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图像分割阈值法综述 阈值法综述.pdf

发布时间：2022-05-30 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.56M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    系统q-程与电子技术 文章墙号：1001-506X(2002)06-0∞I-04 图像分割的阈值法综述 韩思奇，王蕾 (北京理工大学电子工程系，北京100081) 摘要：田隼分割是图像处理中的一个重要问题，也是一十经典难题。闽值法计算简单，吴有较高的运算效 率，是图像分割中广泛采用的方法，主要分为奎局闲值法和局部闲值法。系统地讨论了闲值法在图悼分割中的应 用，培出了一十比较全面的综述，对进行图像分割研究的科研人员具有一定的启发作用。 关麓词：圉像分割；全局闲值法；局部阙值法 中圈分类号：TN919．8 文献标识码：A HAN S÷面，WANG Lei (f孕 矿Eleav越西g乩枷-g，届母弩ht妇ofz·I咖j钉，晰100081，凸蛔) 删嘣：h释”卵枷∞ism old and diHicIdlpmh协in姆词i‘嘴阑．陆蚶咄m幽由㈣“曲used in呻洲∞岫0f崎iI啦ily“e岳cienoy．脚岫妇址洲岫女她andlocal岫州堍．弛 paper stll出∞dim删tlIre由地m时bods for面a萨神印螂妇缸1，inc岫州，local．p瞳nt-d响t，and陀如dePeI矗Ill H_tbods． 函鄂髓庙：hm萨自e卿即龇m；(；10bd吐Ⅱesbddilg；Lo瑚llⅡd玎1di唱 1弓l言 图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域区分 开来，这些区域是互不相交的，每一个区域都满足特定区域 的一致性【】一。图像分割是图像处理中的重要问题，也是计算 机视觉研究中的一个经典难题。计算机视觉中的图像理解 包括目标检测、特征提取和目标识别等，都依耪于图像分割 的质量。尽管研究人员提出了许多分割方法，但是到目前为 止还不存在一种通用的方法．也不存在一个判断分割是否成 功的客观标准，因此被认为是计算机视觉中的一个瓶颈【2J。 闭值法是一种简单有效的图像分割方法，它用一个或几 个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分 的像素是同一个物体。阈值法的最大特点是计算简单，在重 视运算效率的应用场合(如用于硬件实现)，它得到了广泛的 应用。 2阈值法的概念 阈值法分为全局阈值法和局部阈值法两种。全局周值 法指利用全局信息(例如整幅图像的灰度直方图)对整幅图 像求出最优分割阈值，可以是单阈值，也可以是多阈值；局部 闽值法是把原始的整幅图像分为几个小的子图像．再对每个 子图像应用全局阚值法分别求出最优分割阈值。其中全局 闽值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的闽值法。阚 值分割法的结果很大程度上依鞍于对阈值的选择，因此该方 法的关键是如何选择合适的闽值。由于局部阈值法中仍要 用到全局阈值法，因此本文主要对全局阁值法中基于点的阈 值法和基于区域的两值法分别进行了研究。 设(z．y)是二维数字图像的平面坐标，图像灰度级的取 值范围是G=10，1，2，…，三一I}(习惯上0代表最暗的像紊 点．L—l代表最亮的像素点)，位于坐标点(x，y)上的像素点 的灰度级表示为“*，y)。设f∈G为分割阈值，B={60，b】I 代表一个二值灰度级．并且％．b1∈G。于是图像函数“-，·) 在阁值I上的分削结果可以表示为 、 f‰，以#，y)
    !!；!!坠：． 3基于点的全局阈值法 3．I P—tile法 P一心法¨1是早期的基于灰度直方图的自动阈值选择 方法，它候设在亮(灰度级高)背景中存在一个暗(灰度级低) 目标，并且已知目标在整幅图像中所占面积比为P％。该方 法选择阈值的原舅4是．依次累计灰度直方图，直到滚累计值 大于或等于目标物所占面积，此时的灰度级印为所求的阈 至笙三耋皇皇王基查兰罂王 3．5量小错误法 最小错误法【71假定目标和背景的灰度值分布是均值为 雎、方差为吣先验概率为只的正态分布尸(g)．把图像的灰 度直方图看作是对概率密度函数p(g)的估计 p(g)=∑Ptp(gI 1) 山㈦=赢唧(唑≠} 值。该方法计算简单，抗噪声性能较好。不足之处是要预先知 最优阉值f。由求解下面的二次方程得到 道绐定目标与整幅图像的面积比P，因此在P未知或P随不 同图像改变时，该方法不适用。 3．2双峰法 对于目标与背景的灰度级有明显差别的图像，其灰度直 方图的分布呈双峰状，两个渡峰分别与图像中的目标和背景 相对应，波谷与图像边缘相对应。