基于 Matlab 的图像阈值分割算法研究

重点讨论了图像分割法中的阈值研究法,包括全局阈值法和自适应阈值法。对全局阈值算法中的人工选择法、迭代式阈值选择法、最大类间方差法以及自适应算法中的分水岭算法进行了重点分析,用M atlab进行实现并给出了实验结果;分析了几种算法的适用情况,并提出了一些改进意见。     

图像阈值分割方法的研究

图像的检测、识别技术广泛应用于各个领域,而阈值分割法在图像预处理过程中是比较基本的图像分割方法.该文从现有的各种图像阈值分割的方法进行了比较以及分析,重点介绍并研究了基于图像灰度值的阈值分割方法.     

基于阈值分割的简牍文字图像处理研究

当前主流的分割算法一般采用的是选取阈值分割法、最大类间方差(OTSU)法或者是区域生长法,而经试验证明,采用选取恰当的阈值分割法能有效地把文字与背景进行分离。理论分析和大量的实验结果均表明,采用合适的单阈值分割方法提取的简牍文字较清晰,文字细节部分保留的较完整,笔画间的粘连现象较少,达到了令人满意的结果,有利于后期简牍文字修复工作和考古研究的顺利进行。     

彩色图像中肤色分割方法研究

肤色特征不依赖于面部细节,对于旋转,表情变化等不敏感,具有相对的稳定性,所以在人脸检测过程中肤色常常成为辅助的人脸定位的手段。对不同颜色空间下的图像进行分析,寻找肤色分割的最佳效果是非常重要的研究课题。     

三维脑分割中灰度阈值的选取方法

三维人脑体数据分割是医疗图像处理中的一项重要技术,其中阈值的选取最为关键。在介绍了3种具有代表性的图像阈值求取方法的基础上,将它们分别用于分割实验;从实验效果及算法性能两方面对这3种方法进行比较,结果表明模糊最大熵结合遗传算法求取阈值的方法效果较好,受噪声影响小。     

基于迭代阈值的女书分割算法研究

女书文字图像分割是女书信息化处理中一个重要的环节,是进一步进行女书识别的基础。介绍了迭代阈值分割方法的基本原理,程序流程,并将其运用到女书文字分割当中。实验表明,该算法在女书文字分割中运行时间短,阈值选择准确,取得了较好的分割效果。     

基于PCNN的手腕骨图像自动分割方法研究

在骨龄自动评价系统研究过程中,对X射线图像中的手腕骨有效分割是一项艰巨的工作。为了解决棘手的手腕骨分割问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的自动分割方法。该方法在合理简化传统PCNN模型的基础上,利用图像的灰度迭代阈值确定PCNN的迭代次数,实现了对手腕骨有效分割,分割结果优于OTSU算法、分水岭分割算法、阈值迭代算法。     

局部动态阈值图像分割算法研究

图像分割是预处理图像转入图像分析的关键环节,在图像分析、模式识别中起着重要的作用,采用图像分割可以将图像中感兴趣物像、不感兴趣物像进行分离,实现了提取目标参数、特征的可能性,所以图像分割一直受到人们的重视。提出了一种应用局部动态阈值进行图像分割的算法,通过试验表明：采用局部动态阚值进行图像分割算法在分割复杂背景图像时具有较好的分割效果,是一种有效的分割算法。     

图像的增强与分割方法研究

以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径.     

遗传算法在图像阈值分割中的应用

图像分割是目标检测和识别的基础,对所采集到的图像进行分割处理是图像识别跟踪技术中实现目标检测的一种重要技术手段;遗传算法是一种优化算法,利用其高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值,大大缩短图像阈值分割中阈值的选取时间,提高分割效率;介绍了遗传算法在图像阈值分割领域的应用研究进展。     

