二维属性直方图的Fisher 准则图像分割及快速递推算法

利用图像中目标和背景之间类间方差和类内方差在类别分离性中的作用,提出了基于二维属性直方图 的Fisher 准则分割方法．首先,在考虑图像中心像素与邻域中非直接相邻像素的基础上,通过图像直方图的统计分 布特性构造属性集,建立新的二维属性直方图．然后根据最大化Fisher 准则,获取最优二维阈值向量．同时为降低 二维阈值算法的复杂性,提出了快速递推算法．该快速递推算法中,将二维Fisher 准则的计算写成递推的形式,减 少了大量的重复计算．实验结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快 速分割的目的．     

两种二维交叉熵阈值法等价性证明及快速实现

二维直方图斜分最大类间交叉熵阈值(TOSMICE)法和二维交叉熵直线型阈值(TMCELT)法是两种有效的分割方法,且都是二维交叉熵阈值法,为了考查二者分割结果是否相同,提出对两种二维交叉熵阈值法的等价性探讨。首先分析两种二维交叉熵阈值法：虽然名称不同但经过证明其分割原理相同,然后对两种选取公式进行推导得到一种最简阈值选取公式,从而证明了二者的等价性,随之提出基于最简公式的一般递推算法,最后将二维直方图分布特性与这种算法有机结合得到新型快速的递推算法。实验结果表明,两种方法获取的阈值相等,分割结果相同;并且与当前二维直方图斜分递推算法相比,所提出的新型递推算法速度更快。     

平均灰度级-梯度二维直方图最大相关阈值分割

鉴于现常用的灰度级-平均灰度级二维直方图区域划分存在明显的不足,提出基于灰度级(或平均灰度级)-梯度二维直方图最大相关阈值选取方法,导出相应的快速递推算法公式;给出实验结果并进行了分析与比较.结果表明:与现有的有关算法相比,所提出的基于灰度级(或平均灰度级)-梯度二维直方图最大相关阈值选取快速递推算法不仅能使分割后的图像区域内部更均匀、边界形状更准确、抵抗噪声稳健,而且同时其运行时间还减少了约20%.     

基于微粒群算法的二维最大熵图像分割算法

将微粒群算法运用于二维最大熵图像阈值分割法。首先构建图像分割的二维最大熵准则函数,然后采用适用于整数规划的微粒群算法最大化该准则函数,最终实现含噪声干扰下图像的有效分割。分割实验表明,该方法具有较强的抗噪声能力,且比普通和基于遗传算法的二维最大熵法运算速度更快。     

基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割

针对二维最大熵图像分割方法计算量大的问题,提出基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割算法。利用人工蜂群优化算法收敛快、避免局部最优、控制参数少等优点,将二维最大熵法最佳二维阈值视为最佳蜜源,实现基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割。实验结果表明,该方法的收敛速度较快、抗噪性较强。     

基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割

研究了基于二维最大熵的图像分割算法,针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法。该方法利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割。实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了有效的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法。     

基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割

研究了基于二维最大熵的图像分割算法,针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法.该方法利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了有效的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法.     

基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法

该文研究了基于二维最大熵的图像分割方法,针对二维最大熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法.该方法运用微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值对作为阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了离散的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大的提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法.     

基于二维Arimoto熵的阈值分割方法

提出基于二维Arimoto熵的阈值分割方法.首先由图像的像素值及其邻域像素均值得到图像的二维直方图,然后从二维直方图中计算出二维Arimoto熵.当二维Arimoto熵达到最大时,对应的灰度级对即为分割阈值.通过引入二维联合幂概率分布建立快速算法,使算法速度大大提高,易于硬件实现.大量的对比实验表明,本文算法表现稳定,总体的分割效果优于基于二维Renyi熵和二维Shannon熵的阈值分割算法.     

应用混沌多目标规划理论融合的图像分割

针对二维最大熵和二维最大类间熵阈值化方法通用性不强,使得他们在某些分割应用场合失效的问题,提出应用混沌多目标规划理论融合的图像分割方法.这种新方法利用多目标规划理论将前两种方法有机结合,得到既满足二维最大熵原则,又满足二维最大类间交叉熵原则的最佳阈值,并且将混沌优化算法和递推算法相结合,使计算复杂度大大降低.仿真实验结果表明,本文提出的方法好于单独使用一种方法的分割结果,而且有较好的普适性.     

二维直方图准分的Renyi熵快速图像阈值分割

针对传统二维Renyi熵(RE)分割法分割结果不够准确和计算复杂度高的问题,提出一种快速的二维RE准分法。首先,用与主对角线平行的四条斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并对噪声点区进行去噪处理以便获得更好的分割性能。然后,对内点区与边界点区在RE公式中的对应量准确取值使阈值选取更准确。最后,提出二维RE准分法的一般递推算法,并在此算法的基础上利用RE在二维直方图上的计算特性和两个公式导出快速的二维RE阈值选取算法来降低计算复杂度。实验结果表明,与对比方法相比,文中方法不仅分割更准确和抗噪性更强,而且其运行时间少,与二维RE斜分法运行时间相近。     

基于鱼群算法的图像阈值分割*

本文提出了一种基于鱼群算法的二维阈值图像分割的新方法。传统的二维Otsu方法考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对Ostu方法的计算量大、运行时间长的缺陷,采用鱼群算法来搜索最优二维阈值向量,通过鱼群追尾行为获得最优阈值。实验结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且分割速度快。     

