基于图像分割和动态直方图均衡的电润湿显示器图像增强算法

针对电润湿电子纸存在油墨回流、接触角迟滞、电荷捕获等现象导致图像对比度不高、纹理边缘不清晰和细节丢失等问题,本文提出了一种基于图像分割和动态直方图均衡的电润湿显示器图像增强算法.该算法综合了最大类间方差法(Otsu法)和最大熵分割算法的优点,提出了基于方差权重的最大类间方差和最大熵阈值分割算法.利用该分割算法把图像分割...     

基于图像分割和动态直方图均衡的电润湿显示器图像增强算法EI北大核心CSCD

针对电润湿电子纸存在油墨回流、接触角迟滞、电荷捕获等现象导致图像对比度不高、纹理边缘不清晰和细节丢失等问题,本文提出了一种基于图像分割和动态直方图均衡的电润湿显示器图像增强算法。该算法综合了最大类间方差法(Otsu法)和最大熵分割算法的优点,提出了基于方差权重的最大类间方差和最大熵阈值分割算法。利用该分割算法把图像分割为背景区和目标区,将两个区域的亮度均值以及基于方差权重选取的阈值作为分割点将原始图像直方图分成四个子直方图,然后分别对子直方图进行灰度重分配,最后对四个子直方图进行直方图均衡。实验结果表明:与其他将直方图进行分区的直方图均衡算法相比,该算法图像质量评价指标峰值信噪比提高约25.6%~45.5%,熵差降低约29.1%,结构相似度更接近1。同时将其应用在电润湿显示器上,其显示图像具有更高的对比度,细节纹理更加清晰,具有更好的视觉效果。     

基于类内绝对差和混沌粒子群的红外图像分割

提出了基于类内绝对差、背景与目标面积差及混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的红外目标图像阈值分割方法。类内绝对差小能确保分割后类的内聚性好,背景与目标的面积差可抑制均等分割的趋势,两者综合构成更为合理的阈值选取准则函数。给出了一维阈值选取公式,通过推广到二维,抗噪性能明显改善;针对二维阈值分割计算量大的问题,利用混沌变异的小生境粒子群算法搜索最佳阈值向量;最后与Fisher准则法、Otsu方法和最大熵阈值分割法作了比较。实验结果表明,该方法在分割效果和运行时间上都具有明显的优势。     

一种改进的球栅阵列封装焊点射线图像阈值分割算法

球栅阵列封装焊点的射线图像具有信噪比差、背景不均匀等特点,故传统的阈值分割方法无法将目标焊点与背景图像很好的分割.本文通过对球栅阵列封装焊点射线图像直方图的分析,利用了自适应维纳滤波对阈值分割前的图像进行了预处理.根据图像的差异来调整该滤波器的参量,对局部差异大的地方进行小的平滑操作,对局部差异小的地方进行大的平滑操作.在最大类间方差法的基础上,对分割后的图像进行了进一步的分析并提出了改进的二次分割方法.改进的方法为并不直接通过OTSU法进行二值化处理来去除背景,而是在阈值分割得到的两个灰度级内通过计算中值和统计最大灰度像素的方法得到了更优化的阈值,使得去除背景后的焊点图像整体更加清晰和均匀.在背景灰度级内寻找了一个合适的灰度级作为处理后的灰度图像新背景,实验证明该方法明显改进了传统最大类间方差法对球栅阵列封装焊点射线图像的阈值分割效果.     

基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割

为了分割照度不均匀的网格图像,提出了一种基于最大模糊熵和遗传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,实现图像分割。由于穷举法搜索模糊参数的最优组合存在计算复杂度高、占用存储空间大等缺点,因此采用了遗传算法确定最优阈值。为了验证该方法的有效性,对其进行了图像分割实验,并与最大类间方差法、迭代法和一维最大熵法进行了比较。实验结果表明,该方法能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于其它三种算法,并能保留原始图像的主要特征。     

PCB光电图像光照不均蜕化的校正及阈值分割方法

分析了CCD获取的图像光照不均蜕化产生原因.针对光照不均蜕化的印刷电路板图像的具体情况,用同态滤波器在频域空间进行滤波而增强图像,从而改善图像的目标与背景对比度.讨论了最大类间方差法,给出了其优点.为了更好的分割图像,在此基础上,考虑两类间距与各类内聚性对图像分割的不同影响,提出了一种改进的最大类间方差法.最后对光照不均蜕化的PCB光电图像用不同方法进行了实验,结果表明改进方法能更好地分割图像.     

光电图像光照不均蜕化的校正及阈值分割方法*

分析了CCD获取的图像光照不均蜕化产生原因.针对光照不均蜕化的印刷电路板图像的具体情况,用同态滤波器在频域空间进行滤波而增强图像,从而改善图像的目标与背景对比度.讨论了最大类间方差法,给出了其优点.为了更好的分割图像,在此基础上,考虑两类间距与各类内聚性对图像分割的不同影响,提出了一种改进的最大类间方差法.最后对光照不均蜕化的PCB光电图像用不同方法进行了实验,结果表明改进方法能更好地分割图像.     

二维Otsu图像分割的人工鱼群算法

阈值分割是图像分割中广泛采用的一种简单有效的方法.将群智能中的人工鱼群算法应用到阈值分割算法中,提出了二维Otsu阈值分割的人工鱼群算法.通过大量实验表明,该算法能够准确的找到最佳阈值.同时将基于人工鱼群算法的二维Otsu算法与基于基本遗传算法及最优保存策略遗传算法的二维Otsu算法进行比较,分别独立运行10次,对10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较,并将收敛曲线作为算法复杂度的评价指标.统计结果显示,该算法不仅能够对图像进行更准确的分割,而且收敛的速度更快.     

一种基于Sobel与K-means的边缘检测方法

传统边缘检测算子处理结果为边缘锐化的梯度图像,需人为确定阈值获取二值边缘图像,容易造成边缘信息丢失。应用增加了卷积模板的Sobel算子,使用K-means聚类算法基于梯度直方图自适应获取阈值,并分割梯度图像得到二值化边缘,最后对边缘细化与连接。通过使用最大类间方差法检验阈值与边缘检测结果对比分析,该方法自适应梯度阈值定位准确,所得边缘信息丰富度、定位精度、连续性均优于改进Sobel算子,与最佳阈值Canny算子检测结果基本相同,适用于机器视觉均匀稳定照明环境下获取图像的边缘检测。     

基于可见光光谱和随机森林算法的冬小麦冠层图像分割

数字图像分析技术因其高效、快速等特点,已被广泛应用于作物长势和氮素营养状况的无损监测领域。获取作物冠层覆盖度及可见光光谱亮度值及其衍生的色彩指数,需要从作物冠层图像中准确分割出作物图像。研究以冬小麦与背景(土壤)在可见光波段反射率的差异为依据,利用基于CIEL*a*b*色彩空间a*分量的最大类间方差法和基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法对冬小麦冠层图像进行了分割,并比较了图像分割精度。结果表明,三种方法均具有较高的分割精度,其中基于随机森林算法的图像分割效果明显好于最大类间方差法,而基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法的图像分割效果差异较小。研究结果表明,随机森林算法可直接利用冠层图像可见光波段的三个色彩分量(R,G和B)分割冬小麦冠层图像。