改进的模糊阈值图像分割方法_杜晓晨
一种改进的非局部极值FCM图像分割算法
一种改进的非局部极值FCM图像分割算法马冬梅;武永娟;火元莲;邹鑫【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2018(028)009【摘要】传统模糊C均值聚类算法在图像分割中对初始值敏感,并且需要手动输入聚类数和初始聚类中心,手动输入错误的初始值会导致图像分割结果差;图像中的每个像素点都是相互独立的,未利用其空间信息,导致算法对噪声敏感,分割出来的区域不连续,使得分割结果差.针对上述两个问题,提出了一种改进的非局部极值模糊C均值聚类算法.首先通过计算直方图中每个点的斜率,根据其规则来确定聚类中心和聚类数,解决了对初始值敏感、易陷入局部极值的问题;然后引入非局部滤波计算加权图像,结合了灰度信息和空间信息,抑制了每个像素在非局部空间信息图像中的噪声,提高了分割精度;最后根据最大隶属度原则,把图像像素点归类,完成分割.在医学图像上进行了实验验证,计算JS指标来定量分析分割精度.结果表明,该算法既能有效去除噪声,也能很好地保留图像细节,增强了分割的鲁棒性,提高了分割精度.【总页数】5页(P20-24)【作者】马冬梅;武永娟;火元莲;邹鑫【作者单位】西北师范大学物理与电子工程学院,甘肃兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院,甘肃兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院,甘肃兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院,甘肃兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种基于改进PSO和FCM的图像分割算法 [J], 高金雍;唐红梅;武翠霞;韩力英2.一种改进的模糊C-均值(FCM)彩色图像分割算法 [J], 邓富强;庞全3.一种基于自适应空间信息改进FCM的图像分割算法 [J], 周文刚;孙挺;朱海4.一种改进的快速FCM图像分割算法 [J], 徐路;蒋振刚5.一种基于改进FCM的自动图像分割算法 [J], 周晓明;李钊;刘雄英因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于模糊阈值和水平集的红外图像分割方法
基于模糊阈值和水平集的红外图像分割方法史小丹;马国锐;陈王丽;杨国鹏;秦前清【摘要】针对阈值法分割红外图像易产生误分割和水平集分割方法受初始曲线限制大,提出了一种结合模糊阈值与水平集的自适应红外图像分割方法.该方法首先采用二维Otsu方法计算阈值,利用该阈值获取模糊阈值分割法中的窗口宽度,使模糊阈值分割法具有自适应性;然后采用此自适应模糊阈值分割法预分割红外图像,利用预分割结果自动获取水平集初始曲线;最后将Chan-Vese方法与Shi方法结合提出改进的水平集方法,并用此方法分割红外图像.实验结果表明,本文方法具有较好的分割效果和较强的鲁棒性.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2016(046)001【总页数】6页(P109-114)【关键词】图像分割;水平集方法;模糊阈值;二维Otsu;红外图像;自适应【作者】史小丹;马国锐;陈王丽;杨国鹏;秦前清【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;空军装备研究院,北京100085;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】TP391红外图像系统根据物体的温度和辐射成像,具有全天候运作的特点,被广泛地应用在军事和民用方面[1]。
其中,红外图像分割是系统进行视觉分析和模式识别的基础[2]。
由于目标和背景之间会发生热交换,传感器自身噪声及大气散射影响,红外图像中目标和背景对比度低,边缘模糊。
同时目标本身红外辐射不均也会导致目标灰度不均匀。
这些特点都增加了红外图像分割的难度。
红外图像分割方法主要分为四类[3]:阈值分割方法[4-5]；活动轮廓模型[6-7]；mean-sift分割方法[8]；神经网络方法[9-10]。
阈值分割方法由于简单高效较多地应用于红外图像分割,常用的有Otsu方法[4],最大熵法[11]等。
改进的DNLS图像分割算法
现代电子技术Modern Electronics Technique2022年3月1日第45卷第5期Mar.2022Vol.45No.50引言图像分割是从图像中提取出目标区域，将图像分割成前景区和背景区的过程。
传统的水平集方法主要用于演化曲线并当作零水平集，将其嵌入更高维的水平集函数中[1⁃2]。
基于水平集理论的几何轮廓模型主要分为区域活动轮廓模型和边缘活动轮廓模型[3⁃5]。
文献[6]提出自适应局域化快速活动轮廓模型，加入图像的局部全局信息，提高了图像分割的准确性以及分割效率。
文献[7]将图像的区域信息与部分监督信息引入多目标进化聚类，提出多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法，该算法虽然改善了分割结果、提高了分割效率，但是图像边缘信息保持不理想。
CV 模型[8]将能量函数最小化，并且依赖图像的区域特征，从而在一定程度上解决了依赖梯度的问题。
CV 模型虽然对噪声有一定的鲁棒性，但是分割强度不均匀图像的效果不理想。
针对此问题，文献[9]提出了针对强度不均匀图像的水平集分割方法，可以对强度不均匀、强度重叠图像进行准确的分割。
