基于二维直方图和模糊熵准则的阈值化方法

图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,其研究多年来一直受到人们的高度重视;阈值化法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用;针对图像分割中细节往往被忽略导致后续处理困难的问题,基于模糊关系和最大模糊熵原理提出了一种阈值化方法,对二维直方图进行模糊分割;为了获得图像分割中的细节,提出的方法根据最大熵原则自动确定模糊区域和门限,进而获得二维模糊熵和遗传算法最优解,最后获得图像细节;通过对不同灰度水平和颜色类型图像进行实验比较,实验结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法,得到该方法在图像分割中获得细节的结论。     

利用二维属性直方图的最大熵的图像分割方法

提出二维属性直方图的概念。它是一种由先验知识约束的二维直方图,可以使一些图像处理方法得到简化和变得可行。在此基础上提出一种基于二维属性直方图的图像分割方法。该方法步骤是构造图像的属性集,确定相应的二维属性直方图,然后利用二维属性直方图的最大熵法确定灰度阈值。为了说明该方法的性能,将其用于一种海底小目标图像分割。同时,也使用一维属性直方图的最大熵分割法。结果表明该方法比一维属性直方图的最大熵法抗干扰性更强,分割效果更好。二维属性直方图的概念具有理论意义与应用价值。该方法适用于图像有某种先验知识的场合。     

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.     

CAD系统图像颜色分割的新方法

通过图像扫描仪获得的彩色图像常包含有一些样稿颜色以外的杂色或噪声颜色,当用基于一维直方图的传统的颜色统计法进行颜色分割时,会出现错分现象。对此,本文提出了基于二维直方图的颜色分割新方法,实现了一些ＣＡＤ系统图像颜色的准确分割和归并。实验结果和实际应用都证明了新方法的有效性,该方法也可应用于全真彩色图像的量化。     

二维直方图θ划分最大Shannon熵图像阈值分割

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分,最近提出的斜分法不具普遍性,提出了适用面更广的基于二维直方图θ划分和最大Shannon熵的图像阈值分割算法.首先给出了二维直方图θ划分方法,采用四条平行斜线及一条其法线与灰度级轴成θ角的直线划分二维直方图区域,按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割,斜分法可视为该方法中θ=45°的特例;然后导出了二维直方图θ-划分最大Shannon熵阈值选取公式及其快速递推算法;最后给出了θ取不同值时的分割结果及运行时间,θ取较小值时,边界形状准确性较高,θ取较大值时,抗噪性较强,应用时可根据实际图像特点及需求合理选取θ的值.与常规二维直方图直分最大Shannon熵法相比,本文提出的方法所得分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间及存储空间也大为减小.     

融合改进直方图PDE和二维Tsallis熵多阈值SAR分割

针对合成孔径雷达(SAR)图像中存在大量的相干斑噪声,对SAR图像进行分割易出现分割不精、边缘模糊等问题,融合改进的直方图PDE和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种SAR图像分割算法。根据PDE直方图均衡化方法,将图像去噪与图像增强加权融合,利用各自权值调整去噪项与图像增强项;同时将二维Tsallis熵单阈值分割方法扩展到多阈值分割, 建立基于多阈值的选取方法,并引入萤火虫算法来求解最优阈值对,实现了二维Tsallis熵多阈值对去噪增强SAR图像的有效分割。仿真结果表明:与其他3种分割算法相比,该文算法在处理噪声大、灰度差值小的图像时具有较高的分割精度,PRI至少提升2.53%、VOI降低8.48%、GCE降低11.14%。     

灰度图像的二维交叉熵阈值分割法

在解释和说明Li与 Lee提出的一维交叉熵阈值分割方法的基础上,将其推广到二维灰度直方图上,提出了二维交叉熵图像分割算法.为了克服二维空间上运算复杂性高、运算量大的缺点,给出了二维交叉熵阈值法的快速递推公式.与二维Otsu法相比,二维交叉熵阈值法能够更好地适应目标和背景方差相差较大的情形,是一种有效的阈值分割方法.     

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...     

基于机器视觉的自然环境下作物行识别与导航线提取

针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题,提出了YCrCg颜色模型,选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理,采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割,并根据图像中作物行的特点,提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点,通过移动上下端点位置产生不同斜率直线,选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。实验表明,不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行,处理一幅640pixel×480pixel图片耗时约为16.5ms,直线扫描算法能快速准确的检测出导航线,与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。     

复杂背景下钢索图像的纹理分割与边界识别

 针对复杂背景下钢索图像难以准确分割的问题,提出一种基于纹理分析的钢索图像分割与边界识别方法.采用基于模糊Hough变换的纹理方向检测方法确定钢索走向,利用边缘方向密度直方图作为纹理特征,对与钢索纹理方向相应的边缘方向赋予不同权重,抑制纹理分割中背景的干扰,对钢丝绳图像进行聚类分割,采用检测平行直线的方法确定其边界,并根据算法参量对边界进行修正.在实验中,对比了边缘方向密度直方图特征与灰度共生矩阵、局部二值模式在钢索图像纹理分割中的结果与计算时间,结果表明边缘方向密度直方图特征计算速度快、受背景干扰小,分割准确率高.本文方法无须预先训练,受背景干扰小,可以准确地识别出钢索并确定其边界,能满足钢丝绳视觉检测的要求.     

