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。     

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。     

小波变换的自适应阈值图像边缘检测方法

在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘检测占据着重要位置。但由于问题本身的复杂性和技术手段的限制，图像边缘检测的研究困难重重。近10年来，由于小波分析技术在工具和数学方法上的重大突破，试图将小波理论应用于图像边缘检测。根据边缘检测的评价标准，参照最佳边缘滤波器的设计要求，确定选择用于边缘检测的小波母函数的一般准则，并在此基础上构造出二次B样条小波，提出了基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测的新方法。通过计算机仿真对该算法进行了验证，结果成于采用固定阈值的小波边缘检测。     

一种新的自动多阈值图像分割方法

本文提出了一种新的自动阈值图像分割方法.该方法选择二维灰度直方图的最佳一维投影作为输入信息,并利用了小波变换的多尺度特征分析此投影.在大尺度下抑制噪声并自动确定分割类数,在小尺度下精确定位阈值.实验表明新方法能够自动而快速地对图像进行分割而且有较强的抗干扰能力.     

基于提升小波的自适应阈值边缘检测新算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等缺点,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;对分解后的图像低频部分用提出的改进提升算法进行边缘检测,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测边缘;通过将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到一个组合边缘,最后细化图像边缘。实验证明,这种方法相对于传统小波分析有着计算量小,计算速度快和要求存储空间小等诸多优势,同时,也能做到不丢失图像信息,保证了边缘的连续性和封闭性,检测效果较好。     

一种基于逐点阈值分割的图像边缘检测方法

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法.该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的日标点是图像的边缘点.事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果.实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性.     

一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法

针对红外图像对比度和信噪比低,经典的图像边缘检测方法对实际图像难以检测的特点,提出了一种基于阈值分割的边缘检测算法。首先利用最大方差阈值法分割出红外图像的目标图像,其次用线性拉伸的方法对目标图像中存留的噪声进行去除,最后运用Sobel算子对目标图像进行边缘检测得到结果图像,并与经典的Roberts边缘检测算法、Sobel检测算法、Prewwit检测算法、Gauss-Laplacian检测算法进行比较。实验结果显示该检测方法是可行、有效的。     

整数小波框架下基于阈值分割的静止图像编码

首先,选定分割阈值Th。然后,对大于Th的小波系数采用整数平方阈值进行量化、缩短阈值间的距离,并对阈值平面上的系数采用改进的二进制SPECK编码框架,对小于Th的系数采用2的整数幂作为量化阈值。最后,在每个阈值平面上均采用无乘法的二进制算术编码。通过与嵌入式零树小波(EZW)、SPIHT及SPECK算法的实验结果比较,ETSC算法不仅有较低的计算复杂度,而且提高了整数小波变换(IWT)在低比特率下的编码效率。此外,该算法支持有损和无损解码在单一码流下完成。     

一种基于小波的图像模糊熵阈值分割算法

提出了一种新的有效的图像阈值分割算法.本算法将小波理论,模糊集理论和信息论三者有机的结合起来.算法采用目标类与背景类最大模糊熵准则,并针对现有的模糊熵分割算法中存在的阈值选取计算效率低的缺陷,重新定义了新的模糊隶属度函数与模糊熵,并且根据小波理论的多尺度分辨的思想,对该算法进行了优化,提高了阈值选取的寻优速度.通过与各种经典算法比较,证实该文算法的可行性,具有很好的鲁棒性.     

基于小波变换的字符图像分割

为了消除明暗不均等低频干扰的影响,将字符成功地从车牌图像中提取出来,提出了基于小波分解的车牌图像分割方法,根据干扰信号与字符信号属于不同频域的特点,利用小波的时频局部化分析能力,在保留字符信息的同时滤除或抑制低频干扰成分。首先采用逐行逐列扫描的方法对图像预处理后的图像进行车牌定位,再利用基于小波变换的阈值分割法对车牌进行字符分割。     

一种基于新混沌映射的矩形图像三维加密算法

二维混沌映射应用于图像加密时一般要求图像是 正方形,且加密中只进行图像置乱,不改变像素值, 不能抵御明文攻击。提出一种基于新混沌映射的矩形图像三维加密算法:首先利用像素值的 特点,将图像 分为8层,再将每层依次进行平铺、连接,构成一个原图8倍大的新图像。接着,利用映射 原理,设计能 加密矩形图像的新混沌映射,并对新图像进行图像置乱。最后,把密图转换为成原图大小。 解密过程和解 密过程对称。仿真表明:加密算法可处理矩形图像,能同时快速实现图像置乱和混淆,改变 了图像像素的 统计特征。测试与安全性分析验证了算法的有效性和加密安全性。     

基于遗传算法的图像阈值分割的研究

图像分割是实用性很强的图像处理技术,也是各种图像处理工作的基础。图像分割方法中的阈值分割法能根据一定的阈值选取准则快速、简单地实现图像分割。文中将标准的遗传算法与OTSU法相结合应用于图像分割中,有效解决了传统OTSU法高耗时性的缺点,提高了系统的运行速度,是图像分割问题中一种新而有效的方法。     

基于多尺度小波模极大值的猪体图像分割

为了在复杂背景下准确地分割出猪体,文中提出基于多尺度小波模极大值的猪体图像分割算法。首先对猪图进行小波模极大值多尺度边缘检测得到猪体的准确边缘;然后利用基于梯度的边缘生长法,完成边缘封闭修复;最后通过二值数学形态学处理得到猪体区域。结果表明,在猪舍复杂背景下,文中算法能够较好地分割出光滑、完整的猪体,提高了分割的有效性。     

一种自适应阈值分割方法

阈值分割由于其快速实现的特点,是一种重要的分割方法,在OTSU方法和迭代法的基础上,针对红外图像,提出一种自适应的阈值分割方法,通过实验证明,此方法简单易行,能够达到较好的分割效果.     

基于小波变异本质粒子群和模糊熵的图像分割

针对本质粒子群(BBPSO)算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,提出了一种基于小波变异(WM)BBPSO(WMBBPSO)和模糊熵的图像分割算法,利用WMBBPSO搜索使图像模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值。通过与其它两种BBPSO算法的分割结果比较表明,该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,能够满足对煤尘浓度实时精确测量的要求。     

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。     

基于自适应阈值的小波增强方法

针对传统的小波系数线性增强方法处理图像时容易导致过增强的问题,提出基于自适应阈值的增强方法。首先对图像进行二维小波分解,然后针对低频系数的统计信息得出最优的自适应阈值,根据阈值对低频系数进行处理,最后小波重构得到增强图像。实验结果表明这种方法对低对比度图像有较好的增强效果,该方法适合于图像的增强处理。     

基于小波变换的混合阈值去噪的方法研究

基于小渡变换单一阈值去噪方法由于其采用固定模型进行阈值估计,在某种情况下去噪效果较好,但是在特定工程中去噪效果常常不能令人满意.文章提出一种基于小波变换的混合阈值去噪方法,对不同阈值加入权重,通过目标函数优化权重,计算出较理想的阈值.仿真结果表明,与传统方法相比,该方法有较好的去噪效果并能够保留细节特征.