当分割阈值位于谷底时， 图像分割可取得最好的效果。该方法Hj简单易行，但是对于 灰度直方图中波峰不明显或波谷宽阔平坦的图像，不能使用 该方法。 3．3嘶法 在O咖法㈣中，闲值f把图像的像素点分为co与c1两 类(分别代表目标与背景)。a々，矗，一}分别代表类内方差、类 间方差、总体方差。阈值f的分割质量由下列3个准则函数 衡量 式中 ． 以 砖 “2磊’”。再’_2再 o} 卉=∞d6+Ⅲl井 口名=t‘岫(1工。一prr+甜I(p1一Pr)2=∞oo,a(po一产1)2 井=卉+J刍，∞o=∑只，叫l=1一帅 一薹％一=善¨一嚣m=簧 ～ ¨LO 一 ～ hD 最优闲值t+通过求类问方差的最大值得到 3．4时刻存俏法 f’=arg繁矗 !量ji；f止：+】J，井一2h，-P，：i￡{：}兰z+Jn蠢一2Jn尸。 但是，若按一般方法来计算该极值，需要知道统计参数M 吣n，而这些参量是未知的，为了克服这个困难，Kittler和11- 岫即ItlI{1人了准则函数』(‘) J(f)=l+2}PI(1)ltl4l(‘)+Pz(1)ltl42(#)}一 2{Pl(t)lnPl(f)+尸2(t)InP2(})1 式中 P】(#)=∑^(g)，P2(c)=∑^(g) I∑h(g)gl {∑h(g)gl p-(t)=—≥而一，P：(I)=—麓酉一 I∑^(g)[F—PI(1)]21 a㈤=—‘]叮r一 矗(‘)=—“—万丽—一 {∑h(g)[g—p：0)32} 最优阐值￡’通过最小化准则函数J(1)得到，即 s．Cho，R．蛐k和s．Yi对最小错误法进行了改进m。 I’=mrg曾J(1) 3．6灰度直方圈凹度分析法 对于目标与背景的灰度级有明显差别的图像．可以用双 峰法求得最优分割阐值；对于另外一些波谷不明显的图像． 最优阈值t‘往往位于灰度直方圈的“肩畴”处。由于波谷和 “肩膀”都对应于灰度直方图的凹度，因此可以通过灰度直 在时刻存储法【自中，图像被分割的时刻被存储在分割 后的二值图像中．第i个时刻帆的定义为 方圈凹度分析法n]来求出最优阈值E。。 3．7一堆灰度直方圈■法 盹=击善烈g) 式中肺一图像的像素点的总数目；^(g)——灰度级为 F的像素点的数目．即灰度直方图中灰度级g的高度。 最优闳值j’由玮．山法得到 Po2酉五》“”再 m1№一-i ；一m1 。l-里也2孚，：：告1(砰一4co){一c】l ‘ ∞一mi 把信息论中“熵”的概念用于图像分割，最早是由PLltl提 出来的[10，h科Ⅱ对Pun提出的熵法进行了改进，重新定义 了物体0与背景丑的概率分布相关的墒…。一般来讲，一 维K州矿熵法优于其它一维灰度直方图熵法n2】，因此它得到 了广泛的应用。 设分割阈值为f，则物体0与背景B的概念分布为 o：暑，皇．…，鸶 B-'且I-P；，尚，…，尚 万方数据
    第6期 图像分割的嗣值法综述 ．93-，,j- 定义与这两个概率分布相美的熵为 Ⅳ(o)：l。只+学 脚)=ln(1一只)+牛半 式中 只=∑A．喝=一∑(Rlnpi)，吼一I-一∑(Rh) 脚”定义准则函数审(I)为H(0)，H(刖之和 ，P(f)=H(o)+日(口)=ln只(1一PI)+iHit+!{21二；j‘ 使中(￡)最大的灰度级B即是所求出的最优阈值E‘，即 ￡。2畔罂罗(‘) 4基于区域的全局阈值{去 4．1灰度直方圈变换法 该方法不是直接选取阕值，而是对灰度直方图进行变 换，使其具有更深的渡谷和更尖的波峰，然后再利用双峰法 得到最优闭值。这种方法的一个共同特征是根据像素点的 局部特性，对其进行灰度级的增强或减弱的变换。这种方法 与6的波峰重叠的区域，可以得到最忧分割阕值。 (2)二维直方图熵法 在文献[11]中，提出了这样一个问题：“如果两幅不同的 图像具有相同的灰度分布．从而得到相同的门限，该方法是 不是同时适用于两幅图像呢?”为了解决这个问题，文献[11] 建议在直方图熵法中引人图像的二次统计特性或局部特性。 A S．^bll衄l出剧引人了二维灰度直方图精的撬念。像 素点的灰度值和其邻域的灰度平均值决定了图像的二维灰 度直方圉，从而把一维灰度直方图嫡法发展为二维灰度直方 图熵法。 除了上述4．I、4．2节中的两种方法外，还有梯度按驰方 法等其它基于区域的闻值法㈨，这里不再赘述。 5局部阈值法 在局部罔值法中，原始图像被分为几个小的子图像+再 对每个子图像分别求出最优分割翩值。用这种方法分割后 的图像在不同子图像的边界处有灰度的不连续分布，因此必 须采用平滑技术来消除灰度的不连续性。Q州和Kaneko采 用了一个7X7的窗来消除葳度的不连续性㈨。 假设图像由目标和背景组成，并且目标和背景灰度直方图都 6其它阈值法 是单峰分布。边缘算子法和四叉树法是两种常用的灰度直 方图变换法= (1)边缘算子法 边缘算子法。t31采用I丑山腭算子、Rob瞰算子、sob口算子 等对像素点进行灰度级的增强或减弱的变换。