共查询到18条相似文献,搜索用时 343 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
针对布谷鸟搜索算法在应用其进行图像分割时计算量大、易陷入局部极小值解、收敛速度慢的问题。文中采用一种基于改进布谷鸟搜索算法的多阈值图像分割算法。该算法以Ostu算法设计自适应度函数,将布谷鸟搜索算法和K均值算法融合,增加种群的多样性,且能自适应地确定阈值个数及其范围,并找到待分割图像的最优阈值。实验结果表明,与K均值算法和布谷鸟搜索算法相比,该算法找到的阈值质量更佳,图像分割结果更好。 相似文献
3.
在纹理图像分割的研究领域中j基于人类视觉感知特性的图像分割方法是一个重要的新研究方向,在许多领域都有广泛的应用.基于小波分析理论,实现了图像的纹理分割.该算法首先对原始图像实施二维多分辨率小波分解,得到特征图像;然后对其直方图进行一维小波变换和多阈值选择,生成区域图像.实验表明,通过调整参数:一维小波分解级数S和模糊阈值,能得到图像的最佳纹理分割. 相似文献
4.
飞机的红外图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对飞机的红外图像的特点,提出了一种图像分割算法.首先采用整体与局部相结合的方法,在整体阈值的基础上,进行局部的适度调整,以达到最优阈值,使图像的分割在保持整体最优的基础上突出局部令人感兴趣的细节.然后利用数学形态学,针对目标内部的空洞区域进行填充.仿真结果表明,最后可以得到比较精确的分割图像. 相似文献
5.
基于克隆选择算法的最大模糊熵图像分割 总被引:1,自引:1,他引:0
为了分割照度不均匀的图像,提出了一种基于最大模糊熵和免疫克隆选择算法的阈值分割方法.该方法利用最大模糊熵准则确定模糊区间的范围,寻找模糊参数的最优组合,确定区分目标和背景的最佳阈值,实现图像分割.为了验证该方法的有效性,对其进行了图像分割实验,并与遗传算法进行了比较.实验结果表明,该算法能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于遗传算法,并能保留原始图像的主要特征. 相似文献
6.
最大熵阈值法是目前图像分割中应用最广泛的方法之一。为了快速准确地自动确定图像分割阈值,把克隆选择算法和粒子群算法相结合,提出克隆粒子群优化算法。利用这种改进方法对最大熵图像分割函数进行全局寻优。克隆选择算法和粒子群算法的结合克服了各自的缺点,克隆选择的多样性补偿了粒子群的多样性差的缺点,粒子群的快速性补偿了克隆选择的收敛速度慢的缺点。克隆粒子群方法克服了传统遗传算法易出现早熟、陷入局部最优等的问题,加快了图像分割函数收敛速度,最后能够快速准确地得到图像分割的最佳阈值。实验表明,改进后的算法分割速度较快,易于收敛到最优解,并且得到的分割阈值更加稳定。 相似文献
7.
基于免疫克隆选择算法的图像分割 总被引:10,自引:0,他引:10
图像分割是图像处理领域中不可缺少的一个分支。该文基于阈值分割方法,将免疫克隆选择优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法。详细叙述了算法机理,并对算法复杂度进行了理论分析以及实验数据比较。在仿真实验中,将遗传算法和免疫克隆选择算法分别独立运行10次,对10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较,并将函数评价次数作为算法复杂度的评价指标。该文算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且在同样的种群规模下能够以较少的迭代代数和较低的函数评价次数得到最优阈值。仿真结果表明,该方法应用在图像分割中是可行的、有效的。 相似文献
8.
针对传统的多阈值红外图像分割中多阈值选取存在的效率低、计算重复等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的多阈值红外图像快速分割算法.首先,在阈值选取时引入人工蜂群算法,实现多阈值的选取.然后,针对原始人工蜂群算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,分别从引领蜂搜索、跟随蜂搜索和侦察蜂搜索3个方面进行了改进,使其更快、更准地收敛于最优解.实验表明,相比于原始人工蜂群算法,改进后的算法在精度相同时速度更快,迭代次数相同时结果更接近最优解.该算法能够在保证精度的前提下高效地对红外图像进行多阈值分割,是一种可行的红外图像分割方法. 相似文献
9.
10.
11.
针对传统的医学图像分割算法存在组织边缘模糊、灰度不均匀和图像噪声高的问题,将信息熵和改进的粒子群算法相结合,提出了一种基于信息熵和改进的粒子群算法的医学图像分割方法,在确保信息熵最大的条件下,实现医学图像的最佳阈值分割.将信息熵最大化作为适应度函数,通过改进的粒子群算法优化获得最佳分割门限,实现医学图像的最佳阈值分割.选择不合噪声和含噪声的脑部图像为研究对象,通过直观分析、客观分析和分割速度分析发现,提出的新方法在很大程度上克服了传统医学图像分割算法存在的缺陷,分割速度和精度得到显著提升;与此同时,新的算法具有很强的鲁棒性和抗噪声能力. 相似文献
12.
在基于多阈值的脑,CT图像分割算法中,最佳阈值选取是脑CT图像中的关键,针对传统多阈值法的阈值选择难题为了提高脑。CT图像的分割准确率,提出一种萤火虫群算法优化多阈值的脑CT图像分割方法首先建立了基于多阈值法的脑图像分割数学模型,然后通过萤火虫群算法数学模型进行求解,搜索到脑CT图像分割的最佳阈值,CT最后采用最佳阈值完成脑CT图像的分割。仿真结果表明,萤火虫群算法提高了脑CT图像的精度,获得了更加理想的脑CT图像结果。 相似文献
13.
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阈值进行二值化处理,效果非常好。 相似文献
14.
15.
基于Sugeno补的广义模糊熵阈值分割方法 总被引:3,自引:1,他引:2
鉴于传统的基于模糊熵的图像阈值分割方法对于光照不均匀图像的分割结果很不理想,该文提出了基于Sugeno补的广义模糊熵图像阈值分割方法。首先按照Sugeno补函数不动点的变化,对一幅图像产生9个阈值,然后利用图像分割质量评价指标对这9个阈值进行评价,最后选择使得评价指标最大的阈值作为最优的阈值。与传统的模糊熵阈值分割方法相比,新方法增加了选择更好的分割结果的机会,对于光照不均匀的图像能够获得比传统模糊熵方法更好的分割效果。 相似文献
16.
17.