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     

基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法

为了准确的实现红外目标识别,提出了一种基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法.二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,而且兼顾了图像自身的模糊性,能取得较为满意的分割结果.该方法实质上是一种具有搜索空间大、多局部极值点的典型非线性整数规划问题.广义混沌混合PSO算法在广义PSO算法的基础上,引入自适应平衡搜索,当算法发生停滞时引入模拟退火机制有选择地对当前全局最优粒子进行混沌优化,在增强局部搜索能力的同时能够克服早熟收敛现象.实验证明,运用广义混沌混合PSO算法实现红外图像二维模糊划分最大熵分割是快速、稳定的.     

二维Arimoto熵直线型阈值分割法

Arimoto熵是一种广义熵形式.本文首先指出了已提出的二维Arimoto熵阈值分割法的表述错误,给出了正确的二维Arimoto熵阈值分割法;然后提出了二维Arimoto熵直线型阈值分割法,并给出了快速递推公式;对Arimoto熵公式中参量的选择进行了探讨,并基于标准图像进行了分割性能评估.大量分割实验表明,二维Arimoto熵直线型阈值法至少与二维Arimoto熵和二维Renyi熵直线型阈值法分割效果相当;在图像边缘和噪音信息丰富的情况下,二维Arimoto熵直线型阈值法的分割效果优于二维Arimoto熵和二维Renyi熵直线型阈值法,是一种有效的图像阈值方法.     

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.     

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

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...     

二维直方图θ划分最大Shannon熵图像阈值分割

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分,最近提出的斜分法不具普遍性,提出了适用面更广的基于二维直方图θ划分和最大Shannon熵的图像阈值分割算法.首先给出了二维直方图θ划分方法,采用四条平行斜线及一条其法线与灰度级轴成θ角的直线划分二维直方图区域,按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割,斜分法可视为该方法中θ=45°的特例;然后导出了二维直方图θ-划分最大Shannon熵阈值选取公式及其快速递推算法;最后给出了θ取不同值时的分割结果及运行时间,θ取较小值时,边界形状准确性较高,θ取较大值时,抗噪性较强,应用时可根据实际图像特点及需求合理选取θ的值.与常规二维直方图直分最大Shannon熵法相比,本文提出的方法所得分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间及存储空间也大为减小.     

二维广义模糊熵图像阈值分割法

针对一维广义模糊熵不能有效处理含噪图像的分割问题,在二维灰度直方图上定义了图像的二维隶属度函数,提出了二维广义模糊熵阈值分割法.该方法不仅考虑了图像的点灰度值,同时考虑了图像像素的邻域平均灰度值,能更好地利用图像中的信息.为了提高二维广义模糊熵阈值法的运行速度、解决参量选取问题,结合粒子群优化搜索方法,设计了嵌套式的优化过程.实验表明,二维广义模糊熵阈值分割法对噪音图像有更好的适应性.     

二维广义模糊熵图像阈值分割法

针对一维广义模糊熵不能有效处理含噪图像的分割问题,在二维灰度直方图上定义了图像的二维隶属度函数,提出了二维广义模糊熵阈值分割法.该方法不仅考虑了图像的点灰度值,同时考虑了图像像素的邻域平均灰度值,能更好地利用图像中的信息.为了提高二维广义模糊熵阈值法的运行速度、解决参量选取问题,结合粒子群优化搜索方法,设计了嵌套式的优化过程.实验表明,二维广义模糊熵阈值分割法对噪音图像有更好的适应性.     

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。     

利用二维属性直方图的最大熵的图像分割方法

提出二维属性直方图的概念。它是一种由先验知识约束的二维直方图,可以使一些图像处理方法得到简化和变得可行。在此基础上提出一种基于二维属性直方图的图像分割方法。该方法步骤是构造图像的属性集,确定相应的二维属性直方图,然后利用二维属性直方图的最大熵法确定灰度阈值。为了说明该方法的性能,将其用于一种海底小目标图像分割。同时,也使用一维属性直方图的最大熵分割法。结果表明该方法比一维属性直方图的最大熵法抗干扰性更强,分割效果更好。二维属性直方图的概念具有理论意义与应用价值。该方法适用于图像有某种先验知识的场合。     

