分解的二维倒数交叉熵图像阈值选取

Shannon熵常用于表示信息平均不确定性,但因其定义基于对数函数故存在零点处无意义的缺陷,且二维交叉熵法中若能避免对数运算可使处理速度进一步提升。据此,本文提出了基于分解的二维倒数交叉熵图像阈值选取方法。首先定义了倒数交叉熵,依据分割前后图像之间的最小倒数交叉熵选取阈值;然后给出了二维倒数交叉熵定义及其阈值选取公式,提出了二维倒数交叉熵阈值选取的分解算法。通过求解两个一维倒数交叉熵的最佳阈值,再将其组合获得二维倒数交叉熵最佳阈值,由此将二维运算分解为两个一维运算,算法的计算复杂度从O(L4)降低到O(L)。大量实验结果表明,与基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)的二维最大Shannon熵法、基于粒子群优化的二维Shannon交叉熵法以及二维指数交叉熵法相比,本文方法的分割效果和运行速度均有优势。      

基于二维对称交叉熵的红外图像阈值分割

针对现有的阈值选取方法应用于目标与背景面积相差悬殊的红外图像时常导致严重的误分割现象,本文提出了一种基于对称交叉熵及背景与目标面积差的红外目标图像阈值选取方法。对称交叉熵能确保分割后类的内聚性好,而背景与目标面积差可抑制均等分割的趋势,将两者综合构成了更为合理的阈值选取准则函数。首先导出了一维阈值选取公式;然后给出了二维直方图斜分阈值及二维直方图斜分的简化阈值选取方法,抗噪性能明显改善;最后与二维斜分的最大熵阈值、Otsu阈值及非对称交叉熵阈值选取方法进行了比较,实验结果表明,本文方法在分割效果上具有明显的优势。     

二维最大熵和二维最小交叉熵结合的图像分割

二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法,但在某些时候因为两种方法获取的阈值过高或者过低,使得分割失效.针对此问题,提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法.首先,对二维最小交叉熵公式进行转化;然后,利用多目标规划理论将这两种方法有机结合使得到的阈值既满足二维最大熵原则,又满足二维最...     

基于Tent映射CPSO的二维斜分指数熵阈值分割

现有的二维指数熵阈值分割快速算法的计算效率或收敛精度尚不够高,为此,本文提出了基于Tent映射混沌粒子群的二维直方图斜分指数熵阈值选取方法.首先引入了直方图区域斜分方法以改善分割结果的准确性和抗噪性,然后提出利用基于Tent映射混沌粒子群算法寻找最佳分割阈值,提高搜索过程的收敛精度和计算效率.实验结果表明:与基于灰度级-平均灰度级直方图直分的快速算法相比,该方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点,分割效果更佳,同时以混沌粒子群优化搜索过程,运行时间更少;与基于灰度级-梯度直方图及Logistic混沌粒子群的方法相比,本文方法的抗噪性能更稳健、收敛精度更高.     

二维Tsallis-Havrda-Charvat熵阈值分割的快速递推算法

阈值分割是图像分割中简单有效的方法,应用极为广泛.基于熵的阈值选取方法是其中一类颇受关注的方法,二维Tsallis-Havrda-Charvat熵法分割效果好,但因计算量庞大,难以实用.本文提出了二维Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值分割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).文中给出了二维Tsallis-Havrda-Charvat熵两种快速递推算法的分割结果及运行时间,并与原始算法进行了比较.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,运行时间几乎不到原始算法的0.1%.     

基于遗传算法的二维最小交叉熵的动态图像分割

为解决动态图像的分割问题,本文提出了一种遗传算法的二维最小交叉熵的分割算法。首先给出二维交叉熵的定义,然后运用遗传算法,以二维交叉熵为评价函数,搜索能使二维交叉熵最小的参数向量,并以该参数向量为分割阈值对飞机图像进行图像分割处理。实验结果表明,二维飞机交叉熵图像分割精度比一维飞机熵图像分割精度高,且比传统的二维熵分割速度快。     

灰度图像的二维交叉熵直线型阈值分割法

 一维Otsu法是一个经典的阈值分割方法,遵循该方法的构造思想,Li 与 Lee基于交叉熵提出了一个阈值分割方法.在解释和说明Li 与 Lee的方法的基础上,与二维Otsu直线型阈值分割方法相对应,提出二维灰度直方图上的二维交叉熵直线型阈值分割方法并给出快速递推公式.与二维Otsu直线型阈值分割法相比,新方法能够更好的适应目标和背景方差相差较大的情形,是一个有效的阈值分割方法.     

交叉熵约束的红外图像最小错误阈值分割

针对目标和背景具有相似统计分布的红外图像,经典阈值分割方法仅以某种形式的方差或熵作为准则,未考虑图像的实际特性,分割效果不甚理想。为此,提出了一种基于交叉熵约束的红外图像最小错误阈值分割新方法。首先,引入交叉熵来度量目标和背景统计分布的相似性,交叉熵越小表明分布越相似;然后在交叉熵小于一定值的条件下使分类错误达到最小。交叉熵的约束保证了分割过程适应红外图像实际特性,分类错误最小确保了分割效果的有效性。该方法原理清晰、参数设置简单,在一系列实际图像上的实验结果表明,与现有几种经典阈值分割方法相比,文中方法有效提高了目标和背景具有相似统计分布的红外图像的阈值分割准确率。     

