基于分割和累积指数变换的MR图像增强算法

文章提出了一种MR图像增强的新算法。首先由多阈值分割算法将图像分割为不同的区域,然后统计出各区域的灰度均值和方差,由这两个特征构造各区域的累积指数非线性变换,并分别对相应区域进行增强。实验表明,用该算法增强后的MR图像在视觉上增强了图像对比度,加强目标的细节,还可以去除部分噪声,在实现上缩短了CPU时间。     

工业检测图像灰度波动变换自适应阈值分割算法

工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果. 但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易在背景或前景内部产生误分. 针对上述缺点,本文提出了一种多方向灰度波动变换的自适应阈值分割算法. 该算法先从多个方向依照灰度波动对图像进行转换,构造以多维向量为基础的灰度波动变换矩阵, 然后利用主成分分析法(Principal component analysis, PCA)将高维向量压缩至一维并生成变换图像,最后运用Otsu算法分割变换图像. 该算法无需分块,并且仅需波动幅度阈值和布尔型背景色两个参数. 实验结果表明,该算法能够有效减少不均光照对工业检测图像分割的影响, 与Niblack法、Sauvola法等几种局部算法相比,该法在分割效果上具有了明显的提升.     

二维Otsu阈值分割算法的改进

自动图像阈值分割技术已经被广泛的应用在图像处理和计算机视觉领域中的目标检测,跟踪和识别上。其中Otsu阈值分割算法是一种被广泛使用的分割技术,对于那些直方图呈双峰分布的图像可以得到优秀的分割效果。然而如果直方图是单峰或是有异常数据出现时,传统的Otsu阈值分割算法则会发生错误。为改善传统Otsu法在处理图像时的计算受噪声干扰严重、实时性差、复杂度高等缺点,本文提出了一种改进的基于中值的Otsu阈值分割算法。最后进行的多次测试和实验说明这种改进的方法与传统的Otsu阈值分割算法相比较会得到更加满意的结果。     

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.     

基于广义调和均值距离的图像分割新算法

提出了基于广义调和均值距离的最小偏差图像阈值化分割新算法。Otsu阈值法是图像分割中最典型阈值法之一,因其计算简单、速度快和性能稳定等优点而在图像分割中得到广泛应用;但是,传统Otsu阈值法是基于欧式距离的最小偏差阈值法,由于欧式距离没有可调节参数而导致Otsu阈值法分割图像缺乏鲁棒性。首先将Otsu图像分割法中的欧式距离用广义调和均值距离代替并得到一种具有鲁棒性的图像分割新算法,其次给出该算法中参数选取办法。大量实验结果表明,新的图像分割算法相比Otsu法更有效。     

基于图像区域的交互式文本图像阈值分割算法

针对现有局部阈值分割算法因参数过多带来的参数选择问题以及在分割结果中块与块之间不连续性问题,利用用户提供的先验知识或经验,提出了一种基于灰度图像区域的交互式文本图像阈值分割算法.该方法首先粗略地将图像进行分块;利用标准差作为衡量图像块含有信息量(背景信息与目标信息)多少这一度量,接着按标准差大小对所有图像块进行排序;然后由用户输入交互式信息将所有图像块分为3个集合:仅含背景或仅含目标的图像块、含有少量背景或者是含有少量目标的图像块以及背景和目标分布比较均衡的图像块;最后对各个集合中的图像块分别按相应准则进行分割.实验结果表明,对于均匀和非均匀光照条件下的文本图像,与全局分割算法、直接分块分割算法和Chou方法相比,该方法在分割效果上有显著提升,而且执行效率也较高.另外,对于部分非文本图像也同样有效.     

二维Otsu自适应阈值分割算法的改进

在二维OTSU自适应阈值分割算法的基础上提出了一种改进的自适应阈值分割算法，这种改进算法由于充分考虑了图像二维直方图中象素灰度值及其领域平均灰度值比较接近的区域而获得了比传统算法具有更强抗噪声能力的分割算法，通过将该算法用于显微细胞图像的分割证明了它不仅分割效果得到改善，同时还大大降低了算法的复杂性。     

一种改进的二维Otsu图像分割算法

二维Otsu图像分割算法将类间离散度矩阵的迹作为阈值识别函数,计算复杂度高且易导致分割错误,为此对二维Otsu算法进行改进,设计一种新的阈值识别函数.通过对比试验验证改进算法的有效性.     

