基于遗传算法参数优化的PCNN红外图像分割

构造一种基于遗传算法参数优化的脉冲耦合神经网络(PCNN)红外图像分割算法。该算法首先利用PCNN的全局耦合性和脉冲同步性对输入图像进行点火处理,根据PCNN的输出结果计算熵作为遗传算法的适应度函数,并利用熵的变化量作为遗传算法的收敛依据,对PCNN模型中影响图像分割的参数进行组合优化,结合PCNN生物视觉特性和遗传算法解空间随机搜索能力来寻找关键参数的最优值。将遗传算法和PCNN进行结合可充分发挥二者优势,将本文方法与最大类间方差法（OTSU）、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,通过交叉熵、区域对比度等客观指标对分割后的图像进行定量分析,结果表明无论从主观视觉还是客观指标,本文方法分割效果优于其他对比方法。     

一种高噪声显微图像分割方法研究

传统的图像分割算法在处理高噪声显微图像时,由于背景复杂,很难得到目标完整的区域轮廓。通过对不同图像分割算法的性能进行对比,提出了一种改进的二维最大熵阈值遗传算法结合数学形态学除噪分割的方法。首先用改进的二维最大熵阈值算法结合遗传算法对高噪声显微图像进行粗分割,除去图像中大量的背景噪声,然后运用数学形态学进行细分割,滤除剩余少量杂质和孔洞,提取出目标轮廓。实验结果表明改进的方法较传统分割方法具有更强的抗噪声能力及更快的处理速度,有效地实现了高噪声显微图像的除噪分割。     

基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割

为了分割照度不均匀的网格图像,提出了一种基于最大模糊熵和遗传算法的阈值分割方法。基于模糊集合理论,根据像素灰度值把原始图像中的像素分为黑和亮两个模糊集,利用最大模糊熵准则确定模糊区间的范围,寻找模糊参数的最优组合,实现图像分割。由于穷举法搜索模糊参数的最优组合存在计算复杂度高、占用存储空间大等缺点,因此采用了遗传算法确定最优阈值。为了验证该方法的有效性,对其进行了图像分割实验,并与最大类间方差法、迭代法和一维最大熵法进行了比较。实验结果表明,该方法能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于其它三种算法,并能保留原始图像的主要特征。     

基于PSO和模糊划分熵的水下图像分割

在水下环境中,由于存在着水体对光线的吸收以及照明不均等原因,水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点。如果直接使用传统的分割方法,对水下图像进行处理后的效果较差。传统的基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是其时效性较差。而粒子群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,该算法简单易实现,可调参数少。因此将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中。新方法在重新定义模糊熵的基础上,根据最大熵原理,利用粒子群算法来搜索分割阈值。相对于传统的利用穷举法来搜索分割阈值的算法,新方法大大减少了计算时间,提高了效率。通过对水下图像处理实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性能。     

一种眼底黄斑水肿OCT图像分割方法

黄斑水肿(ME)被认为是增殖性糖尿病视网膜病变的主要适应症之一,由于视网膜下层中蛋白质沉积物的积累,ME引起视网膜肿胀。光学相干断层成像(OCT)通过显示黄斑病变的横截面视图提供了ME的早期检测。文章提出了一种新的算法,即改进遗传算法和最佳熵法相结合的方法,可以在前期工作的基础上提高时间效率,从5s提高至0.7s。算法首先对图像预处理,排除血管和散斑噪声对分割效果的影响,再将信息熵作为遗传算法(GA)的适应度函数,将最大熵作为遗传算法的收敛准则。经过遗传操作,得到最佳阈值,对黄斑水肿OCT图像进行分割,然后对得到的二值图像进行边界平滑处理,得到最终的分割图像。所述方法对300张黄斑水肿OCT图像进行了分割,与Canny算子、OTSU分割算法和临床医生手动分割结果相比较。结果表明,算法能够快速准确提取黄斑水肿区域,为临床诊断和治疗提供了定量分析的工具。     

基于互信息改进型脉冲耦合神经网络多值图像分割

为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节、纹理及边缘等信息,对不同图像分割准确度高,具有较强的适用性.     

基于互信息改进型脉冲耦合神经网络多值图像分割

为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节、纹理及边缘等信息,对不同图像分割准确度高,具有较强的适用性.     

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。     

一维Renyi熵阈值法中参数的自适应选取

提出了一种自适应选取一维Renyi熵阈值分割法中参数α的方法.该方法以一种图像分割质量评价指标-均匀性测度为适应度函数,利用粒子群算法在参数空间进行优化搜索,从而可以根据具体的图像获得合适的参数,得到最佳的图像分割阈值.结果表明:一般情况下,可以(0,1)范围内搜索最优的α值;当需要更好的分割效果时,可在(0,10)范围内搜索最优的α值.     

