动态阈值结合全局阈值对图像进行分割

首先讨论了图像阈值分割的两种方法：全避阈值图像分割和动态阈值图像分割。当背景的灰度值可看作恒定时，使用全局阈值一般会有较好的效果；在许多情况下,背景的灰度值并不是常数，物体和背景的对比度也有变化，我们可将一个随图像位置缓慢变化的函数设为值，即采用动态阈值，但由于我们要对 图像分块，简单的动态阈值分割所得的图像通常包含人为的边界和阴影，为改善图像分割效果，本文提出了把全局阈值和动态阈值结合起来对图像进行分割的一种新的图像阈值分割方法。实验表明，该方法比单独采用全局阈值或动态阈值方法性能优越。     

粒子群优化增强大津法的气泡分割方法研究

提出了粒子群算法优化增强大津法来实现气泡图像的快速准确的分割.首先介绍了阈值分割中的直方图法、经典大津法、迭代法的阈值选取原理,并利用这三种方法对垂直上升管气液两相流中稀疏上升气泡图像进行了分割,通过效果比较,并结合气泡图像的特点,提出了一种以粒子群算法优化增强大津法的图像分割法,然后利用粒子群算法的全局搜索能力改善增...     

一种基于边界和区域的MRI脑图像分割方法

应用一种基于多分辨率边缘检测、区域选择和取灰度阈值相结合的方法实现了MR I(磁共振成像)脑图像的分割,得到了脑白质(WM)、脑灰质(GM)和脑脊液(CSF)的组织结构.并且针对该方法对模糊、不均匀的MR I脑图像分割时可能出现的问题进行了分析,提出采用动态阈值法对其进行改进,实验结果表明改进方法对模糊和不均匀图像,能得到较好的分割结果.     

野外大空间火焰目标红外图像的分割算法研究

提出了一种基于图像坐标的火焰图像的自适应动态阈值方法。对发生火灾时产生的火焰图像信息进行了深入的研究和分析,根据所拍摄图片R—G-B颜色空间信息,得到火焰信息更明确的灰度图,再对图像按照坐标分块,对图像分块后的每个子块进行分析,阈值根据图像像素的实际性质而设定,最后应用以对火焰图像进行分割。采用工业监控摄像机和红外滤光片实现双波段图像的采集。实验中分别应用经验值单阈值分割法、迭代法、OSTU法、区域双阈值法和本文所提出的方法进行图像火焰的分割。结果表明：提出的算法在不同光照条件、背景复杂情况下,基本可以摒除干扰物,突出火焰目标,且处理速度较快。     

基于PCNN的图像多区域迭代分割

对传统经典的PCNN网络进行改进,提出一种新的基于PCNN的多区域图像分割方法。去掉原模型中的一些次要参数,突出灰度对分割的影响;根据图像中存在不同灰度变化的特性,分2阶段完成对图像的分割:初次分割和二次分割。初次分割是利用灰度直方图谷底灰度作为动态阈值进行,使动态阈值对分割边界的影响达到最小;二次分割则对初次分割的结果进行细分割,点火区域和非点火区域灰度差较小,其动态链接系数通过循环迭代搜索确定。二次分割迭代进行,从而实现了对整幅图像的完整分割。其实验结果表明,该方法的错误率小于常规的聚类分割算法和GBS算法。       

舌脉计算机自动分割方法

为了对舌脉进行计算机自动分析,基于现有的血管分割方法,针对舌脉分布的特点,在基于投影初始边界Snakes模型方法分割舌体的基础上,采用R通道及色度阈值对舌图像预处理,用C均值聚类方法并结合舌脉分布走向的先验知识分割舌脉.实验结果表明,这种方法可以得到较好的分割效果.     

基于视觉注意的动态阈值分割算法

提出一种基于视觉注意机制的动态阈值选取方法.首先按人眼视觉注意特点计算各图块的显著性特征值,根据显著性特征值将图像块进行分类,然后利用最大类间方差法和多尺度的自适应阈值方法分别实现不同灰度特性区域的图像动态分割.实验结果表明:该方法能够实现图像多阈值的自动选取,不受照明条件的影响,能够获得满意的二值分割效果     

金属表面脏污区域的分割和量化算法研究

针对目前金属表面缺陷检测技术的研究现状,主要研究金属表面脏污检测与量化算法。结合金属表面的特点,通过对几种分割方法的比较,研究了阈值分割法中的迭代法对图像进行分割,该算法能够最大限度地保留细节信息。另外,研究了一种改进的自适应滤波算法结合像素计数法对金属表面的脏污区域进行量化处理。实验结果证明了所提出方法的有效性。     

基于区域扩张的改进图像分割算法

在简单区域扩张的基础上,结合直方图阀值分割的思想,本文提出了一种改进的区域扩张图像分割算法.该算法利用直方图阈值进行区域合并,消除了小块区域和孤立点对最后分割结果的影响,有效地克服了原有算法的一些缺陷和不足.实验表明:本文算法的实验效果明显优于原有算法.     

