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。     

改进的遥感图像多种信息熵阈值分割算法

给出了一种新的图像信息量的表述方法,提出了五种基于信息熵的科学分割遥感图像的改进方法。用MATLAB对这些算法进行了实验仿真,并进行了算法性能优化。得出了各种不同算法的最佳阈值和耗时,并对它们进行了比较和分析。实验数据表明,新算法较以往的算法在分割效果和速度上都有明显的改善和提高。     

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。     

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。     

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.     

图像分割技术在全息图像处理中的应用

本文阐述了图像分割技术的原理和在全息图处理中的应用，给出了基于边缘检测的图像分割技术的整个实现过程，实验研究了阈值方法分割和结合边缘检测方法分割全息图像，并给出了处理后的结果，本文对用全息方法测量粒子场的数据处理有一定的意义。     

改进的多分辨纹理图像分割算法

提出了一种改进的有监督纹理图像的分割算法。基于实际纹理图像是分割图像叠加了不规则噪声的假设,用被污染的高斯分布描述待分割的图像,并且利用多分辨模型得到代分辨层上的模型参数,从而实现由粗到细直到纹理图像的每个像素的分割。另外在禽域关联为先验信息利用上更为合理。所以这种方法不仅计算量小,而且分割结果也较为精确。     

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...     

一种基于光学干涉原理的图像分割方法

介绍了基于光学干涉原理的图像分割理论算法。在计算机上模拟一个均匀相干光源、一个滤波器和一个接收屏。选择强度 相位的转换曲线,将输入图像的强度信息转化成伪相位信息,并显示在滤波器上。利用光源照明滤波器上的相位图,在接收屏上得到其干涉条纹。再通过选择阈值对干涉图进行分割得到二值图,从而实现输入图像的边缘分割。计算结果表明,该方法得到的图像轮廓,与Sobel 算子效果相当。与实验结果对比分析可得,改善硬件并实现良好的分割效果的关键在于：控制光源的相干长度,或增大液晶的点阵间隔,并利用CCD相机和计算机相连,对干涉图进行二值化。     

基于图像边缘信息和Fisher准则的钢板表面缺陷分割研究

针对钢板表面缺陷图像信噪比低、缺陷目标小且形态差别大等特点,提出了一种基于边缘信息和Fisher准则相结合的图像分割方法。该方法首先采用梯度算子检测出缺陷图像的边缘,并对边缘检测所得的梯度图进行灰度拉伸,提高梯度图的对比度;然后利用Fisher准则寻找最佳阈值,分割出缺陷;最后运用数学形态学滤除噪声,实现了缺陷的自动分割和定位。实验证明,该方法不仅能够识别出弱小的缺陷,而且实现了在线实时检测。     

改进C-V方法实现目标物体内部第三相区域分割

针对Chan-Vese水平集方法进行全域演化实现多相目标物体收敛时计算量大、演化速度极慢,而采用初始区域内进行轮廓曲线演化时又不能实现目标内部第三相区域的分割,提出二轮递进演化和演化背景灰度值转化的改进Chan-Vese方法实现目标内部第三相区域分割.改进方法能够对Chan-Vese方法演化多相拓扑不成功的情况实现目标内部第三相区域的检测.实验结果表明,改进的方法能快速稳定实现目标物体内部第三相区域分割.     

Study of improved Otsu algorithm and its ration evaluation analysis for PCB photoelectric image segmentation

The algorithm of maximum variance between clusters (traditional Otsu algorithm) is discussed, and its advantage is given also. In order to segment the PCB photoelectric image better, on the basis of the traditional Otsu algorithm, considering the different influence of image segmentation about the factors of the distance between target and background as well as each kind of cohesion, an improved Otsu algorithm is proposed, and its basic principle and segmentation advantages are analyzed in detail. In order to evaluate these segmentation results impersonally by using different algorithms, the quantitative criteria of gray-level contrast and district interior uniformity are adopted to evaluate these segmentation results impersonally. Finally, the different segmentation experiment contrasts of PCB photoelectric image between our algorithm and other algorithms is executed, the results of experiment indicate that our algorithm has relatively better segmentation quality.     

基于改进U-Net的量子点STM图像分割

为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确.     

基于改进Otsu法的遥感图像油罐目标分割研究

为了对可见光遥感图像中油罐目标进行快速分割,在前人工作的基础上提出了一种快速的方法。对可见光遥感图像灰度值分布特点进行分析,用数组对满足先验知识的像素进行统计,使图像中缺失的灰度值不再参加计算,大大减少了冗余计算。以类间方差函数的代替函数(二者在同一位置取得最大值)进行分段处理,提高了运算速度。实验证明,这种方法可以应用到可见光遥感图像油罐目标的分割中,且分割效果优于Otsu法,实验所用图像的处理速度是前人改进方法的5倍以上。     

基于分割的热图压缩

热图作为一种专用图像，为了更好地传输和存储，必须进行压缩。本文依据热图的高频成分少，灰度较集中的特点，在借鉴模式识别思想的基础上，提出一种新的压缩方法——基于分割的热图压缩方法。该方法结合了小波变换编码与Ｒ－Ｃ分割方法对热图进行了压缩，并以传热学原理为依据，对其进行内插重建，获得了１０２４的高压缩比，并得到较好的可视性。这种方法尤其适用于仅具有目标和背景的红外热图。该方法有利于硬件的实现，且可以更好地利用硬件的实时性。     

快速消除车辆阴影的多阈值图像分割法

 视频图像分割时的运动阴影由于与被测对象的相似性而常被误判为被测对象,传统的阴影检测方法一般难以满足实时智能交通系统对处理速度的要求。为此,提出用多阈值法分割图像,将灰度化的当前图像与背景差分,再用正、负两个阈值对其二值化,在分割出深色和浅色被测对象的同时消除阴影。实验表明,将这种方法应用于运动车辆的检测,具有速度快和阴影消除效果好等特点,可应用于实时的运动目标检测和跟踪等领域。     

Adaptive active contours based on local and global intensity information for image segmentation

This paper proposes a new formulation of active contours in the partial differential equation (PDE) framework. The evolution equation consists of two terms: a force term and a regularization term that smoothes the level set function. The proposed model can handle intensity inhomogeneity by integrating the local and global intensity information into the force term. Moreover, the level set function can be initialized to any bounded function (e.g., a constant function), thus completely eliminating the need of initial contours. Experimental results show that the proposed model can effectively and quickly segment many synthesized and real images, especially for images with intensity inhomogeneity.