改进的DNLS 图像分割算法王雷，汪丛，杜治千，汪凌，刘铭，王升（湖北工业大学湖北省农业机械工程研究设计院，湖北武汉430068）摘要：针对多边形的拓扑性不足造成析取正态水平集（DNLS ）模型边缘拟合不完整的问题，提出一种基于高斯马尔可夫随机场（GMRF ）模型的析取正态水平集图像分割算法。
该算法提取图像的颜色通道信息，利用GMRF 模型描述不同颜色通道的纹理特征；重写DNLS 模型能量函数，将图像纹理信息、色彩信息加权融入，以颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。
在演化迭代过程中，使用分段学习率减少迭代次数，实现快速收敛。
该算法降低了噪声对图像的影响，提高了DNLS 模型的边缘拟合能力。
改进算法通过利用图像的色彩信息及纹理细节信息，能有效抵抗图像噪声和复杂的色彩信息干扰，边缘拟合效果更好、分割准确性更高，具有更强的适应性。
基于模糊阈值的自适应图像分割方法
基于模糊阈值的自适应图像分割方法
张永梅;巴德凯;邢阔
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2016(24)4
【摘要】针对现有的图像分割中自适应分割方法的研究难点,以及传统的模糊阈值分割法中存在窗宽不能自动获取的问题,在确定隶属函数的前提下,以图像的直方图为依据,利用分段计算和反变换的方法,提出了一种自适应模糊阈值的图像分割方法,并将该方法应用于机场目标的分割;该方法实现其窗口宽度的自适应选取,并且有效改善了模糊阈值法对直方图呈不明显双峰的图像分割困难的缺点,拓展了模糊阈值图像分割方法的适用范围,改善了模糊阈值分割方法的分割效果;实验结果表明,该方法对直方图呈单峰和多峰分布的的图像有较好的分割效果和效率.
【总页数】4页(P126-128,136)
【作者】张永梅;巴德凯;邢阔
【作者单位】北方工业大学计算机学院,北京100144;广东省普及型高性能计算机重点实验室,深圳市服务计算与应用重点实验室,广东深圳 518060;北方工业大学电子信息工程学院,北京100144;北方工业大学电子信息工程学院,北京100144【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于模糊率的自适应多阈值图像分割方法 [J], 丁艳;金伟其;刘伟
2.基于模糊熵的自适应多阈值图像分割方法 [J], 宋欢欢;李雷
3.一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法 [J], 宋淑娜;李金霞;胡学坤;高尚
4.基于自适应阈值的活体细胞图像分割改进方法 [J], 梁肖;胡贞;吕晓玲;代燕
5.一种基于模糊逻辑的自适应阈值图像分割方法 [J], 周莹;杜雯超;彭庆畅;刘宇红因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
图像处理中的图像分割算法改进方法
图像处理中的图像分割算法改进方法图像分割是图像处理领域中的重要任务，它旨在将一幅图像划分为一组具有相似特征的区域。
对图像进行有效的分割可以提取出感兴趣的目标，并为后续的图像分析和理解提供基础。
然而，由于图像中存在复杂的噪声、背景干扰以及目标形状和大小的差异，图像分割任务一直面临着挑战。
为了进一步提高图像分割的性能，研究人员提出了许多改进方法。
本文将介绍几种常见的图像分割算法改进方法，并讨论它们的原理和优缺点。
一、区域生长算法区域生长算法是一种基于类似区域像素特征的图像分割方法。
该算法从一组种子点出发，逐步生长和合并具有相似特征的像素。
该方法的主要优点是对不同大小、形状和纹理的目标具有较好的适应性。
然而，传统的区域生长算法容易受到噪声和纹理差异的影响，导致分割结果不准确。
为了改进该方法，研究人员提出了以下几种改进方法：1.多特征融合：将像素的多个特征（如颜色、纹理、梯度等）融合起来进行区域生长。
通过融合不同特征，可以减轻单一特征带来的误差，提高分割的准确性。
2.自适应阈值选择：传统的区域生长算法中，阈值通常是手动设置的，无法适应不同图像的特点。
采用自适应的阈值选择方法，可以根据图像的特征动态地选择合适的阈值，从而提高分割的鲁棒性。
3.分层分割策略：将图像分割任务分为多个层次，通过逐层分割和合并来获取更精确的结果。
这种策略可以提高分割的效率和准确性，并适用于大规模图像的处理。
二、基于深度学习的图像分割算法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割算法在近年来取得了巨大的成功。
深度学习模型能够学习到图像的高级特征表示，从而提高分割的准确性和鲁棒性。
以下是几种常见的基于深度学习的图像分割算法：1.卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用于图像分割的深度学习模型。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以学习到图像的局部和全局特征，从而实现像素级别的分割。
然而，传统的CNN在处理细节和形状复杂的目标时存在一定的困难，因此研究人员提出了一些改进的网络结构。
基于改进粒子群算法的阈值图像分割
基于改进粒子群算法的阈值图像分割张新娟【摘要】针对基本粒子群算法目前存在的收敛速度过慢且容易于陷入局部极值等方面问题,提出根据蜂群算法的领域搜索思想,改变算法中粒子领域结构.通过借鉴蜂群的领域搜索策略解决粒子群算法陷入局部极值的问题,提高收敛速度.并将改进后粒子群算法应用于阈值图像分割中,仿真结果表明改进算法在图像阈值分割中减少阈值的寻优时间,优化收敛精度,提高图像处理的实时性和精度性.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2013(000)012【总页数】4页(P18-20,25)【关键词】粒子群优化;图像分割;领域搜索策略【作者】张新娟【作者单位】西安外事学院,西安710077【正文语种】中文阈值法[1～4]是图像众多分割方法中之一，该方法因其实现简单且有效而成为图像分割中使用频率最高的方法。
