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1.
熊福松 《常熟理工学院学报》2010,24(10)
传统的阈值选取方法是以图像的灰度直方图做为像素灰度值的概率密度函数的近似估计,然后利用此密度函数来构造目标函数,通过在灰度值中搜索使目标函数最大化(最小化)的灰度值做为最优全局阈值,从而实现图像的分割.为了克服以直方图(灰度值出现的频率)替代灰度值的概率分布不够准确的缺陷,提出了一种基于parzen窗技术和信息熵的阅值选取新方法PWET.该方法以图像的像素坐标集为样本空间,利用parzen窗技术估计图像灰度值的空间概率分布,再结合信息熵来构造新的目标函数,通过在灰度值范围内搜索使目标函数最大的灰度值作为最优全局阈值.通过将PWET方法和传统的KSW熵方法进行比较实验,结果表明PWET方法对图像分割更有效. 相似文献
2.
为了改善Tsallis熵在多阈值图像分割时存在计算量大、耗时长、实用性差的问题,提出基于鸡群算法的Tsallis熵多阈值图像分割方法。首先分析基于Tsallis熵的单阈值分割原理并将其推广到多阈值分割,同时推导出Tsallis熵的多阈值选取公式;其次用鸡群算法求解Tsallis熵函数的最优问题;最后,用穷举法、粒子群算法、差分进化算法及鸡群算法分别对4个典型图像进行多阈值分割,并将各算法的分割数据分别作比较。实验结果表明,鸡群算法能够快速准确地分割复杂图像,且分割效果优于穷举法、粒子群算法以及差分进化算法。 相似文献
3.
为了解决脑核磁共振图像中的灰度不均匀现象,提出了一个基于两相的脑图像分割模型．该模型在图像局部熵基础上融合局部高斯信息和全局信息的两相水平集来拟合图像信息,同时采用一种新的简单有效的初始化方法,进行脑灰质、脑白质、脑髓液分割．实验结果表明,该模型能有效地对脑灰质、脑白质、脑髓液进行分割,同时提供准确光滑的目标边界,解决了CV模型等对灰度不均匀图像分割失败的问题． 相似文献
4.
最大熵阈值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。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。 相似文献
5.
最大熵阈值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。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。 相似文献
6.
为了克服Kim-Fisher模型实现难度大、运行速度慢的问题,提出了离散的近似Kim-Fisher模型.该离散模型的目标函数直接定义在格点上,采用贪心法进行优化.首先,把图像的灰度值视为离散的随机变量,从而可以采用更为简单的方法估计条件熵.其次,针对基于水平集技术的二区域和多区域图像分割,提出一种无须扩展的统一的方法.最后,还提出一种多标号格点上曲线长度的近似方法,该方法比现有的方法更加准确.实验结果表明,同传统的连续Kim-Fisher模型相比,所提出的模型在取得相当的分割效果的同时,简化了实现过程,并大大降低了运行时间. 相似文献
7.
针对传统脉冲耦合神经网络图像分割需要人工多次调整网络参数的问题,提出根据图像本身信息的自适应参数设置方法。并对传统脉冲耦合神经网络进行改进,利用改进的脉冲耦合神经网络进行图像分割,并利用最大二维Tsallis熵准则自适应确定分割结果。仿真实验结果表明,该方法能获得视觉效果较好的分割结果。 相似文献
8.
红外图像具有灰度变化不平均、分辨率较低、噪声较多等特征,传统的图像分割方法难以对红外图像分割出有效实体。为解决这一问题,设计了一种基于非下采样Contourlet 变换(NSCT)的随机游走红外图像分割算法。传统的随机游走图像分割方法,图像部分灰度值的不均匀变化可能改变随机游走算法的路径,而且分割目标的轮廓很容易受到图像背景噪声影响,所以可以通过增强图像的目标轮廓,抑制图像噪声,以达到更好的分割效果。NSCT变换是一种非常有效的图像增强方法,首先采用NSCT变换对红外图像进行多方向、多尺度分解,得到红外图像的低频和高频系数,对该系数进行处理,然后反变换得到增强后的红外图像。实验结果表明,该方法在红外图像分割中取得了很好的效果。 相似文献
9.
10.
张健 《湖州职业技术学院学报》2014,(1):84-87,91
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。 相似文献
11.
传统的CV模型只能用于分割灰度分布比较均匀、目标与背景灰度均值差异较大的图像,且因需要求解偏微分方程导致分割速度很慢.文章在传统快速水平集分割模型的基础上,将高斯分布估计引入速度项,使得快速水平集可以分割复杂的目标,并将HIS空间中的色调分量与强度分量进行融合,得到了一种彩色高斯快速模型.新算法具有分割速度快、可分割复杂目标的优点. 相似文献
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13.
提出一种新的彩色图像多阈值分割算法,首先根据点关联度的仿射性和仿射变换的保序性对色彩空间进行特征组合;再对组合后的灰度图像统计其信息熵,然后对信息熵进行模糊隶属划分。实验表明:在图像色彩信息较为丰富的情况下,该方法能够对RGB彩色图像中的基色和非基色进行有效划分。 相似文献
14.
基于测地线活动轮廓（GAC）模型的变分水平集方法在图像分割领域目前应用较多,但其结果会受到图像边缘因子g的影响,基于这一点考虑引入了高斯核函数的平滑预处理,以减小其对曲线轮廓活动结果的影响。实验证明,该方法对两相灰度图像具有较好的分割效果。 相似文献
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17.
在视频序列图像中,视频图像分割的主要目的是要在视频序列中分割出运动实体,背景差法能够在实时性要求很高的情况下从一段视频中将当前帧图像跟背景图像作差,然后提取出运动目标,而对差图像进行二值化是关键,自适应阈值方法通过对差图像的直方图进行分析寻找直方图上的一个点,该点到直方图最高点与最低点之间的线段的距离最大,为求该点,本文提出了一种快速算法,以该点对应的灰度值作为阈值,这样运动目标就能够被精确地提取出来. 相似文献
18.
詹继勇 《重庆职业技术学院学报》2010,19(4):158-160
分水岭变换是图像分割的一种强有力的形态工具,能够自动生成一系列封闭分割区域。其不足之处是过分割、对噪声敏感。为克服分水岭变换固有的缺点,本文综合利用非线性滤波和改进的FCM算法优化分水岭变换得出的初始分割,提出了一种新的基于混合分割算法——IHWF（Improved Hybrid Watershed and FCM）分割法。与MeanShift算法及区域合并算法相比,该方法充分利用了区域的灰度和区域间的空间信息。试验结果表明该算法能有效克服分水岭算法的过分割问题,且分割效果优于以上两种方法。 相似文献