一种新的自适应图像分割方法

目的研究图像分割的最佳阈值．方法一种基于灰度图像直方图嫡和遗传算法的自适应图像分割算法．结果在此研究中,分割问题被定义为一个优化问题,由于遗传算法能够有效地搜索分割参数空间,则以遗传算法的适应值作为质量标准．结论此方法可用于最佳阈值分割．     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多闽值图像分割方法．由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数，用粒子群算法对其进行优化，得到分割的最佳阈值，并用该阈值对图像进行分割．将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法不仅可实现正确的图像分割，并可使分割速度大大提高．     

遗传算法的最佳熵在图像分割中的应用

以区域一致性、区域对比度和形状测量参数为评价准则，对基于遗传算法的最佳熵阈值分割方法与传统的几种全局阈值分割方法进行了对比研究，结果表明：基于遗传算法的图像分割，得到的图像目标清晰，分割效果较优，有一定的应用前景。     

SAR图像的二维灰熵模型快速分割方法

为提高图像分割速度和抵抗噪声的能力,综合利用小波分析、遗传算法、图像熵和灰色理论,提出一种基于二维灰熵模型的快速SAR图像分割方法．该方法首先对待分割图像进行小波变换,将表征图像概貌特征的低频信息重构为概貌图像,表征图像细节和边缘的部分高频信息重构为梯度图像,然后构造两者的概貌-梯度共生矩阵模型,根据最大熵原理设计二维灰色熵模型作为遗传算法的适应度函数．最后,利用遗传算法高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值．实验表明,该方法不仅在图像分割过程中能够滤除SAR图像中的噪声,而且分割速度明显加快．     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值,基于粒子群优化算法提出了一种多阈值图像分割方法.由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数,用粒子群算法对其进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法不仅可实现正确的图像分割,并可使分割速度大大提高.     

基于直方图的模糊最大指数熵图像分割方法

针对最大熵阈值分割算法的计算缺陷，提出了一种基于直方图的模糊最大指数熵阈值图像分割新算法．该算法把模糊性指数、模糊熵概念应用到图像分割中，结合基于灰度图像直方图的模糊最大熵阈值图像分割理论，给出了模糊最大熵的新定义，同时引入了指数熵的概念．该算法能较好地完成图像分割，较传统分割算法具有更强的抗噪能力，为后续的图像处理提供了良好的基础．通过对真实目标灰度图像的分割和对比实验，表明本文新算法分割准确，性能优越。     

基于改进遗传算法的最佳熵多阈值三维医学图像分割算法

借鉴模拟退火思想对三维医学图像的最佳熵函数进行拉伸,构造出改进的遗传算法适应度函数,同时采用精英选择策略保留各代最优个体以加快算法收敛速度,从而提出了一种新的基于多阈值最佳熵的三维医学图像分割遗传搜索算法。根据文中算法得到的阈值,成功实现了三维医学脑部图像中脑白质、脑灰质、脑脊液的分割。实验证明,当种群规模为30的情况下,即可搜索到较好的阈值用于三维分割,运算速度较传统穷尽搜索法更快,且比原简单遗传算法具有更强的稳定性和精确性。     

基于模拟退火并行算法的二维熵多阈值分割

针对二维熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题,引入模拟退火并行遗传算法对该算法实行优化,构造模拟退火并行遗传算法搜索二维最大熵值中的最优阈值,对二维熵法在多阈值分割经模拟退火并行遗传算法搜索改进前后的结果进行说明及对比。此优化算法比传统的模拟退火算法时间缩短了71.5%,说明此算法大大提高了分割效率,不仅能保证图像分割精度,而且能加快获得最佳阈值的速度,是一种有效且实用的图像分割方法。     

一种快速、准确的图像阈值分割新方法

图像分割是数字图像处理系统中基本而关键的技术。通过阈值分割是其最简单的技术，它假设目标和背景是可以分离的．本文将自适应遗传算法与OTSU算法相结合应用于最佳阈值的确定中，提出了相应的算法并用于图像分割，仿真结果表明，该方法不仅可以实现准确的图像分割，并且使得分割速度大大提高。     

基于模糊逻辑的图像阈值分割算法

为确定图像分割的最佳阈值,提出了一种新的有效的图像阈值分割方法.该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息.然后,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将新算法应用于图像分割中,效果优于现有大多数阈值分割算法.     