遗传算法在二维熵图像分割中的应用

对改进遗传算法的二维熵图像分割方法进行了研究和实现，并用几幅经典图像的分割结果对比表明，本文方法可以有效的提高二维熵图像分割的计算速度，提高了图像处理的实时性。     

基于积分图像的快速二维Otsu阈值法

传统的二维Otsu法采用灰度级-平均灰度级二维直方图,针对传统二维直方图区域划分存在的不足,基于灰度级-梯度二维直方图,提出了一种引入积分图像的快速二维Otsu法,利用积分图像降低搜索二维直方图最佳阈值的计算复杂度,从而减少了计算量。实验结果表明,该方法具有良好的分割效果,大大地提高了计算速度,是一种快速有效且实时性好的阈值分割算法。     

基于空间截面投影的 Otsu 图像分割算法

针对传统三维Otsu法存在抗噪性差、计算复杂度高、难以多阈值扩展等不足,提出了一种基于空间截面投影的Otsu法。该方法采用垂直于主对角线的平面截三维直方图,并将截面内的点投影到主对角线上,进而建立一维的截面投影直方图以降低计算复杂度,然后基于该一维直方图进行Otsu分割;对于分割结果,运用基于阈值的后处理策略做进一步的处理以增强算法的抗噪性。实验结果表明：与现有三维Otsu法相比,该算法计算效率高、抗噪性好,能对含不同噪声的图像进行较好的分割。     

基于改进模糊熵的图像阈值分割方法研究

基于模糊熵的图像阈值分割方法将信息论中熵的概念与图像处理有机地结合起来,使值分割方法有了新的发展,但由于其计算量大、隶属度函数窗宽自动选取困难以及阈值搜索范围难以确定等原因,使得应用受到极大的限制.针对此问题,提出了一种基于图像灰度统计特性的自动确定窗宽进而明确阈值搜索范围的方法,该方法不论图像灰度直方图是否双峰均能取得较好的分割效果.此外,为了满足图像分割的实时性要求,应用自适应遗传算法进行寻优,很大程度上提高了分割速度.通过与其他几种分割算法进行比较,表明了该方法的简洁性、有效性和鲁棒性.     

基于二维熵的人工鱼群材料图像分割方法

阈值法是图像分割中的重要方法,并在图像处理中得到了广泛的应用。针对电子扫描显微镜(SEM)摄取的纤维材料图像的自身特性,在预处理的基础上,提出了一种基于二维灰度直方图的人工鱼群图像分割方法。二维直方图的阈值的选取,是一个求全局最优的优化问题,本文将人工鱼群的算法应用于图像分割中,利用人工鱼群算法寻求二维熵的最优值,在实验中,人工鱼群算法收敛速度快,结果稳定,取得了理想的效果。     

A new method for grey-level picture thresholding using the entropy of the histogram

This paper describes an automatic threshold selection method for picture segmentation, using the entropy of the grey level histogram. It is shown that, by an a priori maximation of an entropy determined a posteriori, a picture can successfully be thresholded into a two-level image. Several experimental results are presented to show the validity of the method. An extension to multithresholding and to multidimensional histogram processing is also discussed.     

红外成像制导二维斜分最大熵分割的快速实现

针对红外成像制导复杂背景下低对比度红外图像的分割问题,提出了一种新的基于Kapur最大熵阈值判别式的二维斜分快速递推算法,并采用逐步逼近的粗细搜索策略,减少阈值搜索区域,在可能的阈值范围内逐点寻找最佳阈值。通过对算法的复杂度进行分析,并对实际获取的红外图像进行分割实验表明,Kapur最大熵阈值判别式更加适合于低对比度红外图像分割,提出的二维斜分快速算法所需的运行时间和存储单元均少于现有的二维直分或斜分最大熵分割快速递推算法,运行时间约为原始算法的14%,分割结果的噪点更少,边界更加细致完整,适用性更强,满足红外成像制导系统工程实用化要求。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

复杂图像的Kaniadakis熵阈值分割方法

针对工业无损检测及红外等图像,基于信息论中的Kaniadakis熵理论,提出一种用于复杂图像分割的阈值化方法。该方法能综合图像像素灰度分布的复杂信息实现图像的有效分割,且能通过调节熵参数κ适应不同的分割任务。实验结果表明,提出方法在复杂图像的分割中获得的结果优于相比较的其他方法,且具有良好的实时性能,满足实践任务需求。     

基于二维最大熵阈值分割的SIFT图像匹配算法

提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,并基于此直方图的最大熵对图像进行阈值分割,然后检测分割后图像的DoG尺度空间局部极值,并以此作为特征点进行图像匹配。实验结果表明,基于所提出的匹配算法,可以有效降低图像背景噪声和边缘像素点对目标匹配的干扰,进而提高图像目标的匹配性能。     

图像非广延高斯熵分割的阈值选取方法

图像分割是实现图像目标与背景分离的基础和关键,其中阈值化是最为流行和有效的技术之一。考虑到图像处理作业场景的复杂境况,实时有效的阈值分割方法的提出一直是研究和应用中的极大挑战。针对复杂的工业无损检测图像及红外图像目标分割问题,基于非广延高斯熵提出一种新的图像阈值分割方法。对于图像中像素灰度级不均衡、不规则的随机分布特点,提出方法体现了较好的处理能力。在与实践常用方法的比较实验中,实验结果表明了提出方法的较优异性能和推广应用前景。