对于在灰度 均匀分布的区域内的像素点，这些算子对其进行灰度减弱； 对于在边缘附近的像素点，这些算子对其进行灰度增强。 (2)四叉树法 四叉树法㈨的提出基于这样一个真实：在藏度均匀分 布的区域内，灰度的标准方差较小；而在灰度非均匀分布的 区域内，灰度的标准方差较大。灰度的标准方差较大的区域 可以再分为更小的灰度均匀分布的区域。从原始图像开始， 如果它的标准方差超过一千预先设定的值，就把它分为4十 像限，对每一个像限再重复进行以上操作，最终把图像分为 具有较小的灰度标准方差的块，称之为。图像。由于Q-图 像的每--A,块均具有接近的灰度．因此它的灰度直方图有更 深的波谷和更尖的波峰。 4．2基于灰度缓的二次统计值的方法 基于点的阈值法的一个缺点是它仅仅利用了灰度级的 一次统计特性，例如图像的灰度直方图。基于灰度级的二次 统计值的方法通过对灰度级进行二次统计，来改善图像的分 割质量，主要有灰度共生矩阵法和二维直方图熵法。 (1)灰度共生矩阵法 灰度共生矩阵沽m M元素是灰度级i，J在相部位置出 现的频率，该方法定义了两个灰度直方图。和6，其中d基于 ．’，的近对角线元素，6基于^，的远对角线元素。在n的渡备 6．1一致对比度法 一致对比度法【19】的基本思想是最优分割闽值f+应当 检测出更多的高对比度边缘和更小的低对比度边缘，平均对 比度P(1)的灰度直方图的最高渡峰点对应于最优分割罔值 f+。F(1)的定义为 “儿{嬲，帅)≠0t p(I)：{Jv()’“…’ 【0， _Ⅳ(1)：0 式中 c(‘)——阏值f检测出的总对比度；Ⅳ(c)——罔值 l检测出的边缘散日。需要指出的是，由于对于每个分割阈 值都要进行c(f)和Ⅳ(f)的计算．而该计算比较耗时．因此 一致对比度法的计算效率较低。 6．2一致性准则 区域内目标的一致性和目标与像素点的方差成反比，一 致准则可衡量分割方法能否把目标从背景中有效提取出来， 因此它是衡量图像分割质量的一个通用准则啪】。设R为 分割区域，^。为区域内像素点的个数，一为目标与像素点的 方差．广(，，y)为像素点的葳度级．剧对于分割罔值j，一致性 准则函数为 Ⅳ(￡)：1一生箬 式中如。，罴。警半硝：掣 卜归一化因子。可见0(U(f)<】．州1)越接近于1．分 万方数据
    割的有效性越好。使u(f)最大的灰度级l即是所求的最优 阐值t’，则 6．3形状准则 。 E。=argm删(I) 娄似于目标的一致性，目标的形状准则n7一也能衡量分 割方法能否把目标从背景中有效提取出来，因此它也是衡量 图像分割质量的一个通用准则。设zx(z，y)为像素点(z，y) 的梯度 △(x，，)=i∑巩+拒DI(皿+D4)一也D2(D]一仉)]{ 式中 6．4量大相关原则法 f’=arg酱s(I) 设置是分布在R=}xo，m施，…{上的离散随机变量， P。是Ix=而{的概率，定义x的相关数c(x)为 c(置)=一In∑pj 设分割阚值法为l，则物体0和背景B的相关数分别为 嘶卜·n霎(耵啪k h善z,-I(尚)2 式中 Dl=“*+1，y)一“￡一l，y) D2=“#，，一1)一八z，y+1) D3=“#+1，y+1)一“x一1，y—1) 风=“x+I，y—I)一一z—l，y+1) 设一*，y)为像素点的灰度级，^h，)盯为像素点的邻 域N(，，Y)内的平均灰度级，虱Ⅱ对于分剖闷值t，形状准则函 式中 数s(1)定义为 只=二A 准则函数阳(‘)取为co(‘)，岛(￡)之和 咒(1)=白(I)+岛(￡) =一1r．[Go(E)x岛(‘)]+ 2lⅡ[P(1)x(1一-P(1))] I一1 L-t Go(t)=∑一，岛(￡)=∑P2 ∑哪∽(*，y)一^m，y)一q)d(f，，)卿职f，y)一f) S(1)=“d—————————————；————————————～ 式中 s嘶，=匕：：： c一归一化因子，可见0
    203． 参考文献： 【I J^dIl衄lIJ,omrdM．酶出山c0。印删吨0f Soltaionb ccId)iIldb由l P10bIe隅【J]．5ci帆∞，1994，66(1n：IQ21一ICOA． 12J Ljpl∞彤ch删J 1)I’iASoltflJolldHardO】‘PⅢ．1im酊PrOems[J]．Sei日aee，1995，2碣(4)：542、545． 【3 J Qin。p呵，缸瞄∞}h凹Dt l血轴u㈣I)／qA soiⅡ晒ldtheM∞d血ICllquelt'l曲／em[盯．sci瞰，1997，27S(17)：446—449 【4]Ps,mG，R篮印b啷G，Sitlo口．Ba^．ⅡNA coq^-Ⅱ雌：N哪coq岫PⅢ崔l培_[J】、气一i增2，1998，60—63． 【5J ll白一T，110嬲IkEGt Blndell卿enRS，dd．岛呷．11吨m DNA by 0p档“蚰帅P1蛐池[J]．Bl叫蜘．姗，57：87—93． 