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红外图像小目标检测技术,是红外搜索与跟踪系统的一项核心技术。本文提出了一种新的红外图像小目标分割算法,采用背景抑制及双窗口自适应门限分割等技术检测目标,分析了算法的实时检测能力,并给出实物平台下的检测实例。大量的实验结果表明,此新算法能取得较好的小目标分割效果。 相似文献
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针对密文域可逆信息隐藏在多用户场景下算法嵌入率低、载体图像容灾性能较弱等问题,该文提出一种基于多项式秘密共享的图像密文域可逆信息隐藏方案。通过将图像分割成多幅影子图像并存储在不同的用户端,可以增强图像的容灾性,为了实现额外信息在图像重构前后提取的可分离性,该方案包括两种嵌入算法:算法1在图像分割的过程中,将额外信息嵌入多项式的冗余系数中得到含有额外信息的影子图像,该算法支持在图像重构之后提取额外信息;算法2针对图像分割后的任一影子图像,利用秘密共享的加法同态特性实施嵌入,该算法支持直接从影子图像中提取额外信息。实验在不同门限方案和影子图像压缩率的条件下进行测试,当压缩率为50%时,(3, 4)门限方案的嵌入率达4.18 bpp(bit per pixel),(3, 5)门限方案的嵌入率达3.78 bpp。结果表明,两种嵌入算法分别支持从影子图像与重构图像中提取额外信息,实现了方案的可分离性;与现有方案相比,所提算法嵌入率较高、计算复杂度较低,具有较强的实用性。 相似文献
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针对传统的医学图像分割算法存在组织边缘模糊、灰度不均匀和图像噪声高的问题,将信息熵和改进的粒子群算法相结合,提出了一种基于信息熵和改进的粒子群算法的医学图像分割方法,在确保信息熵最大的条件下,实现医学图像的最佳阈值分割.将信息熵最大化作为适应度函数,通过改进的粒子群算法优化获得最佳分割门限,实现医学图像的最佳阈值分割.选择不合噪声和含噪声的脑部图像为研究对象,通过直观分析、客观分析和分割速度分析发现,提出的新方法在很大程度上克服了传统医学图像分割算法存在的缺陷,分割速度和精度得到显著提升;与此同时,新的算法具有很强的鲁棒性和抗噪声能力. 相似文献
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最大熵阈值法是目前图像分割中应用最广泛的方法之一。为了快速准确地自动确定图像分割阈值,把克隆选择算法和粒子群算法相结合,提出克隆粒子群优化算法。利用这种改进方法对最大熵图像分割函数进行全局寻优。克隆选择算法和粒子群算法的结合克服了各自的缺点,克隆选择的多样性补偿了粒子群的多样性差的缺点,粒子群的快速性补偿了克隆选择的收敛速度慢的缺点。克隆粒子群方法克服了传统遗传算法易出现早熟、陷入局部最优等的问题,加快了图像分割函数收敛速度,最后能够快速准确地得到图像分割的最佳阈值。实验表明,改进后的算法分割速度较快,易于收敛到最优解,并且得到的分割阈值更加稳定。 相似文献
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针对医学融合图像可视化中存在病灶区域特征难以分辨这一问题,首先采用灰度阈值选择法实现对病灶区域的分割,然后在选定病灶区域的前提下,对融合图像做伪彩增强处理。实验采用的原始图像为可见光与红外源图像,融合是由采用小波变换图像融合法实现的,实现融合的区域为灰度图像。在医学图像中,由于肉眼对灰度图像不敏感,不方便清楚地观察病症部位,所以需要对病灶区添加明显的颜色特征。在对病灶区域的分割中采用了3种方法做对比,实验结果表明使用灰度阈值选择法得到的图像最为理想,由于灰度阈值选择法中阈值的选定比较繁琐,在该算法基础上结合最佳阈值分割迭代解法较准确地完成了阈值的选定。最后运用MATLAB实现仿真,实验表明该方法切实有效。 相似文献
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针对网孔织物图像的对比度低和噪声点多而导致分割结果中存在网孔连在一起和残缺等问题,提出一种基于区域灰度极小值的分割算法以期提高网孔的分割精度。首先利用高斯金字塔缩放和直方图均衡化算法处理图像以增强图像的纹理轮廓和明暗对比度。然后采用一种基于区域灰度极小值的分割算法以解决仅仅依靠灰度值大小而无法正确分割网孔的问题。最后采用一种多图像融合算法以解决基于局部灰度极小值的分割算法中阈值选择困难的问题。选择多种不同光照程度的网孔织物图像进行实验,实验结果表明所提算法的分割效果良好,能够有效地解决分割结果中网孔连在一起和残缺等问题,且网孔织物的分割错误率为0.24%。 相似文献
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阈值化算法是图像区域分割的一个基本算法.提出一种利用角点和边缘点的像素灰度值均值和全图像像素点灰度值均值加权相加的阈值选取方法.实验表明,该方法能对具有大面积目标的图像进行很好的分割. 相似文献
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基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。 相似文献
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基于梯度的低对比度X线图像分割方法 总被引:8,自引:8,他引:0
在医学骨折诊断领域,X线图像是骨折诊断的重要手段,X线图像中骨骼组织的精确分割为后续的诊断提供了重要依据。为此,文中首先利用Sobel边缘检测算子得到X线图像的梯度图,然后利用灰度图像单目标跟踪算法,提出了一种基于梯度的多目标分割算法,经过三轮跟踪获得了骨骼组织的精确定位,实现了医学骨科X线图像的骨骼分割。最后,将分割结果与边缘检测和阈值方法的分割结果进行了比较。试验结果表明,该方法对低对比度图像能够得到好的分割效果,比较适合医学骨科X线图像的骨骼分割。 相似文献
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基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。 相似文献
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针对复杂背景条件下较难完成掩埋式地雷目标红外图像分割的问题,利用地雷外形特征和雷场多个地雷目标相似的特点,提出了一种基于形态学和聚类算法的感兴趣区域(Region of Interest, ROI)选取方法。对原始图像消除噪声并通过差分形态滤波抑制背景后,缩小了目标所在区域的范围;再利用多目标在一定区域内的相似特征对可疑区域进行聚类过滤,进一步缩小目标所在范围并将其作为图像ROI分别进行阈值分割;最后根据目标的相关特征完成识别。对实测图像的处理结果表明,该方法对掩埋式多地雷目标具有较好的分割效果和较高的定位精度,同时算法的计算速度较快,能满足实际探雷需求。 相似文献
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在基于多阈值的脑,CT图像分割算法中,最佳阈值选取是脑CT图像中的关键,针对传统多阈值法的阈值选择难题为了提高脑。CT图像的分割准确率,提出一种萤火虫群算法优化多阈值的脑CT图像分割方法首先建立了基于多阈值法的脑图像分割数学模型,然后通过萤火虫群算法数学模型进行求解,搜索到脑CT图像分割的最佳阈值,CT最后采用最佳阈值完成脑CT图像的分割。仿真结果表明,萤火虫群算法提高了脑CT图像的精度,获得了更加理想的脑CT图像结果。 相似文献