基于BP神经网络的焊点自动光学检测

提出了一种新的表面组装焊点的自动光学检测分类方法。采用单层环形光源获取焊点图像,并根据归一化分割曲线方程将焊点图像分成四部分,分别提取其特征。使用BP神经网络将焊点按照锡量多少分成三类:少锡,容许和多锡。实验结果证明该方法分类正确率达到了99.2%,具有较高的实用价值。     

基于图像分割和局部亮度调整的微光图像颜色传递算法

为提高微光夜视图像质量，提出一种基于图像分割和局部亮度调整的颜色传递算法。用简单线性迭代聚类结合K均值聚类对微光图像进行分割，在YCbCr颜色空间中利用子区域与参考图像每一个像素点上亮度的一致性，将匹配参考图像的颜色分量传递到目标图像的子区域，以目标图像纹理特征中对比度的值作为系数，调整目标图像子区域的亮度值，进行颜色空间转换并显示颜色传递结果。搭建了微光图像成像系统，进行了微光图像分割及完成了微光图像的颜色传递。结果表明，改进的分割算法将图像中不同的景物分割出来，得到的彩色微光图像的峰值信噪均值达到12.048 dB，比Welsh算法平均提高2.63 dB。     

基于颜色和纹理特征的黄瓜果实图像分割

温室黄瓜的识别是黄瓜采摘机器人研究的重要环节,要解决此问题首先必须对采集的黄瓜图像进行分割。提出了一种结合颜色特征和纹理特征进行分割的方法。根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,在RGB模型中先通过颜色滤去不相关物体,然后利用灰度共生矩阵提取纹理特征,得到可区分果实和背景的两大纹理特征,即熵和能量,有效地解决了果实和背景颜色相似的识别问题。     

一种多视点视频自动颜色校正系统

针对多视点视频系统中视点间图像颜色不一致的问题,提出了一种多视点视频自动颜色校正系统。通过求取目标图像和源图像间的颜色校正矩阵,判断其是否满足全局校正的要求;对不满足要求的图像,通过图像分割和K-L变换(Karhunen-Loeve transform),建立起目标图像和源图像中各分割区域间的局部映射关系,并通过感兴趣区域匹配,来实现对源图像的校正,最后通过视频跟踪技术实现对视频图像的校正。以标准的多视点测试图像集为例,通过将新方法与直方图匹配、全局一维线性校正算法等进行比较,表明新方法能消除匹配失真的影响,且具有较好的颜色校正效果。研究结果表明该系统可以很好地揭示图像间的颜色变化关系,并且具有很好的内容自适应性,是一种有效的多视点视频图像系统颜色校正方法。     

一种基于H直方图变换的白细胞图像分割方法

对检出的大量样本细胞图像进行统计分析,发现白细胞在Wright染色后着色效果不一致时色彩分量差异的规律。通过建立数学表达模型,提出了一种基于H直方图变换的白细胞图像自动分割算法。对细胞图像的色度分量直方图进行适当变换,有效削弱了血液染色的不一致性对白细胞分割的影响,实现了白细胞胞浆区域的良好分割,实验结果验证了所提分割方法的可行性和实用性。     

基于最大隶属度原则的彩色图像分割方法

提出一种基于模糊最大隶属度原则的彩色图像分割方法.从彩色图像的彩色直方图中获取目标色和背景色，建立一组色彩模糊集，计算该图像中的色彩在各模糊集中的隶属度，并基于最大隶属度原则确定色彩的归属.基于上述最大隶属度的模糊模式识别原则建立了最大隶属度-径向基函数神经网络，实现了快速有效的彩色图像分割. 关键词： 最大隶属度原则 彩色图像分割 彩色直方图 神经网络     

基于颜色迁移和聚类分割的偏振图像融合方法

为克服当前偏振图像融合方法存在的不足,提出了一种基于颜色迁移和聚类分割的偏振图像近自然彩色融合方法.该方法首先将偏振参量图像映射到HSI颜色空间,再得到初步的融合图像后将它变换到YIQ颜色空间,并采用颜色迁移技术对其进行颜色修正.通过将修正后的图像变换到HSI颜色空间,并利用对线偏振度图像进行模糊C-均值聚类分割的结果...     

The image adaptive method for solder paste 3D measurement system

The extensive application of Surface Mount Technology (SMT) requires various measurement methods to evaluate the circuit board. The solder paste 3D measurement system utilizing laser light projecting on the printed circuit board (PCB) surface is one of the critical methods. The local oversaturation, arising from the non-consistent reflectivity of the PCB surface, will lead to inaccurate measurement. The paper reports a novel optical image adaptive method of remedying the local oversaturation for solder paste measurement. The liquid crystal on silicon (LCoS) and image sensor (CCD or CMOS) are combined as the high dynamic range image (HDRI) acquisition system. The significant characteristic of the new method is that the image after adjustment is captured by specially designed HDRI acquisition system programmed by the LCoS mask. The formation of the LCoS mask, depending on a HDRI combined with the image fusion algorithm, is based on separating the laser light from the local oversaturated region. Experimental results demonstrate that the method can significantly improve the accuracy for the solder paste 3D measurement system with local oversaturation.     

基于颜色传递的双波段目标跟踪算法研究

针对复杂背景下Camshift算法容易丢失目标的情况,提出一种基于YCBCR空间将红外与可见光融合图像与彩色参考图像进行颜色传递后,采用Camshift进行目标跟踪的算法。该算法在颜色传递时充分利用双波段图像信息,得到的目标对比度高并且颜色空间较其周围背景突出,增强了目标的颜色概率图,提高了Camshift算法效率。实验表明,通过对可见光图像、经颜色传递后的红外图像以及传统颜色传递方法得到的图像采用相同跟踪算法进行定性分析,在该算法得到的图像中,跟踪窗口中心相对于目标质心仅有3个像素的误差,跟踪精度远远优于对比实验图像的跟踪结果,并且算法的跟踪时间为每帧20.6 ms,达到了实时性的要求。