二维熵图像阈值分割的遗传算法

在研究二维熵阈值分割原理的基础上,将遗传算法用于最优阈值的求取,探讨了其快速算法和全局寻优方面的优良特性,研究结果表明,本算法收敛速度快,稳定性好,适合于多阈值的求取。     

基于模拟退火并行算法的二维熵多阈值分割

针对二维熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题,引入模拟退火并行遗传算法对该算法实行优化,构造模拟退火并行遗传算法搜索二维最大熵值中的最优阈值,对二维熵法在多阈值分割经模拟退火并行遗传算法搜索改进前后的结果进行说明及对比。此优化算法比传统的模拟退火算法时间缩短了71.5%,说明此算法大大提高了分割效率,不仅能保证图像分割精度,而且能加快获得最佳阈值的速度,是一种有效且实用的图像分割方法。     

基于过分割的多目标阈值图像分割算法

提出一种基于过分割的多目标阈值图像分割算法。使用分水岭算法获得待分割图像的过分割区域和分割边界,将类间方差函数和熵函数作为优化目标函数,采用多目标阈值算法对区域的代表点及分割边界上的像素进行划分,再将区域代表点的划分结果扩展到各区域中,以获得整幅图像的分割结果。在多幅Berkeley图像上进行分割测试,并以分割准确率作为算法性能的评价指标,结果显示,新方法在大多数情况下能够获得高于最大类间方差法和最大熵法的分割准确率,此外,由于图像区域信息的使用,使得图像目标能够较为完整地从背景中分离出来。     

基于改进遗传算法的最佳熵多阈值三维医学图像分割算法

借鉴模拟退火思想对三维医学图像的最佳熵函数进行拉伸,构造出改进的遗传算法适应度函数,同时采用精英选择策略保留各代最优个体以加快算法收敛速度,从而提出了一种新的基于多阈值最佳熵的三维医学图像分割遗传搜索算法。根据文中算法得到的阈值,成功实现了三维医学脑部图像中脑白质、脑灰质、脑脊液的分割。实验证明,当种群规模为30的情况下,即可搜索到较好的阈值用于三维分割,运算速度较传统穷尽搜索法更快,且比原简单遗传算法具有更强的稳定性和精确性。     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多闽值图像分割方法．由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数，用粒子群算法对其进行优化，得到分割的最佳阈值，并用该阈值对图像进行分割．将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法不仅可实现正确的图像分割，并可使分割速度大大提高．     

基于改进萤火虫算法的多阈值微生物图像分割

针对微生物显微图像噪声干扰大、灰度分布不均匀、单幅图像中包含多个形态丰富的微生物,难以快速准确提取目标满足实际应用要求问题,提出一种基于改进萤火虫算法的多阈值分割方法。首先,通过统计图像灰度直方图峰值,自动获取最佳多阈值数目m;其次,引用二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值扩展到多阈值,并设计基于对数熵的多阈值目标代价函数;最后,针对原始萤火虫智能优化算法容易过早陷入局部最优解且萤火虫个体之间缺乏协同,导致算法效率低下问题,提出基于萤火虫初始化过程优化以及变量参数(步长量化因子α和相对吸引力参数β_(ij))调整的改进萤火虫算法,从而实现快速、准确寻找到多个最佳阈值。并将该算法与一维熵、二维熵、Otsu、粒子群多阈值分割以及原始萤火虫多阈值分割等分割算法作比较。实验结果表明,本文改进算法在微生物分割的准确性与时效性上有明显提高,为后续自动识别奠定良好基础。     

基于遗传算法的图像多阈值自动分割方案

图像多阈值分割是图像处理的基本技术之一。遗传算法则是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应的搜索算法。本文将遗传算法引人图像分割,提出一种新的图像多阈值分割方案,并加以改进。该方案能够快速正确地实现分割,且不需事先认为的确定分割类数。实验结果令人满意。     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值,基于粒子群优化算法提出了一种多阈值图像分割方法.由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数,用粒子群算法对其进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法不仅可实现正确的图像分割,并可使分割速度大大提高.     

利用二维熵自动确定图像分割的阈值

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用.因此,如何确定阈值是图像分割的关键.建立二维直方图并借助二维熵可以自动确定图像分割的阈值.传统方法产生二维直方图时,选择4邻域中心灰度值和邻域像素的灰度均值.事实上,水平或垂直方向上的灰度变化不能完全地反映邻域像素的整体特性.提出构造二维直方图的新方法,新方法选择3×3邻域中心灰度值和4邻域以外的4个像素的灰度均值.应用新方法和传统方法进行对比实验,分割结果可以看出新方法的有效性.     