基于蚁群算法的辊式涂布涂层厚度图像检测

针对目前辊式涂布涂层厚度检测效率低、准确率低等问题,提出一种基于启发式蚁群算法的辊式涂布涂层厚度机器视觉检测方法。采用Canny算子的原理提取出边缘信息,得到了边缘点的先验知识;然后建立了改进的蚁群算法的边缘追踪模型,实现了信息素和启发信息对蚂蚁的导向作用,同时较好地避免了蚂蚁在非边缘区域的分布和行走,解决了传统蚁群算法中随机性与正反馈两种机制的协调问题,使用改进蚁群算法的机器视觉法进行测量实验,与机理建模法对比最大误差为5.74%,平均误差为4.04%,满足实际生产需要。     

基于人工蚁群的红外图像分割算法

基于人工蚁群的红外图像分割方法利用模糊非线性增强算子作为启发信息,与信息素共同指导蚂蚁的行为。通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向分割图像收敛,最后根据信息素分布提取分割结果。仿真和实验表明,该算法对真实图像得到了理想的分割结果。     

基于人工蚁群的红外图像分割算法

基于人工蚁群的红外图像分割方法利用模糊非线性增强算子作为启发信息,与信息素共同指导蚂蚁的行为。通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向分割图像收敛,最后根据信息素分布提取分割结果。仿真和实验表明,该算法对真实图像得到了理想的分割结果。     

基于二维直方图和模糊熵准则的阈值化方法

图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,其研究多年来一直受到人们的高度重视;阈值化法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用;针对图像分割中细节往往被忽略导致后续处理困难的问题,基于模糊关系和最大模糊熵原理提出了一种阈值化方法,对二维直方图进行模糊分割;为了获得图像分割中的细节,提出的方法根据最大熵原则自动确定模糊区域和门限,进而获得二维模糊熵和遗传算法最优解,最后获得图像细节;通过对不同灰度水平和颜色类型图像进行实验比较,实验结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法,得到该方法在图像分割中获得细节的结论。     

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。     

基于蚁群算法的室内可见光高精度三维定位系统

为了提高室内定位精度,实现三维定位,提出一种基于蚁群算法的的可见光通信室内高精度三维定位系统。本系统采用了码分多址(Code Division Multiple Access,CDMA)调制技术,解决了室内可见光通信多信号源之间的符号间干扰.系统中与发光二极管(Light Emitting Diode,LED)光信号源地理位置相关的ID信息码经过直接扩频调制后加载至发光二极管驱动电路,以光信号的形式在室内传播.光信号经过放大、滤波、采样处理后,根据码分多址调制技术中扩频码的正交性恢复出ID信息及光强衰减信息.经过计算获得来自不同发光二极管的信号光强衰减因子,利用蚁群算法的全局搜索性确定最优定位点.引入误差修复因子,利用蚁群算法的并行搜索性对光强衰减因子偏差进行修正.仿真结果表明,信噪比为30dB,20dB,10dB的条件下,算法的定位精度分别为2cm,4cm,8cm.当计算的精度高于45cm时,蚁群算法定位解的搜索效率明显高于遍历法.在10dB的信噪比条件下,对光强衰减因子进行修正后100%的测试点都实现了5cm定位精度.实验结果表明,20dB信噪比条件下,92.59%的测试点的定位误差小于8cm,96.29%的测试点定位误差小于10cm,最大定位误差为11.30cm.经过误差修复后,96.2%的测试点实现了3cm的定位精度,61.6%的测试点实现了2cm的定位精度.本算法在实现了高精度定位,减少了获得最优定位解的计算量.     

改进蚁群算法的局部信息动态路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度慢、对动态路径变化适应性低的局限性,提出了一种基于局部信息获取策略的动态改进型蚁群算法。该算法利用局部信息获取策略,进行最优局部目标点的获取,然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径,再重复循环获取新的最优局部目标点,直到找到全局目标点。与此同时,将提出的改进型蚁群算法应用于动态路径规划中的路径寻优与避障,仿真结果表明：提出的算法在具有与传统蚁群算法相当的路径优化效果的同时,能够有效适应障碍变化、大大提高了路径规划的收敛速度。     

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。