【6]K椰i№，GI眦G。唔．Yu s瞻喀．IJ!吨DN^10‰Ⅱk BOLmd E缸co矾甲∞|ld∞∞删帅【J]．1'l咖蜊d c0唧岫sd∞，000D．∞】：193— L7]嘶洲盱i爪．‰㈣c．施虹吨D卧脚[J丁．Science，i996．2"／3，220—223． ㈦me‰ld，眦h&Um P一嘶g岢血I)NA蛐删妇,ff蝴曲in删吐岫岫呲蛳s咖·蛔恤岫h‰圳． 【9]br曲妇￡脚F，L妇K鲥TkE州删蛐d＆11I世c1 I。血g：№。8 sohnh扫ac删b 1岛曲k丑[J]．Bi卿咖，l蛳，52：3—13 L10]s1“旷叫Ji 1tE Cell抽‰白_Ⅱ耐nN^一D峨d胁抽a-k0‘11I一：n]．磷。町慨，1999，52：123—133、 【11]N0蛐r MDm‰∞dAfita，岫sum．姒Ph噼DNA‰∞岫№I口ill№Path№，IIIVA酬O l№Ⅲ[J]加岫 [12]1钿H蒯，1日d蛐陆aDdE姚sh蛳dd蹦A，岛呷m面gmⅨo一‰Ie砌竹：1b唧血dBl—T．ⅢrDo]．马I F吨。，1螂：81—92． [13]高琳．许进，张军英．硎A计算的研究与展望[J]．电子学报，∞Dl，嚣(7)：鲻一脚． 晒曙iII Di曲,ete M甜啦n耐嚆“n州c丑I cor忡＆i鼬。e，^ln商G啦M枷措酬Seeie叶．，19卯：193一如6． 陆∞㈣，1999，52：165—174． U二接第舛页) ⅢⅡ曲．，1975，7：155—164． tⅢ，M∞and c1^m1 1血j，1978，8：895—899． [13】M帆D，L虬·赫I J，R山疵D．et a1．M翻棚髓拍邮l 0fC—B砒inH恤皿nc}lf阻哪咖[盯．Ⅱ玉E卫鹏．onP址岫m川．M瞄h． [14]矾AY，II舶erJeldA．豇雌删Se}edSm岫璀QI删岫[J]，衄‰．曲如蜘圳．MBch．1mdl．，1982，4：90—94． [15]Ahl_iBN。m船删d A．ANote咂theu转of se。喇-d一0rder G|唧一Level sad8虹曙forn吐日1．砌se】ec‘i毗[J]．皿EElhH．硼sys- ft6]^J脚酗A S．^山啦毗髓噼妇ddil嘈硝Q町一LenaBch畔№T如一埘珊印幽Id玛血叩池f刀．nn哪lR挑哼Ⅱ妇，1989，47：22 [17]s蛔PK，s0】t^胁s，wongAKC．^咖0fn瑚蛐Te山I碎蝇【J1．啦n蚺．呻h咿noa嘲iJIs，1995，41：233—260． [18]Y蚰J C，cI哪骘F J’ch-lgs．ANew oi蛔如n妇山衄舶6cMl】l山删弧删Jlold吨[J]，皿EEl‰，∞hq鲈P100es凼g，1995，4： [19]K妇R．A se】妒删曲I如咖m BB删0lIn螂kld咄【J]，corr归G耐d曙l珊释№啦，1981，15：319—338． [20]【删地M D．H8时A M．功曲咖鲰瑚哪蹦瓣d c嘲聊暗C-e蝴d h唧＆鲫哪衄6蚰[J]，皿EE 1h．伸№m&o呵liti帆 ·^·^_--，-。_-。●～‘’^’'，●。__o。■。-^’·^’1，●^，●。__。-^●●^●’，-_√_。-、●-^_●_●’_-。‘～^…… 欢迎订阅《系统工程与电子技术》 ^瑚I西自岫d Madli嘴砷棚i萨撇．1985，7：J55—164． —32． 370一挑． <系统工程与电子技术)(中、英文版)由中国航天科工集团第二研究院、中国宇航学会、中国系统工程学会联台主办的科 技期刊，分中文和英文两个版本，中文版】卵9年创刊．为月刊，英文版1990年创刊，为季刊，国内外公开发行。报导内容为：系 统科学，电子技术(雷达、光电探测技术等)，军用系统分析，控制理论与应用．信息获取与处理，软件、算法与仿真。本刊为全国 中文核心期刊，(中国科学引文数据库>棱心期刊和中国科技论文统计源用刊，被‘中国无线电电子学文摘》、《中国数学文摘)、 <中国航空文摘>和‘中国导弹与航天文摘)等十余种文摘和敷据库收录，英文版被美国(工程索引)(Ⅱ)、英国《科学文摘>(sA) 等国际知名检索系统收录。中文版曾两次荣获全国科技期刊评比二等奖，并作为百种重点科技期刊A选首届“中国期刊方 阵一。中国标准刊号为Is刚1001～．锚X／CN 11—2422厂IN(中文舨)，Ej刚1004—4132／CN 11—3018，N(英文版)；国内定价为12 元(中文版)／加元(英文版)，全国各地邮局均可订阅，邮发代号为82—269(中文版)／82—2∞(英文舨)；也可与北京142信箱32 分箱(100854)本刊编辑部联系订阅，电话为(olo)鳓405。 万方数据