该方法是通过设置一个或几个阈值将图像的灰度级划分成几个部分，认为属于同一个部分的像素为同一物体，依次将整个图像在空间上划分成不同区域。
这种分割方法由于易于理解，因而在医学图像分析、文字识别、指纹识别、多目标识别等领域中有着极为广泛应用。
其中，该方法中阈值的合理选取是阈值图像分割的关键，选取的阈值合适与否直接影响到图像分割效果的好坏。
常用阈值选取方法有：最大类别方差法（Otsu法）、最小误差阈值法、最佳直方图熵法等。
根据Shaoo等人利用形状参数与均匀性参数对标准图分割结果的评估，Johannsen法、Otsu法、最佳熵法、Bille法和Tsai*矩不变法是比较理想的分割方法。
所述的这几种方法都涉及到寻最优值的问题，因此如何有效快速的选取最优阈值是图像阈值分割的关键。
粒子群优化算法[4～5]（Particle Swarm Optimization, PSO）是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种群体智能算法。
由于PSO算法设置参数少，流程简单、易于实现，无需复杂调整等优点，自算法提出以来，在数据聚类、函数优化、模糊系统控制、神经网络训练等领域引起极为广泛的关注。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
一种基于模糊逻辑的自适应阈值图像分割方法
一种基于模糊逻辑的自适应阈值图像分割方法
周莹;杜雯超;彭庆畅;刘宇红
【期刊名称】《微型机与应用》
【年(卷),期】2015(34)1
【摘要】图像是人类感知世界的视觉基础,然而在人类通过视觉获取的大量图像信息中,并不是所有的信息内容都是我们所需要的,所以需要把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域.本文对图像分割方法进行了研究,给出了一种基于模糊逻辑的
自适应阈值图像分割方法,并将其应用于车牌图像中,在MATLAB环境下对两幅典
型图像通过Otsu方法、脉冲耦合神经网络算法和本文所提算法进行仿真分析,结
果对比分析显示本文方法在综合方面略优于其他两种对比方法.
【总页数】3页(P53-54,62)
【作者】周莹;杜雯超;彭庆畅;刘宇红
【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州大学大数据
与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025
【正文语种】中文
【中图分类】TN912
【相关文献】
1.基于模糊阈值的自适应图像分割方法 [J], 张永梅;巴德凯;邢阔
2.一种无须预指定分割区域数的自适应多阈值图像分割方法 [J], 陈亚军;刘丁;梁军
利;张新雨
3.一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法 [J], 宋淑娜;李金霞;胡学坤;高尚
4.一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法 [J], 汤可宗;张磊;高尚
5.一种基于自适应阈值的图像分割算法 [J], 王茜;彭中;刘莉
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基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割
基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割张小莉;闫宏印;徐秋菊【摘要】为了提高医学图像分割的精确度,提出了一种基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割.对蚁群算法中的初始聚类中心、动态更新信息素浓度和参数变量进行了改进.实验结果证明:改进算法可以提高医学图像的分割精确度,同时克服蚁群算法搜索时间较长,求解速度较慢的缺陷,缩短运算时间.【期刊名称】《北京交通大学学报》【年(卷),期】2016(040)005【总页数】5页(P40-44)【关键词】图像分割;医学图像;蚁群算法;改进【作者】张小莉;闫宏印;徐秋菊【作者单位】山西轻工职业技术学院信息工程系,太原030013;太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030024;山西轻工职业技术学院信息工程系,太原030013【正文语种】中文【中图分类】TP391在临床应用中，对医学图像分割的精确度和速度有着很高的要求，医学图像分割一直都是图像处理领域的研究热点和难点.由于医学图像结构复杂、可变性大且均质性差，因此针对临床实际和具体问题，分割精确度要求很高.近年来随着图像分割技术的迅速发展，已有许多研究人员提出和开发了多种分割算法.Otsu's算法[1]是典型的全局阈值分割算法.它对目标和背景大小比相差不大的图像具有较好的分割效果，当两者比例有偏差时，分割效果就变差，且易受噪声影响.遗传算法[2]是最早的启发式搜索算法，它通过自适应全局优化概率搜索得到最佳阈值，获得理想的分割效果，同时提高了抗噪性能.但是它的计算时间很长，这在很大程度上降低了效率.蚁群算法(ACO)是由意大利研究学者Marco Dorigo等[3]从蚂蚁觅食行为得到启发后，提出的一种启发式搜索算法并成功应用于旅行商问题的求解[4]，近年在图像分割中被广泛应用，但是蚁群算法易出现早熟和停滞现象[5].