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.     

粒子群优化增强大津法的气泡分割方法研究

提出了粒子群算法优化增强大津法来实现气泡图像的快速准确的分割.首先介绍了阈值分割中的直方图法、经典大津法、迭代法的阈值选取原理,并利用这三种方法对垂直上升管气液两相流中稀疏上升气泡图像进行了分割,通过效果比较,并结合气泡图像的特点,提出了一种以粒子群算法优化增强大津法的图像分割法,然后利用粒子群算法的全局搜索能力改善增...     

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．     

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.     

基于粒子群算法的Otsu法图像阈值分割

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,Otsu法是一种效果较好、实现简单的阈值分割方法.针对传统的Otsu阈值计算方法需要在全灰度范围内搜索一个最佳门限组合,耗时较多,难以实际应用这一问题,采用协同和带压缩因子的粒子群改进算法求解Otsu阈值,通过分别用改进粒子群算法和标准粒子群算法对lena测试图像的实验表明,前者相较于后者有更高的精度.而在计算时间方面,两者都不到传统方法的百分之一,有利于提高图像处理的实时性,也证实了将粒子群算法用于阈值分割是可行的.     

基于量子粒子群算法的双阈值图像分割方法

为了提高图像分割效率,将量子粒子群算法QPSO应用于图像阈值分割领域,并在QPSO算法基础上提出了一种基于边界控制的量子粒子群阈值分割算法BQPSO.改进算法BQPSO引入了边界控制策略,使得飞越搜索区域的粒子不再聚集到区域的边界,而是回到搜索区域内边界附近的某一位置,保持了群体的多样性,有效地避免了算法陷入局部最优解,增强了算法的全局搜索能力.实验结果表明,与遗传算法GA、粒子群算法PSO和标准量子粒子群算法QPSO的阈值寻优结果相比较,BQPS0算法在运算效率、阈值搜索精度和稳定性以及图像分割效果等方面均具有明显的优势.     

多目标混合优化的阈值图像分割

提出了一种多目标混合优化的阈值图像分割算法。该方法以类间方差函数和模糊熵函数为待优化目标函数,为了改善粒子群算法在迭代后期陷入局部最优的问题,在粒子群算法中引入多元宇宙优化算法并产生一组非支配解集;采用混沌搜索策略进行搜索,以更有效地逼近最优阈值;通过类间差异和类内差异的加权比值来选取最优解。仿真结果表明,相较于Otsu算法、多目标粒子群算法以及多元宇宙优化算法,算法的分割准确率较高。     

应用改进布谷鸟算法优化多阈值图像分割

针对传统多阈值图像分割方法在寻找最优阈值过程中存在计算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于改进布谷鸟算法的多闽值图像分割方法.首先,将教与学搜索策略引入布谷鸟算法,提高了算法的局部搜索能力;其次,选择当前种群中适应度值较优的精英解构建精英库并随机选择精英解指导搜索方向,强化优势经验的学习;最后,引入模拟退火机制选择鸟巢位置,有效避免了个体在寻优过程中陷入局部最优.选择了多幅不同类型的复杂多目标图像进行分割实验,并与布谷鸟算法、蛙跳算法、教与学优化算法及广义反向粒子群与引力搜索混合算法的分割结果进行对比分析.实验结果表明,该方法在分割准确性、计算时间和收敛性上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题.     

一种灰度直方图与方差修正的图像阈值化算法

针对图像的目标与背景分布方差较大时,Otsu算法分割效果不佳的问题,提出一种改进的阈值化算法。基于像素点的灰度概率构造修正函数,作为类间方差的加权因子,建立新的类间方差准则;将修正的类间方差与类内方差构造复合函数,作为新的阈值化准则函数,根据图像直方图信息进行阈值范围优化;通过准则函数在优化阈值范围内选择最优阈值。实验结果表明,对于目标与背景的方差差异较大的图像,改进算法能够获得准确的阈值化结果,并且在正确提取出目标的同时,能够保持良好的目标轮廓完整性。另外,阈值范围优化使得算法执行效率有所提高。     

自适应控制下图像分割及并行挖掘算法

针对海量图像数据中目标的分割及识别问题,提出了一种自适应控制下图像分割及并行挖掘算法.采用隶属度函数窗口宽度在图像直方图控制下自适应调整模糊阈值图像分割方法对图像进行分割,提取出感兴趣的潜在目标区域,基于共轭梯度法改进的BP神经网络算法对潜在的目标区域进行训练和识别,识别算法基于OpenMP并行处理模型开发来提高执行效率.结果表明:本文算法相对于基于偏移场的模糊C均值、灰度波动变换自适应阈值和自适应最小误差阈值具有更高的分割准确率,与传统神经网络算法的识别结果相比,平均识别率提高了8%,运行时间减少了2. 5 s.     

