％左右.     

利用二维属性直方图的Otsu自动阈值分割方法

提出了二维属性直方图的概念,进而提出了一种基于二维属性直方图的图像自动阈值化方法。该方法通过构造属性集,确定相应的二维属性直方图,利用二维属性直方图的Otsu算法确定灰度阈值。为了说明该方法的适用性和性能,将其用于一种海底小目标图像阈值化。作为比较,也给出了利用一维属性直方图的Otsu算法阈值化的结果。结果表明：该方法适用于直方图不是理想双峰形状的图像,它比一维属性直方图的Otsu算法抗干扰性更强,分割效果更好。     

二维直线型最小误差阈值分割法

一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布。考虑到噪声等因素对图像质量的影响,该文在二维灰度直方图上,基于二维混合正态分布假设,给出二维直线型最小误差阈值法的表达式。为了提高算法的运行速度,也给出了快速递推算法。实验表明,二维直线型最小误差阈值法是一个有效的图像分割算法,能够更好地适应目标和背景方差相差较大的含噪图像分割问题。     

利用尺度空间下特征点进行匹配的电子稳像方法

在电子稳像过程中,获取准确的图像运动矢量是稳像的关键,而尺度不变特征转换（SIFT）算法可以较准确地提取运动矢量。为此给出了一种基于尺度不变特征变换的特征提取和匹配的电子稳像方法。SIFT算法是一种在不同尺度空间下提取特征点的方法,该方法首先进行尺度空间极值点检测,然后对特征点定位,最后进行特征向量生成与匹配。实验结果表明,该方法具有多量性,提取特征点数较多且特征匹配点对具有较高的准确率,可以获取较理想的稳像效果。     

适应于大幅面图像的快速匹配算法研究

基于特征的图像匹配算法具有更广的适用范围和更好的性能表现,但因为其算法更加复杂,使其很难满足实时性,尤其当图像尺寸变大后,这一缺点更加限制了此类算法在实际工程中的应用。针对这一问题,本文提出了一种新的用于大幅面图像的快速匹配算法。算法采用空域分割和频域压缩的方式对图像进行预处理。通过提取目标图中高频信息丰富的区域作为待匹配子图,减小用于匹配的目标图像尺寸;通过小波变换提取源图尺度空间的高尺度表示,压缩SIFT特征点在图像频域中的存在空间。算法采用由粗到细的匹配策略,粗定位待匹配子图在源图中的空间区域后,再次进行细匹配操作,最终实现大幅面图像间的快速匹配。仿真实验表明,新提出的算法极大地提高了大图像匹配的速度,在对部分算法模块进行硬件加速后,新提出的算法甚至可以满足实时性的要求。      

基于圆域分割耦合法则的图像篡改检测算法

为降低图像伪造算法的错误检测率和漏检测率,利用互相关函数(CCF),设计了基于圆域分割耦合最优相关法则的图像复制-粘贴篡改检测算法。引入FAST算子,计算像素点及其邻点的灰度值,准确提取图像特征点,并利用特征点对应的直方图信息求取其主方向;同时,在该方向上建立特征点的邻域圆,对该圆域进行分割,计算每个分割区域的梯度特征,获取相应的特征向量;利用互相关函数对特征点间的相关程度进行计算,构建最优相关法则,完成特征匹配。利用匹配特征点的特征向量,计算特征点间的欧氏距离,对特征点进行集群,定位复制-粘贴篡改内容,实现伪造检测。实验结果表明：相对已有的伪造检测技术,所提算法具备更高的检测准确率,且对旋转、缩放等内容修改表现出更高的鲁棒性。     

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.     

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。      

基于分水岭分割和尺度不变特征点的多目标全自主跟踪算法

该文针对多目标的鲁棒跟踪问题,设计了一种基于图像分水岭分割和尺度不变特征变换(SIFT)特征点的多目标全自主跟踪算法。为规避图像平坦区域,提出在原图上叠加规则坡度图的思想,并在浮点域进行一定尺度高斯模糊处理,将区域极小值点作为种子点完成分水岭分割,并将极值点作为目标特征点,通过前后帧分水岭映射生成特征点短时轨迹,自动检测运动目标。之后依据目标所处状态(是否发生遮挡)和分水岭分割图建立、更新目标SIFT特征池,结合分水岭映射、SIFT特征池匹配完成对目标的鲁棒跟踪。实验结果表明,该算法能有效完成视频中多目标的持续跟踪,并对目标遮挡有较好的鲁棒性。     

基于粗糙集近似约简和SIFT特征的图像匹配算法

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述符由于具有尺度、旋转和光照不变等特性在图像匹配领域获得了广泛的应用。但是,SIFT特征点采用128维特征向量表示,当图像特征点较多时,匹配算法所需的存储空间大、匹配时间长,且匹配精度不理想。针对以上问题,本文给出了一种基于Rough-SIFT描述符的图像匹配算法。首先,利用排序法求出图像的稳健特征点,然后为提高后续匹配处理运算效率,将粗糙集约简理论引入到基于SIFT特征的匹配算法中,通过构建一种新的近似约简算法来对稳健特征点的128维特征向量进行降维处理,最后利用约简后的特征点对图像进行匹配。仿真实验表明, 本文方法使得约简后的SIFT特征点更加精确、稳定、可靠,有效减小了匹配算法的存储空间,提高了匹配算法的效率和准确率。      

主成分分析法(PCA)在SIFT匹配算法中的应用

针对传统SIFT匹配算法数据量大、耗时长的问题,采用了主成分不变特征变换(PCA-SIFT)匹配算法。PCA-SIFT匹配算法将传统SIFT算法中的直方图法换做主元分析法,降低了传统SIFT特征描述符的维数,减少了数据量,提高了匹配效率。首先提取出两幅待匹配图像中的所有特征点及其特征向量,其次将提取出的特征向量采用距离比阈值筛选出匹配点对,再采用RANSAC法消除错配,最后得到精确的匹配结果。实验结果表明,PCA-SIFT算法较稳定、精确、快速。     

一种基于对比度阈值的改进SIFT算法

为了提高基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)图像匹配算法对于图像对比度变化的鲁棒性和算法效率,提出了一种具有可变系数的自适应对比度阈值SIFT算法。根据特征点局部邻域的灰度信息初步确定对比度阈值,同时根据当前特征点的多少确定对比度阈值系数的大小;特征点越多,系数越大,增大对比度阈值从而达到避免特征点数量过大的目的。实验结果表明,改进后的SIFT算法能够根据特征点邻域内的灰度分布情况,自动计算对比度阈值,明显增强了SIFT算法对于低对比度图像匹配的鲁棒性;同时最终提取出的特征点数量避免了过大,稳定在预定的区间内,算法效率提高了1倍多。     

基于灰度和边界方向直方图的医学图像检索

本文研究了采用分级检索的机制,综合利用灰度及形状特征进行基于内容的医学图像检索的方法,该方法克服了灰度直方图不能充分表示空间分布信息的不足。利用边界方向直方图描述形状特征,避开了对图像进行精确分割这一医学图像处理中的难点问题。对CT图像数据库进行的检索实验,验证了该方法具有良好的检索性能。