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针对图像多阈值分割中，人为给定而非自适应确定图像分类个数的缺点，结合一种基于最大熵的多阈值快速算法，同时考虑阈值及图像分类个数的影响，提出了自适应确定分类个数的判据。该算法不仅能够快速确定阈值，同时可以确定分割图像的分类个数。实验结果表明，该算法效果理想。 相似文献
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以茉莉花植物为研究对象,提出了一种基于2G-R-B颜色特征的最大熵改进算法。该方法利用基于梯度的边缘强度算法和OTSU法求出初始分割区域,然后在该区域运用最大熵法求出最佳分割阈值,最后利用数学形态滤波对图像进行去噪处理。结果表明,该文的改进算法分割效果明显好于基于梯度的边缘强度算法和OTSU法分割效果。 相似文献
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考虑到目标和背景对图像分割的不同影响,提出了一种对目标和背景类的倒数熵进行加权平均的阈值分割方法。同时,针对该方法中权重参数m的选取问题,给出一种利用量子粒子群优化算法自适应选取参数的优化策略,依据图像分割质量评价均匀性准则对权重参数m在(0,1)区间进行全局寻优,进而实现了加权平均倒数熵阈值分割方法的自动阈值选取。研究结果表明,该方法可获得比传统熵阈值法更好的分割效果。 相似文献
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针对森林冠层图像结构复杂,受光照不均匀,导致分割精度较差等问题,提出一种基于差分进化鲸鱼优化算法的冠层图像分割方法。首先选取多阈值Kapur熵作为适应度函数,应用鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）对阈值的搜索过程进行优化,代替传统遍历搜索机制,加强阈值搜索能力与效率。其次引入差分进化算法（differential evolution algorithm,DEA）进行混合,采用以种群平均适应度为评价指标的混合策略平衡2种算法,增强算法的局部搜索能力,实现更好地平衡探索与开发。最后通过对森林冠层图像进行阈值分割研究,在适应度值、PSNR、SSIM与计算时间上进行对比分析。结果表明,本算法可以获得更精确的分割阈值和更高的分割精度。 相似文献
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针对部分田间图像由于其背景复杂、光照不均匀等导致很难确定图像分割的最佳阈值问题,提出了一种基于结合遗传算法Otsu算法改进的图像分割方法。首先对采集的图像进行预处理,基于预处理图像通过改进遗传算法中的选择、交叉、变异三种方法以及基于Otsu优化个体适应度函数,实现了可以自动调整遗传控制参数,既确保了物种的多样性又加快其收敛速度,为Otsu图像分割提供了最佳阈值,最后经过图像形态学对图像进行填充。将改进遗传算法的Otsu算法与基于遗传算法+Otsu算法进行图像分割以及基于遗传算法+Ksw熵值图像分割进行了对比,发现该算法得到的阈值范围较为稳定,使得分割后的图像准确、清晰,对于后期进行作物株数的统计或者植株的覆盖度有一定的帮助。 相似文献
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农业图像的目标分割是在农业领域应用机器视觉技术的基础,采用阈值法进行图像的目标分割,能够克服一些图像缺陷。首先将彩色数字图像转换成像素灰度级分布与其邻域平均像素灰度级分布所构成的二维灰度图,再根据图像分割后的最大熵计算分割阈值,然后由计算出的阈值分割农业田间图像,分割的结果显示,二维熵法分割农业田间图像的效果很好,分割质量的优秀率达到了98%。 相似文献
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为解决玉米种子内部机械裂纹检测过程中存在的种子间粘连问题,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural net)模型与熵值最大原则相结合的图像分割算法。运用直方图均衡化和布特沃斯低通滤波器进行频域增强预处理,以提高玉米种子与图像背景的对比度;运用PCNN模型,结合最大熵值原则对预处理后的粘连玉米种子图像进行分割,并引入图像像素的拉普拉斯能量(Energy of laplace)作为PCNN网络各神经元之间的连接系数,以增强图像分割效果;采用维纳滤波和数学形态学对分割后存在的噪声和断点进行处理,得到最终的分割效果。试验结果表明:PCNN与熵值最大原则相结合的图像分割算法的分割准确率为92.5%,运行时间为1.166 2s,分割准确率高于改进分水岭算法、OTSU算法和最大熵直方图分割算法,用时略长于其他分割算法。 相似文献
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基于二维阈值向量的木材表面缺陷分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
