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二维最大熵和二维最小交叉熵结合的图像分割

电光与控制 2011年第2期18卷 54-59页

作者：张新明孙全党郑延斌张慧云李双河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法,但在某些时候因为两种方法获取的阈值过高或者过低,使得分割失效。针对此问题,提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法。首先,对二维最小交叉熵公式... 详细信息

二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法,但在某些时候因为两种方法获取的阈值过高或者过低,使得分割失效。针对此问题,提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法。首先,对二维最小交叉熵公式进行转化;然后,利用多目标规划理论将这两种方法有机结合使得到的阈值既满足二维最大熵原则,又满足二维最小交叉熵原则;最后,利用二维直方图的特点推导出新型递推算法搜索最佳阈值并降低计算复杂度。仿真实验结果表明,本文提出方法不仅有效,弥补了两者在某些应用上都不能有效分割的不足,而且分割时间少,约为0.3 s。

关键词：图像分割二维最小交叉熵二维最大熵递推算法多目标规划

中值邻域二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割

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电光与控制 2011年第5期18卷 28-33页

作者：张新明陶雪丽郑延斌张慧云李双河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

鉴于邻域窗口影响二维阈值法的分割结果,提出了一种基于中值邻域二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法。首先利用中值滤波法构建中值邻域二维直方图;然后将最小交叉Tsallis熵运用在这种直方图上构建中值邻域二维最小交叉Tsallis熵... 详细信息

鉴于邻域窗口影响二维阈值法的分割结果,提出了一种基于中值邻域二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法。首先利用中值滤波法构建中值邻域二维直方图;然后将最小交叉Tsallis熵运用在这种直方图上构建中值邻域二维最小交叉Tsallis熵分割法,由于中值滤波后的图像优于均值滤波后的图像,此法能获得更理想的阈值;最后将递推法与定义的数组运算相结合导出快速算法搜索最佳阈值向量,并用此阈值向量对原图像和中值邻域图像进行分割,得到更好的分割结果。实验结果表明:相对于当前均值邻域二维最小交叉Tsallis熵阈值法,该方法不仅分割效果更好,抗噪性更强,而且速度更快。

关键词：图像分割二维最小交叉熵 Tsallis熵中值邻域递推算法

快速二维最小交叉Tsallis熵的图像阈值分割

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测控技术 2011年第4期30卷 22-26页

作者：张新明孙印杰郑延斌张慧云李双河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

目前二维最小交叉Tsallis熵阈值分割法有较好的分割性能,但由于计算复杂度高,使得分割速度慢。针对此问题,提出了一种基于二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法。首先对二维最小交叉Tsallis熵法公式进行推导找出需要递推的几个量,... 详细信息

目前二维最小交叉Tsallis熵阈值分割法有较好的分割性能,但由于计算复杂度高,使得分割速度慢。针对此问题,提出了一种基于二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法。首先对二维最小交叉Tsallis熵法公式进行推导找出需要递推的几个量,然后对二维直方图投影进行分析得到二维直方图的特性;最后利用此特性导出新型的快速递推算法来减少计算时间。实验结果表明:相对于当前二维最小交叉Tsallis熵阈值法,提出的方法在保持分割效果的情况下,其速度提高了20倍以上,其运行时间小于0.2 s。

关键词：图像分割二维最小交叉熵 Tsallis熵递推算法

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发动机部件CT图像特征提取与区域生长算法

兵工学报 2023年第4期44卷 1171-1180页

作者：章斌卢洪义刘舜桑豆豆杨禹成南昌航空大学飞行器工程学院江西南昌330063

针对工业计算机层析成像(CT)图像中金属伪影和噪声会干扰部件分割提取的准确性和精度问题,提出一种基于标准差权重阈值和区域生长的工业CT图像特征提取算法。采用标准差权重的二维最大类间方差和二维最小交叉熵阈值分割方法去除图像背景... 详细信息

针对工业计算机层析成像(CT)图像中金属伪影和噪声会干扰部件分割提取的准确性和精度问题,提出一种基于标准差权重阈值和区域生长的工业CT图像特征提取算法。采用标准差权重的二维最大类间方差和二维最小交叉熵阈值分割方法去除图像背景,利用图像的邻域均值实现多种子点区域自动选取,添加Scharr算子计算梯度改进生长准则完成对部件特征的提取。实验结果表明:该算法相对于其他区域生长法,精确率提高了9.1%,准确率最大接近1,相似性系数提高了5.3%,交并比提高了4.1%最大;该算法部件提取效果更好。

关键词：特征提取发动机CT图像二维OTSU法二维最小交叉熵标准差权重区域生长

运动模糊车牌图像的恢复、定位、校正及分割方法研究

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运动模糊车牌图像的恢复、定位、校正及分割方法研究

作者：付晓莉南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着数字图像处理技术的发展,车牌自动识别技术己成为智能交通系统的重要组成部分。现有的车牌自动识别技术的研究已很广泛,但多是基于车辆图像质量良好的假设。在智能交通系统中,图像采集设备采集到的车辆图像有时会因运动而模糊,因此... 详细信息

随着数字图像处理技术的发展,车牌自动识别技术己成为智能交通系统的重要组成部分。现有的车牌自动识别技术的研究已很广泛,但多是基于车辆图像质量良好的假设。在智能交通系统中,图像采集设备采集到的车辆图像有时会因运动而模糊,因此针对运动模糊车辆图像的车牌自动识别技术的研究有很现实的意义。本文主要讨论运动模糊车牌图像的恢复、定位、校正及分割方法,在总结近年来国内外最新研究的基础上,对有关算法进行了改进或给出新的算法。首先在分析了现有的运动模糊恢复算法的基础上,给出了两种运动模糊恢复的算法:第一种方法是基于PSF估计和空域参数自适应正则化的运动模糊恢复算法,根据模糊图像估计出运动模糊的方向和长度,用改进的参数自适应的空域正则化恢复算法对模糊图像进行恢复;第二种恢复方法是基于模糊支持向量回归的恢复算法,根据由模糊图像训练得到的回归模型来实现图像的恢复。实验结果表明,本文提出的方法均能较好地实现运动模糊车辆图像的恢复。在车牌定位阶段,考虑到运动模糊恢复后的图像质量与理想图像仍有一定差距,传统的定位方法的准确率将受影响,文中实现了一种基于混沌遗传的车牌定位方法。该方法利用混沌遗传算法进行全局寻最优,从而实现车牌定位。实验结果表明,文中方法在图像分辨率低、图像质量差等情况下仍有较好的定位效果,适应能力强。在倾斜校正方面,文中提出了一种基于角点检测和惯性主轴的车牌水平倾斜校正方法,并在算法复杂度等方面与现有校正方法进行了比较,从实验结果中可看出该方法速度快、精度高。在字符分割阶段,给出了一种二维最小交叉熵阈值分割的快速迭代算法,这种阈值分割方法能快速准确地实现车牌图像的二值化,随后用投影方法实现了字符的分割。

关键词：车牌自动识别运动模糊恢复 PSF估计模糊支持向量回归混沌遗传角点检测二维最小交叉熵