基于边缘信息的二维Otsu阈值分割算法的改进

在灰度图像的处理中,Otsu法是普遍的阈值分割方法,在对Ostu阈值分割方法不断改进的过程中,以二维的Otsu阈值分割方法应用最为广泛,在二维的Otsu方法的统计量中加入均值的方式虽然在一定的程度上消除了噪声,但对于背景与目标区域不明显时,二维Otsu阈值分割不能得到理想的效果。文中在二维Otsu方法改进的过程中,在不增加算法复杂度的情况下使用Sobel算子加入边缘信息,可以有效刻画边缘信息,同时可以很有效减少边缘处的噪声。     

利用二维属性直方图的Otsu自动阈值分割方法

提出了二维属性直方图的概念,进而提出了一种基于二维属性直方图的图像自动阈值化方法。该方法通过构造属性集,确定相应的二维属性直方图,利用二维属性直方图的Otsu算法确定灰度阈值。为了说明该方法的适用性和性能,将其用于一种海底小目标图像阈值化。作为比较,也给出了利用一维属性直方图的Otsu算法阈值化的结果。结果表明：该方法适用于直方图不是理想双峰形状的图像,它比一维属性直方图的Otsu算法抗干扰性更强,分割效果更好。     

一种改进的二维Otsu阈值分割法

针对传统灰度级-平均灰度级二维直方图区域划分存在的不足,提出了由灰度级-梯度构成改进的二维直方图区域划分方法,并给出了基于改进二维直方图的Otsu阈值法及其快速递推算法。实验结果表明:提出的改进二维Otsu法与传统二维Otsu法相比,抗噪性能好,分割所得的区域内部具有较好的一致性,获得的目标边缘更加清晰,同时减少了运行时间。     

基于Otsu法自适应阈值的图像分割研究

概述了基于一维Otsu 和二维Otsu 双门限的阈值分割法,提出了基于像素邻域平均灰度的改进的一维Otsu 多门限分割方法,兼有准确性和快速性的优点,并应用于MRI脑图像,实现了多个目标的自动分割,与普通的一维Otsu 法相比具有更好的分割效果.     

改进的二维Otsu图像分割方法及其快速实现

通过实验和理论验证2维直方图的副对角区域的概率和不一定很小而不能忽略,因而传统2维Otsu法中关于主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理。针对该问题,该文提出了一种改进的2维Otsu法及其快速实现。新方法舍弃了不合理的假设,通过单独计算2维直方图主对角区域概率的方法,来准确估计主对角区域中目标和背景的概率,并重新计算2维Otsu。实验结果表明,改进的2维Otsu法能够获得明显优于传统2维Otsu法的分割效果,其快速算法的计算复杂度与传统2维Otsu法的快速算法相当。     

一种改进的Otsu阈值分割算法

Otsu法是一个常用的阈值分割方法.该算法是基于一维直方图来确定阈值的,因此仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的情况.针对这个不足,文中提出了一种结合邻域信息的改进Otsu算法.实验结果表明,改进算法比传统的Otsu算法有更好的分割效果.     

三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法

针对三维Otsu阈值分割算法中因区域误分而产生的抗噪性差这一问题,提出了一种三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法.该方法首先在详细分析三维直方图中噪声点分布的基础上,通过重建三维直方图,减弱了噪声干扰;然后将三维直方图区域划分由八分法改为二分法,使得阈值搜索的空间维度从三维降低到一维,减少了处理时间和存储空间.本...     

一种改进的Otsu图像阈值分割算法

Otsu法是图像阈值化分割法中的经典算法之一,在图像处理中有广泛的应用。本文针对红外吊舱图像的特点,在对Otsu法进行分析的基础上,提出了一种改进的Otsu图像阈值分割算法。首先,采用整幅图像的平均灰度值作为初始阈值对图像进行分割;然后,推导出了Otsu法四个参数的递推公式;最后,在缩小的灰度级范围内用递推的Otsu法来计算最终的分割阈值T。实验仿真结果表明,改进的Otsu算法在图像分割效果方面和时间效率方面明显优于Otsu法。     

基于多阈值Otsu准则的阈值分割快速计算

针对传统多阈值Otsu方法在寻找最佳阈值过程中穷举计算效率低的问题,该文分析了多阈值Otsu的阈值性质,证明了使用Otsu方法找到的一组最佳阈值与分割出的各类均值之间的数学对应关系。根据多阈值Otsu的阈值性质,该文提出一个新算法用来快速计算所需最佳阈值,建立了一种新的阈值搜索模型。该算法搜寻满足Otsu多阈值与以此阈值分割出的各类均值之间关系的一组最优阈值,从而确定符合Otsu准则的最佳阈值。该算法有效减少了阈值搜索范围,并且在均值、方差等计算上引入了查找表,优化了底层运算。实验结果表明,与传统多阈值Otsu方法相比,该算法的分割速度大幅度提高,相比于其他多阈值Otsu快速算法,不仅在计算速度上有所提升,而且得到的最佳阈值克服了随机性和偶然性的缺点,是严格符合Otsu原则的。     

