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基于进化规划的最大类间方差的图像分割算法 总被引:4,自引:1,他引:4
图像分割是计算机视觉中一个关键的技术.在分析了最大类间方差算法(Ostu算法)求阈值进行图像分割以及进化规划原理的基础上,提出了一种自动阈值选取的图像分割的算法.该算法以灰度图像的灰度最大类间方差作为适应度值,将图像分割问题看作为一个全局数值优化问题,利用进化规划全局寻优和快速计算的特点,搜索一个最佳阈值用于图像分割.最后基于实例对其与传统Ostu算法进行性能比较和效果验证.结果表明,本方法在图像分割过程中具有速度快,效果好的特点. 相似文献
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基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法。算法将苹果图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进混合蛙跳算法的适应度值,通过改进的混合蛙跳算法寻找最大的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对花牛苹果图像进行分割。选取强光、较强光、较弱光和弱光条件下四幅花牛苹果图像进行分割实验,结果表明,采用基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效改善花牛苹果图像的分割效果。 相似文献
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图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的重要技术。为实现高质量的数字图像分割,提出了一种结合图像灰度均衡和改进遗传算法的数字图像阈值分割方法。创新点在于一方面采用结合了最大类间方差法的改进遗传算法,并对遗传算法性能加以改进;另一方面,对图像进行了灰度均衡的图像前处理,使得算法具有更广泛的适应性。实验显示,方法克服了常见的图像阈值分割方法在处理灰度图像时出现的图像细节难以保留的问题,能够稳定地获得图像的最优阈值,实现保留图像细节的分割效果。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(4)
针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法。算法将玉米叶片病害图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进和声搜索算法的适应度值,通过改进和声搜索算法寻找最优的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对玉米叶片病害图像进行分割。选取强光、中光、弱光条件下三幅玉米叶片病害图像进行分割实验,结果表明采用基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效提高玉米叶片病害图像中病斑分割的效果。 相似文献
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Otsu算法分割图像时不依赖于图像的内容,具有较好的适应性,但计算量大和实时性差的缺点限制了其应用。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu分割方法。该方法以Otsu算法中的类间方差作为粒子群优化算法的适应度函数,以当前分割阈值作为粒子的当前位置,以阈值更新速度作为粒子的当前速度,以粒子最优适应值的改进量作为惯性权重,在灰度空间动态搜索使类间方差最大的阈值。实验结果表明:该方法能获得与经典Otsu相当的分割效果,而且显著地缩短了分割时间,算法效率更高。 相似文献
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关于图像分割算法的优化仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
Otsu图像分割法是常用的图像阈值分割方法,其最佳阈值选取直接影响到图像分割的质量.传统的最佳阈值的寻找采用穷尽式搜索方法,计算复杂度大,耗时较多,分割的精度低,易产生图像误分割.为了提高图像分割准确性,提出一种遗传算法与Otsu相结合的图像分割方法.新方法将图像分割问题看作为一个全局数值优化问题,将图像灰度信息转换成遗传算法的种群,每个个体代表一个可行的阈值向量,以灰度图像的灰度最大类间方差作为适应度值,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得图像最佳分割阈值,以获得的最佳阈值对图像进行分割.用实例对新方法进行验证实验,结果表明,相对于传统Ostu图像分割算法,改进的Otsu分割方法提高了图像分割准确性,运算量减少,加快了分割速度,非常适应于图像实时处理. 相似文献
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图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的"早熟"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题. 相似文献
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基于改进最大类间方差法的手势分割方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对手势图像中由于噪声和成像干扰造成的手势模糊和边界不清晰的问题,提出了一种基于改进最大类间方差法的手势分割方法.首先建立手势图像的二维灰度直方图,在二维灰度直方图上确定噪声点位置,在原图的相应区域滤除噪声.然后重建二维灰度直方图将内点区的点集投影到45度线,得到投影灰度直方图.接下来在灰度投影直方图上采用全局Otsu确定局部Otsu的左边界,用高斯函数拟合得到局部Otsu右边界,最后采用局部Otsu分割手势.该方法可以有效地对手势图像进行精确分割,实验结果验证了本文算法的有效性. 相似文献
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基于模拟退火的最大似然聚类图像分割算法 总被引:12,自引:0,他引:12
图像分割可视为两类模式分类问题.将最大似然聚类方法应用于图像分割,并采用模拟退火技术求解最大似然聚类,解决了用迭代方法求解最大似然聚类只能得到局部最优解的问题.获得的图像分割效果优于迭代方法和著名的Otsu方法,且分类误差小于迭代方法. 相似文献
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经典的2维Otsu算法在对图像进行分割时能不依赖于图像的内容,具有较好的适应性,但有着计算复杂度过高和实时性较差的缺点。针对这一问题,提出一种将粒子群算法应用于Otsu图像分割以提高分割速度的方法。实验结果表明,该方法不仅能获得较好的分割效果,而且极大地降低分割时间,能够适应实时性应用的要求。 相似文献
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针对灰度图像的Kirsch边缘检测特征不明显以及Otsu方法自动获取最佳阈值耗时等缺点,探讨了一种改进的Otsu法,并将其应用到Kirsch边缘检测中。首先通过Kirsch算法初步检测出图像边缘,然后运用蚁群算法与Otsu算法相结合求取最佳阈值并进行二值化处理。对试验结果和数据的分析,得出所提出的方法能够有效地检测出图像边缘,同时节约运算时间,具有一定的自适应性。 相似文献
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基于SAR图像的阈值分割法是水体信息有效提取的常用方法之一。针对Otsu算法对于SAR影像水体提取精度低、噪声大的问题,以C波段Sentinel-1 SAR为数据源,提出一种基于Otsu算法的SAR图像水体提取新方法。该方法首先基于双极化数据构建自然指数函数,优化原始Sentinel-1数据图像像元直方图分布,再结合Otsu算法对图像进行水体提取,最后基于DEM数据去除误提取的山体阴影。以同一天的Landsat 8光学影像作为真实水体样本进行精度评定,结果表明:在不同水体占比情况下,该方法水体提取精度均优于Otsu算法,在水体占比小于10%时综合精度提升约为20%—60%,而且噪声小、适用性强,可用于快速高效获取大范围内水体信息。 相似文献
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针对复杂场景中背景复杂、目标周围噪声多及目标只占图像中较小部分而难于检测的问题,提出一种新的基于局部轮廓特征的检测目标方法.该方法首先利用改进的全局概率边界算法 (Globalized probability of boundary, gPb) 算法提取图像的轮廓,然后应用最大类间方差法 (Otsu)进行自动阈值处理得到图像的显著性轮廓; 再提取显著性轮廓的k邻近大致直线轮廓段(k connected roughly straight contour segments, kAS),并以kAS作为局部特征,用于复杂场景中的目标检测.该算法结合 gPb 算法和 Otsu 提取轮廓的显著性轮廓,去除了目标附近的大量噪声边界,有效地提高了检测效率.同时,在检测阶段,测试集与 训练集中提取的不相关特征数目也得到较大减少,从而提高了检测的精度.多组实验结果均表明本文方法的有效性. 相似文献