改进的OTSU射线图像分割算法

为提高对工业X射线图像的分割效果,提出一种改进的OTSU图像分割算法.分析了经典OTSU算法存在的不足,将类内方差也作为计算最佳阈值的一个因素考虑,从而提出了一种改进的OSTU阈值选择函数.在阈值分割过程中,采用局部递归法逐次进行分割.采用目标背景面积差和类内方差的比值作为递归结束的条件.通过与最大熵法、经典OT-SU法、局部递归OTSU法进行实验对比,证明本算法对于射线图像是一种优秀的阈值分割算法.     

现代医学细胞显微图像分割改进算法

为了提高现代医疗检验中图像处理的有效性和精确度,本文以医疗检验中各类细胞的显微图像为对象,运用最大类间方差分割算法对其进行图像分割,针对细胞显微图像自身的特点和最大类间方差法存在的不足,改进算法,实现多次分割,得到最佳分割阈值;在保障算法可行性的同时,提高算法的有效性和适用性。仿真实验结果表明,改进的算法更适用于多种细胞显微图像分割。     

基于改进的最大类间方差算法的图像分割研究

每种图像分割方法都只利用了图像信息中的部分特征,必然带有局限性,因此只能针对各种实际应用领域的需求来适当选择所需的方法.比较了几种阈值分割和边缘检测算法,着重研究了最大类阃方差算法,并对其进行改进.针对不同的图像进行了仿真,对实验结果进行了分析、研究、比较.结果表明,改进的Otsu算法能有效地提高图像分割的质量.     

关于图像分割算法的优化仿真研究

Otsu图像分割法是常用的图像阈值分割方法,其最佳阈值选取直接影响到图像分割的质量.传统的最佳阈值的寻找采用穷尽式搜索方法,计算复杂度大,耗时较多,分割的精度低,易产生图像误分割.为了提高图像分割准确性,提出一种遗传算法与Otsu相结合的图像分割方法.新方法将图像分割问题看作为一个全局数值优化问题,将图像灰度信息转换成遗传算法的种群,每个个体代表一个可行的阈值向量,以灰度图像的灰度最大类间方差作为适应度值,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得图像最佳分割阈值,以获得的最佳阈值对图像进行分割.用实例对新方法进行验证实验,结果表明,相对于传统Ostu图像分割算法,改进的Otsu分割方法提高了图像分割准确性,运算量减少,加快了分割速度,非常适应于图像实时处理.     

一种基于插值的图像分割方法

提出了一种新的基于插值的图像分割方法,采用自适应阈值方法,用局部最大类间方差法确定各个子图像的阈值,用一种新的插值法对阈值矩阵进行插值处理,使之成为与原图像像素数目相同的新矩阵,利用新的阈值矩阵对原图像进行二值化处理。结果表明,利用该方法具有很好的分割效果。     

一种对光照具有鲁棒性的图像分割方法

研究了灰度图像的OTSU(最大类间方差)自动阈值分割法。OTSU方法作为一种单一阈值的分割方法,当图像受光照和反射光等的影响明显时,将会出现严重的误分割现象。考虑到OTSU方法的最大类间方差化的思想,根据灰度图像的像素点灰度的直方图分布、空间分布,提出了一个新的分割阈值方法。先根据OTSU方法的特点自设计一个函数,对图像进行变换,以便后面的处理,再对其图像以改进的OTSU方法进行分割。通过对化学实验中两种液体的拍摄图片及数字图像处理中标准图片进行试验,理论分析与实验结果表明：该方法能够对受光照及反射光影响大的图像实现正确的分割,将目标图像清晰地从背景中分割出来。     

基于最大熵-方差模型的图像分割方法

针对当图像中目标与背景的面积相差很大时,最大类间方差方法的分割性能迅速下降的问题,研究了信息熵和方差的关系.认为信息熵和方差都被用作不确定性的度量,两者之间定会存在一定的科学关系,因此将最大熵和最大类间方差结合起来建立数学模型,提出基于最大熵-方差模型的图像分割方法,并引入类内方差对分割进行评价来选取参数调整算法的分割性能,更充分地利用了图像的灰度信息.通过实验证明该方法优于最大熵方法和最大类间方差方法,具有较强的稳定性,提高了图像分割精度.     

基于最大类间方差法的脑MRI图像分割

针对具体的脑MRI图像分割,经典的水平集方法存在处理时间较长、分割速度慢、不能很好地收敛到物体的实际边缘等缺点,本文采用了最大类间方差法（Ostu法）。文章详细阐述了最大类间方差法在具体的脑MKI图像分割中的应用,并将基于该方法的脑MRI图像边缘检测的实验结果与经典的水平集分割方法的处理结果进行了比较。实验结果显示,最大类间方差法不仅原理简单、运行速度快,而且能够实现边缘的精确检测。     

应用改进状态转移算法优化多阈值图像分割

针对多阈值图像分割中阈值求解效率低、精度不足的问题,提出了一种基于改进状态转移算法的图像多阈值分割方法.改进状态转移算法的伸缩变换采用一种方差自适应的正态分布策略,增强了算法在初期包含全局最优解的可能性,以及算法在后期的收敛性.另一方面,通过精英解集加权和来确定邻域中心,增加了群体间的交流,能充分利用精英解集间的信息实...     

