噪声图像的快速二维Otsu阈值分割

为了提高二维阈值分割法处理速度, 提出了二维Otsu法的快速实现方法。基于二维随机变量的边缘概率分布, 将二维最佳阈值（s*, t*）的求解拆分成两个一维最佳阈值s*和t*的求解; 同时为了改善原算法的分割效果, 引入类内方差的定义, 提出了新的最佳阈值判别式。实验结果表明, 本方法不仅保留了原二维阈值法抗噪性强的特点, 其时间复杂度由O(L⁴)降为O(L), 空间复杂度由S(L²)降为S(L), 且分割错误率低于原二维Otsu法。该方法适合处理高斯噪声图像的快速阈值分割问题。     

模糊最大熵多阈值分割的改进算法研究

基于模糊最大熵原则的多阈值分割,提出了遗传算法和ICM相结合的改进算法。该方法首先确定选取模糊熵函数作为适应度函数,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。与通常的基于模糊最大熵原理进行阈值分割方法相比较,减少了计算量并且提高了运行效率,克服了常用方法在阈值求取时的一些不足,能够快速获得稳定的阈值。对比实验得出的结果,也说明了该方法的快速性、有效性、稳定性。     

基于遗传算法的灰度-梯度熵多阈值图像分割

一些基于熵的阈值图像分割技术考虑了空间信息,从而能够提高阈值分割的性能,但是仍然不能较好地区分边缘和噪声。尽管灰度-梯度（gray-level & gradient-magnitude,GLGM）熵算法能有效地解决以上问题,但是针对多目标和复杂图像却不能有效地分割。为此,提出了一种基于遗传算法（genetic algorithm,GA）的GLGM熵多阈值快速分割方法。该方法应用积分图思想将GLGM熵算法阈值搜索空间从O(9′ L)降到O(L),并将GLGM熵算法从单阈值拓展到多阈值。最后应用基于实数编码的遗传算法搜索GLGM熵多阈值的最佳阈值。仿真结果表明,该方法能够实现图像的快速多阈值分割,适合复杂图像分割。     

二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法

提出了一种二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法。利用二维直方图对二维指数交叉熵进行阈值选取,导出快速算法。实验结果表明,提出的二维直分指数交叉熵的印章图像阈值分割快速算法相对于最大熵法和指数熵法,不仅分割结果精确,运行时间也相应缩短。     

广义模糊熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

针对广义模糊熵图像阈值分割法中参数m的选取问题,提出一种利用优化算法自适应选取参数的广义模糊熵阔值分割方法.该方法通过粒子群优化算法,依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并依据广义模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的3个参数(a,b,d)进行全局组合寻优,从而实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验结果表明,该方法对光照不均匀图像具有更好的分割效果.     

基于二维熵阈值的图像分割及其快速算法

阈值分割是图像分割技术中的一种重要方法,在图像处理和模式识别中广为应用.本文提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算法.该算法能够有效地区分图像中边界、背景和物体三种区域,并使得传统二维阈值方法的复杂度从O(W2S2)降至O(W2/3S2/3).     

基于分解的二维Renyi灰度熵的图像阈值分割

针对传统二维Renyi熵阈值法的高计算复杂性,提出一种新的基于分解的二维Renyi灰度熵阈值分割方法。该方法通过求解两个一维Renyi灰度熵阈值替代二维Renyi灰度熵的最佳阈值,理论上证明当满足一定条件时,两者等价;同时将计算复杂度由O(L4)降到O(L),所耗时间约为传统二维Renyi熵算法的1/10 000。     

基于最大模糊熵和微粒群的双阈值图像分割

基于最大模糊熵准则和微粒群算法,提出了一种新的双阈值图像分割方法.该方法通过定义3种模糊隶属度函数,将图像模糊划分为暗、灰和亮3个不同的区域.同时采用微粒群算法搜索最大模糊准则下模糊参数的最优组合,进而确定图像的两个最佳分割阈值.仿真结果表明,该算法具有良好的分割效果和较强的实时处理能力.     

基于改进模糊指数熵双阈值的3维人体图像分割优化算法

由于3维人体图像数据量大,导致分割耗时严重;人体组织间灰度差异相对较小,致使分割效果不佳。针对上述3维分割的两大难点问题,提出了改进的模糊指数熵函数来改善分割结果,并以加权免疫遗传算法(WIGA)对阈值进行优化搜索,从而提出了一种基于改进模糊指数熵双阈值的3维图像分割优化算法。真实人体胸部数据的分割结果表明,与传统熵函数及模糊隶属度函数相比,改进的最大模糊指数熵函数得到的阈值分割效果更好,且提出的WIGA算法的耗时仅为传统穷尽搜索法的14%。在与简单遗传算法(SGA)和免疫遗传算法(IGA)耗时基本相同的情况下,100次阈值计算结果表明,本文算法更加精确、稳定。     

广义模糊熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

!针对广义模糊熵图像阈值分割法中参数m的选取问题,提出一种利用优化算法自适应选取参数的广义模糊熵阈值分割方法.该方法通过粒子群优化算法,依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并依据广义模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的3个参数(a,b,d)进行全局组合寻优,从而实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验结果表明,该方法对光照不均匀图像具有更好的分割效果.

