改进的指纹自适应阈值分割算法*

在传统的自适应阈值分割算法的基础上,提出了一种改进的指纹图像分割算法。该算法根据指纹与背景交接区域,以及指纹内部脊线太淡或脊线粘连的区域中图像的灰度统计特性,对此类区域采取逐点分割,从而以较低的计算代价消除了指纹图像分割后前景区域的边界方块效应。实验表明,该算法具有较高的鲁棒性,对指纹的分割更加灵活准确,分割后的指纹前景边界也更加平滑细致。     

改进的指纹图像自适应分割方法

指纹分割是指纹图像预处理中的重要一步。对传统的指纹分割算法分析比较,并且在基于灰度方差的指纹分割算法的基础上,利用指纹图像区域脊线和谷线间隔均匀出现的纹理特征提出一种自适应指纹图像分割算法,避免了凭经验确定阈值的问题。实验结果表明,相比于基于灰度方差的指纹图像分割算法,该算法的分割效果更好,对噪声的抵抗能力更强,且对不同类型的指纹图像有较高的适应性。     

一种改进的指纹图像分割算法

指纹图像分割是指纹识别技术中的重要步骤之一。本文在分析了已有分割算法存在的不足的基础上,提出了一种改进的指纹图像分割算法,该算法引入像素聚类的概念,将灰度特性和像素聚类相结合,形成以灰度特性为主、像素聚类为辅的分割算法,该算法克服了前面算法由单一阈值分割的缺陷。实验表明对于背景条件较复杂的指纹图像,本算法也能很准确地实现指纹图像的分割,具有较好的鲁棒性。     

指纹图像的高效分级分割算法

文章中提同了一种新的指纹图像分割算法，引入分级分割的观点，首先从图像中分割得到完整的指纹区域，然后从指纹区域中提取出清晰的指纹区域和受噪声干扰但可恢复的指纹区域。区域生长被引入到第一级分割中，使算法更具鲁棒性，与两种重要的指纹图像分割算法相比较，分级分割算法对不同类型的指纹图像都能精确地进行分割，是一种高效自适应的指纹图像分割算法。     

量子遗传算法在指纹图像分割中的应用

提出了一种基于量子遗传算法(QGA)的指纹图像分割改进方法.这种方法利用量子遗传算法种群多样性好,收敛速度快的特点,将基于量子遗传算法的阈值分割方法与方向图法相结合对指纹图像进行分割.实验结果表明,QGA在指纹图像阈值分割中的速度和精度优于改进的自适应遗传算法和其它一些传统算法,是一种有效的图像分割方法.     

结合方差及方差梯度的指纹图像改进分割算法

通过对基于方差及方差梯度的指纹图像分割算法的分析,提出一种改进算法。将指纹图像分块,结合各块方差及其梯度信息,自适应选取两个分割阈值,分割后去除孤立图像块,得到最终分割结果。实验表明,该算法简单快速,能够更有效地去除图像中的局部模糊区域,同时更完整地保留有效指纹区。     

一种自动确定分割阈值的指纹图像分割方法

针对传统的基于灰度特性的指纹图像分割方法的不足,提出了一种自动确定分割阈值的改进算法。首 先,对图像进行直方图均衡化处理。然后,提出一种自动确定分割阈值的方法,利用图像的灰度均值及方差分割图像。最后,对分割后的图像进行后处理。实验表明,该方法简单实用,处理速度快,鲁棒性好,满足实时性要求较高的自动指纹识别系统的要求,是一种行之有效的分割方法。     

基于粒子群算法与方向图法的指纹图像分割

指纹识别作为生物识别技术最为成功的应用之一,近年来已得到快速发展和普及．而指纹图像分割技术是指纹处理特征点提取的基础,同时也是高效识别指纹的关键,直接影响整个指纹识别系统的性能．本文在对相关的指纹图像分割方法分析的基础上,利用粒子群算法的阈值分割方法和方向图的指纹图像分割技术的优点,进一步研究并提出了一个混合分割方法．实验结果表明,这两种方法的结合运用可以获得良好指纹图像分割效果．     