    图像分割的阈值法综述 作者： 韩思奇， 王蕾 作者单位： 刊名： 北京理工大学电子工程系,北京,100081 系统工程与电子技术 英文刊名： SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 年，卷(期)： 2002，24(6) 154次 被引用次数： 参考文献(20条) 1.PAL N R.Pal S K A Review on Image Segmentation Techniques 1993(09) 2.Bhanu B.Lee S.Ming J Alaptive Image Segmentation Using a Genetic Algorithm 1995(12) 3.Doyle W Operation Useful for Similarity-Invariant Pattern Recognition 1962 4.Lee S.Chung S A Comparative Performance Study of Several Global Thresholding Techniques for Segmentation 1990 5.Ostu N A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms 1979(01) 6.Tsai W H Moment-Preserving Thresholding:A New Approach 1985 7.Kittler J.Illingworth J Minimum Error Thresholding 1986 8.Cho S.Haralick R.Yi S Improvement of Kittler and Illingworth's Minimum Error Thresholding 1989 9.Rosenfeld A.De La Torre P Histgram Concavity Analysis as an Aid in Threshold Selection 1983 10.Pun T A New Method for Gray-Level Picture Thresholding Using the Entroy of the Histgran 1980 11.Kapur J.Sahop P.Wong A A new method for grey-level picture thresholding using the entropy of the histogram 1985 12.KAPUR J N Maximum Entropy Models in Science and Engineering 1989 13.Mason D.Lauder I J.Rutoritz D Measurement of C- Bands in Human Chromosoms 1975 14.Wu A Y.Rosenfeld A Threshold Selection Using Quadtree 1982 15.Ahuja N.Rosenfeld A A Note on the Use of Second-Order Gray-Level Satistics for Threshold Selection 1978 16.Abutaleb A S Automatic Thresholding of Gray-Level Picture Using Two-Dimensional Entropies 1989 17.Sahoo P K.Soltano S.Wong A K C A Survey of Thresholding Techniques 1995 18.Yen J C.Chang F J.Chang S A New Criterion for Automatic Multilevel Thresholding 1995 19.Kohler R A Segmentation System Based on Thresholding 1981 20.Levine M D.Nazif A M Dynamic Measurement of Computer Generated Image Segmentation 1985 相似文献(10条) 1.期刊论文 赵小锋.余瑞星.张科.吕梅柏.ZHAO Xiao-feng.YU Rui-xing.ZHANG Ke.Lü Mei-bo 水平集方法中速度 停止项函数的改进 -火力与指挥控制2010,35(4) 对速度停止项函数的研究发现,现今的速度停止项采用的单一全局阈值法很难使经典水平集算法得到较准确的分割效果.为此,提出了一种新的速度停 止项函数,该函数通过引入变阈值较好的区分了图像的边缘区与同质区,以使采用该速度停止项函数的水平集方程实现在同质区加速演化,在边缘区停止演 化的目的.实验结果表明,采用速度停止项函数能够使水平集方法获取更好的分割结果. 2.会议论文 叶红兵.弟宇鸣.邱晓林.韩峰 重叠核径迹图像的分割与参数统计算法研究 2006 本工作研究重叠核径迹图像分割和参数统计算法.提出了综合运用Otsu全局阈值法和距离变换,并对距离图像进行了二值化处理,有效地将重叠核径迹 分割开.在此基础上完成了核径迹的面积、周长、圆形度和质心等参数的统计.计算机模拟结果表明,整个算法简练,运行效率高,且不需人工干预. 3.期刊论文 吕岑.孙瑜.张根宝.张玉杰.黄敏 纸病图像检测与分割的二阶段方法 -中华纸业2004,25(1) 提出了纸张表面纸病检测与分割的二阶段新方法.通过对纸张微观结构中纤维分布的分析,由统计学分析原理建立了纸病图像的二阈值分割法,利用质