根据木材表面缺陷图像的自身特点,提出了基于灰度—梯度二维阈值向量的缺陷区域分割方法。该方法以灰度—梯度共生矩阵为模型,通过计算基于灰度—梯度共生矩阵的二维熵并使边缘区域的熵最大化来选择二维阈值向量。该方法不仅利用了图像的灰度信息,也利用了图像的梯度信息。采用形态学运算对分割后的二值图像进行分割后处理,试验表明,分割效果良好。 相似文献
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为了解决传统边缘提取算法对噪声敏感和阈值难以选取,边缘清晰度不高以及边缘不平滑等问题,提出了一种基于ICA阈值优化耦合信息熵的边缘提取算法.首先,基于灰度分布模式将图像分成若干子块,并计算每个子块的分段阈值;然后,为了从大量的分段阈值选择合适的阈值,引入了帝国主义竞争(imperialist competitive algorithm,ICA)优化算法,计算图像的最优阈值,根据获得的最优阈值将每个图像子块划分为不同的均匀区域;最后,通过计算每个均匀区域的信息熵,利用信息熵检测所有处于不同均匀区域的边界像素来提取边缘.实验结果表明:与当前常用的边缘提取算法比较,本文算法具有更高的品质因数与边缘连续性,能够抑制过于微小和琐碎的细节,突出有效的边缘信息,边缘定位精度高且平滑连贯,能够准确地提取目标轮廓. 相似文献
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介绍了优序评价的原理和方法.利用多级模糊评价理论建立的优序评价模型是评价环境质量优劣的一种方法.根据模糊熵可以描述随机、模糊信息的不确定性等特点,利用模糊熵对其进行评价,建立了模糊熵的熵函数模型,并结合实例说明熵函数模型的应用. 相似文献
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基于模糊信息论给出了新定义的似然函数和模糊交互熵的概念,并对新定义的似然函数和模糊交互熵性质进行研究。通过E′取最大、P取最小确定最优划分,从而得到一种改进的基于模糊信息理论的信息分类方法,为聚类分析增加了一种新的数学方法。 相似文献
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在日内高频环境下检验基于兼容法的柯尔莫哥洛夫熵、样本熵和模糊熵等复杂度测算方法对我国沪深300股票指数的测算效率，并运用筛选后的有效算法分阶段研究和比较了序列复杂度的变化过程与变化幅度.结果表明，模糊熵算法是一种更适用于我国沪深300股票指数的有效复杂度测算方法，其对相似容忍度的敏感性更低，测度值连续性更好.随时间推移，我国沪深300股票指数复杂度整体呈上升趋势,而相较于发达市场甚至周边新兴市场其复杂度偏低. 相似文献
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K-均值聚类算法和粗糙熵是应用于图像分割的主要算法,目的是对图像进行分析处理。将K-均值聚类算法和粗糙熵结合起来应用到岩心图像的分割,目的是提取出岩石的隙缝信息。先利用K-均值聚类算法对岩心图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阚值分割的目的。通过效果图对比分析可以看出,采用基于粗糙熵的K-均值聚类算法处理多目标的岩心图像,提取出的目标更清晰,更明确,实验结果更有价值,证明了改进后算法的有效性。 相似文献
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农业遥感图像增强有利于图像信息的提取与分析,萤火虫算法是近年来较为新颖的智能仿生算法,目前国内外关于其能否用于农业遥感图像增强的研究未见报道。文章首先利用非完全Beta函数建立农业遥感图像增强模型,结合人眼最小灰度分辨力函数进行图像细节增强,将每个输入区间的像素灰度值变换到适当的输出灰度级区间,最终生成对比度均衡的图像;然后通过萤火虫优化算法在其动态决策域半径进行伪差分操作更新;最后确定最佳参数的收敛条件,给出了算法流程。试验仿真结果表明,萤火虫算法的农业遥感图像检测在图像细节增强评价指标、相位一致性指标、通用质量评价指标等方面与直方图算法、Retinex算法、小波变换算法、模糊聚类算法等相比数据较优,能够用于农业遥感图像增强。 相似文献
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基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
设计了一种基于熵的遗传聚类分割算法.以像素的灰度值为特征向量进行编码,利用直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对细胞图像进行遗传聚类分割.对于分割后获得的细胞核轮廓利用活动轮廓模型进行了优化,从而获得连续的细胞轮廓曲线. 相似文献