基于纹理分析的指纹图像分割算法

低质量指纹图像处理是近年来自动指纹识别技术的研究重点,对低质量指纹图像的分割是实现后续处理的前提。文中在分析了方差作为分割指标的局限性基础上,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于纹理的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于基于灰度方差的指纹图像分割算法,文中算法的分割效果更好,对噪声的抵抗能力更强。     

指纹图像的预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、背景的分割、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,使用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在图像分割方面,采用了滤波后指纹图像4个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

基于二维模糊熵的GA在SAR图像分割中的应用

SAR图像中目标和背景的分割是SAR图像分割中的重要内容，阈值方法是其中比较简单实用的方法。阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值，最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发，得到各个灰度级的概率分布密度，依据某一准则选取一个或多个合适的阈值，以确定每个像素点的归属。该文借助遗传算法工具，对基于二维直方图的模糊熵法做了改进和设计，提出了寻找最优阈值的分割算法，经MSTAR数据测试，对于含噪SAR图像目标和背景的分割具有很好的效果，抑噪功能强。     

基于小波变换的自适应阈值三维图像分割

图像分割技术是由图像处理到图像分析的关键步骤，应用基本的分割技术很难得到精确的阈值。研究了三维图像分割技术，提出一种自适应阈值三维图像分割技术，先对三维图像分解成一系列二维图像，根据小波变换理论，分析不同分辨率下小波变换的特点，确定分割区域数和分解层次，再由低分辨率开始对每幅二维图像直方图进行小波变换，逐步到最高分辨率，并根据不同分辨率下小波变换结果，由粗到细地自动设定精确的阈值分割每幅二维图像，最后将多幅二维图像合成三维图像。实验表明了该方法的有效性，能够满足目标识别的要求。     

局部阀值法的医学图像分割

提出了一种局部阀值法的医学图像分割算法。针对X线医学图像中存在目标动态范围广,目标与背景灰度值重叠区间大等特点,在对目标特有纹理进行增强的基础上,采用了包含目标区域最小化的分区,最后利用局部阀值法结合密度函数分割图像。实验表明,该方法能有效分割出医学图像中的骨质影像。     

Optimum image thresholding via class uncertainty and regionhomogeneity

Thresholding is a popular image segmentation method that converts a gray-level image into a binary image. The selection of optimum thresholds has remained a challenge over decades. Besides being a segmentation tool on its own, often it is also a step in many advanced image segmentation techniques in spaces other than the image space. We introduce a thresholding method that accounts for both intensity-based class uncertainty-a histogram-based property-and region homogeneity-an image morphology-based property. A scale-based formulation is used for region homogeneity computation. At any threshold, intensity-based class uncertainty is computed by fitting a Gaussian to the intensity distribution of each of the two regions segmented at that threshold. The theory of the optimum thresholding method is based on the postulate that objects manifest themselves with fuzzy boundaries in any digital image acquired by an imaging device. The main idea here is to select that threshold at which pixels with high class uncertainty accumulate mostly around object boundaries. To achieve this, a threshold energy criterion is formulated using class-uncertainty and region homogeneity such that, at any image location, a high energy is created when both class uncertainty and region homogeneity are high or both are low. Finally, the method selects that threshold which corresponds to the minimum overall energy. The method has been compared to a maximum segmented image information method. Superiority of the proposed method was observed both qualitatively on clinical medical images as well as quantitatively on 250 realistic phantom images generated by adding different degrees of blurring, noise, and background variation to real objects segmented from clinical images     

改进的图谱理论阈值分割方法

针对现有的基于归一化的图谱理论阈值分割算法的权值计算公式没有充分考虑像素点的关联,在图像含有弱边界时很难得到真实解,导致图像细节分割不理想的问题,本算法首先使用高斯混合模型构造新的约束条件引入到权值计算中,使得权值计算充分地考虑像素点之间的关联。在计算图谱划分测度前,本算法通过高斯混合模型的均值参数自适应确定门限值的分布区间,较大地提高了图谱划分测度计算的效率。实验结果表明,相对于现有的基于归一化的图谱理论的阈值分割方法,本文算法具有较好的分割效果,可以保留图像更多细节。     