    量控制图结合具体纸样进行了纸病特征的提取,利用数学形态学操作对二值图像进行了滤波和分割检测.结果表明:二阶段分割阈值检测方法对纸病图像的 分析十分简单、有效. 4.学位论文 张晓颖 电能表数字图像识别技术研究与实现 2007 近年来，随着计算机技术的进一步提高，自动识别技术已经广泛应用于多个领域。图像信息是人类最有效的信息获取和交流方式，作为自动识别技 术之一的图像识别技术，通过近20 多年的快速发展，已使人们充分认识到它是认识世界、改造世界的重要手段。目前，图像处理和识别技术已应用于遥 感技术、生物医学、工业方面、军事安全领域、通信、文字识别、交通等多个领域，成为影响国民经济、国家防务和世界经济的举足轻重的产业。数字 图像处理和识别方法的研究也成为一大热点。 本文通过对核对拆回电能表的工作流程的调研分析，探索一套数字图像处理和识别技术的算法以实现电能表图像自动识别系统的应用，即在电能表 图像自动识别系统中，利用图像采集设备获取电能表图像中的有用信息，并经过数字图像处理得到需识别的条形码和读数区域，然后根据条形码编码规 则和字符特征提取自动识别出最佳字符串，经与量电资产信息管理系统中数据的核对，完成拆回电能表的处理流程。同时存储电能表的图像信息，以电 能表的实际图像来增强用户电费征收数据的可信度。 本文研究的主要内容包括数字图像采集、图像处理和图像识别中相关的原理和关键技术，主要研究成果如下： （1）对拆回电能表的处理现状作了详细的分析后，提出了建立拆回电能表图像自动识别系统的设计方案。 （2）对图像增强和图像分割等数字图像处理方法进行了深入的研究与分析，并选择线性灰度变换方法、全局阈值法、边缘检测等技术，解决了电能 表图像处理中增强图像的对比度、二值化处理、识别区域的辨识与定位等关键问题，从而确定电能表数字图像处理过程中的具体实现方式。 （3）研究并借鉴光字符识别技术，采用字符分割、骨架处理、特征提取等方法实现电能表读数的识别，从而自动识别出最佳字符串，并解决了电能 表特有的识别问题。 （4）根据电能表的表号、型号等基本信息，能够直接查询到该电能表的图像，缓解了翻找拆回电能表的劳动强度，缩短了拆回电能表信息查询的时 间，提高了查询速度与准确度。用电能表的实际图像更可验证拆回电能表读数，增强了电费征收数据的可信度。 （5）实现了拆回电能表图像自动识别系统的实际应用，并且将物流自控系统、自动识别系统和数据库管理系统融合构成一个自动控制的整体，完成 了对拆回电能表的输送、拍照、条形码和读数识别、数据核对、信息保存等功能。 通过对电能表图像自动识别系统的测试和试运行，电能表条形码的识别率达到95％以上，电能表读数的识别率达到85％以上，取得了令人满意的效 果。 5.期刊论文 阴国富.YIN Guofu 基于阈值法的图像分割技术 -现代电子技术2007,30(23) 图像分割是图像处理方向的一个重要课题,阈值法因其实现简单、计算量小、具有较高的运算效率,性能较稳定,而成为图像中最基本和最广泛的分割 技术.阈值法分为全局阈值法和局部阈值法两种,其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的阈值法.这里主要研究基于点的全局阈值法,即最 大类间方差法,并基于Matlab软件环境进行算法的仿真.该系统能够对图像中某些感兴趣的部分进行提取,较好地实现了图像分割. 6.学位论文 沈丽忠 指纹识别系统后处理技术研究 2005 本系统包含三大部分：指纹图像分割、指纹图像滤波增强和指纹后处理。本文主要深入研究指纹后处理部分的算法。其中，后处理部分包含：二值 化、细化、细节特征提取、全局特征提取和特征匹配等五个模块。 本文尝试了两大类二值化算法：全局阈值法和自适应阈值法，并对其二值化效果进行比较分析；在细化阶段，论述了OPTA算法和数学形态学细化算法 ，并针对数学形态学算法细化不足的缺点，设计了四个模板对其进行改进；考虑到法院系统所处理指纹图像的质量一般都比较差，在提取的细节点中包 含大量的伪特征，本文提供了一套简单、有效的去除伪特征算法，然后再根据细节点与其周围纹线的拓扑关系，对细节点进行进一步验证，降低了错误 识别率；除了细节特征，指纹还具有全局特征：纹型和奇异点，为了将全局特征信息运用于匹配阶段，本文改进传统的Poincare Index方法，提出了一 套有效提取指纹奇异点的方法。