水库水体面积提取方法

遥感影像的水库水体信息提取对水库面积变化监测有很大的帮助,因此,提出一种基于遗传算法和改进Otsu算法的水体提取方法。对处理后的遥感影像使用NDWI (normalized difference water index)水体指数法进行初始的水体提取,由于传统的Otsu算法对直方图呈现双峰分布的图像提取效果不佳,利用遗传算法对最大类间方差公式进行双阈值计算,引入滑动窗口对图像进行阈值判断;使用自适应阈值算法进行局部阈值分割。通过对石梁河水库和小塔山水库的实验,表明该方法能够准确提取出水库的水体信息,误提取和漏提取现象得到了很大的改善。     

细胞膜机制萤火虫算法优化多阈值Otsu图像分割

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.     

基于区域相似信息的自适应运动目标检测算法

当视频监控中存在动态背景干扰、鬼影现象和静止目标时,ViBe算法的检测性能较差。针对该问题,提出一种改进的ViBe算法。通过Otsu算法得到图像的动态阈值,提高算法在动态背景中的抗干扰能力,同时结合区域相似度判断鬼影、拖影或静止目标区域,自适应地对不同类别区域像素进行更新抑制。实验结果表明,改进算法在动态背景中表现出良好的鲁棒性,能够有效抑制鬼影以及静止目标产生的拖影,在保证实时性的前提下较原算法检测精度和综合评价指标F值分别提高0.309和0.2,具有更好的检测效果和检测性能。     

几种图像阈值分割算法的实现与比较

图像分割是进行图像分析的关键步骤,也是进一步理解图像的基础。该文主要论述了常用的几种图像阈值分割的算法及原理,并以研究沥青混合料的集料特征为背景,从实验角度对图像阈值分割的直方图阈值法、迭代法和大津法进行了分析比较,得出了结论。     

重视边缘区域的结构相似度图像质量评价

基于结构相似度的图像质量评价方法简单高效、准确性较高,但是对严重失真和交叉失真类型评价不够准确。考虑到边缘是图像的主要信息和能量成分,人眼对边缘信息的丢失更加关注,提出一种重视边缘区域的结构相似度图像质量评价方法(HESSIM),采用动态阈值(Otsu)法提取边缘区域,结合JND确定边缘区域的明显失真,并对其予以重视。实验结果表明,HESSIM比SSIM有更准确的评价,特别是对模糊类失真和噪声类失真的评价,HESSIM的优越性更加明显。     

基于Otsu算法和Sobel算子的连接件图像边缘检测

着重研究基于机器视觉的薄片连接件检测系统中的图像边缘检测方法。该方法首先采用Otsu算法对CCD工业相机获取的连接件灰度图像进行阈值分割,然后再用Sobel算子进行边缘检测。整个流程采用MatLab进行仿真测试。测试结果表明,该方法改善了单一采用Sobel算子检测的准确性,能提高边缘检测的整体性能,检测精度较好,该方法是实用可行的。     

基于单目视觉的车道线分离警告算法研究

车道线检测技术是自动驾驶领域的研究热点。通过对车道线图像基本特征的分析,研究了一种基于车道线识别的稳健方法。在初始检测部分,图像预处理中采用大津法来适应不同的光照条件,并根据车道线特征进行车道线初始检测。然后,用Hough变换检测车道线。在车道线跟踪部分,用Kalman滤波器预测参数,动态建立感兴趣区域,在此区域搜索车道线。并根据一定的失效判决模块,验证跟踪结果。最后,根据交通工具与车道线之间的距离来判决偏离情况。实验证明,该算法具有较高的实时性和稳健性。     

基于形态学和小波变换的烟叶病斑分割

烟叶病虫害分割是提高烟叶质量的重要保证。针对传统分割方法的分割精度和效 率不够理想的问题,提出了一种结合形态学和小波变换的 Otsu 算法用于烟叶病斑的分割。首先 对背景区域进行数学形态学处理,获得烟叶的叶面图像;然后选择小波系数分解叶面图像,再 将分解后的图像进行低频重构,去除噪声的影响;最后应用 Otsu 算法对叶面图像进行二次分割 得到病斑。由于形态学的开、闭运算分别能提取图像中的明暗细节特征,所以该分割方法能有 效减少背景对病斑区域的干扰,从而提高分割精度和效率;通过小波多分辨率分解,可以克服 冗余信息和噪声的影响,进一步提高了分割的精度。采用不同种类的烟叶病斑图像进行实验, 结果表明,该方法能够有效地分割出烟叶病斑,并且也适合于分割其他作物的病害。     

基于分解的灰度图像二维阈值选取算法

作为一维Otsu法的推广, 二维Otsu法综合考虑了像素点的灰度信息及其邻域灰度的均值信息, 可以有效地滤除噪声. 其快速算法采用递归的方式构建查找表, 将算法的时间复杂性由OL4降到OL2. 提出基于分解的阈值选取算法, 求解两个一维Otsu法的阈值来替代原始的二维Otsu法的最佳阈值. 指出在原算法的假设成立的条件下, 该方法可以得到与原二维Otsu法相同的分割阈值, 而算法的时间复杂性可以进一步降低到OL. 而在实际中, 原算法的假设一般不成立. 本文的实验结果表明此时该阈值选取方法也可以在保证原二维Otsu算法良好的抗噪性的前提下, 计算阈值所需的时间更短、空间更小, 且阈值化结果也可以达到或优于二维Otsu算法的结果.     

一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法

阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点。针对传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法。以Otsu算法的类间方差作为适应度函数,在每次迭代中选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子,以提高粒子多样性。实验表明,与Otsu算法和PSO算法相比,改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度,而且提高了图像分割的准确率。