基于均值距离的图像分割方法

针对医学图像分割中存在的分割类数不易确定的问题,利用常用均值间的不等式关系构造出了一种新的分割类数判据--均值距离函数,并将均值距离函数与模拟退火算法相结合,提出了一种基于均值距离的分割算法。该算法以均值距离函数作为目标函数,采用模拟退火算法进行优化,在整个搜索空间中寻找最优分割阈值,弥补了模糊C均值算法(fuzzy C-means,FCM)分类类数难以确定、搜索过程容易陷入局部极值的缺陷。实验结果表明,算法对含有病灶的医学图像能够进行自动分割,并且分割速度明显高于基于互信息的分割方法。     

自动选取阈值方法比较研究

在数字图象处理中 ,阈值处理是非常有用的图象分割技术。它已被广泛地应用于数字图象处理的许多领域 ,近年来已有许多种阈值化方法被提出。阈值选取是图象处理与分析问题的基础 ,如何才能正确地找到适当的阈值 ,是一个非常棘手的问题。针对几种常用的图象二值化自动选取阈值方法 ,通过计算机仿真对实验结果进行了比较研究。并在此基础上 ,提出了一种新的图象二值化算法。该算法着重于在图象二值化时保留图象的边缘特征。其基本思想是 :首先 ,用微分算子检测图象的边缘 ;然后 ,在这些边缘象素点上进行二值化阈值的自动选择 ;最后 ,对于其它非边缘象素点则采取常规方法进行二值化处理。实验结果表明 ,这个基于边缘特征检测算子的算法能很好地保留原图的边缘特征 ,并能处理低质量的图象。     

基于蚁群寻路的图像分割算法

文章主要是对蚁群算法做了一定的改进,将它用于图像分割,然后将分割出来的图像的边界利用腐蚀算法进行细化以达到更好的分割效果。分割算法可以看作一个组合优化问题,人工蚁群算法就是一种优化方法。因此,将人工蚁群算法引入到图像分割处理中完全可行。经过实验证明,该方法是完全可行的。     

基于二维最小Tsallis交叉熵和遗传算法的快速图像分割

针对二维Otsu分割方法在求取最佳阈值时假设部分区域近似为0,降低了分割精度,以及采用的shannon熵因为具有广延性而忽略了两个分割子系统之间的相互作用的问题,提出一种基于二维最小Tsallis交叉熵和微粒群寻优的快速图像分割.利用灰度-梯度直方图并聚类得到有用区域,以具有非广延性的二维最小Tsallis交叉熵为优化函数,采用遗传算法得到最优的二维阈值.实验表明该算法对噪声图像具有良好的分割效果和较强的实时处理能力.     

带芒稻谷图像的分割方法

在分析稻谷图像的亮、色特性基础上,提出一种基于色调图像的带芒稻谷分割方法.讨论了背景色的选择与分割阈值的确定.实验结果表明,该分割方法能排除稻芒干扰.     

一种基于光照补偿和模糊聚类的图像分割方法

针对受到光照不均匀影响的图片在直接进行阈值分割造成的错分割问题,提出在分割前对图像进行光照补偿的预处理,从原图中分离出光照不均匀平面矩阵,从而降低光照不均匀对阈值分割造成的不利影响.在分割过程中采用模糊聚类算法,提高了图像分割的有效性.     

基于蒙特卡罗方法和粗糙熵标准的图像分割方法

提出了一种新的图像分割方法。这种分割方法首先利用粗糙集理论将图像按照一定的规则划分为大小相等的若干图像子块,而后利用蒙特卡罗方法基本原理对划分的图像子块进行一定规模的随机抽样,以随机抽样所得的图像子块为样本进行粗糙熵计算,用所得最大粗糙熵所对应的灰度值为分割阀值对图像进行分割,在采用较小的图像子块划分以取得更好的分割效果的情况下,极大的提高了算法的分割速度。通过对测试图像的MATLAB仿真试验验证了算法在降低计算机消耗方面的有效性,且所得的分割阀值也令人满意。     

B超医学图像分割技术的研究

图像分割是图像处理过程中一个关键的环节.本文探讨了对B超图像的分割技术,对目前文献中常用的B超图像的分割算法--阈值分割法、结合特定理论工具的方法进行了分析和研究,总结了使用活动轮廊模型进行B超图像轮廓提取的关键技术,同时,联合使用动态阈值分割及最优阈值分割法,实现了对B超图像的二值处理.