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基于模糊指数熵和模拟退火的图像分割 总被引:1,自引:1,他引:0
为了有效分割照度不均匀的网格图像,提出了一种基于模糊指数熵和模拟退火算法的阈值分割方法.基于模糊集合理论,根据像素灰度值把原始图像中的像素分为黑和亮两个模糊集,利用最大模糊熵准则确定模糊区间的范围,寻找模糊参数的最优组合,确定最优分割阈值,实现图像分割.由于使用穷举法搜索模糊参数的最优组合存在计算复杂度高、占用存储空间大的弱点,因此采用模拟退火算法确定最优阈值,从而减少了计算量.实验结果表明,此方法能够自动、有效地选取阈值,运算时间约为使用穷举法寻求最优阈值所需时间的1/3,并且分割效果明显优于最大类间方差法、迭代法和一维最大熵法. 相似文献
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基于Otsu法自适应阈值的图像分割研究 总被引:1,自引:0,他引:1
概述了基于一维Otsu 和二维Otsu 双门限的阈值分割法,提出了基于像素邻域平均灰度的改进的一维Otsu 多门限分割方法,兼有准确性和快速性的优点,并应用于MRI脑图像,实现了多个目标的自动分割,与普通的一维Otsu 法相比具有更好的分割效果. 相似文献
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在图像分割中,阈值的选取是十分重要的.提出了一种基于模糊判决的Otsu图像分割算法,通过对Otsu算法中阈值的模糊判决处理,采用重心法来求取阈值,使所求阈值更加接近实际最佳阈值,从而能更好地分割图像.实验结果表明,与当前的一维Otsu算法和二维Otsu算法相比,改进算法有着更好的图像分割效果. 相似文献
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基于最佳熵的三维Otsu图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对三维Otsu分割算法运算量大的问题,本文提出了一种基于最佳熵的三维Otsu图像分割算法。文章中,我们首先采用最佳熵方法初步提取图像的目标区域,并根据目标区域的平均灰度确定三维Otsu图像分割算法的背景区域搜索范围,然后采用三维Otsu算法并结合遗传算法对原图像进行分割。实验结果表明,与三维Otsu阈值分割方法的递推算法相比,该方法能够进一步减少运算时间。 相似文献
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基于改进模糊熵的图像阈值分割方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于模糊熵的图像阈值分割方法将信息论中熵的概念与图像处理有机地结合起来,使值分割方法有了新的发展,但由于其计算量大、隶属度函数窗宽自动选取困难以及阈值搜索范围难以确定等原因,使得应用受到极大的限制.针对此问题,提出了一种基于图像灰度统计特性的自动确定窗宽进而明确阈值搜索范围的方法,该方法不论图像灰度直方图是否双峰均能取得较好的分割效果.此外,为了满足图像分割的实时性要求,应用自适应遗传算法进行寻优,很大程度上提高了分割速度.通过与其他几种分割算法进行比较,表明了该方法的简洁性、有效性和鲁棒性. 相似文献
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基于模糊增强的图像阈值分割 总被引:2,自引:0,他引:2
通过定义新的模糊映射函数以及引入模糊增强运算,给出了一种改进的模糊阈值分割方法,从而克服了传统模糊阈值法的缺陷。仿真实验表明,该算法能够快速,有效地完成对图像的分割;且效果较为理想。 相似文献
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Otsu自适应阈值法是一种经典的图像阈值分割方法,在其基础上发展起来的2维Otsu法及其改进算法由于存在计算(或空间)复杂度较高、抗噪能力差、难以扩展到多阈值等不足而制约了其应用。该文针对2维Otsu法的不足,将噪声点的出现视为小概率事件,用噪声点的邻域均值代替其灰度值,将噪声点转换为目标(或背景)像素,减少了图像中的噪声点数量;继而直接采用1维Otsu法进行分割,以较小的代价获得良好的分割效果。算法分析及测试实验表明:与现有2维Otsu法相比,该算法在复杂度、抗噪性、多阈值扩展性等方面都有明显改善。 相似文献
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基于各向异性自适应高斯加权方向窗的非局部三维Otsu图像门限分割 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统3维Otsu(3D-Otsu)门限分割方法中的滤噪性能和小目标保持性能的不足,该文提出一种基于各向异性自适应高斯加权方向窗的3D-Otsu门限分割的新方法。新方法改进了3D-Otsu的邻域窗口设置方法,采用中心点的局部特征来自适应地确定邻域各向异性高斯加权方向窗口的尺寸、尺度和滤波方向。然后,提出非局部多方向相似度测量来更有效地捕捉图像中的模式冗余。最终,结合像素点灰度值、加权均值、加权中值构建3维直方图,并基于最大类间方差计算门限矢量进行分割。实验结果表明:与目前广泛使用的2维Otsu, 2维最大熵以及传统3维Otsu方法相比,新方法有着更好的门限分割效果,并具有更好的滤噪性能和小目标保持性能。 相似文献
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图像阈值分割在图像分析和图像识别中具有重要的意义,给出了一种以改进的最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法,同时利用分割后目标和背景区域的灰度信息和局部熵信息,设计了一个判断是否得到正确分割的准则,通过迭代循环,完成对图像的自动分割.实验结果表明,本文算法自适应性强,可以快速、准确、完整地分割出复杂背景图像中不同大小的红外目标. 相似文献
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基于Otsu和改进CV模型的SAR图像水域分割算法 总被引:3,自引:0,他引:3
图像分割是SAR图像处理中基本而关键的技术之一,也是影响SAR图像自动解译性能的一个重要步骤。由于受相干斑噪声影响严重,SAR图像分割一直是一个公认的难题。针对Otsu算法对SAR图像分割精度不高以及CV模型对初始条件敏感和演化效率低等问题,本文提出了一种融合分割算法。采用快速一维Otsu算法对图像进行粗分割,分别将得到的水体区域和水体轮廓作为CV模型的分割区域和初始条件,降低了CV模型的场景复杂度,提高了分割速度,减弱了CV模型对初始条件的敏感性。利用图像边缘强度信息代替CV模型中的Dirac项,改进了CV模型的偏微分方程,使分割算法更好地适应SAR图像的同时提高了CV模型的收敛速度。实验结果表明,融合分割算法具有分割边界定位准确、运行高效、无需设置初始条件等优点。 相似文献
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基于分形的改进Otsu红外图像分割算法 总被引:5,自引:1,他引:4
提出了一种基于分形的改进Otsu红外图像分割算法.针对Otsu算法在目标的相对面积较小时背景信息容易误分问题,以及递归Otsu算法递归终止条件不易确定问题,将分形算法与Otsu算法结合起来,用于分割红外目标.首先计算红外图像的分形维特征,根据分形维特征去除大部分背景信息,然后在潜在目标区域采用Otsu算法进行分割.仿真结果表明,该算法性能优于Otsu算法及递归Otsu算法. 相似文献
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基于粗糙集理论的粗糙熵阈值法不需要图像之外的先验信息。粗糙熵阈值法需要解决两个问题,一是图像信息不完整性的度量,二是图像的粒化。该文基于倒数信息熵,提出一种倒数粗糙熵用来度量图像中信息的不完整性。为了更好地对图像进行粒化,采用一种基于均匀性直方图的粒子选取方式。该文提出的倒数粗糙熵表述简洁,计算简单。实验验证了该文方法的有效性。
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