基于Otsu准则及图像熵的阈值分割算法

在图像分割中,阈值的选取至关重要,在经典的Otsu准则基础上,结合图像熵提出了一种改进的局部递归的阈值选取及分割算法。基于图像像素熵信息,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值,这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或图像不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,有利于分割后的特征提取。对Lena图像进行了实验,获得了较好的分割结果。     

基于梯度熵的Otsu图像分割算法

当目标和背景的类内方差差距较大时,传统图像分割算法Otsu会将类内方差较大的类中部分像素划分到类内方差较小的类,造成错误分割,针对这种情况,提出一种基于梯度熵的O tsu算法。利用梯度值分析求出目标和背景的分界点;针对目标和背景分别进行有选择性的线性拉伸,使目标和背景满足类内方差差距小的条件;对处理后的图像采用Otsu算法进行分割。实验结果表明,该算法能有效避免传统Otsu阈值偏向方差大的一类的情况发生,从客观和主观角度进行图像分割质量评价,效果良好。     

改进的二维Otsu图像分割方法的研究

为提高传统二维Otsu法的分割精度,尤其是对图像中小目标的分割精度,提出具体的改进方法：在传统二维Otsu法的基础上,对二维灰度直方图进行坐标变换,并将传统计算公式进行调整,改进阈值分割方法。实验结果表明,改进的阈值分割方法与传统算法相比较,提高了识别能力和分割效率。     

狼群优化的二维Otsu快速图像分割算法

传统二维Otsu算法的阈值选取大都采用穷尽搜索方式,造成算法分割时间较长、实时性差等缺点,影响图像分割效果。为提高算法的运行效率,采用狼群算法来搜索最优阈值,每匹人工狼代表一个可行的二维阈值向量,狼群通过游走、召唤、围攻这三种智能行为的不断迭代以及狼群间的信息交互来获取最佳阈值。仿真结果表明,与标准粒子群优化二维Otsu算法和传统二维Otsu算法相比,狼群优化算法降低了分割时间并提高了图像分割精度。     

基于分解的三维Otsu图像分割快速算法

摘要：针对三维Otsu图像分割算法计算复杂度高,运算量大的问题,本文提出一种基于分解的三维Otsu图像分割快速算法。该算法,首先将三维Otsu分解为三个一维Otsu;然后,在分析一维Otsu的基础上,结合类间距离和类内距离,提出一种新的阈值识别函数设计算法,并给出了快速实现方法。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快1400倍左右。     

改进的三维Otsu图像分割快速算法

针对三维Otsu图像分割算法运算量大和图像细节分割不够准确的问题,提出一种改进的三维Otsu图像分割算法。该算法基于灰度-邻域平均灰度-梯度的新的三维特征模型,构建三维直方图;将三维Otsu分解为三个一维Otsu;在同时考虑类间距离和类内距离的基础上,提出一种新的最大散度差准则。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快900倍左右。     

基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法

为解决传统二维Otsu算法在含噪声较多的图像应用中分割效果较差这一问题,提出一种基于自适应加权中值滤波的二维Otsu图像分割算法.该算法首先利用一种新的自适应加权中值滤波对噪声图像中值滤波;然后将中值图像的二维直方图区域划分由四分法改为二分法;最后利用改进的二维Otsu算法对图像作精确分割.实验结果表明,该算法对灰度噪声图像具有更强的抗噪性且分割效果也更为理想.     

改进的快速Otsu自适应分割算法及其应用*

对Otsu算法因灰度直方图峰值不明显导致分割效果差提出了改进,根据分割目标背景信息的先验值对类内灰度值进行调整,通过迭代计算,使类间方差最大化,从而自动确定阈值,并应用于虹膜图像分割。实验结果表明,该算法对虹膜图像分割效果好,运算速度快,具有一定的鲁棒性和自适应性,可用于虹膜图像的实时分割。     

基于遗传算法的二维Otsu算法改进

为改善传统二维0tsu阈值分割算法处理图像时计算复杂度高、实时性差等缺点,将遗传算法应用到二维Otsu灰度图像阈值寻优中,并提出一种改进的自适应遗传算法。实验证明,新的算法对灰度图像有较好的分割效果,与传统算法相比,分割图像清晰,实时性也得到了明显的改进。     

新的基于分解直方图的三维Otsu分割算法

Otsu是图像处理领域一种常见的图像分割方法.为了解决传统的三维Otsu法时间复杂度高、抗噪性低等缺点,提出了利用直方图投影技术和直方图分解技术对三维直方图降维,将其拆分成一个一维直方图和一个二维直方图,分别用一维Otsu法和二维曲线型Otsu法求阈值,再用获得的阈值确定图像点的归类.实验对比结果表明:该方法分割效果较好,运行时间短,能满足实时性的要求.