本文还尝试将全局特征信息引入指纹特征的预匹配阶段，加快了指纹匹配的效率。本文实现的IFIS智能指纹识别系统已 经得到成功应用，并获得软件著作权。 7.期刊论文 高冉.赵辉.宋锦萍.GAO Ran.ZHAO Hui.SONG Jinping 基于线性插值的图像分割算法 -现代电子技术 2007,30(8) 图像分割是一种特殊的图像处理技术,也是一种重要而关键的图像分析技术.得到广泛运用的全局阈值法和局部阈值法由于各自的缺陷使得图像分割 效果不理想,为此将全局阈值中的迭代法与局部阈值法相结合,利用线性插值,提出了局部阈值插值分割算法,并通过仿真试验说明了该算法在分割图像时 的有效性和可行性.结果令人满意. 8.期刊论文 刘新宇.吴勇.李龙.LIU Xinyu.WU Yong.LI Long 道路标线图像分割方法研究 -交通与计算机 2008,26(6) 采用最佳阈值法、最大类间方差法、最小误差法分别对多幅典型的破损道路标线图像进行分割,通过分析对比确定用最小误差法分割道路标线图像效 果较好.但是采用最小误差法分割道路标线存在无法正确分割出细节的缺陷,为改善图像的分割效果,进一步探讨并决定采用基于最小误差的动态阈值法对 道路标线图像进行分割.通过对比全局阈值法和动态阈值法的优缺点,并结合两者的优点,提出了动态阈值结合全局阈值的方法分割道路标线图像,取得较 好的效果. 9.学位论文 杜吉祥 植物物种机器识别技术的研究 2005 植物是地球上物种数量最多、分布最广泛的生命形式，影响着人类赖以生存的生态系统。植物也是人类生存与发展的重要的资源，是人类生产和生 活必需的资源。同时，植物与农业有着密切的联系，而农业作为国民经济的命脉，是一个国家赖以生存的基础。因此，开展植物物种的机器识别研究具 有重要的现实意义。植物物种分类性状的自动提取将推动植物分类学的发展，植物物种的自动识别有助于提高人们对植物的认识，有利于植物资源的保 护和利用。而计算机技术在农业领域的应用多数涉及到作物的特征提取、分类与识别，所以植物物种的机器识别研究将有利地推动信息技术在农业领域 的应用。本文的工作正是围绕着植物物种的机器识别的研究，从植物图像的特征提取方法和图像特征的分类来分别进行的。全文的主要工作体现在以下 几个方面： 1).植物图像的预处理。植物图像预处理的难点和重点是植物叶片图像的分割。实际采集的植物图像通常带有背景，必须通过图像分割提取目标后才 能进行特征提取等后期工作。对于简单背景下的单叶、多叶片图像，通过图像的灰度统计分析和实验比较发现，使用全局阈值法、局部自适应阈值法、 多阈值分割法等的方法可以达到满意的分割效果。对于有复杂背景的叶片图像，尝试使用交互式的主动轮廓模型法和分水岭算法进行图像分割，实验结 果表明这两种图像分割算法是可行的和卓有成效的。 2).叶片图像的形状特征提取。分割后叶片图像的特征提取是实现植物物种机器识别的一个重要环节。无论是对于植物形态学还是进行机器识别，叶 片的形状特征都是进行植物分类的重要依据。通过对叶片形状的分析，总结出用于植物物种机器识别和植物数值分类学的8个区域描述几何特征。为提高 识别精度，还使用了叶片的不变矩特征。实验结果表明，叶片的区域描述几何特征是进行植物物种识别的显著特征和高效分类特征。另外，叶片的叶缘 、叶脉、骨架、裂深等叶片结构特征是植物数值分类学的主要分类性状，也是植物形态学分类的依据，通过数字图像处理技术实现这些性状的自动提取 ，是计算机辅助植物物种识别的重要内容和必然环节，所以对这些叶片结构特征的自动提取方法也进行了研究。 3).植物图像的纹理特征提取。纹理信息都是描述与识别植物图像的一项重要指标，对于树皮图像更是唯一有效的分类特征。通过两种图像的识别实 验比较发现：基于象素灰度值统计的共生矩阵方法、自相关函数方法、游程方法以及直方图方法的识别率普遍比较低；多尺度性Gabor滤波方法和小波分 解方法可以获得较高的识别精度；局域二值模式方法的识别效率最好，可以以较少的特征描述获得较高的识别率。而我们提出的Gabor分块局域二值模式 方法可以获得最高的识别精度，但需要较大的计算量。 4).提出了一种启发式径向基概率神经网络全结构优化方法。为在实际应用中加速优化速度，降低优化计算复杂度，首先提出了最小体积覆盖超球和 移动平均中心覆盖超球两种算法，用于启发式的从训练样本中快速的初选出径向基概率神经网络的隐中心矢量，然后将粒子群优化算法和ROLSA结合进一 步优选隐中心矢量，同时优化核函数控制参数，实现径向基概率神经网络的全结构优化。
