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。     

改进图像阈值分割算法的研究

研究了利用阈值对图像进行分割的一般算法。根据图像的特点,从不同的数学角度对阈值的选取进行了分析,改进了基于图像灰度统计特征的边缘强度分割和逐次逼进的阈值迭代算法,并尝试采用多个阈值进行局部分割的算法。对分割结果的对比分析表明,改进后的算法在分割的完整性和一致性上具有更好的效果。     

基于射线坡度阈值的城市地面分割算法

针对城市环境激光雷达点云地面分割过程中坡度路面、障碍物和地面交界处存在欠分割与过分割的问题,提出一种应用于不同城市场景的地面分割算法。该算法首先利用激光雷达水平角分辨率将点云进行线序化排列,再利用射线前后点的距离比去除悬空异常噪点;随后借助射线点距离与坡度信息自适应调整高度阈值;最后利用调整后的全局与局部高度阈值进行地面分割。对3种不同类型的城市路面进行的实验验证了本文算法的有效性,该算法在不同城市场景下均可区分障碍物与地面交界处的点云与坡面,平均分割准确度达98%,平均耗时2 ms。     

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。     

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。     

一种基于分水岭的连接米粒自动分割算法

在连接米粒的分割中,分水岭分割算法对一个米粒经距离变换后常存在多个局部极小值而产生过分割.为解决该问题,应用形态学膨胀将检测的邻近的局部极小值合并成一个区域,使每个米粒内部只有一个局部极小值,再用分水岭算法进行分割.实验结果表明,对长江米、圆江米和粳米3个品种籽粒,提出的算法分割正确率分别达到87%、93%和92%,获得了满意的分割效果.     

基于自适应模糊阈值分割的韧窝图像处理

为了能准确研究韧窝直径与常规力学性能之间的关系,尽量减小在测量中人为因素的影响,本文采用计算机图像处理技术对韧性断裂产生的等轴韧窝图像进行辅助分析,应用自适应模糊阈值分割法对预处理后的韧窝图像进行二值分割,很好的实现了韧窝与背景的分离。并且根据韧窝直径的大小对韧窝进行了分类。为了能快速准确的获得韧窝直径,对基于Freeman链码的多区域面积的算法进行了改进,改进后的方法实现简单,计算量小,测得韧窝直径的结果准确。     

基于区域增长的图像跟踪算法的研究

为了提高序列图像的跟踪精度,提出了基于区域增长的特征量提取方法。这种方法可捕获图像中所有单连通域,并能准确地提取其特征量,然后依据所提取的特征量设计分类器,实现对图像中所有单连通域进行分类识别并加以跟踪的目的。此算法有效地解决了一般传统识别算法难以区分目标和其近邻区域的干扰,而导致跟踪目标特征量提取不准确的问题。在目标特征提取识别算法的基础上,还提出了阈值预测分割算法,并应用在序列图像的跟踪中,取得了较好效果。     

基于自适应阈值和动态更新因子的ViBe改进算法

针对传统ViBe算法不能及时反映场景变化,动态场景适应性差等问题,提出一种改进的ViBe算法。改进内容包括：采用随机选取背景样本和24邻域法获取初始背景,可以加速“鬼影”消融;结合大津法（OTSU）和均匀性度量法的平均自适应阈值计算方法,可以提高算法对树叶晃动、水波纹和光照变化等环境的适应性,最大限度保留有效像素;更新阶段引入自适应更新因子,可以有效减少被误判的概率,从而增强算法的鲁棒性;最后通过形态学处理和滤波使目标更加完整。采用标准数据集视频对改进算法进行了测试和对比分析,改进算法相对于KDE算法、GMM算法和传统ViBe算法各项指标均有大幅度提高,精确度分别提高30.44%、40.72%和20.95%,错分比分别降低了43.28%、40.59%和29.43%。     

基于自适应模糊阈值分割的韧窝图像分析

为了探明钢材韧窝直径与常规力学性能之间的关系,对其精确测取与统计,并尽量减小在测量分析中人为因素的影响,利用自适应模糊阈值分割法对韧性断裂产生的钢材等轴韧窝图像进行分析及二值分割,实现了韧窝与背景的分离。为了快速准确的测得韧窝直径,对基于Freeman链码的多区域面积的算法进行了改进。改进后的算法可高效、便捷、准确的测取韧窝直径。由此为后继的韧窝定量分类分析工作提供了依据。     

Remote sensing image segmentation based on Dynamic Statistical Region Merging

Using the Statistical Region Merging (SRM) for remote sensing image segmentation, we found the result is unsatisfactory. To improve segmentation accuracy and the correctness, this paper proposed a Dynamic Statistical Region Merging (DSRM). It tries to let the most similar regions to be tested first. At first, it redefines the dissimilarity based-on regions. Then, it dynamically updates the dissimilarity and adjusts the test order during the procedure of merging. Experiments demonstrate the accuracy of the DSRM is higher than the SRM and its computational complexity is approximately linear. In addition, we extend the DSRM to multi-band remote sensing image and use it for multi-scale segmentation.     