本文作者提出了一种基于改进蚁群算法的医学图像分割方法，可以提高分割精确度得到理想的分割结果，同时缩短运算时间.蚂蚁在觅食的过程中，会在其所经过的路径上留下一种称为“信息素”的东西，蚂蚁之间的交流和通信主要通过信息素来完成.当某一路径上经过的蚂蚁越多，留下的信息素浓度就越高，从而导致后来的蚂蚁选择这条路径的概率就越大[6-7]，因此经过一定时间后会选择一条最短的路径.如图1(a)所示，觅食开始时，所有路径上不存在信息素，蚂蚁的路径选择完全是随机的.所以两条路径上的蚂蚁数量相差不大.随后如图1(b)所示，寻找食物的蚂蚁会受到先前蚂蚁残留的信息素干扰，具体表现为蚂蚁趋向于选择信息素浓度高的路径，因此越来越多的蚂蚁选择路径较短的那条，从而找到了最优路径.蚁群算法的基本思想可用以下伪代码描述[7-8]：procedure ACO ( )initialize_ant( ); %初始化蚂蚁initialize_pheormone_trails( ); %初始化信息素while (termination_criterion_not_satisfied)for m=1 to number_of_antswhlie ( current_state!= target_state)read_ant_routing_table;deposit_pheromone_on_each_route%每条路径上留存的信息素compute_transition_probability;%计算衰减系数do_local_pheromone_adjustment;%更新局部信息素浓度值update_pheromone_on_the_visited_route;%更新路径上的信息素move_to_next_state;end whiledo_global_pheromone_adjustment;%更新全局信息素浓度值update_pheromone_on _this_circulation;%经过1次循环，按全局调整规则调整各路径上信息素update_ant_routing_table;end forend whileend procedure在图像分割中，对于256灰度级的图像来说，图像的每个像素Xi(i=1,2,…,N)被看作是一只蚂蚁.因此每只蚂蚁都是具有灰度特征的一维矢量.图像分割的过程就是具有不同特征矢量的蚂蚁寻找食物源的过程[9-10].食物源即是图像分割的最佳阈值.本文算法构架如图2所示.2.1 改进蚁群算法的步骤步骤1：初始化阈值初始化阈值T(即食物源)，为了减少大量无关计算，加快算法的运行进程，使初始阈值优化合理，利用数学上的中间值方法公式为式中,k为灰度值.步骤2：优化处理1)根据欧氏距离公式算出每个像素Xi到初始阈值T的距离di为2)计算t时刻每个像素Xi到初始阈值T的路径上的信息素浓度τi,r为蚂蚁的聚集半径,设τi(0)为初始信息量,则3)计算像素Xi到阈值集合的概率pi式中：ηi是具有启发性的引导函数，ηi=1/di，它可反映像素之间的相似度；α 和β是控制信息素浓度和启发式引导函数选择路径的两个影响因子；Z={Xz|dz≤r,z=1,2,…,N} 是路径集合.4)融合和获得新的阈值.当pi小于p0时 (p0是权重概率因子), 像素Xi被归入到新阈值集合内.Cj表示所有归入到新阈值领域内的数据集合.Cj={Xi|di≤r,i=1,2,…,J}.新阈值为5)更新每条路径上的信息素浓度. 经过一次循环，每条路径上的信息素都会发生变化.为了提高全局优化能力，降低算法收敛速度，提出了自适应改变信息素的方法为式中：ρ是信息素随时间变化的系数; n是di≤r时的像素数量;m是所有的像素总数;Δτi是经过一次循环后路径上信息素的增量.步骤3：设置停止结束条件一般结束条件的设置都是简单的给出一个固定数值，有很大的局限性和不确定性.如果数值太小，优化过程不够充分，很难得到最优值；相反，数值太大，优化过程很充分，但是计算的时间太长，又极大地降低了效率.因此本文提出动态自适应的方法来控制如下式当满足式(7)时ε=0.01，算法终止，反之继续运行寻找最优阈值.2.2 算法参数设置算法中参数α, β和ρ 的设置起了至关重要的作用.决定了整个算法的搜索性能和收敛速度.可以使用以下两种方式设置合适参数值.1)粗调谐参数：对参数α和β采用大范围的数值调谐以获得理想的值，即α=2,β= 4.2)精调谐参数：对参数ρ采用小范围的数值调谐获得理想的值，即ρ=0.7.本文是在Windows XP Professional SP2操作系统下，采用Matlab R2009a进行仿真实验.实验取用了两张256×256像素的人脑磁共振(MR)图像,一张人脑CT图像及一张肺部CT图像进行实验，如图3所示[11].为了分析和验证提出的改进蚁群算法的实际效果，采用了Otsu's算法、遗传算法及基本蚁群算法对4张原始图片进行分割.分割的效果如图4所示，第1列为对原始图像进行Otsu's算法的分割结果，第2列为遗传算法的分割结果，第3列为基本蚁群算法的分割结果，第4列为本文改进蚁群算法的分割结果.前3种方法大体可以将目标图像从背景中分割出来，但是在细微方面，脑部的脑白质和肺部的毛细血管分割的差异就显而易见了，本文方法能将图像细节部分分割的更加准确.此外，还通过图像信息熵和运算时间来客观地分析所提方法的优越性[11-12].将图像信息熵H，运算时间t(单位为s)，和分割阈值T(食物源)作为实验结果的评判标准.图像信息熵是一种特征的统计形式，它反映了图像中包含信息量的多少,分割后的图像信息熵值越大，说明图像从源图像得到的信息量越大，分割图像细节越丰富，分割后的总效果越好.本文中信息熵H定义为从表1可以看出本文改进蚁群算法信息熵值最大，这就说明此算法从源图像得到的信息量最大，分割效果最好.