    5).在对径向基概率神经网络隐中心和控制参数的几何意义分析的基础上，提出了一种椭球基概率神经网络模型，它可以看作径向基概率神经网络的 自然拓展，在网络结构中以全协方差矩阵取代原来的对角协方差矩阵，使之在不同的输入方向上的函数宽度也不同，能够在不增加基函数数目的情况下 更好地表征样本数据复杂的分布，并针对椭球基概率神经网络提出一种基于高维空间几何分析算法的超椭球神经元初始化方法。为提高椭球基概率神经 网络的性能，提出了一种把粒子群优化算法和梯度下降算法相结合的混合结构优化算法用于椭球基神经元的优选和控制参数的优化。 6).提出一种基于D-S融合理论的椭球基概率神经网络多分类器融合系统，避免了单一椭球基概率神经网络的分类局限性，减少了寻求单一分类单元 结构最优化时的计算复杂度，大大提高了对复杂模式识别问题的分类精度，并将其应用于基于Gabor分块局域二值模式单特征的植物物种识别和基于多特 征的植物物种识别。 7).针对实际中大量存在的变形植物叶片，提出了基于形状匹配的残缺与重叠叶片图像识别方法。首先介绍了叶片形状的多边形近似方法，以及局部 多边形特征的描述；然后提出一种改进的动态规划算法来实现残缺叶片的形状匹配与识别；最后将模糊理论与离散粒子群优化算法相结合，提出一种基 于模糊离散粒子群优化算法的形状匹配方法，并应用于残缺与重叠叶片的匹配识别。 10.期刊论文 禹建东.孔月萍.YU Jiandong.KONG Yueping 基于曲面拟合的图像分割算法 -现代电子技术 2008,31(22) 传统分割方法,在光照不均匀情况下.很难得到理想的分割结果.针对这种情况,提出一种基于曲面拟合的阈值曲面分割方法.首先利用偏离项和光顺项 构造拟合曲面方程,然后使用在统一的大光顺项因子条件下求解的拟舍结果,来构造自适应的偏离因子与光顺因子,最后利用这些自适应因子第二次精确拟 合阈值曲面.实验表明,该方法对于照度不均匀的图像,分割结果明显优于传统全局阈值法. 引证文献(154条) 1.陈多芳.陈伯孝.秦国栋 岸-舰双基地波超视距雷达图像域海杂波抑制方法[期刊论文]-电子学报 2010(2) 2.魏伟波.潘振宽 图像分割方法综述[期刊论文]-世界科技研究与发展 2009(6) 3.陈茂源.吴国平.杜志顺.裘咏霄.黄文丽.邓华 基于PSO改进的OTSU图像分割方法[期刊论文]-微计算机应用 2009(12) 4.王亮亮.王黎.高晓蓉.王泽勇 两种改进的局部阈值分割算法[期刊论文]-现代电子技术 2009(14) 5.高冉.赵辉.王职占江.宋锦萍 基于TV-norm的阈值迭代分割算法[期刊论文]-河南大学学报（自然科学版） 2009(3) 6.赵敬.李新华 基于区域增长算法的足球运动轨迹识别研究[期刊论文]-电脑知识与技术 2009(12) 7.赵高鹏.薄煜明.刘娣 基于提升小波的红外和可见光图像融合方法[期刊论文]-计算机工程与设计 2009(7) 8.郑文秀.刘双喜.魏新华.康玉国.李付堂.王金星 基于Mean-shift的棉花异性纤维图像分割[期刊论文]-山东农业 大学学报（自然科学版） 2009(2) 9.陈玉玲.高上凯 大角度旋转扩展视野超声成像技术[期刊论文]-清华大学学报（自然科学版） 2009(3) 10.杨文柱.李道亮.魏新华.康玉国.李付堂 棉花异性纤维图像分割方法[期刊论文]-农业机械学报 2009(3) 11.董志勇.刘洋.徐喜宝.贾庆波 基于雷达回波序列轮廓像的目标识别[期刊论文]-舰船电子对抗 2009(1) 12.陈旭锋.马量.杨凯 原位根系CT图像的分割算法研究[期刊论文]-现代电子技术 2009(6) 13.郎咸朋.朱枫.郝颖明.欧锦军 基于积分图像的快速二维Otsu算法[期刊论文]-仪器仪表学报 2009(1) 14.韦春荣.周永健.张灿龙 弱边缘医学超声图像目标区域的自动定位与分割[期刊论文]-科学技术与工程 2009(3) 15.刘玉兰.殷锐 刀具信息采集的关键技术研究[期刊论文]-组合机床与自动化加工技术 2009(1) 16.朱俊.王世唏.计科峰.粟毅 一种适用于SAR图像的2维Otsu改进算法[期刊论文]-中国图象图形学报A 2009(1) 17.马维元.丁金铸 基于改进OTSU法的运动目标检测与跟踪[期刊论文]-电子测量与仪器学报 2008(z1) 18.李佐胜.姚建刚.杨迎建.刘云鹏.陈芳.毛李帆 绝缘子污秽等级红外热像检测的视角影响分析[期刊论文]-高电压 技术 2008(11) 19.吴一全.潘喆 基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割[期刊论文]-信号处理 2008(6) 20.于东方.殷建平.张国敏 一种基于灰度直方图的遥感影像阴影自动检测方法[期刊论文]-计算机工程与科学 2008(12) 21.祝世平.夏曦.张庆荣 一种基于逐点阈值分割的图像边缘检测方法[期刊论文]-光电子·激光 2008(10) 22.王玲 基于改进颜色模型的图像边缘检测方法[期刊论文]-现代电子技术 2008(18) 23.董志勇.刘洋.徐喜宝.贾庆波 基于雷达序列轮廓像的目标识别研究[期刊论文]-雷达科学与技术 2008(4)
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