基于GSPN的飞机测试性指标确定方法研究

针对现有的图像分割中自适应分割方法的研究难点,以及传统的模糊阈值分割法中存在窗宽不能自动获取的问题,在确定隶属函数的前提下,以图像的直方图为依据,利用分段计算和反变换的方法,提出了一种自适应模糊阈值的图像分割方法,并将该方法应用于机场目标的分割。该方法实现其窗口宽度的自适应选取,并且有效改善了模糊阈值法对直方图呈不明显双峰的图像分割困难的缺点,拓展了模糊阈值图像分割方法的适用范围,改善了模糊阈值分割方法的分割效果。实验结果表明,该方法对直方图呈单峰和多峰分布的的图像有较好的分割效果和效率。     

显微图像阈值分割算法的研究

针对细胞图像分割问题,考虑传统阈值分割方法的局限性,提出一种自适应局部阈值分割算法。该算法的基本思想是通过自适应阈值选取对每个像素确定以它为中心的一个邻域窗口,计算窗口内像素的最大和最小值,再取它们的均值为阈值,以此分割图像。分别用自适应阈值分割法和迭代阈值的图像分割方法实现图像分割,实验结果表明:自适应阈值分割法效果良好,具有鲁棒性。     

自适应红外目标特征增强算法

利用直方图均衡化和灰度变换增强算法,不能有效增强红外图像目标。鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种自适应红外目标特征增强算法。该算法先对红外图像进行中值滤波,滤除掉图像中的随机噪声,然后利用直方图分割将红外图像分为目标和背景2部分,通过线性加权叠加抑制背景和增强目标。实验表明,该算法不仅能够根据红外图像中目标的灰度特性自适应地选取直方图分割阈值,而且在去除噪声和增加对比度的同时还抑制了背景,达到了预期的效果。该算法尤其适用于目标和背景像素比例相近时直方图具有局域双峰特征的红外图像中目标的增强。     

基于EM和GMM相结合的自适应灰度图像分割算法

提出一种阈值自适应、EM方法估计GMM参量的图像分割算法,能够根据图像的内容结合区域和边界两方面的信息自适应地选择阈值,精确地进行图像边界分割.算法首先提取图像的边界,然后根据边界的直方图计算图像的可分割性,由可分割性确定EM方法的阈值进行GMM分割,最后合并图像的近似区域.实验数据表明,相比其它图像分割算法,以及固定阈值的传统EM算法,本算法的分割结果更为准确.     

一种改进的自适应模糊阈值图象分割方法

自适应模糊阈值图象分割方法的关键和困难在于隶属函数窗宽的自动调整和阈值搜索范围的确定.依靠图象灰度的统计特性初步确定阈值搜索范围，提出了一种改进方法，进而得到隶属函数的窗宽.实验表明这种方法避免了确定图象灰度直方图峰位置的困难，对较低亮度图象分割效果良好.     

基于局部直方图的目标分割方法

图像分割是图像精确跟踪中的重要组成部分 ,是后续进行图像识别的基础。在介绍传统阈值分割方法的基础上 ,提出了一种应用序列图像跟踪、利用跟踪区域的局部直方图来计算分割阈值的方法。该方法利用相邻两帧图像数据的相关性 ,根据跟踪区域的灰度信息自动调节每帧图像的分割阈值 ,使在跟踪区域内的目标得到了较好的分割效果。运用该算法 ,不仅取得了良好的分割效果 ,而且结果证明该算法具有较强的自适应性     

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%。     

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.     

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...     

基于人眼视觉的对不良照明图像的二值化方法

提出一种新的基于视觉特性的自适应阈值分割方法.利用人眼视觉对比敏感度特性把图像块分成两类,分别借助OTSU算法和模拟人眼识别过程的多尺度模糊隶属方法实现对这两类具有不同灰度特性图像块的自动阈值分割.实验结果表明,使用该方法能够有效的克服不良照明的影响,还原图像的原本特征信息,二值化效果较好.     

