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.     

基于最大散度差准则的阈值图像分割

针对目标和背景的面积相差很大时,最大类间方差阈值法(Otsu阈值法)得到的阈值是"有偏"的,从而造成阈值图像分割失败的问题,提出一种最大散度差准则的阈值图像分割方法。最大散度差准则以广义散度差——类间方差减去C倍的类内方差作为分离性度量,同时考虑类间方差和类内方差在可分性中的作用,可有效克服最大类间方差阈值法(Otsu阈值法)的阈值"偏移"现象。实验结果表明:通过选择适当的参数C,该方法能得到比最大类间方差法更好的分割结果。     

痕量微生物图像的阈值分割方法研究

探讨阈值分割算法,把其应用于痕量微生物图像的处理。基于阈值算法提出了适合痕量微生物图像的目标信号提取方法。对阈值分割算法进行分析,对比传统阈值方法和提出的改进阈值算法的实际图像处理效果。传统阈值算法可实现对图像中微生物信号的提取,但存在一定失真。基于阈值分割方法的改进算法具有抑制噪声信号,及区分背景与目标的能力,可高效实现微生物信号的提取。所成微生物分布二值图像具有轮廓清晰、易于观察的特点。     

面向开环扫描系统的超声图像畸变校正方法*

超声显微成像技术广泛应用于工业无损检测领域。相较于闭环、半闭环扫描系统硬件复杂、成本高,开环扫描系统结构简单、成本低,但由于无反馈机制会导致步进电机的非线性运动引起图像像素错位畸变。因此,消除非线性运动带来的错位畸变是采用开环扫描系统实现高质量超声成像的关键。该文提出集最大值投影法、最大类间方差法和中心坐标校正法于一体的MIP-Otsu-C³M方法,对开环扫描系统获得的硬币回波数据采用最大值投影法获取初始灰度图像,采用最大类间方差法获取感兴趣区域的B扫描图像边缘像素位置,并采用中心坐标校正法成功消除像素错位,解决了超声C扫描图像畸变问题。对消除错位畸变的回波数据进行飞行时间法和傅里叶变换法图像重建,直接获得了非畸变的三维图像和透视图像。该新颖算法也验证了最大值投影法可拓展至图像畸变校正应用。     

基于模糊阈值的自适应图像分割方法

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。     

基于改进迭代阈值的白细胞图像分割方法

人体外周血五类白细胞数量和所占比例反映了人体的健康状态,人工检查白细胞消耗医务人员的大量精力,如何用智能方法快速、准确进行白细胞智能分类是一个亟待解决的问题,其中白细胞分割的准确性是正确分类的关键。提出了一种改进的迭代阈值图像分割算法,对恢复有丝分裂连线的最小距离方法进行了基于数学和数模分析的预处理改良,提升了白细胞图像分割的精度和效率,解决了血小板粘连、白细胞边界不分明等问题。将白细胞从复杂的血液环境中分离出来,对有丝分裂细胞的多叶核进行最小距离判定并连线,然后定位到每个白细胞,制作数据集,最后用CNN分类。经测试,分割正确率达到了96%以上。实验结果验证了所提分割方法的准确性、高效性和实用性。     

基于粒子群算法的多阈值图像分割方法

在对粒子群优化算法的基本原理和方法进行简要概述的基础上,提出了一种基于粒子群的多阈值图像分割算法。算法采用信息熵构建优化目标函数,提出了新的粒子更新准测,并以此对图像进行了多阈值优化搜索。实验表明,该算法不仅能对图像进行正确的分割,而且还具有稳定性高,易于实现,速度快等特点。     

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。     

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。