从运算时间上比较，所提出的算法运行时间少，更加高效.本文作者通过对蚂蚁信息素浓度更新，初始聚类中心和参数设置的改进，使得算法对医学图像分割更加精确，获得更加理想的分割效果.由于结束条件的改进，只需要3次循环就可获得最佳阈值.而从运算时间来看，本文算法比Otsu's算法缩短了大约65%，比遗传算法缩短了约60%，比基本蚁群算法缩短了约3%，极大地提高了运算效率.现在蚁群算法已经越来越多地应用到医学图像处理中，今后如何能更好的优化此算法并应用到实际问题中将是未来主要的研究方向.【相关文献】[1] OTSU N.A threshold selection method from gray level histogram[J]. IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics,1979,19(1)：62-67.[2] LO BOSCO G. A genetic algorithm for image segmentation[C]. International Conference on Image Analysis and Processing, 2001:262-266.[3] DORIGO M, DI C G, GAMBARDELLA L M. Ant algorithms for discreteoptimization[J].Artificial Life, 1999，5(5):137-172.[4] DORIGO M. Ant colonies for the traveling salesman problem [J]. BioSystems,1997 ，43(2):73-81.[5] ZHUANG X. Edge feature extraction in digital images with the ant colony system[C]. Processings of the IEEE International Conference on Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications, 2004:133-136.[6] YAO H M,WANG J F, LIU X Z. A nimum entropy spectrum extrapolation technique and its application to radar super-resolution[J]. Modern Radar, 2005，127(3):18-19.[7] HUANG Min, DING Ping. An improved ant colony algorithm and its application in vehicle routing problem[J].Mathematical Problems in Engineering, 2013(6):1-9.[8] CHIVILIKHIN D S， ULYANTSEV V I，SHALYTO A A. Solving five instances of the artificial ant problem with ant colony optimization[C]. 7th IFAC Conference on Manufacturing Modelling，2013, 46(9) :1043-1048.[9] SOLTANPOOR H, VAFAEIJAHAN M, JALALI M. Graph-based image segmentation using imperialist competitive algorithm[J]. Advances in Computing , 2013， 3(2):11-21.[10] YUN H Y, JEONG S, KIM K S. Advanced harmony search with ant colony optimization for solving the traveling salesman problem[J]. Journal of Applied Mathematics, 2013(2):1-8.[11] GOPALAKRISHNAN R C, KUPPUSAMY V. Ant colony optimization approaches toclustering of lung nodules from CT images[J]. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2014:1-16.[12] WANG Y Q, LIU X. Improved support vector clustering algorithm for color image segmentation [J].Engineering Review, 2015，35 (2): 121-129.。
一种改进的偏微分方程图像平滑方法
一种改进的偏微分方程图像平滑方法
杜啸晓;施鹏飞;杨新;严京旗
【期刊名称】《上海交通大学学报》
【年(卷),期】2001(35)2
【摘要】针对退化扩散方程在图像平滑时对角点的圆弧化 ,提出由梯度及与其正交方向上的二阶方向导数共同决定扩散速度 .在图像的角点位置上 ,扩散速度趋于零 ,在线条点位置上 ,扩散速度由梯度的模值来决定 ,并在与梯度正交的方向上进行平滑 ;在灰度变化不大的区域上 ,采用传导系数为常数的热方程进行平滑 .文中的理论上说明了扩散速度的构造方法 .实验结果表明 ,该扩散模型在对图像进行平滑的同时 ,对特征点的保留是明显的 .
