基于灰度阈值分割的锥体零件缺陷识别算法

根据人的视觉感官特性，针对锥体零件缺陷检测中的图像信号预处理，利用含有缺陷的灰度图像的灰度统计特征自动找出分割图像的灰度阈值．研究了目前使用边缘检测、阈值分割、区域增长等方法．利用曲线拟合方法计算出灰度的分布曲线，用数学分析的方法求出曲线的局部极值．对于出现多个极值情况时进行分析筛选，把分割缺陷比较理想的极值作为灰度分割的阈值．以此分割图像，其分割效果比较理想．     

基于样条插值的图像分割算法研究

针对传统分割算法中的阈值选择问题,提出了一种改进的图像阈值分割算法。采用样条插值方法对图像的灰度直方图进行曲线拟合,获得直方图的曲线表达。利用函数极值的特点寻找直方图曲线的极值点,获取阈值,对图像进行阈值分割。实验结果表明,改进算法获得的阈值较其他算法有更好的分割效果。     

一种自动分段的灰度线性拉升算法

灰度分段线性拉升是图像增强技术中使用较多的一种算法,其关键是分段点的选择.常见的自动选择方法是以原始图像中的最小、最大灰度值为分段点,它对于灰度范围分布很广的图像增强效果有限,适用范围窄.本文通过对原始图像直方图的分析,借助于其累积直方图反映的灰度分布特点,提出了一种在图像累积直方图上设置上限阈值和下限阈值来自动确定分段点的方法,具有更好的增强效果.通过实验仿真的对比分析,该算法能够有效改善原始图像的视觉质量,广泛适用于机器视觉中的预处理.     

融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu法

为了克服图像噪声对二维Otsu阈值分割方法性能的影响,采用图像像素的灰度和非局部空间灰度特征构造新的二维直方图,其中像素的非局部空间灰度特征是通过对与当前像素具有相似邻域结构的像素灰度加权平均得到的。将此直方图引入到快速二维Otsu阈值分割方法中,可得融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu阈值分割法.实验结果表明改进算法对图像噪声具有一定的鲁棒性,在含噪图像上的分割结果比较理想。     

蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。     

蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。     

利用二维熵自动确定图像分割的阈值

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用.因此,如何确定阈值是图像分割的关键.建立二维直方图并借助二维熵可以自动确定图像分割的阈值.传统方法产生二维直方图时,选择4邻域中心灰度值和邻域像素的灰度均值.事实上,水平或垂直方向上的灰度变化不能完全地反映邻域像素的整体特性.提出构造二维直方图的新方法,新方法选择3×3邻域中心灰度值和4邻域以外的4个像素的灰度均值.应用新方法和传统方法进行对比实验,分割结果可以看出新方法的有效性.     

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．     

Otsu阈值分割法特点及其应用分析

Otsu方法是应用最广泛的阈值分割法之一,对直方图呈双模或者多模分布的图像分割效果好,直方图呈单模分布的分割效果差。针对这个结果,从Otsu分割法理论出发,分析其分割阈值的特点,证明得出:Otsu单阈值分割时最佳阈值为该阈值分割出的两类灰度均值的平均,Otsu多阈值分割时的多个最佳阈值是这些阈值分割出的多类中相邻两类灰度均值的平均。单阈值Otsu法用于表面缺陷检测图像分割时将大部分背景错分为目标,对此,提出了一种改进的Otsu阈值分割。实验结果表明,改进的算法分割效果优于传统算法,在比较准确分割目标的同时有效减少背景的误分割。     

基于改进的二维Otsu法及PSO的火灾图像分割

针对传统的二维灰度直方图区域划分误差大和运算速度慢等问题,提出一种基于二维直方图和粒子群优化的阈值分割算法,即改进的二维最大类间方差法的粒子群优化算法.利用该算法在二维灰度空间上自适应搜索最优阈值,根据最优阈值对图像进行分割.选取森林火灾火焰图像,对其进行图像分割仿真实验.实验结果表明,该算法的分割效果较好,具有很好的抗噪性能,可有效提高运算速度,且实时性较好.     

