基于直方图的模糊最大指数熵图像分割方法

针对最大熵阈值分割算法的计算缺陷,提出了一种基于直方图的模糊最大指数熵阈值图像分割新算法．该算法把模糊性指数、模糊熵概念应用到图像分割中,结合基于灰度图像直方图的模糊最大熵阈值图像分割理论,给出了模糊最大熵的新定义,同时引入了指数熵的概念．该算法能较好地完成图像分割,较传统分割算法具有更强的抗噪能力,为后续的图像处理提供了良好的基础．通过对真实目标灰度图像的分割和对比实验,表明本文新算法分割准确,性能优越。     

一种超模糊熵ULPCNN图像自动分割新方法

为了自动地对图像进行二值分割,提出了一种新的自适应迭代全局阈值图像分割算法．首先对二维超模糊集隶属函数进行了自适应修正,并将其引入到图像超模糊熵概念中; 然后从适应图像分割角度,将传统脉冲耦合神经网络模型改进为具有单调指数上升阈值函数的ULPCNN抑制捕获模型; 最后把ULPCNN与最大超模糊熵判据相结合对图像进行自动分割,并与基于最大香农熵、最小交叉熵及最小模糊熵准则的ULPCNN分割方法作了比较．理论分析和实验结果表明,该方法能自动确定迭代次数和选取最佳阈值,对图像目标划分清晰,细节保持较好,改善了图像的分割性能．     

一种新信息熵定义及其在图像分割中的应用

熵阈值法是图像分割中的重要方法,并在图像处理中得到了广泛的应用。针对香农熵阈值法因存在对数计算而导致计算量过大的问题,本文首先提出了一种新的信息熵;其次对其一些性质进行了探讨;最后用于图像分割的阈值选取。实验结果表明,本文的新熵阈值法是可行的,且其计算所需时间量远小于比香农熵阈值法。     

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.     

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．     

基于模糊逻辑的图像阈值分割算法

为确定图像分割的最佳阈值,提出了一种新的有效的图像阈值分割方法.该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息.然后,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将新算法应用于图像分割中,效果优于现有大多数阈值分割算法.     

一种新的图像分割算法

针对一类普遍存在的图像,采用具有生物学背景的交叉视觉皮质模型进行图像分割.将交叉视觉皮质模型所具有的符合人眼对亮度响应非线性要求的指数衰减的阈值机制,改进为适合图像分割处理的线性衰减的阈值机制,提出了线性阈值-交叉视觉皮质模型.同时采用改进的二维Tsallis交叉熵作为分割准则,可自动地确定交叉视觉皮质模型神经元的分割阈值以及循环迭代次数.实验表明,这种分割算法优于经典的OSTU算法和K-m eans算法,同时基于改进的二维Tsallis交叉熵准则优于基于二维最大Shannon熵准则、传统二维Tsallis交叉熵准则和一维最小Tsallis交叉熵准则.     

基于小波变异本质粒子群和模糊熵的图像分割

针对本质粒子群(BBPSO)算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,提出了一种基于小波变异(WM)BBPSO(WMBBPSO)和模糊熵的图像分割算法,利用WMBBPSO搜索使图像模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值。通过与其它两种BBPSO算法的分割结果比较表明,该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,能够满足对煤尘浓度实时精确测量的要求。 更多还原     

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。     

基于混沌优化的二维熵图像分割方法

对于某些灰度特征相对复杂的图像,传统的二维最大熵阈值分割法效果不佳。文章提出了基于混沌优化原理的二维熵分割法,利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,对局部最大熵进行搜索,在找到的所有极大点中,根据目标所占图像的比例选择最佳阈值进行分割,其分割效果明显优于遗传算法所找到的全局最大值。并用此法对常用的测试图片进行了分割实验,结果证明算法具有可行性。     

基于关联熵系数的图像分割新算法

图像分割是图像分析的基础,阈值法因简单、快速和稳定而成为图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广泛应用。针对图像分布具有多样性,本文提出基于随机变量之间关联熵联系的图像分割新算法,该算法通过最大化目标和背景两个概率分布之间的关联熵系数并获得图像分割的最佳阈值。实验结果表明,本文提出的关联熵系数阈值分割方法是可行的。     

基于最小相关准则的新阈值法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广泛应用。针对基于最大相关准则的求和运算与取小运算两种阈值化分割准则对有些图像无效的问题,本文提出了基于相关量的取大运算再最小化分割新准则。实验结果表明,本文的方法是可行的。     

融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu法

为了克服图像噪声对二维Otsu阈值分割方法性能的影响,采用图像像素的灰度和非局部空间灰度特征构造新的二维直方图,其中像素的非局部空间灰度特征是通过对与当前像素具有相似邻域结构的像素灰度加权平均得到的。将此直方图引入到快速二维Otsu阈值分割方法中,可得融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu阈值分割法.实验结果表明改进算法对图像噪声具有一定的鲁棒性,在含噪图像上的分割结果比较理想。     

最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法

为了有效地分割红外图像中的人体,提出了一种基于最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法.对红外图像进行滤波处理消除噪声干扰,分别计算图像的目标熵和背景熵,最大化目标与背景熵的和,在目标和背景的分布中获得最大信息,以此为准则选择分割阈值.利用形态学方法进行后处理进一步消除噪声干扰.实验结果表明:与经典的阈值分割方法相比,文中方法效果更好,且运算速度快.     

基于粒子群算法的Otsu法图像阈值分割

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,Otsu法是一种效果较好、实现简单的阈值分割方法.针对传统的Otsu阈值计算方法需要在全灰度范围内搜索一个最佳门限组合,耗时较多,难以实际应用这一问题,采用协同和带压缩因子的粒子群改进算法求解Otsu阈值,通过分别用改进粒子群算法和标准粒子群算法对lena测试图像的实验表明,前者相较于后者有更高的精度.而在计算时间方面,两者都不到传统方法的百分之一,有利于提高图像处理的实时性,也证实了将粒子群算法用于阈值分割是可行的.     

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.