基于区间值模糊集熵的图像阈值分割算法

提出了一种新的区间值模糊集的模糊熵,并将其用于图像的阈值分割.根据图像直方图确定模糊化因子,选择适当的主隶属函数实现图像的区间值模糊集表示.利用新的区间值模糊集的模糊熵研究了图像的阈值分割算法.仿真实验表明,新的基于区间值模糊集模糊熵的阈值分割算法在处理模糊图像及具有噪声图像方面均比经典图像阈值分割方法更有效.     

基于二维直方图的TEM图像阈值分割

将二维自适应阈值分割算法应用于材料的TEM图像的分割中,并对算法的快速实现进行了详细的研究,给出了快速算法的计算机程序。实验结果与性能比较表明,该分割方法非常有效,为进行材料粒度统计奠定了基础。     

基于文化算法和二维Otsu方法的快速图像分割

针对二维Otsu方法计算量大的缺点,提出一种采用文化算法和二维Otsu法相结合的快速图像分割法.该方法利用文化算法的全局寻优能力,对图像的二维最大类间方差进行优化,通过文化算法的种群空间和信念空间的相互协作来获取二维Otsu的最佳二维阈值向量.实验结果表明,该方法具有良好的抗噪声性能,能得到较好的分割效果,缩短了寻找最佳二维阈值向量的时间,提高了二维Otsu方法的运算效率.     

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     

应用改进布谷鸟算法优化多阈值图像分割

针对传统多阈值图像分割方法在寻找最优阈值过程中存在计算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于改进布谷鸟算法的多闽值图像分割方法.首先,将教与学搜索策略引入布谷鸟算法,提高了算法的局部搜索能力;其次,选择当前种群中适应度值较优的精英解构建精英库并随机选择精英解指导搜索方向,强化优势经验的学习;最后,引入模拟退火机制选择鸟...     

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．     

基于改进鲸鱼优化算法的多阈值图像分割技术

针对鲸鱼优化算法(WOA)存在的收敛精度低、局部最优逃逸能力缺乏等问题,提出了一种改进的鲸鱼优化算法(IWOA)。首先,在WOA中引入能量控制因子以改进鲸鱼个体位置的更新方式,提高种群整体优化能力;然后,运用振荡柯西变异策略来增加算法跳出局部最优的概率;最后,应用多种基准函数评价改进算法的收敛精度,验证改进策略的有效性。将IWOA运用于多阈值图像分割实验中,结果证明该算法能够选取高质量阈值,提高图像的分割效率。     

基于正余弦优化多阈值图像分割

将进化计算(EC A)与阈值准则相结合,利用能量曲线参数执行多级阈值分割.进化计算的正余弦算法(SCA)应用于图像分割中的多阈值分割问题,对所提出的方法进行了质量方面的深入评估,并且使用统计分析方法进行比较.进行了数值实验和分析.     

基于相对熵阈值法的储粮害虫图像分割

介绍了储粮害虫智能检测系统的图像采集、图像增强、特征抽取及其识别分类,阐述了相对熵阈值分割算法,利用该法进行粮虫图像的在线分割,效果较好,通用性强.     

三维最大Renyi熵的灰度图像阈值分割算法

针对现阶段的阈值分割算法(如最小误差法、Otsu法、Renyi熵法等)在灰度、邻域均值或中值构成的二维或三维直方图上进行分割而造成的误分和低抗噪性等问题,提出了一种基于灰度、邻域均值和邻域加权中值三维直方图的最大Renyi熵阈值分割算法。相比目前多种阈值分割算法,新加入的邻域加权中值既能很好地过滤噪声,又能保留一定的图像边缘细节。经过对多幅图像的实验表明,该方法无论在精度上还是抗噪性上都有明显提升。     

基于多阈值几何分割算法的膨胀土裂隙特征分析

为了解膨胀土微细裂隙特征,根据CT扫描技术原理,建立一种多阈值几何分割算法,对膨胀土土体组成成分进行划分,重建膨胀土微观裂隙的三维结构。结果表明,多阈值几何分割算法能够准确分割出CT图像中的不同成分。完整的膨胀土可分为裂隙、潜在裂隙、土颗粒、姜石或铁锰结核4种成分。膨胀土中的裂隙主要为管状和片状分布,裂隙分布呈各向异性。潜在裂隙的灰度值或密度介于裂隙与土颗粒之间。潜在裂隙呈不规则网状分布,几乎遍布整个土壤空间,体积含量较高。