一种改进遗传退火算法的图像分割方法

图像分割是图像处理和分析的基础,本文通过分析遗传算法（Genetic Algorithm, GA）在图像分割中的应用优劣,提出利用模拟退火思想的改进遗传退火（Genetic Simulated Annealing Algorithm, GASA）的图像阈值分割算法,算法整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用改进的最大类间方差公式作为遗传算法的适应度函数,从而求得灰度图像的一个最佳阈值用于图像分割。实验结果表明,基于改进遗传退火算法的最大类间方差图像分割方法能较好提高算法的全局搜索能力,避免遗传算法陷入局部最优,并且能更快速、更稳定收敛到最佳的分割阈值,得到更好的图像分割效果。     

基于PSO改进的OTSU图像分割方法

阈值的选取对图像分割后的效果起着至关重要的作用,本文针对图像分割过程中阈值选取的问题,提出了一种基于PSO优化的改进OTSU图像分割算法.该算法以最大类间方差作为PSO算法适应度函数,以当前分割阈值组合作为粒子的当前位置,阈值更新速度作为粒子的当前速度.通过迭代计算更新粒子位置和速度,最后确定图像分割的最佳阈值.与传统OTSU图像分割算法及基本遗传算法图像分割算法相比,该算法稳定性更好,算法效率更高.     

改进蜜獾算法优化OTSU的图像分割研究

群体智能算法结合图像分割技术已经成为图像处理领域中的新热点,传统的图像分割方法需要大量的人力和时间,蜜獾算法(honey badger algorithm,HBA)可以通过模拟蜜獾觅食的行为来执行优化任务,在寻找解决问题的过程中可以逐步逼近最优解来实现图像分割任务;通过反向学习策略改进蜜獾种群的初始化,提高种群多样性和分布平衡,从而提高算法的整体搜索能力;引入柯西变异因子,对算法计算得到的可行解进行扰动,使算法更易于跳出局部最优,增强算法的局部搜索能力和收敛精度;选取三幅测试图像进行分割验证,实验结果显示,融合改进蜜獾算法和二维OTSU算法得到的分割图像精度更高、效果更细致,验证了方法的有效性;综上所述,改进蜜獾算法具有更好的鲁棒性和泛化性,优化的二维OTSU算法可以更好地处理复杂场景和图像。     

基于微粒群算法的OTSU图像分割方法

本文研究了图像闽值分割方法中常用的OTSU算法,在此基础上提出了基于微粒群算法的OTSU图像分割方法,该方法利用微粒群算法的快速全局寻优,确定图像的分割闯值所对应的灰度值,在该灰度值下目标和背景的方差最大。实验中选用了像素分别是8位和16位的两幅图片来进行分割,得到了较好的分割效果,而且该方法大大提高了计算速度,是一种有效的图像分割方法。     

一种具有抗噪性的图像分割方法

基于图论的图像分割方法对有噪声污染的图像必须先进行预处理,算法自身不能抑制噪声。针对该问题,提出一种具有抗噪性的图像分割方法。该方法将图谱划分测度作为划分目标与背景的阈值分割准则,采用基于灰度值的权值矩阵代替基于图像像素个数的权值矩阵,描述像素之间的关联,并在图权计算中增加像素点与其邻域的空间相关信息,以提高算法的抗噪性。实验结果表明,使用该方法进行图像分割具有较好的分割效果,抑制噪声能力较强。     

基于先验知识水平集方法的草莓图像分割

在实际应用中,当目标本身含有一些固有的颜色纹理特征时,可将这些特征作为一种先验信息,这样可以大大提高分割的准确性.为此,本文提出了一种基于先验信息的改进水平集图像分割方法.首先,利用传统的C-V模型能量项的构造思想构建了基于颜色信息的局部能量项,该项是用于处理彩色图像;然后将颜色分量引入到传统的结构张量中构建出新的扩展型结构张量,该项是用于处理纹理信息;最后,将上述新构造的能量项以及Li模型约束项引入到传统C-V模型中得到新的水平集模型.鉴于草莓果实所具有的颜色信息和纹理信息,本文将上述改进水平集方法应用到农业自动化应用中草莓果实分割中.对实验室环境与草莓生长环境下的草莓图像进行分别实验,结果显示该方法能够不仅能够分割出草莓果实且能够很好地处理草莓表面的纹理信息.另还与OTSU算法、传统C-V模型、改进C-V模型对草莓图像作对比实验,结果表明本文算法均比上述三种算法具有更好的分割效果.     

基于形态特征的图像分割方法

提出了一种基于形态特征的图像分割方法,主要采用形态特征对目标分类,结合目标数学形态分析犤1犦和局部区域二值化将目标准确地分割出来。该方法主要应用于目标图像背景复杂、目标灰度变化不均、传统方法分割不理想的情况。实验证明该方法具有很强的抗干扰能力,算法简单、速度快在实际应用中分割结果令人满意。     

基于改进的GVF模型的CT图像分割方法

活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割之中．文中针对CT图像的分割方法进行了探讨，提出了一种基于GVF模型的改进的活动轮廓分割法。改进方法采用轮廓中心法及引入一作用力的方法，克服了GVF模型不能处理深度凹陷区域的问题．实验结果表明，改进后的分割方法较原Snake模型及GVF模型的效果更好．     

基于OTSU的图像插值算法

在图像畸变矫正和图像缩放过程中,需要使用插值算法对像素点进行插值.为了更好地保留图像的纹理细节,以及降低算法时间复杂度,论文提出一种基于OTSU的图像插值算法.利用被插值点四邻域像素的方差来划分图像区域,并采用OTSU算法确定阈值,对图像平坦区域采用双线性插值,而图像纹理细节部分采用双三次插值.实验结果表明,该算法很好...     

灰度图像的二维Otsu自动阈值分割法

Otsu法是最常用的利用图象一维灰度直方图的阈值化方法之一,本文的目的是将它推广到二维直方图,二维otsu法除了考虑象素点的灰度信息外还考虑了象素点与其邻域的空间相关信息,通过与一维的0tsu法比较表明,在有噪声的图象中,本文提出的方法性能好得多.