基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的阈值分割

针对灰度级-平均灰度级直方图的二维Tsallis交叉熵阈值分割法存在错分、计算复杂度较高问题,提出一种基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的阈值分 割方法。构建新的灰度-梯度二维直方图,更加全面地考虑目标点和背景点;导出基于该直方图区域划分的对称Tsallis交叉熵阈值选取公式;采用基于tent映射的 混沌小生境粒子群优化算法搜寻二维最佳阈值向量,并引入快速递推算法降低其适应度函数的计算复杂度。实验结果表明,与基于灰度级-平均灰度级直方图的 二维Tsallis交叉熵阈值分割法相比,该方法能够使分割后的图像边缘更加准确,类内灰度更加均匀,且实时性提高了30倍。     

An improved scheme for minimum cross entropy threshold selection based on genetic algorithm

Image segmentation is one of the most critical tasks in image analysis. Thresholding is definitely one of the most popular segmentation approaches. Among thresholding methods, minimum cross entropy thresholding (MCET) has been widely adopted for its simplicity and the measurement accuracy of the threshold. Although MCET is efficient in the case of bilevel thresholding, it encounters expensive computation when involving multilevel thresholding for exhaustive search on multiple thresholds. In this paper, an improved scheme based on genetic algorithm is presented for fastening threshold selection in multilevel MCET. This scheme uses a recursive programming technique to reduce computational complexity of objective function in multilevel MCET. Then, a genetic algorithm is proposed to search several near-optimal multilevel thresholds. Empirically, the multiple thresholds obtained by our scheme are very close to the optimal ones via exhaustive search. The proposed method was evaluated on various types of images, and the experimental results show the efficiency and the feasibility of the proposed method on the real images.     

矩不变调整的二维Shannon嫡图像分割及其快速实现

为了克服二维Shannon熵阈值法的缺陷,提出了一种使用矩不变法来调整二维直方图斜分Shannon熵的阈值分割方法。首先将二维直方图斜分原理运用到两种Shannon熵阈值法中,然后利用矩不变法从两种熵阈值法获取的阈值中选择最佳阈值,并提出二维直方图斜分Shannon熵阈值法的一般递推算法,最后将二维直方图分布特性与这种算法有机结合得到新型快速的递推算法。实验结果表明,提出的方法不仅分割效果优于当前的二维直方图斜分的最大熵阈值法,而且运行速度更快,约快4倍。     

一种基于遗传算法的最小交叉熵阈值选择方法

最小交叉熵阈值法(MCET) 在二级阈值中是有效的, 但在多极阈值的穷尽搜索中却要付出昂贵的时间代价. 鉴于此, 提出一种基于遗传算法(GA) 的MCET选择方法: 在执行图像分割(IS) 任务之前, 先将IS 转化为在一定约束 条件下待优化的问题; 在寻找待优化问题最优解的计算过程中引入一种回归设计技巧以存储中间结果; 使用这种回 归设计技巧, 在一组标准测试图像上利用GA搜索待优化问题的最优解. 实验结果表明, 利用所提出的方法获得的多 个阈值非常接近于穷尽搜索获得的结果.

     

2维最大类间平均离差阈值选取快速递推算法

阈值分割是广泛使用的最为有效的图像分割方法之一。阈值选取是阈值分割的关键。Otsu提出的基于L2范数的最大类间方差法是备受关注的一种方法,而基于L1范数的最大类间平均离差法则更为简捷,效果很好。2维最大类间平均离差阈值选取方法分割精确、抗噪性能好,其效果优于2维最大类间方差法,但存在计算量大、难以实用等缺点。提出了2维最大类间平均离差阈值选取的两种不同的快速递推算法,都可将计算复杂性由O(L4)减少为O(L2)。给出了2维最大类间平均离差两种快速递推算法的分割结果及运行时间,并与原始算法及原有的快速算法进行了分析和比较。实验结果表明,这两种递推算法都可以大幅度地提高运算速度,运行时间可减少到原始算法的0.1%,使2维最大类间平均离差阈值分割方法更为实用,目前已被应用于红外目标、车牌、指纹等自动识别系统中。     

利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取

为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割。结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升。     

利用混沌PSO或分解的2维Tsallis灰度熵阈值分割

现有最大Shannon熵或Tsallis熵阈值选取方法没有从类内灰度均匀性出发,而仅依据图像灰度直方图,并且Tsallis熵法的分割效果通常优于Shannon熵法。为此,提出了基于混沌粒子群优化(PSO)和基于分解的两种2维Tsallis灰度熵阈值分割方法。首先,给出了1维Tsallis灰度熵阈值选取方法并将其推广到2维,导出了相应的2维Tsallis灰度熵阈值选取公式及其递推算法;其次,利用混沌PSO算法搜寻2维Tsallis灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式去除迭代过程中适应度函数的冗余运算,大大提高了运行速度;最后,将2维Tsallis灰度熵阈值选取方法的运算转化为两个1维Tsallis灰度熵法的运算,计算复杂度从O(L2)进一步降低到O(L)。实验结果表明,与2维最大Shannon熵法、2维最大Tsallis熵法及2维Tsallis交叉熵法相比,所提出的两种方法可以大幅提高图像分割质量和算法运行速度。