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.     

基于改进遗传算法的最佳阈值的图像分割

设计了改进的遗传算法,通过内外两层的选择、交叉和变异等遗传操作,快速逼近最佳阈值,大大缩短最佳阈值图像分割中阈值的选取时间,提高分割效率;通过实验比较,证实改进的遗传算法在最佳阈值的图像分割上优于传统的遗传算法。     

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。     

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。     

基于遗传算法的图像分割技术研究

遗传算法是模拟自然界的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种全局优化搜索算法,具有实用性强、稳定性好、适于并行处理及高效等显著特点,在很多领域得到了广泛应用。图像分割是数字图像处理的重要研究领域之一,它对于图像特征提取、图像分析和识别、计算机视觉等有着重要意义。     

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。     

二维自由粒子群图像阈值分割算法

根据二维图像阈值分割和ITPSO的理论,提出2D-FPSA。2D-FPSA适用于任何形式的二维图像信息。与传统的二维算法不同,该算法不需要准则函数,通过一个自由运动的粒子群得到最优阈值。实验结果表明,2D-FPSA是稳定、快速和有效的二维图像阈值分割算法。其分割结果优于ITSPO。     

遗传算法在数字图像分割中的应用

为了快速准确地确定图像的最佳分割阈值,提出了一种改进的遗传算法。该算法通过完善选择机制、引进父子竞争机制和使用二元变异算子进行变异操作,有效地解决了遗传算法的收敛速度慢和种群过早成熟的问题。     

基于灰度图像分割的改进遗传算法

本文在基于灰度图像分割的基础上对传统遗传算法进行改进,提出基于染色体、基因位的改进遗传算法.该方法利用图像的直方图,对进行初始种群预处理,减少遗传算法的迭代次数.实验表明,改进的遗传算法应用于灰度图像分割能取得较好的效果.     

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Renyi熵的图像模糊阈值分割

针对图像阈值分割问题,基于Renyi熵与模糊集理论,构造出一种模糊Renyi熵用于图像直方图阈值化分割。在建立的模糊Renyi熵基础上,依据最大熵原则获取用于阈值分割的最佳阈值。通过在大量真实图像上的实验,验证了提出方法的有效性。     

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。     

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.     

基于最大信息熵原理的显微细胞图像多阈值分割算法

文章应用最大信息熵原理,实现了显微细胞图像的多阈值分割。选用图像像素灰度值和各灰度值在图像中出现的概率构成一维灰度直方图,针对显微细胞图像多域值分割的要求,将一维灰度直方图划分成3个独立的子块,确定各个子块的信息熵。根据最大信息熵原理,当总的信息熵为最大值时,确定的阈值t1、t2为最佳分割阈值。     

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。     

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。     

灰度图像阈值分割算法

本文基于对全国"飞思卡尔"杯大学生智能汽车竞赛中小车摄像头采集的图像信息的研究,给出一种动态阈值的图像分割法,实验证明该方法能够在实际应用中很好的提取出小车采集的图像的黑线中心,并且对环境光强有不错的自适应能力.     

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.     

蚁群聚类算法在岩心扫描图像分割中的应用

为了很好地从岩心扫描图像中计算孔隙度,研究了用otsu（最大类间方差法）算法和蚁群聚类算法分别对岩心扫描图像进行分割,结果表明利用蚁群聚类算法能很好地将目标从原图像中分割出来,从而为后面计算孔隙度提供了很好的基础。     

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。