灰度图像的二维交叉熵阈值分割法

在解释和说明Li与 Lee提出的一维交叉熵阈值分割方法的基础上,将其推广到二维灰度直方图上,提出了二维交叉熵图像分割算法.为了克服二维空间上运算复杂性高、运算量大的缺点,给出了二维交叉熵阈值法的快速递推公式.与二维Otsu法相比,二维交叉熵阈值法能够更好地适应目标和背景方差相差较大的情形,是一种有效的阈值分割方法.     

一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于区域分割和à trous小波变换的红外与可见光图像融合算法.首先,对红外与可见光图像进行区域分割及区域关联,并按关联映射图所划分区域提取红外与可见光图像的的能量信息及梯度信息;然后,对红外与可见光图像进行多尺度à trous小波变换分解,分解后的低频部分按照文中所提出的区域能量比和区域清晰比指标进行区域融合,高频部分采用绝对值取大算子进行融合;最后进行重构得到融合图像.结果表明,该算法既可保持可见光图像的光谱信息,又可有效获取红外图像的热目标信息.     

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.     

一种基于区域分割与跟踪的多视点视频校正算法

针对多视点图像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了基于区域分割与跟踪的多视点视频校正算法.采用3维高斯混合模型来描述颜色信息,利用期望-最大算法来精炼模型参量,并通过自适应聚类和概率平滑操作来得到精确的分割图像.这样建立起多视点图像分割区域间的局部映射关系,并利用这种局部映射关系对全局图像进行校正.最后利用视频跟踪技术实现对视频图像的校正.实验结果表明,该算法能消除颜色过饱和或颜色区域混淆的影响,且具有较好的校正效果.     

高能固态激光阵列光束合成技术浅析

建立了高能固态激光阵列合成的模型,对相干合成型和非相干合成型的高能固态激光系统进行了分析和比较.引入光束传输因子(BPF)作为评价合成光束的光束质量,对湍流大气对板条激光器和光纤激光器相干合成与非相干合成远场光束质量的影响进行了定量分析.计算模型和结果为工程实际中合成方案的选择和评估提供了参考.     

基于中值的平方距离对称共生矩阵阈值化方法

对灰度概率分布呈现偏斜和重尾的一类图像的阈值选取问题进行了研究.鉴于应用均值方法进行分类估计出现偏差的问题,本文应用中值方法进行修改,使图像阈值的选取更加合理.基于平方距离的对称共生矩阵阈值方法,在对称共生矩阵上定义了区域中值,提出了基于中值进行分类统计的平方距离对称共生矩阵阈值法,并给出了多阈值分割计算式.与Otsu′s法、基于平方距离法的分割比较表明:本文提出的方法不仅对于分类概率呈现偏斜和重尾的情况分割效果突出,而且由于考虑了图像的空间信息,与基于中值的Otsu′s法相比,所提取的目标信息更加完整,边缘更加清晰;对于小目标类的图像,该方法也具有良好的阈值选取效果.为进一步说明该方法的正确性和有效性,基于标准分割图像进行了误分类误差计算,结果表明所提出的方法误差值能够达到最小.     

提升小波变换与中值滤波结合的红外光谱消噪

在光谱数据的定量分析中,噪声的存在常常会影响结果的准确性。为提高红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪处理。将一种光滑阈值函数和一种分层阈值选取方法应用到提升小波域光谱信号的去噪处理中,并对提升小波重构信号进行中值滤波。对某小麦品种的实测光谱信号,添加信噪比为21.17 dB的噪声后采用该方法进行去噪处理,并利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、峰值平均相对误差(AREPV)以及峰位平均误差(AEPP)四项指标对去噪效果进行评价。结果表明,与软阈值法与硬阈值法相比,该方法能更有效地去除光谱信号中的噪声,保留光谱中的有用信息,提高光谱信噪比,降低均方根误差、峰值平均相对误差以及峰位平均误差,提高光谱的分析能力。