【总页数】4页(P201-204)
【关键词】图像平滑;异性扩散;偏微分方程;特征提取;图像处理
【作者】杜啸晓;施鹏飞;杨新;严京旗
【作者单位】上海交通大学图像处理与模式识别研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP317.4;TP391.4
【相关文献】
1.一种偏微分方程图像平滑方法 [J], 李兰兰;吴乐南
2.一种改进的各向异性扩散图像平滑方法 [J], 杨旭朗;侯榆青;陈燊
3.一种基于偏微分方程的耦合自适应图像平滑方法 [J], 葛婷;张建伟;司马军辉;沈
晓婧
4.一种改进的提高SAR图像分辨率的偏微分方程方法 [J], 刘县;康宝生;刘成
5.一种改进偏微分方程扩散系数的图像去噪方法 [J], 赵银善;吐尔洪江·阿布都克力木
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种新的基于区域和边界的图象分割方法
一种新的基于区域和边界的图象分割方法
杜啸晓;杨新;施鹏飞
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2001(006)008
【摘要】用分水岭方法进行图象分割时,容易造成图象的过度分割,从而使得物体的轮廓线掩埋在杂乱的分水岭线中,为了克服这种过度分割问题,提出了一种保持边界的非线性扩散方法,该方法就是先对图象进行平滑,在去噪声的同时,即减少了梯度图象中区域最小值的数目,而分水岭分割后的图象区域数目与它相同;然后,根据初始分水岭分割的结果,使用区域灰度相似性和边界强度相结合的准则,进行由底向上的层次融合,从而较好地解决了过度分割的问题.实验结果表明,该方法可提供精确且封闭的区域轮廓线.
【总页数】5页(P755-759)
【作者】杜啸晓;杨新;施鹏飞
【作者单位】上海交通大学图象处理与模式识别研究所;上海交通大学图象处理与模式识别研究所;上海交通大学图象处理与模式识别研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于种子点区域增长的简单地物边界快速提取方法 [J], 左琛
2.基于同位网格的一种新的定压边界处理方法 [J], 王辉;徐明海
3.一种基于子帧主体区域DCT特征的镜头边界检测方法 [J], 王剑峰
4.一种基于边界和区域的MRI脑图像分割方法 [J], 杨晖;虞闯
5.基于区域增长及边缘检测的一种图象分割方法 [J], 于晓含
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图像的自适应模糊阈值分割法
图像的自适应模糊阈值分割法
陈果;左洪福
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2003(029)005
【摘要】针对目前图像模糊阈值分割法所存在的窗口宽度自动选取困难的问题,在预先给定隶属函数和图像像素类别数的情况下,提出了图像模糊阈值分割法的自适应窗宽选取方法.同时,针对用模糊阈值方法难于分割的具有单峰或双峰差别很大的直方图的图像,提出了一种直方图变换方法,对变换后的直方图,利用自适应模糊阈值分割法可以获取有效的分割.最后,算例表明了文中所提方法的简洁性、有效性和很好的鲁棒性.
【总页数】6页(P791-796)
【作者】陈果;左洪福
【作者单位】南京航空航天大学民航学院,南京,210016;南京航空航天大学民航学院,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4;V233.4;V263.6
【相关文献】
1.一种模糊小目标的自适应阈值分割方法 [J], 郑晓曦;李云芳;
2.一种模糊小目标的自适应阈值分割方法 [J], 郑晓曦;李云芳
3.基于模糊距离的自适应阈值分割算法 [J], 贾天奇;张冲;郑姣;郭希娟
4.基于自适应CPSO算法的二维模糊熵图像阈值分割 [J], 赵越;李晶皎;徐鑫;陈超;白鑫
5.基于自适应模糊阈值分割的韧窝图像分析 [J], 李新城;郭鑫鑫;朱伟兴
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基于改进后的D-S算法在图像分割技术中的应用
基于改进后的D-S算法在图像分割技术中的应用有着巨大的发展空间，未来的发展方向是不断优化算法，拓展应用领域，提高分割效果，推动人工智能技术的进步。期待未来更多关于图像分割技术的创新和突破，为我们的生活和工作带来更多惊喜和便利。
目前，基于改进后的D-S算法的图像分割方法已经取得了一些进展。这些方法在处理复杂图像时能够更准确地识别目标，并且具有更快的速度和更低的计算成本。这些方法仍然存在一些问题，如对噪声和边缘模糊的敏感性等。
研究人员正在不断努力改进和优化基于D-S算法的图像分割方法，以提高其准确性和效率。未来，随着硬件和算法的进一步发展，我们有理由相信基于改进后的D-S算法的图像分割技术将会得到更广泛的应用，并在图像处理领域取得更大的突破。
1.3 研究现状
图像分割是计算机视觉领域的一个重要问题，在图像处理和分析中具有广泛的应用。目前，研究人员提出了许多不同的图像分割方法，其中一种常用的方法是基于Dempster-Shafer（D-S）理论的算法。
D-S算法是一种基于概率理论的数据融合算法，可以用于处理不确定性和冲突信息。传统的D-S算法在处理大规模数据时存在计算复杂度高和效率低的问题。研究人员不断对D-S算法进行改进，以提高其在图像分割中的应用效果。
