遗传算法在图像分割中的应用

图像分割是图像分析的预处理阶段,被认为是计算机视觉中的一个瓶颈.基于扩展的Otsu最优阈值图像分割方法,提出用一种改进遗传算法进行图像分割的方法,并给出了遗传算法中参数的设定.仿真结果表明,改进算法的计算速度不仅明显优于传统的Otsu方法,而且算法的分割效果也很好.     

基于适应性阈值和遗传算法的图像分割

图像分割是自动目标识别的关键和首要步骤，其目的是将目标和背景分离，为计算机视觉的后续处理提供依据。提出了一种基于适应性阈值和遗传算法进行图像分割的方法，对图像的不同区域分别作灰度值的评价标准，把图像分割问题定义为一个多区域的独立优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量达到最优的图像分割阈值。试验表明，使用该方法可使图像分割获得满意的效果。     

基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法

针对传统2维Otsu法由于计算量大而无法实时对路面裂缝图像进行分割的问题,将粒子群算法和遗传算法相结合,提出了一种基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法。实验结果表明:与标准粒子群优化的2维Otsu阈值分割法相比,文中方法可以完整分割出图像中的裂缝目标;与传统2维Otsu法相比,文中方法减少了算法运行的时间,提高了路面裂缝图像的分割效率。     

基于改进的均值漂移的森林火灾图像提取技术

为了解决呈红色山地路面等对火灾图像提取的干扰问题,考虑林区图像的R通道直方图的分布曲线,采用一种基于均值漂移改进算法,自适应地得到背景与火灾,山地路面的分割闽值T1.通过阈值分割将火灾和山地路面从背景图像中分割出来,再利用改进算法对R通道占比率直方图进行处理,自适应地得到火灾与山地路面的分割阈值T2,从而实现火灾的自适...     

一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法

为了提高图像分割效率,提出一种基于遗传算法的最优阈值搜索方法OTSGA.OTSGA算法对图像的灰度级进行二进制编码,生成初始种群,求出每个个体的二维最大熵,然后根据设定的寻优准则进行相应的遗传操作以搜索阈值最优解.为了避免在求解过程中出现早熟现象,OTSGA算法将交叉操作得到的个体群与上一代种群混合,得到新的种群进行遗传操作,避免了个别个体在遗传运算的最初迭代时就在种群中占据主导地位,导致求解过程的过早收敛.实验结果表明,OTSGA最优阈值搜索方法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果.     

细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法.首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识,进行细胞图像的精确分割;然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心.该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位.     

沥青混合料CT图像分割技术及其效果分析

在最大类间方差法(OTSU法)的基础上,设计了环状分块方法,用以解决在处理路面芯样CT图像灰度图无明显双峰,目标集料颗粒与沥青胶浆背景分割的技术难题,并着重从图像分割效果方面设计试验,开展了评价研究.结果表明:采用环状分块和OTSU法相结合的改进算法,图像的分割质量明显提高.进一步与最佳阈值法(手动)相比较,采用粗集料...     

细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法．首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识，进行细胞图像的精确分割；然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心．该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位．     

智能车牌识别系统中消除图像干扰的方法

在智能车牌识别系统中,经过汽车图像的初分割,可从复杂的汽车及背景图像中分割出汽车图像,但复杂灰度图像经二值化处理后存在许多干扰白点.提出一种＂高斯滤波＂的方法去除这些白点,使二值化图像变得平滑、少毛刺,并具有较好的连通性.     

基于球面图像的三角网格模型分割

为了从局部形状的角度实现对三角网格模型的管理和重用,提出了一种基于球面图像的三角网格模型分割方法.通过球面参数化及球面划分,将三角网格模型的表面属性信息映射到球面图像中;利用成熟的区域生长、区域合并图像分割算法对球面图像进行分割;将球面图像的分割结果转换为三角网格模型的分割结果.实验结果表明:该分割方法可以对不均匀的低分辨率三角网格模型进行有效分割,降低了几何属性估算对分割结果的影响,不会发生过分割现象,不需要进行分割的后续处理.