二维熵图像阈值分割的遗传算法

在研究二维熵阈值分割原理的基础上,将遗传算法用于最优阈值的求取,探讨了其快速算法和全局寻优方面的优良特性,研究结果表明,本算法收敛速度快,稳定性好,适合于多阈值的求取。     

基于改进型类间方差分割的红外目标提取算法

文章对最大类间方差法进行了改进,利用计算图像类间方差的约束条件,通过构造罚函数,把求最大类间方差问题转换为求带约束条件的函数最优解问题,再用迭代法对图像进行分割,从而有效地弥补了最大类间方差法对图像噪音和目标大小敏感不足。仿真实验结果表明,该方法效果良好。     

最小类内方差和区域生长相结合的图像分割法

针对视频车辆检测中,光照不均匀、对比度不强的多目标图像分割,提出了一种基于最小类内方差和区域生长相结合的快速阈值分割算法.首先对最小类内方差法进行改进,快速确定差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到目标.理论分析和实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的车辆图像分割,而且对于复杂的车辆图像也取得了较好的分割效果.该算法计算量小,分割精度有一定优势,有助于下一步的目标识别.     

基于改进遗传算法的图像分割

为了快速准确地确定图像的最佳分割阈值,提出了一种改进的遗传算法.该算法通过完善选择机制、引进父子竞争机制和使用二元变异算子进行变异操作,有效地解决了遗传算法的收敛速度慢和种群过早成熟的问题.实验结果表明:采用改进遗传算法对图像搜索阈值时能收敛至全局最优解,并且大大缩短寻找最优阈值的时间,取得良好的分割效果.     

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.     

一种基于量子遗传算法的红外图像分割方法

针对经典的二维O tsu和最大熵算法的不足,提出了一种基于量子遗传算法的海上红外图像目标分割方法.该方法同时考虑了图像像素点的灰度分布信息和像素间的空间相互信息,将基于fisher准则的类内类间距离判据作为分类依据,利用量子遗传算法进行寻优以获取最佳阈值,实现了海上红外目标图像的分割过程.选取3幅海上红外目标图像进行了仿真实验.实验结果表明,提出的方法在分割效果和计算速度上都优于传统的O tsu和最大熵法.     

遗传算法在工业机器视觉中的应用

针对工业机器视觉瓶盖检测应用,该文把遗传算法成功地运用到图像分割中.该文以图像分割阈值的二进制序列作为样本个体,利用最大类间方差作为个体的适应度评价函数,进行一系列遗传算法操作后,得到瓶盖检测图像的最佳分割阈值,并与传统的最大类间方差法进行了对比及分析.结果表明基于最大类间方差的遗传算法不仅可以得到最优解,而且具有良好...     

最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法

为了有效地分割红外图像中的人体,提出了一种基于最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法.对红外图像进行滤波处理消除噪声干扰,分别计算图像的目标熵和背景熵,最大化目标与背景熵的和,在目标和背景的分布中获得最大信息,以此为准则选择分割阈值.利用形态学方法进行后处理进一步消除噪声干扰.实验结果表明:与经典的阈值分割方法相比,文中方法效果更好,且运算速度快.     

图像阀值分割技术的研究

本文主要介绍图像分割中阈值选取的两种主要方法（迭代法和最大类间方差法）的原理及实施步骤,并将其运用标准图进行仿真,最后分析了仿真结果。     

基于遗传算法的三维重构图像阈值分割

图像阈值分割是三维重构中图像处理的一个重要内容最佳熵阈值的图像分割具有很多优点,但同时也需要大量的运算时间,从而限制了其实际应用．将遗传算法应用于最佳熵阈值的确定中,提出一种新的图像阈值分割方法,以灰度图像的直方图熵作为评价标准,把图像阈值分割问题定义为一个优化问题．利用遗传算法寻优的高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割参数——图像分割阈值．实验结果表明,采用遗传算法不仅可以实现正确的图像分割．而且使得分割速度大大提高．     

基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割

将遗传算法（GA）与模糊C－均值聚类算法（FCM算法）相结合，并运用于图像分割，以期解决标准FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码，然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数，在适当的交叉率和变异率下，最终实现了基于遗传模糊C－均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下，通过引入直方图统计特性，实现了遗传模糊C－均值算法的快速运算，最后，运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证，并与标准FCM算法进行了对比，分割实验表明了本方法比标准FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。     

改进的分水岭分割算法在图像分割中的应用

针对基于区域的分水岭分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,其分割流程大致为：先求形态梯度图像的浮点活动图像,然后进行分水岭变换,这样边缘定位会更准确;接着使用区域生长法对图像作进一步分割,可以很好地抑制过分割现象,感兴趣的区域也得以保留．实验表明该算法简单有效,能够得到理想的分割结果．     

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。     

改进的OTSU算法在图像分割中的应用

针对用传统OTSU算法处理灰度级不连续的图像时,所求出的阈值不能很好地收敛到全局最优的种种问题,对OTSU算法进行修改,并把改进后的OTSU算法应用在心脏这类灰度级不连续图像上,实验表明该方法具有良好的分割效果.     

改进的OTSU算法在图像分割中的应用

针对用传统OTSU算法处理灰度级不连续的图像时，所求出的阈值不能很好地收敛到全局最优的种种问题，对OTSU算法进行修改，并把改进后的删算法应用在心脏这类灰度级不连续图像上，实验表明该方法具有良好的分割效果．     

改进的基于遗传模糊C均值聚类的图像分割算法

模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）聚类算法已广泛应用于图像分割领域,其本质是一种局部搜索算法,采用迭代爬山算法寻找最优解,对初始聚类中心敏感,很容易陷入局部极优值,且没有考虑图像的空间邻域信息,对噪声敏感。本文提出了改进的基于遗传模糊聚类的图像分割算法,利用遗传算法的全局寻优能力来克服FCM算法容易陷入局部极优值问题;并在FCM算法的目标函数中添加空间邻域信息来约束隶属度函数从而提高对噪声的鲁棒性,使分割更加符合期望。实验结果表明本文算法的有效性,图像分割时具有较强的抗噪能力和较好的分割效果。     

基于Mean Shift和随机游走的图像分割算法

提出了一种改进的随机游走算法。首先,采用Mean Shift算法对图像进行预处理,将图像划分成一些同质区域,用同质区域作为节点进行随机游走,在降低节点数的同时也抑制了噪声对分割的影响;其次,利用马氏距离定义区域之间的权值;对种子点进行了改进,增加了辅助种子点,利用辅助种子点和用户标记的种子点进行随机游走,实现同质区域的合并,实现图像的最终分割。实验结果表明,该算法提高了图像分割的精度。     

基于遗传算法的图像分割阈值选取

图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段,通常采用聚类的方法进行.图像分割技术被认为是计算机视觉中的一个瓶颈.基于扩展的Otsu最优阈值图像分割方法,提出了一种用遗传算法进行图像分割的方法,并给出了遗传算法中基本参数的设定.实验结果表明,基于图像的像素方差信息,利用遗传算法全局搜索图像的双阈值,这样不但图像分割效果好,而且缩短了计算时间,并具有遗传算法鲁棒性和自适应的特点,比传统的Otsu方法有明显的优点.在遗传算法中引入了优生算子、变异算子和新个体,避免了局部早熟,提高了收敛速度和全局收敛能力.GA作为一种并行算法,提高速度的潜力十分巨大.     

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。