基于直方图判别的细胞图像分割

最优阈值的选取是细胞图像分割中的核心问题，单一的分割方法往往不能适用于各种疏密不一的细胞图像。针对传统的阈值分割方法不能有效地解决稀疏细胞图像分离的问题，该文利用图像直方图的统计特性，提出了一种极小阈值点的搜索方法。并在对直方图进行统计分析的基础上，自动选取恰当的(方法来对不同类型的细胞图像进行分割。实验表明，通过这种方式处理的细胞图像分割效果较好。     

Wavelet Transform Approach to Segment Thermal Image

An efficient multi-threshold approach to segment thermal image is given based on wavelet transform. Thegray-level histogram of original image is obtained. In order to reduce the effect of noise, the gray-level histogram issmoothed by Bezier curve and Bezier histogram is obtained. One dimension stationary wavelet transform is done to thecurvature curve of Bezier histogram. Positions of peak values of curvature curve in wavelet domain are adjusted from"fine-to-coarse" at all scales. The gray level values, which are located in adjusted peak values at all scales, are     

基于灰度空间自动阈值选取的彩色舌图像分割算法

根据彩色图像在R、G、B空间中的直方图统计信息，提出了一种自动阈值选取算法。并利用得到的阈值在灰度空间中对彩色舌图像进行了分割试验，结果表明该方法用于彩色舌图像的自动分割可以获得快速且良好的分割效果，满足后续舌象分析的需要。     

基于神经网络的灰度图像阈值分割方法

对于一幅目标区域和背景区域在灰度上有较明显差异的图像,为了把目标从背景中分离出来,常利用直方图谷点作为分割阈值来分割图像.本文采用一种基于神经网络的线性搜索的方法来确定直方图的谷值可以得到最优的阈值来分割图像,克服了用常规的极小值阈值法确定的极小值不稳定和不可靠的缺点,并对实际图像进行分割处理.实验结果表明采用这种新方法来搜索谷值可以得到全局极小值,用于分割图像可以把目标从背景中分离出来,并取得了满意的结果.     

基于全局显著性检测的手绘草图图像检索

提出一种基于全局特征图像显著性的手绘草图图像检索算法。首先利用图像分割方法获得若干分区,再计算各分区的彩色稀疏直方图,然后利用直方图计算各个分区的颜色对比度。通过剔除对比度低的若干分区从而获取显著目标,将显著目标所在区域按比例分块,保存每个分块的平均灰度和空间关系,作为待搜索的特征数据。搜索过程是将手绘轮廓填充后提取特征数据与保存的特征数据按分块计算灰度的差异,并结合空间权值进行累加。最后将结果排序,值越小则相似度越高。     

一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法

针对灰度图像,提出一种基于空间特征矢量的图像分割方法,分割前首先对边缘进行增强处理,并构建以像素的灰度、梯度、像素邻域均值为特征的三维特征空间.将图像像素点引入对应于空间特征点.通过计算像素特征矢量与特征矢量阈值的差矢量,求出矢量差与特征矢量阈值的夹角,比较夹角与动态分割参数的关系,以判定像素所在区域(目标或背景).实验表明,该方法能较快的实现图像分割,分割的效果也较好.     

直方图的脑图像分割策略

为了提高核磁共振分割精度和效率,提出了一种基于直方图核磁共振脑图像分割算法.利用脑提取工具剔除脑核磁共振图像中非脑组织.根据灰度变化的特点,将脑图像直方图的区域峰值组成新的直方图,通过基于直方图阈值选取规则将脑组织分割成白质、灰质、脑脊液.实验结果表明:该算法相对于常见的分割算法,获得了较高的分割精度,同时运算效率高,运算时间降低了1~2个数量级.