     

基于模糊Havrda-Charvát熵与混沌PSO算法的红外人体图像分割

针对红外人体图像成像质量较差的问题,提出一种基于模糊Havrda-Charvát熵的快速阈值分割方法.首先应用Z形及S形隶属度函数把图像灰度直方图信息转换到模糊域,定义图像背景与目标的模糊Havrda-Charvát熵;然后提出一种基于Tent映射的混沌粒子群优化算法,把隶属度函数参数组合作为粒子,根据最大熵原理确定参数的最佳组合,再由最佳隶属度函数参数计算得到图像的最佳分割阈值.在真实红外人体图像集上与几种经典的图像阈值方法进行对比实验的结果,说明了该方法的有效性和鲁棒性.     

A technique of three-level thresholding based on probabilitypartition and fuzzy 3-partition

Thresholding is a commonly used technique in image segmentation. Selecting the correct thresholds is a critical issue. In this paper, the relationship between a probability partition (PP) and a fuzzy c-partition (FP) in thresholding is given. This relationship and the entropy approach are used to derive a thresholding technique to select the best fuzzy c-partition. The measure of the selection quality is the compatibility between the FP and the PP generated by the problem. An entropy function defined by the PP and FP is used to measure the compatibility. A necessary condition of the entropy function arriving at a maximum is derived. Based on this condition, an efficient algorithm for three-level thresholding is deduced. Experiments to verify the efficiency of the proposed method and comparison to some existing techniques are also presented. The experiment results show that our proposed method gives the best performance in three-level thresholding using fuzzy c-partition     

二维直方图斜分最大类间交叉熵的图像分割

利用二维直方图斜分原理,提出了一种基于最大类间交叉熵的快速图像分割方法。首先依据二维直方图斜分法构建最大类间交叉熵阈值选取公式,然后导出这种最大类间交叉熵阈值选取的快速递推算法,最后将定义的数组运算与这种快速算法相结合搜索最佳阈值向量,使整个算法更简明高效。实验结果表明,与当前二维直方图斜分阈值方法相比,此算法效率更高,通用性更强。     

基于均值—中值—梯度共生矩阵模型的最大熵分割算法*

针对基于灰度—梯度共生矩阵模型的最大熵阈值分割算法抗噪声差的缺点,引入了均值—中值—梯度共生矩阵模型,并提出了基于该模型的最大熵阈值分割算法。为了有效地节省计算时间与存储空间,进而导出了该方法的快速递推公式。实验结果表明,该算法优于灰度—梯度模型分割方法,并能抑制高斯噪声、椒盐噪声以及其混合噪声对分割结果的影响,提高了分割的鲁棒性。     

一种结合纹理信息的三维Renyi熵阈值分割算法

充分利用图像空间邻域信息,引入均值-中值-梯度共生矩阵模型,并结合Renyi熵相关理论,提出一种结合纹理信息的三维Renyi熵阈值分割算法.同时给出了该方法的快速递推公式,有效的节省了计算时间与存储空间.实验结果表明,与现有分割算法如最大类间方差法、最小误差法、最大熵法和灰度-梯度法相比,本方法的分割效果更为理想,即使对于低对比度、低信噪比的目标,本文算法也更具鲁棒性.     

Fuzzy entropy based optimal thresholding using bat algorithm

Image segmentation is a very significant process in image analysis. Much effort based on thresholding has been made on this field as it is simple and intuitive, commonly used thresholding approaches are to optimize a criterion such as between-class variance or entropy for seeking appropriate threshold values. However, a mass of computational cost is needed and efficiency is broken down as an exhaustive search is utilized for finding the optimal thresholds, which results in application of evolutionary algorithm and swarm intelligence to obtain the optimal thresholds. This paper considers image thresholding as a constrained optimization problem and optimal thresholds for 1-level or multi-level thresholding in an image are acquired by maximizing the fuzzy entropy via a newly proposed bat algorithm. The optimal thresholding is achieved through the convergence of bat algorithm. The proposed method has been tested on some natural and infrared images. The results are compared with the fuzzy entropy based methods that are optimized by artificial bee colony algorithm (ABC), genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO) and ant colony optimization (ACO); moreover, they are also compared with thresholding methods based on criteria of between-class variance and Kapur's entropy optimized by bat algorithm. It is demonstrated that the proposed method is robust, adaptive, encouraging on the score of CPU time and exhibits the better performance than other methods involved in the paper in terms of objective function values.