基于改进遗传算法的最大2维熵图像分割

为了解决传统最大2维熵分割算法计算量大、耗时较多等缺陷，提出一种基于改进遗传算法的最大2维熵图像分割法。通过对遗传算法变异操作方式进行改进，提高遗传算法寻找最大2维熵分割阈值的速度，加速分割算法对图像的分割，并进行了仿真实验验证。结果表明，改进模型的运行时间被压缩到了0.95s，远远低于传统的最大2维熵分割法。改进的分割方法实现了分割效率的提高，同时也保证了图像的分割精度。     

基于量子最大熵多阈值算法的图像分割研究

针对图像分割中的问题,采取量子多阈值最大熵算法.首先确定图像信息最大熵的概率密度函数,求解出熵最大化验前密度;接着把图像用灰度值分成背景和物体两个区域,统计不同的灰度等级内像素的量子比特值,由所占的比例得出像素点的最佳分割阈值;最后给出了算法步骤.实验仿真给出了不同算法的图像分割结果,本文算法对噪声的抑制能力较强,得到较高精度的图像,并且保留了边缘的重要信息.     

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。     

基于改进鲸鱼优化算法的最大2维熵图像分割

为了避免原鲸鱼优化算法早熟收敛、易陷入局部最优等缺陷,首先在原鲸鱼优化算法初始化过程中采用了猫映射产生混沌序列结合反向解方法取代随机产生初始种群;其次在位置更新机制上采用了疯狂算子和黄金正弦算法的方法;最后将改进鲸鱼优化算法用于寻求图像2维最大熵来确定图像分割最佳阈值的选取.对10个经典基准函数进行了试验仿真验证,得到...     

基于改进麻雀算法的最大2维熵分割方法

为了提高最大2维熵分割的性能,提出了基于改进麻雀算法的最大2维熵分割方法,可减小运算量并且缩短计算时间.首先,融合反向学习策略和自适应t分布变异,引入精英粒子,以扩大算法搜索范围,增加算法后期局部搜索能力;其次,使用萤火虫机制,对最优解进行扰动变异,进一步增加种群多样性;最后,采用提出的改进麻雀算法寻找图像最大2维熵,...     

基于二维最大相关准则的图像阈值分割

提出了基于二维最大相关准则的自动阈值图像分割算法．该方法根据图像的二维直方图中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值,能够实现比传统最大相关准则更强的抗噪声能力．同时将遗传算法用于对二维最大相关准则阈值分割的优化,试验结果表明该算法可以实现快速、准确图像分割．     

基于最大熵阈值分割算法的激光选区熔化过程溅射特征研究

激光选区熔化（SLM）加工过程中的溅射形态随工艺参数变化,难以实现所有工艺参数下的溅射提取。基于传统阈值分割的溅射提取方法仅支持部分工艺参数且没有误差分析工作,处理结果不能反映真实溅射状态。基于高速摄像机采集的SLM过程溅射图像,提出一种强鲁棒性图像处理方法对其进行提取和处理。图像处理方法包含五个步骤,其中阈值分割过程基于最大熵阈值分割算法完成。结果表明,该溅射图像处理方法可准确提取多工艺参数下的溅射信息。当激光功率在100～150 W范围时,溅射面积和数量的变化取决于粉末熔化状态;当激光功率在150～200 W范围时,溅射面积和数量的减少由溅射叠加导致。     

采用进化规划和最大熵的目标图像分割算法

图像分割是图像处理和计算机视觉中关键技术之一。在分析最大熵法和进化规划算法(EP)基础上,提出一种自动阈值选取的图像分割算法。该算法以图像的最大熵作为适应度值,将图像分割问题看作一个全局数值优化问题,利用进化规划全局寻优和快速计算的特点,搜索一个最佳阈值用于图像分割。仿真结果表明,本方法很好地解决了最大熵法计算量大的缺点,速度快且分割效果好。     

倒数粗糙熵图像阈值化分割算法

基于粗糙集理论的粗糙熵阈值法不需要图像之外的先验信息。粗糙熵阈值法需要解决两个问题,一是图像信息不完整性的度量,二是图像的粒化。该文基于倒数信息熵,提出一种倒数粗糙熵用来度量图像中信息的不完整性。为了更好地对图像进行粒化,采用一种基于均匀性直方图的粒子选取方式。该文提出的倒数粗糙熵表述简洁,计算简单。实验验证了该文方法的有效性。

     

基于最佳熵的三维Otsu图像分割算法

针对三维Otsu分割算法运算量大的问题,本文提出了一种基于最佳熵的三维Otsu图像分割算法。文章中,我们首先采用最佳熵方法初步提取图像的目标区域,并根据目标区域的平均灰度确定三维Otsu图像分割算法的背景区域搜索范围,然后采用三维Otsu算法并结合遗传算法对原图像进行分割。实验结果表明,与三维Otsu阈值分割方法的递推算法相比,该方法能够进一步减少运算时间。     

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。     

复杂背景下的最大熵阈值红外目标分割算法

为了有效地分割出实际拍摄中的红外目标信号,提出了一种适用于复杂背景下的最大熵阈值红外目标分割算法;该算法根据图像中信号的相关性,对图像的干扰信号的预处理,随后对所得的图像信号进行熵值的求取;接着根据目标与背景信号的分布特性,对所获得的目标信号与背景信号进行深入提纯处理,最终获得更为理想的红外目标信号。实验结果表明,该算法能够在不同背景下始终保持较好的红外目标分割效果,且具有耗时低、清晰度高的分割优势。     

基于Otsu法自适应阈值的图像分割研究

概述了基于一维Otsu 和二维Otsu 双门限的阈值分割法,提出了基于像素邻域平均灰度的改进的一维Otsu 多门限分割方法,兼有准确性和快速性的优点,并应用于MRI脑图像,实现了多个目标的自动分割,与普通的一维Otsu 法相比具有更好的分割效果.     

基于OpenCV的图像阈值分割研究与实现

图像的阈值化在图像分割中有着至关重要的作用。在OpenCV算法环境下,运用固定阈值化和自适应阈值化算法,分别对同一幅图调用OpenCV中相应的函数进行处理;同时针对图像中的噪声,结合高斯模糊算法对图像噪声的滤除作用,将高斯模糊和阈值化算法结合起来,分析研究图像分割算法。结果表明自适应阈值化算法可以更有效地进行图像分割。     

基于阈值分割技术的图像分割法研究

在阈值分割法中,Otsu算法是图像阈值化分割法的经典算法,在图像处理中有广泛的应用;但此算法存在耗时长、分割精度低等缺点。在对Otsu阈值分割法进行分析的基础上,提出一种改进的Otsu算法。该算法采用缩小可取的灰度值范围的方式减少计算量,在小范围内应用Otsu算法计算最终分割阈值。通过Matlab仿真,所得结果对比表明,改进的Otsu算法在图像分割时间和效果上均优于原Otus算法。