灰度图像的二维Otsu曲线阈值分割法

Otsu法是一个常用的阈值分割方法.为了利用图像的区域信息,本文在二维Otsu法的基础上提出了曲线阈值型Otsu法,传统的二维Otsu法可以看成是该方法的一个特例.实验结果表明,对于含噪图像,它能够获得优于传统二维Otsu法的分割效果.为了减少计算量,提高分割速度,给出了一种递归算法和一种小波变换与递归算法相结合的快速算法.该递推算法只需遍历二维直方图的主对角线和一条次主对角线,与传统Otsu法的递推算法相比,搜索空间由L×L个点减少到2L-1个点.     

改进Otsu法的目标图像分割

在现代战争中,快速而有效地对攻击目标进行识别和跟踪对获取战争主动权起着很重要的作用,而要达到这个目的,就需要从目标图像中准确地分割出目标.在分析Otsu的基础上,结合两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出一种改进的最大类间方差法,并应用于目标图像的分割.实验结果分析显示该方法可达到较好的图像分割效果,较之Otsu方法更佳.     

基于新遗传算法的Otsu图像阈值分割方法

最大类间方差（Otsu）图像分割法是常用的一种基于统计原理的图像阈值分割方法。为了改善Otsu耗时较多、分割的精度低、易产生图像误分割等不足,将猴王遗传算法与Otsu算法结合,运用猴王遗传算法的原理,寻找图像灰度的最大类间方差,即最佳阈值。结果表明,结合后的方法不仅提高了图像的分割质量、缩短了运算时间,而且非常适合图像的实时处理。     

基于Otsu阈值分割的边缘快速图像插值算法

为了满足视频监控、目标检测与识别过程中较高图像质量和较低算法复杂度要求,以及改善传统图像插值中细节模糊和边缘锯齿效应,文中提出一种基于Otsu阈值分割的边缘快速图像插值算法。利用Otsu算法,根据目标区域和背景区域的类方差最大,确定分割阈值,对非边缘区域进行双线性插值,边缘区域利用与待插值点周围6个或8个相邻降采样像素局部结构的多方向特点,自适应估计高分辨率像素值。实验表明,该算法运算复杂度低,很好保持了图像的边缘,获得了视觉质量较好的高分辨率图像。     

基于改进的Otsu算法的遥感图像阈值分割

传统的Otsu算法仅仅适用于目标与背景分布均匀的图像,在处理遥感图像时具有一定的局限性。本文在分析传统的Otsu算法原理的基础上,结合遥感图像灰度级多、信息量大和边界模糊的实际情况,提出了一种改进的Otsu算法,用图像的方差信息代替均值信息计算最佳的分割阈值,实现遥感图像阈值分割。实验仿真结果表明,与传统的Otsu算法以及其它的一些改进的Otsu算法相比,本文算法具有明显的优越性。     

基于最大类间方差法的肝脏CT图像分割及实现

针对肝脏CT图像中,肝脏组织与周围组织之间密度差别不大而易造成漏分或过分的现象,实现了一种能得到最优分割阈值的方法,即最大类间方差法。实验结果表明,该算法计算简单,将图像二值化同时得到最优分割阈值,从而能较好地分割出肝脏组织。文中也对该算法存在的问题进行了分析讨论。     

基于最大类间方差法的肝脏CT图像分割及实现

针对肝脏CT图像中,肝脏组织与周围组织之间密度差别不大而易造成漏分或过分的现象,实现了一种能得到最优分割阈值的方法,即最大类间方差法.实验结果表明,该算法计算简单,将图像二值化同时得到最优分割阈值,从而能较好地分割出肝脏组织.文中也对该算法存在的问题进行了分析讨论.     

一种基于Levy-人工蜂群的三维Otsu阈值分割算法

针对图像分割过程中三维Otsu算法运算时间长、计算量大的问题,提出了一种基于Levy-人工蜂群算法的三维Otsu阈值分割算法。首先,以像素灰度值-邻域均值-邻域中值的三维类间方差作为人工蜂群算法的适应度函数;其次,采用Levy飞行模式评价像素的适应度,对其种群更新及邻域搜索过程进行优化,以增强其全局搜索能力;最后,利用改进后的算法得到的分割阈值对图像进行分割。仿真实验结果表明,与传统三维Otsu阈值分割算法相比,所提算法能够有效降低图像存储空间,处理时间降低了30.8%,具备更好的抗噪性能,分割效果也更为理想。