结合PCNN分割和模糊集理论的红外图像增强

为了克服天空背景对红外图像增强处理的干扰、更好地凸显图像中的目标,提出了一种结合脉冲耦合神经网络(PCNN)分割和模糊集理论的红外图像增强方法。利用PCNN将图像分割成天空背景区域和目标区域,之后对目标区域利用变分Retinex处理以获得反射图像,并对该反射图像进行基于岭型分布的自适应模糊增强,将自适应增强后的反射图像与照射图像进行融合,将融合后的目标区域的局部均值赋值给天空背景区域,重构得到增强后的图像。实验结果证明,该方法解决了已有算法中出现的天空区域噪声放大问题,增强后的图像具有更高的对比度和更好的视觉效果。     

A Hybrid Preaching Optimization Algorithm Based on Kapur Entropy for Multilevel Thresholding Color Image Segmentation

Multilevel thresholding segmentation of color images plays an important role in many fields. The pivotal procedure of this technique is determining the specific threshold of the images. In this paper, a hybrid preaching optimization algorithm (HPOA) for color image segmentation is proposed. Firstly, the evolutionary state strategy is adopted to evaluate the evolutionary factors in each iteration. With the introduction of the evolutionary state, the proposed algorithm has more balanced exploration-exploitation compared with the original POA. Secondly, in order to prevent premature convergence, a randomly occurring time-delay is introduced into HPOA in a distributed manner. The expression of the time-delay is inspired by particle swarm optimization and reflects the history of previous personal optimum and global optimum. To better verify the effectiveness of the proposed method, eight well-known benchmark functions are employed to evaluate HPOA. In the interim, seven state-of-the-art algorithms are utilized to compare with HPOA in the terms of accuracy, convergence, and statistical analysis. On this basis, an excellent multilevel thresholding image segmentation method is proposed in this paper. Finally, to further illustrate the potential, experiments are respectively conducted on three different groups of Berkeley images. The quality of a segmented image is evaluated by an array of metrics including feature similarity index (FSIM), peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index (SSIM), and Kapur entropy values. The experimental results reveal that the proposed method significantly outperforms other algorithms and has remarkable and promising performance for multilevel thresholding color image segmentation.     

一种光学层析图像的多准则重建方法

光学层析成像是一个病态重建问题,为克服重建过程的病态性,提出将多准则优化理论引入到图像重建中。利用了三个用于光学层析图像重建的准则:平方误差函数、图像熵函数和局部平滑函数。采用向量优化方法将多准则优化问题转化为单准则优化问题求解。为了确定各个目标函数间的权重系数,提出一种动态权重系数求解方法。重建过程目标函数关于光学参量的梯度计算是关键,因此提出一种基于梯度树的计算方法。实验过程中对多准则重建结果和基于平方误差函数的单准则重建结果做了比较,证明该方法能够克服传统的偏重单一目标的单准则重建的不足,有效地重建光学层析图像,提高图像重建质量。     

基于二维最小Tsallis交叉熵的图像阈值分割方法

利用Tsallis熵的非广延性,提出了二维最小Tsallis交叉熵阈值分割方法.首先给出了二维Tsallis交叉熵的定义,并以最小二维Tsallis交叉熵为准则,利用粒子群优化算法来搜索最优二维阈值向量.该方法不仅进一步考虑了像素之间的空间邻域信息,而且考虑了目标和背景之间的相互关系,其分割性能优于基于Shannon熵的交叉熵阈值法和一维最小Tsallis交叉熵阈值法,并且具有很强的抗噪声能力.实验结果表明,该方法可以实现快速、准确的分割. 关键词： Tsallis交叉熵 二维直方图 粒子群优化算法 图像分割     

Cellular neural networks for welding arc thermograms segmentation

Machine vision systems are used in many areas for monitoring of technological processes. Among this processes welding takes important place, where often infrared cameras are used. Besides reliable hardware, successful application of vision systems requires suitable software based on proper algorithms. One of most important group of image processing algorithms is connected to image segmentation. Obtainment of exact boundary of an object that changes shape in time, such as the welding arc, represented on a thermogram is not a trivial task. In the paper a segmentation method using supervised approach based on a cellular neural networks is presented. Simulated annealing and genetic algorithm were used for training of the network (template optimization). Comparison of proposed method to a well elaborated segmentation method based on region growing approach was made. Obtained results prove that the cellular neural network can be a valuable tool for infrared welding pool images segmentation.     

融合改进直方图PDE和二维Tsallis熵多阈值SAR分割

针对合成孔径雷达(SAR)图像中存在大量的相干斑噪声,对SAR图像进行分割易出现分割不精、边缘模糊等问题,融合改进的直方图PDE和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种SAR图像分割算法。根据PDE直方图均衡化方法,将图像去噪与图像增强加权融合,利用各自权值调整去噪项与图像增强项;同时将二维Tsallis熵单阈值分割方法扩展到多阈值分割, 建立基于多阈值的选取方法,并引入萤火虫算法来求解最优阈值对,实现了二维Tsallis熵多阈值对去噪增强SAR图像的有效分割。仿真结果表明:与其他3种分割算法相比,该文算法在处理噪声大、灰度差值小的图像时具有较高的分割精度,PRI至少提升2.53%、VOI降低8.48%、GCE降低11.14%。