2.3 基于改进后的D-S算法的图像分割方法
对图像进行预处理，包括去噪、增强、尺寸调整等操作，以提高后续分割算法的准确性和效率。
利用改进后的D-S算法进行图像分割。改进后的D-S算法通常采用了加权信息熵或模糊相似度等方法来提高原始D-S算法的分割效果。该算法在计算像素之间的相似性时，考虑了像素之间的空间关系和灰度值之间的相似度，以更准确地划分图像。
一种改进的模糊熵红外图像分割方法
Ａｎ Ｉ ｐ ｏ ｅ ｚ ｙ Ｅｎ ｒ ｐ ｅｈ ｄ ｆ ｒ Ｉ ｆ ａ ｅ ｍ ａ ｅ Ｓ ｇ ｎ ａ ｉｎ ｍ ｒ ｖ ｄ Ｆｕ ｚ ｔ ｏ ｙ Ｍ ｔ ｏ ｏ ｎ ｒ ｒ ｄ Ｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ
Ｔ Ｇ ｎ —ａ ＡＮ Ｙｉｇ ｇ ｎ，Ｌ Ｕ Ｄ ｎ ，Ｇ Ｉ ｏ ｇ 数。与 Ｃ ｅｇ ｈｎ 的方法相似 ， 文献 ［ ］ ７ 使用包 含三个参数 的 ｜ 函数 和 Ｚ 函数 作为隶 属度 函数 。 ｓ 隶属度 函数的参数 的取值范围为图像灰度级范围。 般为 ０— ５ 。对文献 ［ ］ ［ ］ ２５ ６ 、７ 而言 ， 最优参数组 合 的搜索空间分别为 ２ ６ ２６和 ２６× ５ ２ ６ ５×５ ５ ２ ６× ５ ， 这就使得在解空间中直接使用穷举法搜索 ， 使模糊 熵最大的参数组合将花费大量的计算时间， 甚至成 为不可能。文献［ ］ ７ 使用遗传算法来搜索最优参数 组合 ， 但仍然要进行 多次迭代 ， 费大量 的计算 时 花 间， 并且很难得到理论上的全局最优解 ， 这使得这种 方法难 以实时应用 。针对此 问题 ， 本文定义了一种 新的模糊隶属度函数 ， 函数只包含一个参数 ， 该 即所 要求的分割阈值 。这就使得我们可以使用简单 的穷 举法来得到最佳的阈值 ， 大大地减少了计算量 ， 实现 了图像地快速分割 ， 便于实时应用 。
基于模糊增强的图像阈值分割
基于模糊增强的图像阈值分割
吴薇
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2002(000)009
【摘要】通过定义新的模糊映射函数以及引入模糊增强运算,给出了一种改进的模糊阈值分割方法,从而克服了传统模糊阈值法的缺陷.仿真实验表明,该算法能够快速、有效地完成对图像的分割;且效果较为理想.
【总页数】3页(P78-80)
【作者】吴薇
【作者单位】西安武警工程学院通信工程系,西安,710086
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于图像区域的交互式文本图像阈值分割算法 [J], 龙建武;申铉京;陈海鹏
2.基于图像阈值分割的浒苔图像提取 [J], 张日升; 原明亭; 丁军航; 官晟; 孟宪法
3.基于优化模糊增强的顺序形态学细胞图像边缘检测算法 [J], 张瑞华
4.基于优化模糊增强的顺序形态学细胞图像边缘检测算法 [J], 张瑞华
5.基于图像复杂度的改进Tsallis熵图像阈值分割 [J], 雷锡骞;徐钦;罗钿;胥田田
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一种新的字符图像倾斜矫正与分割算法
字符识别系统主要由字符区域定位、 字符切分 以及单个字符识别所组成。字符区域定位的作用 是在整幅图像中找到并分割出含有字符的图像, 也 是整个系统实现的前提。而字符切分则是利用字 符的局部与整体信息 , 将字符图像切分成单个的字 符, 从而使字符识别可以顺利进行, 因此准确地将 字符切分出来是字符识别系统成功的关键。文献 [ 1] 采用了将图像垂直投影分布和形态学处理相结 合的方法对字符进行切分 , 该方法易受上下边框和 二值化处理效果的影响。文献 [ 2] 使用了一种基于 汉字字符轮廓凹凸特征的印刷体汉字切分方法, 但 该方法需要依赖大量的先验知识。 同时 , 在实际的图像采集过程中, 由于摄像头 与字符图像之间总会存在一定的角度, 这也不可避 免地造成了字符图像某种程度的倾斜, 因此必须找 到有效的方法对字符图像进行矫正。目前, 较为常 用的方法为基于投影分析的倾斜检测算法[ 3] , 该方 法对于那些有着复杂背景的字符图像检测精度较 差。文献 [ 4] 通过 H ough 变换的方法得到倾斜角 度, 进而矫正字符图像, 但该方法计算量较大 , 很难 适应字符自动识别的实时要求。 传统的倾斜度矫正方法很容易受到图像中噪 声以及复杂背景的干扰, 所以目前大多数的矫正算 法都是基于二值图像的。文献 [ 5] 采用了先进行连 通区域划分, 再确定区域上下边界, 最后通过直线 拟合特征点的方式实现矫正。该算法所采用的步 骤较多, 很容易造成误差的积累, 而造成图像矫正 的偏差。另外, 此方法运行时间较长 , 也很难适应 实时性的要求。 本文采用了首先对字符图像进行阈值分割, 而 后利用分割后的二值图像中字符像素点的信息直 接求取倾斜角度的方式实现图像的矫正。文章第 2 节针对倾斜的字符图像中单个字符的切分问题 进行了讨论, 并分别在倾斜度识别、 阈值分割和分 割后处理上对传统算法进行了改进。最终的仿真 实验结果证明了将该算法用于字符图像的倾斜矫 正与分割中是有效的。
改进的模糊阈值图像分割方法
改进的模糊阈值图像分割方法
杜晓晨;刘建平
