基于Canny算子和轮廓方向图的异形纤维轮廓增强算法

显微包埋采集纤维图像过程中,由于背景光照不均、景深和聚焦等造成纤维图像对比度较低、目标与背景区分不明显的问题.传统的Canny算子对于异形纤维的轮廓提取存在边缘不连续、虚假边缘等不足,尤其是对于粘连纤维无法确定其轮廓.针对这些不足,提出了一种利用轮廓跟踪算法剔除Canny算子产生的噪声边缘,并在方向图的基础上利用矩形方框确定真正的轮廓区域,然后对此区域内的像素进行模糊域非线性拉伸,从而得到增强后的异形纤维图像.对增强后的异形纤维图像进行Otsu二值化处理,其结果表明该算法能够得到准确完整的异形纤维轮廓.     

采用二维Otsu直方图斜分快速算法实现方式的改进

在二维Otsu自适应阈值快速算法的斜方窄带判决域特性基础上,依据斜分线穿越窄带区的同一特性,设立算法辅助轴,对原快速算法实现方式进行改进.简化算法实现过程,在原算法降维基础上,进一步降低算法复杂度.结果表明:改进后的二维Otsu自适应阈值快速算法更加适应图像分割的实际工况,在实验验证中取得良好的图像分割效果.     

基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

 为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.     

PCB光电图像光照不均蜕化的校正及阈值分割方法

分析了CCD获取的图像光照不均蜕化产生原因.针对光照不均蜕化的印刷电路板图像的具体情况,用同态滤波器在频域空间进行滤波而增强图像,从而改善图像的目标与背景对比度.讨论了最大类间方差法,给出了其优点.为了更好的分割图像,在此基础上,考虑两类间距与各类内聚性对图像分割的不同影响,提出了一种改进的最大类间方差法.最后对光照不均蜕化的PCB光电图像用不同方法进行了实验,结果表明改进方法能更好地分割图像.     

基于Adaboost的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别系统的重要部分,针对已有指纹分割方法的不足,笔者提出了基于Adaboost的指纹图像分割方法.并且基于分级处理的思想,使用Otsu计算分割阈值,对图像进行初分割,然后又使用笔者提出的基于Adaboost的指纹分割方法对图像进一步的分割,最后采用形态学方法对细分割后的结果进行后处理实验证明,相对于已有的指纹图像分割方法,该方法具有较高的准确性和较强的适应性.     

高帧频信标光定位与跟踪实验研究

信标光斑准确定位是完成空间光通信跟踪和捕获时的一个重要方法。应用改进的Otsu分割方法,对采集序列图像进行实时处理,提取潜在的信标光斑,对后续图像处理引入感兴趣区域的读入技术,在感兴趣区域内对信标光图像进行处理,应用卡尔曼预测模型实现了信标光跟踪,并将跟踪误差控制在精跟踪视场之内。实验结果表明,改进的Otsu具有更佳的抗噪能力和分割效果,并且实时性和定位精度均获得了满意的结果。     

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。     

基于样本块和BSCB模型的壁画裂缝修复方法

针对采用传统方法虚拟修复北齐墓葬壁画复杂裂缝效果较差的问题,以水泉梁北齐墓室壁画为例,提出了基于改进的BSCB(bertalmio sapiro caselles bellester)模型与样本块修复算法相结合的虚拟修复方法。首先直方图增强后用最大类间方差法(Otsu)获取裂缝;其次,结合使用连通域标记算法与开、闭运算分离裂缝;再采用改进的BSCB模型对所有裂缝进行修补;然后用基于样本块图像修复算法消除扩散修复痕迹;最后利用颜色提取、替换恢复前景色彩,获得裂缝最终修复结果。实验结果表明,该方法同时修复壁画纹理区域的大裂缝与相连于壁画结构的小裂缝时,既能保证修复区域的清晰度,又能连接破损边缘,还能恢复部分区域的色彩;相较于其他修复方法,在边缘连续性上至少提升15.90%。     

改进的粒子群算法用于图像分割

提出了一种将保证收敛粒子群算法与最大类间方差法相结合的快速阈值分割法。该方法根据最大类间方差法的原理以分离度大小作为判断粒子优劣的准则,即分离度越大粒子就越好,并采用粒子群算法对图像进行多目标优化搜索。实验表明,该算法在继承标准粒子群算法易于实现、实时性好等优点的同时,还避免了标准PSO算法存在的早熟收敛问题,具有更强的寻优能力。     

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.