图像阈值分割技术的研究

本文主要介绍图像分割中阈值选取的两种主要方法（迭代法和最大类间方差法）的原理及实施步骤,并将其运用标准图进行仿真,最后分析了仿真结果。     

图像阀值分割技术的研究

本文主要介绍图像分割中阈值选取的两种主要方法(迭代法和最大类间方差法)的原理及实施步骤,并将其运用标准图进行仿真,最后分析了仿真结果。     

基于阈值优先分割的光通信网络冲突解决方法

针对光通信网络中不同优先级业务突发冲突问题,导致数据服务质量差与丢包率高的问题,提出一种基于阈值优先分割的光通信网络冲突解决方法,该方法根据阈值分割准则来控制偏射路径,当不同优先级数据包冲突时,首先分割优先级较低的数据包进行偏射,然后根据阈值优先分割准则在冲突路由节点寻找最优路径,最后将冲突数据包通过预置或空闲路径传输,使得不同优先级业务数据包分配更加合理,最大限度地降低了由突发冲突引起的高阻塞率与丢包率。仿真结果表明,该方法可以有效降低总丢包率并保证其服务质量,且网络延时较小,从而改善整个OBS网络的服务质量性能。     

基于脉冲耦合神经网络的图像分割方法

为进一步提高脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中的应用水平,本文对PCNN模型作了简化和改进。利用粒子群优化算法实现网络参数优化,从训练图像中提取熵和能量的比值作为PSO的适应度函数,提出了一种参数自适应的PCNN图像分割方法。最后,通过仿真验证所述方法的分割性能,结果表明:与传统PCNN图像分割方法相比,该方法能够有效地实现不同图像的自适应分割,具有一定优越性。     

基于改进遗传算法的双阈值图像分割

将双种群遗传算法用于阈值的选取,仿真结果表明:合适的遗传算子选定后,基于遗传算法的双阈值图像分割方法可以正确有效地分割图像,将遗传算法用于图像处理中,是非常有效的.     

基于局部阈值的图像分割方法

本文提出了一种基于局部阈值的图像分割方法,该方法针对全局阈值处理方法在背景照明不均匀时可能无效的局限性,通过应用形态学开运算、闭运算和最大类间方差得到一个局部变化的阈值函数,然后利用该阈值函数对图像讲行阈值处理,最后得到分割后的图像.Matlab仿真实验表明,该方法运算速度快,能更好的抑制噪声.     

基于水平集的脑部MR图像混合分割算法

脑部组织的分割与提取是脑部医学图像三维重建及可视化能准确表达其相应组织部位的前提.针对脑部MRI图像数据的特点,本实验设计方法,一方面将Canny算子作用于原图像得到比原图更明确的边缘信息,并将其结果引入水平集函数中;另一方面利用阈值分割方法对原图进行分割,将其结果作为水平集方法中的初始水平集,避免了手工勾画轮廓的操作,有效地减少了由手工操作带来的分割误差.本方法将Canny算子精确定位边缘的优点与水平集追踪物体拓扑结构改变的特点相结合,结果表明,3种算法的有效结合可得到很好的目标分割结果.     

基于自适应阈值的车道检测系统的研究

车道检测系统中的关键问题是图像分割,而图像分割的基础则是自适应阈值的确定。本文针对车道检测系统对比了不同的自适应阈值算法,并采用物理模型仿真的研究方法简要分析了这几种算法的特性,最终确定了一种各项性能指标均较优的自适应阈值算法。     

牛图像识别与分割方法研究

文章针对牛非接触测量中的识别与分割过程进行研究,提出了一种牛图像识别与分割方法。此方法对牛的图像进行灰度化、二值化和形态学处理,获取连通域并对连通域进行筛选,实现牛的识别和定位;然后依据识别信息对图像进行裁剪,最大限度地减少背景的影响。采用区域生长法和K聚类法对图像进行分割并向坐标轴投影,依据投影信息对图像进行分区。在不同区域选择两类算法中的最优结果作为输出,组合后获取最终分割图像。此方法对牛的头部、腿部、花纹部分和阴影部分均有较好的分割效果。     

计算机图象检索研究

本文简要介绍了计算机图象检索的两种方式：基于文本的图象检索和基于内容的图象检索。探讨了当前的一些主要的图象检索系统及其发展方向。