一种基于代价函数和模糊熵的图像分割方法

提出了一种基于代价函数和模糊熵的图像分割方法.该方法先用代价函数最小化法对退化的图像作预处理,之后,利用模糊熵作进一步的处理.实验结果表明:新方法和一般的阈值分割方法相比,不但分割图像的错分率较小,而且图像的视觉效果也有较大的改善.     

基于模拟退火算法的递归自动阈值分割方法

针对目标图像灰度对比度差的现象,以及对目标对象检测实时性的要求,并考虑到传统的Otsu分割方法在分割图像质量较差以及目标区域小时准确性差的缺点,提出了一种基于模拟退火算法的递归Otsu分割方法。在图像直方图呈双峰的情况下能够准确地找到分割阈值。在成像模糊、光照度较差的情况下此方法仍然可以获得较高的准确度。该方法在保证了检测质量的同时并没有导致运算时间的大幅度提升,有效地保证了处理的实时性。实际应用表明该方法切实可行。     

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。     

一种基于强边缘块的时域多分辨率图像分割算法

针对序列图像的变化检测,提出了一种基于强边缘块的时域多分辨率图像分割算法.首先在具有明显边缘特征的图像序列中,提取图像强边缘块的直方图,然后,利用时域多分辨算法,比较不同帧之间的图像差异.这种方法不但能够检测出图像的变化,而且能够确定图像变化的类型.在阈值的选取过程中,采用了自适应阈值方法,实验证明这种方法取得了较好的效果.     

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。     

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。     

二维广义模糊熵图像阈值分割法

针对一维广义模糊熵不能有效处理含噪图像的分割问题,在二维灰度直方图上定义了图像的二维隶属度函数,提出了二维广义模糊熵阈值分割法.该方法不仅考虑了图像的点灰度值,同时考虑了图像像素的邻域平均灰度值,能更好地利用图像中的信息.为了提高二维广义模糊熵阈值法的运行速度、解决参量选取问题,结合粒子群优化搜索方法,设计了嵌套式的优化过程.实验表明,二维广义模糊熵阈值分割法对噪音图像有更好的适应性.     

二维广义模糊熵图像阈值分割法

针对一维广义模糊熵不能有效处理含噪图像的分割问题,在二维灰度直方图上定义了图像的二维隶属度函数,提出了二维广义模糊熵阈值分割法.该方法不仅考虑了图像的点灰度值,同时考虑了图像像素的邻域平均灰度值,能更好地利用图像中的信息.为了提高二维广义模糊熵阈值法的运行速度、解决参量选取问题,结合粒子群优化搜索方法,设计了嵌套式的优化过程.实验表明,二维广义模糊熵阈值分割法对噪音图像有更好的适应性.     

一维Renyi熵阈值法中参数的自适应选取

提出了一种自适应选取一维Renyi熵阈值分割法中参数α的方法.该方法以一种图像分割质量评价指标-均匀性测度为适应度函数,利用粒子群算法在参数空间进行优化搜索,从而可以根据具体的图像获得合适的参数,得到最佳的图像分割阈值.结果表明:一般情况下,可以(0,1)范围内搜索最优的α值;当需要更好的分割效果时,可在(0,10)范围内搜索最优的α值.     

中药光谱成像图像自适应区域增长分割方法

为了消除背景噪声对药材光谱图像检测结果的干扰,根据中药材光谱图像的特点,设计一种能够自适应对中药材光谱图像进行有效区域(ROI)分割的区域增长算法。该区域增长算法根据药材光谱图像的灰度直方图分布来自动选取种子点和分割阈值,在生长的同时进行连通性分析,生长结束后通过区域填充技术来消除图像中出现的孔洞。实验表明:该方法能够自动、准确地进行ROI分割,分割偏差小于8%,并且能较好地消除噪声的干扰,没有产生无意义的生长区域。