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2005(32)10
【摘要】提出了一种自适应的模糊阈值图像分割方法,通过预分割和直方图信息相结合的方法,解决了传统的模糊阈值图像分割法难以自动获取窗宽的困难;并针对模糊阈值图像分割方法不能适用于直方图呈单峰分布的图像的缺陷,提出了一个新的平滑迭代公式.该平滑迭代公式利用像素点的邻域信息使图像增强,再使用自适应的模糊阈值图像分割方法进行分割,可以拓宽模糊阈值图像分割方法的适用范围.实验结果表明,使用该方法的目标分割正确率达97.3%,显示了较高的分割精度和较强的鲁棒性.
【总页数】4页(P51-53,57)
【作者】杜晓晨;刘建平
【作者单位】浙江理工大学信息电子学院,浙江,杭州,310018;浙江理工大学信息电子学院,浙江,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP391;TN911.73
【相关文献】
1.基于模糊阈值和水平集的红外图像分割方法 [J], 史小丹;马国锐;陈王丽;杨国鹏;秦前清
2.基于模糊阈值的自适应图像分割方法 [J], 张永梅;巴德凯;邢阔
3.一种基于模糊C均值聚类的多阈值苹果病害图像分割方法 [J], JIA Qingjie;QI Guohong;HU Xiaowei
4.一种基于模糊C均值聚类的多阈值苹果病害图像分割方法 [J], 贾庆节;齐国红;忽晓伟;
5.基于改进粒子群的二维模糊散度多阈值图像分割 [J], 杨梦;雷博;赵强;兰蓉
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一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法
一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法
张世华;宋振明
【期刊名称】《湖南工业大学学报》
【年(卷),期】2003(017)005
【摘要】分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷,即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理.并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法.通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰,并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例.
【总页数】4页(P45-48)
【作者】张世华;宋振明
【作者单位】西南交通大学,应用数学系,四川,成都,610031;西南交通大学,应用数学系,四川,成都,610031
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法 [J], 张世华;宋振明
2.基于过渡区域模糊增强的合成孔径雷达图像边缘提取算法 [J], 谭海峰;赵文杰;李德军;杨桄
3.一种模糊增强图像边缘提取算法 [J], 石振刚;陶耀东;高立群
4.一种改进的基于模糊增强的Canny边缘提取算法 [J], 曾峥;李彦;储海平
5.一种改进的基于OTSU自适应阈值的机器人数字路标图像模糊增强算法 [J], 罗元;杨红梅
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基于模糊距离的自适应阈值分割算法
基于模糊距离的自适应阈值分割算法
贾天奇;张冲;郑姣;郭希娟
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2014(35)3
【摘要】针对已往阈值分割算法对灰度图像的处理只利用其灰度属性,未考虑像素的空间位置关系,致使分割结果不连续以及不准确的问题,提出了一个新的自适应阈值分割算法.该方法通过结合像素空间几何距离与灰度值关系,运用模糊理论处理不确定因素的优势,充分利用分类集合内数据的聚集程度和分类集合间的间距的影响,保证了图像分割结果的准确性;借助分类集合的均值和方差,设计了新的最佳阈值判别标准.同已有阈值分割算法相比,该算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对于灰度直方图呈单峰的多数图像能得到较好的分割效果.
【总页数】5页(P857-860,922)
【作者】贾天奇;张冲;郑姣;郭希娟
【作者单位】燕山大学体育学院,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于自适应阈值的虹膜分割算法研究 [J], 李鹏;曹兵
2.基于颜色和空间距离的显著性区域固定阈值分割算法 [J], 钱堃;李芳;文益民
3.基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法 [J], 卢涛;万永静;杨威
4.基于自适应阈值和形态学的改进分水岭分割算法 [J], 罗山;张冬梅
5.基于自适应阈值的三维激光点云地面分割算法研究 [J], 张凯;于春磊;赵亚丽;陈义飞;杨蒙蒙;江昆
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。