模糊阈值分割算法在具有双峰直方图图像中的应用

利用模糊阈值分割算法对具有双峰直方图的灰度图像进行阈值分割,这种分割算法具有自动寻找阈值,并且计算简单。试验结果表明：它的计算速度很快,比传统的类间方差最大法快2－3倍以上。     

基于遗传算法的图像阈值分割

该文将遗传算法用于Ｏｔｓｕ法和ＫＳＷ熵法两种图像阈值分割方法中,进行了针对图像分割的遗传程序所需的参数设计,并采用遗传算法实现单阈值和多阈值图像分割。实验结果表明分割速度快于传统阈值分割法,缩短了运算时间。     

基于改进模糊熵的图像阈值分割方法研究

基于模糊熵的图像阈值分割方法将信息论中熵的概念与图像处理有机地结合起来,使值分割方法有了新的发展,但由于其计算量大、隶属度函数窗宽自动选取困难以及阈值搜索范围难以确定等原因,使得应用受到极大的限制.针对此问题,提出了一种基于图像灰度统计特性的自动确定窗宽进而明确阈值搜索范围的方法,该方法不论图像灰度直方图是否双峰均能取得较好的分割效果.此外,为了满足图像分割的实时性要求,应用自适应遗传算法进行寻优,很大程度上提高了分割速度.通过与其他几种分割算法进行比较,表明了该方法的简洁性、有效性和鲁棒性.     

浅谈图像阈值分割技术

图像分割是一种关键的图像技术．在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多．有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割．因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如：可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是,没有唯一的标准的分割方法。本文通过对图像阈值分割的描述、分类、特点分析,让人们熟悉阈值分割的特点,为今后在图像分割方面提供一务解决问题的思路。     

基于模糊度测度和改进遗传算法的图像分割

为了利用模糊集理论进行图像分割,本文提出了一种模糊度测度函数,它衡量了背景模糊集和某一个二值图像的相似性:模糊度越小,这种相似程度越大;并且对模糊度的计算只需要进行简单的比较运算和加法运算,便于硬件实现。本文利用遗传算法求取最佳阈值,针对遗传算法的某些不足之处.我们利用精英策略和模拟退火的思想,对其做了一些修正。实验结果表明:相对于Shannon熵方法和模糊熵方法,本文方法取得了较好的分割结果,并且具有较强的抗噪声能力。     

基于局部模糊熵与Otsu的图像阈值分割

传统的图像阈值分割方法对噪声和灰度不均匀敏感,且阈值的确定主要依赖于灰度直方图,未考虑图像中像素的空间信息。通过对含噪声图像像素属性的深入分析,提出了一种基于局部模糊熵和Otsu的图像阈值分割方法。局部模糊熵的滤波作用提高了算法的抗噪性,Otsu的自动阈值选取则提高了算法的可靠性。实验结果表明,该方法能自动、有效地选取阈值,分割效果优于传统的阈值分割方法。     

基于模糊和遗传算法的阈值分割方法

提出了一种阈值分割方法。本算法将模糊集理论和遗传算法有机地结合起来,它是一种有监督的分割方法,首先确定图像阈值的数目,然后将灰度图像模糊化,确定准则函数,采用遗传算法求得意了优解,最后经过后处理得到最终分割结果。实验表明该方法运算速度快,且对噪声不敏感,具有较高的鲁棒性。     

红外图像阈值分割算法的研究

目标分割是图像处理、计算机视觉及人工智能领域中的一项基本而关键的技术,其目的是为后续的识别、分类、跟踪和检索提供依据.由于红外图像具有对比度低、噪音大,图像模糊等特点,故将遗传算法应用到红外图像阚值分割中.本文对红外图像阈值分割算法进行了综述,对遗传算法在红外图像分割中应用的研究方法,研究现状及其新技术进行了介绍.该算法被用在红外图像处理中,并取得较好效果.     