基于多参数小波阈值函数的图像去噪

针对图像中的强高斯噪声提出了一种新的小波阈值降噪函数。传统的软阈值法对图像去噪有明显的效果,但对强高斯噪声效果不甚理想,于是构造出一种新的小波阈值函数,此函数包含阈值[λ],调节因子[t]和[n]三个参数,能够自适应地调节阈值的变化。实验以噪声图像与去噪后图像之间的峰值信噪比（PSNR）最大化为准则,采用PSO粒子群算法优化阈值函数中参数[n]和[t]的选取。仿真实验结果表明该方法不仅可以有效地去除噪声,又能避免有用高频信息的损失,提高了图像的信噪比;尤其在强高斯噪声下,相对软阈值法PSNR可提高6~7 dB,表明了此改进阈值法对于强高斯噪声图像降噪的有效性。     

基于CFAR海上溢油检测研究

在SAR图像处理的基础上,提出一种新的基于恒虚警率( CFAR-Constant False Alarm Rate) 技术,确定SAR 图像中检测溢油整体阈值的方法。该方法采用高斯分布(正态分布) 作为SAR 图像灰度的概率密度函数,由CFAR 技术直接导出用于检测海上溢油整体阈值的计算公式,进行虚警去除。该算法避免了复杂公式迭代和求解形状参数计算过程,也避免了用二分法寻找阈值的循环解算过程,提高了检测速度。使用ENVISAT图像对该算法进行检验,结果显示所提出的算法在检测精度和检测速度上都有明显的改进。     

带钢表面缺陷图像的增强和分割方法

对带钢表面缺陷进行检测时,由于光照不均匀,将导致缺陷难以识别和分割。针对此问题,提出了改进的图像增强与分割方法。首先,利用自适应二维高斯函数对图像背景进行估计,并结合图像的像素运算均匀图像背景灰度;然后,采用灰度变换函数提高缺陷区域与背景的对比度,增强细节信息;最后,采用最大相关准则方法选取阈值对缺陷图像进行分割。实验结果表明,与典型的图像增强和分割方法相比,所提出的方法表现优异,对非均匀光照下带钢表面缺陷图像的识别与分割具有较好的应用价值。     

基于Laplace逼近Gaussian过程的指节图像中层偏移测度特征学习

在人机协调装配中,为了准确描述手部位姿,需要精确的指节图像特征提取与识 别。为了丰富手部信息,提出了基于 Laplace 逼近 Gaussian 过程的多分类算法,以实现基于手 部图像的指节识别。在类别信息无关联的假设基础上,将中层偏移测度特征的学习转化为对随 机量的学习;然后通过分析二值多分类高斯场上的后验计算,给出了基于 Laplace 逼近 Gaussian 过程的多分类高斯过程学习算法;通过构造中层随机信息的正定核函数,给出了基于 Laplace 的多分类高斯过程预测算法。最后,利用中层数据的分布学习与预测算法进行了指节图像训练 学习和固定阈值的图像识别。识别结果显示,该方法具有一定的指节识别能力。     

一种使用计算机提取人脸图像特征的阈值最优分层法

在人脸识别中,人脸图像对光照环境变化非常敏感,并严重地影响人脸图像的识别率。针对这一问题,提出了一种使用计算机提取人脸图像特征的阈值最优分层法。该方法依据定义的图象空间分割原理,将图像阈值的选取问题转化为阈值的最优化问题,对所设计的目标函数引入加权系数,并利用单纯形法进行寻优,使问题的求解更符合实际。采用ORL人脸数据库进行仿真实验,利用阈值最优分层法将人脸图象空间划分成不相重叠的子图象空间,使每层子图象空间象素数均匀分布。结果表明,该方法具有阈值自适应调节的特性,避免了固定阈值选取对光照环境变化非常敏感的缺点,对人脸图像的识别具有一定的意义。