汉语自动分词研究综述

本文对汉语自动分词的方法进行了概述，并在考察分词精度和分词知识的基础上，提出了一种改进的机械分词方法     

图像分割方法研究综述

图像分割是图像处理和计算机视觉中一个关键步骤,也是图像理解的基础。近年来由于其在图像处理领域的应用价值,开始作为一个重要的课题受到研究者的重视。该文从传统和新型角度出发,整理和分析了大量的研究文献,系统的介绍了图像分割的各种理论基础及其应用。     

舌脉计算机自动分割方法

为了对舌脉进行计算机自动分析,基于现有的血管分割方法,针对舌脉分布的特点,在基于投影初始边界Snakes模型方法分割舌体的基础上,采用R通道及色度阈值对舌图像预处理,用C均值聚类方法并结合舌脉分布走向的先验知识分割舌脉.实验结果表明,这种方法可以得到较好的分割效果.     

基于分水岭和种子生长的彩色图像分割

提出一种基于分水岭和种子区域生长的彩色图像改进分割算法。该算法先对彩色图像进行分割前预处理,使用分水岭算法对图像进行初始分割,然后根据一定的规则从分水岭算法分割形成的区域中自动选取种子区域并进行生长,最后合并相似区域或小区域。以区域作为种子生长单位,使用种子区域一次性生长方法进行生长。实验结果表明,该算法分割结果较好,分割速度较快。     

一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法

提出了一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法。首先提出一种基于高阶统计量的帧间差分图像处理方法,然后运用边缘检测得到空域分割结果和用累计差分与对称差分得到时域分割结果,综合时空域分割结果得到运动目标的边缘,最后对边缘图进行区域填充与数学形态学处理,得到运动目标掩模图像。实验结果表明本文算法能够得到较准确的分割结果。     

一种适用于特定票据字符识别的分割技术

提出了一种针对特定票体———火车票的字符识别进行去噪、分割的方法 .由于火车票受外界干扰较严重 ,传统的处理方式不能进行有效的分割 .实验系统首先将火车票进行色彩空间转换 ,然后经去噪、二值化、行分割、字分割和改进了的基于外框尺寸的归一化方法 ,以达到识别要求 ,取得了较好的效果 .     

一个改进的书面汉语全切分算法

提出了一个改进的书面汉语全切分算法，它通过确保每次切分位置的唯一性，克服了全切分中普遍存在的重复切分。实验证明，改进后的全切分算法效率平均提高80％以上。     

水平集方法在CT肝脏图像分割中的应用

水平集方法在医学图像分割上有着广泛的应用。作者使用水平集方法用于CT肝脏图像的分割 ,并针对CT图像的特点 ,提出了一种结合图像灰度和曲线曲率信息的速度函数 ,实验结果表明该方法是有效的。     

最佳阈值分割算法在肺癌细胞识别系统中的应用

肺癌细胞识别中,图像分割是其中重要的一环.其准确性直接影响到肺癌的早期诊断以及后续治疗.本文提出一种最佳阈值分割算法,通过分析直方图的方法确定最佳的阈值.最后对图像的孔洞进行填充,以达到特征提取的要求.实验证明此算法是有效的.     

结合粒子群算法优化归一割的图像阈值分割方法

为了快速得到图像分割的最佳阈值,依据图论知识,利用灰度级相似矩阵代替像素级权值矩阵,将归一化切割准则作为优化函数.利用粒子群优化算法代替穷举法优化归一化划分准则,提出粒子群算法优化归一割的图像阈值分割方法.实验表明在分割性能上有较大的提高,在分割速度上也有较大的改进,能够满足实时性要求.