基于模糊增强的医学图像分割分水岭算法研究

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将多尺度形态学边缘检测、模糊增强和控制标记符分水岭相结合的分割策略。该方法首先结合大结构元素和小结构元素各自的优点,用多尺度形态学边缘检测降弱过分割;其次用模糊增强算法使原始医学图像中粗细的边缘都能够得到增强;最后采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割。仿真实验表明,该算法不仅可以有效的克服分水岭变换严重的过分割问题,得到有意义的区域分割,而且还具有较强的区域轮廓定位能力,不需要再进行后续的合并处理,算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

美元图像的自适应阈值分割方法

针对美元图像特点,先采用改进的模糊增强算法对图像进行增强,而后根据其直方图能量分布,得到一种有自动适应能力并获取最佳阈值的新方法,取代了传统图像处理中采用固定阈值的分割方法,经多次实验仿真、分析,此方法适应能力较强,尤其在噪声较多且复杂的情况下,应用于美元的识别中有着较大的优势,可以达到较好的效果.     

基于多算子融合的图像分割算法的研究

图像分割是图像处理技术中重要的组成部分,在实际生活中有着广泛的应用.针对目前几种常用的基于微分算子的图像分割算法不能很好的分割出目标区域,本文提出了一种基于多算子融合的图像分割算法.算法对几种不同的算子处理的结果进行融合,从而实现对目标区域的分割.实验结果表明,相对于Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子、Roberts算子和Kirsch算子,多算子融合算法取得了最优的综合性能.其不仅能很好的解决简单背景下的目标分割,对背景较复杂的图像也能达到很好的分割性能.     

基于改进模糊C-均值聚类算法的图像分割

在对手抑制式模糊C-均值聚类算法中,参数α的选择有可能导致原有的隶属度之间顺序的改变。针对其不足,提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法,他是通过引入2个不同的调节参数1α和2α修正不同大小的隶属度,在保持隶属度的次序不变的前提下可以加速图像分割的收敛速度。实验表明,该算法不但能有效地提高聚类的速度,且能得到较好的分割效果。     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平...     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果.实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节.     

基于图像分割和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点,提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法.首先采取实时阈值提取方法选取阈值,将图像目标灰度与背景灰度分开;然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域,扩展目标区域的动态范围;最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像.实验结果表明:该方法有效地增强了原始红外图像,提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息,且避免了过亮现象,视觉效果得到改善.     

基于模糊熵的自适应图像多层次模糊增强算法

该文对图像模糊增强算法中的非线性变换进行了较深入的研究,发现了其存在的问题,例如变换的强度较小,运算速度较慢,丢失部分灰度信息等缺点.提出了一种新的模糊增强变换算子,该变换算子不但克服了上述缺点,而且具有封闭性、变换强度可调性以及移植性好等优点.并将该算子成功地引入到多层次图像模糊增强算法中,取得了较好的效果;另外,该文针对以往算法需要人工介入设置阈值参数方可进行图像增强的缺点,通过模糊熵的引入,新算法可以自动地选取最佳的阈值参数而不需人为的介入,因而成功的解决了这一难题;最后,将新的多层次模糊增强算法应用于图像边缘检测中,取得了优于现有模糊增强方法的效果.     

多层次的红外图像模糊增强算法

在分析现有模糊增强算法的基础上,提出了一种基于图像灰度特性的隶属度函数,该隶属度函数减少了人为设定的参数,并利用最大熵原理实现了参数的优化设置.然后将提出的隶属度函数应用到多层次的模糊增强算法中.通过对红外图像的仿真实验表明, 该算法能够提高图像的对比度,突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,取得了较好的增强效果.     

基于模糊集的图像阈值分割算法研究

图像阈值分割是提取目标区域的重要技术之一,大多数方法都依赖于直方图,从统计角度逐个考察灰度以选择合适阈值.但是仅靠获得的一幅分割图像不能进行比较,自然不能认为就是满意的分割结果.针对这一问题,文章基于模糊数学理论提出了一种选择水平因子和带宽的方法,定义了一个新的隶属函数以选择分割阈值.水平因子不同时能得到不同的分割结果,根据不同目的在这些结果中可以选择合适的分割图像.最后采用几幅不同的图像进行实验,结果表明该方法可行有效,并且对于模糊图像,算法也能获得满意的结果.     

基于模糊逻辑的红外图像增强算法的研究

以模糊方法为分析手段,提出一种新的广义模糊隶属函数及相应的线性分布函数,提高了处理速度,最后以建筑屋窗口图像为处理对象,应用上述算法对结果进行分析和讨论.     

Fuzzy C-means Clustering Image Segmentation Algorithm Based on Hidden Markov Model

Mobile Networks and Applications - Aiming at the poor anti-jamming effect of traditional fuzzy c-means clustering image segmentation method, a fuzzy c-means clustering image segmentation algorithm...