基于自适应区域的医学图像自动分割

为了改善传统分割算法对初始条件的依赖性,提出一种基于自适应区域的医学图像自动分割框架.该框架将分割算法和目标检测技术集成到一起,通过检测已经分割出的目标信息来预测该目标在待分割切片上的局部区域,然后基于该局部区域预估目标的阈值范围和几何形状等信息,为应用分割算法提供初始参数.该框架已经应用到区域生长、基于阈值的水平集等常用分割算法.实验结果表明,该框架有效减少了分割中的人工交互操作,并且能自动处理目标复杂分叉情况.     

一种新的快速动态阈值图像分割算法

简要讨论了固定阈值法、局部阈值法,对几种动态阈值分割算法做了分析研究,并提出了一种新的适用于荧光探伤的快速有效的自适应动态阈值分割算法．     

基于水平集的人脑MR图像分割方法

为了更好地对解剖结构和形状复杂的非均匀分布人脑图像进行分割,在水平集Chan-Vese模型的基础上引入Otsu技术,给出了基于水平集的人脑磁共振(magnetic resonance,MR)图像分割方法.该方法利用Heaviside函数描述区域内图像分布信息,通过最大类间方差来反映区域间图像分布方差信息,2部分信息经融合后构建新的能量函数,以引导图像分割过程,最终得到所期望的人脑图像分割结果.采用2个数据集提供的人脑图像数据进行实验,结果表明:所提方法在相似性度量和正误率度量方面,与其他方法相比都有明显的优势,可以很好地实现人脑图像的分割.     

超顺磁聚类元胞自动机在图像分割中的应用

分别选用灰度级和RGB颜色空间作为图像数据的特征空间,借用超顺磁聚类的基本思想将特征空间的数据点看作Potts磁子,引入一个随磁子间距离衰减的局域耦合作用力,让磁子在耦合力和热运动的共同作用下进行自组织演化;利用元胞自动机方法实现了灰度图像和彩色图像的分割.在该方法中,元胞自动机的演化过程就是图像的自动分割过程.运用该方法对几幅图像进行测试,得到了较为理想的结果.     

基于改进U2-Net网络的多裂肌MRI图像分割算法

针对腰间盘突出患者MRI图像多裂肌病变部位分割精度较低的问题,提出一种改进的U2-Net网络的新模型,目标是使得编码和解码的子网络通过一系列嵌套的跳跃路径来相互连接.重新设计U2-Net模型中RSU-7、RSU-6、RSU-5、RSU-4中间的跳跃连接,RSU-4F部分不变,用来降低编码解码子网络中特征图的语义缺失.为了提取到高质量的多裂肌特征,加入通道注意力模块,通过学习每个通道的权重,使网络能够更好地关注对任务有贡献的通道,从而提升模型的性能.为验证模型的有效性,在多裂肌MRI图像数据集上进行实验,发现相较于U-Net、U2-Net、U-Net++网络结构,骰子系数(Dice)、豪斯多夫距离(HD)以及均交并比(MIoU)3个指标均有优化.实验结果表明,本文提出的算法对于多裂肌的MRI图像分割有较好的效果,能够辅助医生对病情做出判断.     

流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法

聚类算法在对图像进行分割的过程中要面对如何自动确定聚类类别数、如何克服图像特征点分布复杂的流形结构、如何减少算法的运行时间. 针对这些问题, 提出了流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法. 自动免疫克隆聚类算法可以自动确定聚类个数, 不需要人为事先给定, 并且确保全局收敛; 使用流形距离可以反映空间分布复杂的流形数据; 使用超像素而非像素来降低图像分割的时间等问题. 通过对4组人工数据集和4幅自然图像进行实验, 对比k-means算法、GCUK算法, 结果表明该方法优势比较明显, 具有一定的实用性和先进性.     

基于图割的扩散张量磁共振图像胼胝体分割算法

扩散张量磁共振成像过程易因噪声导致扩散张量图像(diffusion tensor images,DTI)的体素数据发生畸变,使分割效果不佳.针对该问题,提出了一种基于图割的DTI胼胝体分割算法,该算法在求解能量函数的过程中,用非种子点与作为硬约束条件的种子点之间的J-散度中位数表示T-连接权值,用取值范围在(0,1]之间的单调递减指数函数表示N-连接权值,同时构造网格图结构,用最大流/最小切算法计算最小切,实现图像的全局最优二值化分割.DTI图像的分割实验结果表明:所提算法能更为准确地从受噪声影响的数据中提取出胼胝体,各参数不同取值时的重叠率指标统计分析也证明了新算法具有较高的分割精度.     

基于目标检测和区域生长的断层图像自动分割

为了实现对序列断层图像的自动分割,提出了基于目标检测和区域生长的自动分割方法.基于待分割目标在相邻层上的相关图和相关度的定义,相关图用于表达目标在相邻断层之间的延续关系.采用目标检测算法计算出当前层上已分割图像和相关图中目标的形状参数,包括目标质心和最小外包矩形等,根据相关度为在相邻层上应用区域生长算法提供有效种子点.实验结果表明,该方法能达到序列断层图像自动分割的目的,而且其效率比基于体素的三维区域生长分割方法提高了近50%.