Otsu法

摘要： 针对烧结机机尾断面气孔特征提取的研究,提出了一种基于OTSU三次迭代RGB颜色通道的多阈值法;为了保证气孔特征提取的准确性和减少图像细节的丢失,采用OTSU法先分别对机尾断面图像的RGB颜色通道3次迭代进行阈值分量计算,再通过RBG三颜色通道占比比值确定权值,计算出一个全局阈值和两个局部阈值进行三阈值图像分割;利用获取的全局阈值将机尾断面图像的火红层和黑矿层进行分割,之后两个局部阈值分别对嵌入在火红层和黑矿层中的气孔进行分割,最终提取出机尾断面的气孔特征;实验表明,方法相较于常规方法能够提取出更多机尾断面的气孔特征及细节,同时提取出的气孔特征轮廓层次感较好,气孔特征提取的准确性较高。

摘要： 为了解决传统Snake模型应用于X光胸片肺野分割时,对人工初始化轮廓的选择敏感、对凹陷区域分割不准确等问题,提出一种基于自动初始化Snake模型的X光胸片肺野自动分割方法.该方法首先通过Otsu法对原始图像进行二值化,得到包含肺野、背景区域的二值图像,并经过图像取反和连通域处理,运用形态学方法,得到只含有肺野区域的二值图像;然后,通过边界提取,完成对Snake模型轮廓的自动初始化;最后通过Snake模型的演化,得到分割结果.实验结果表明:该方法能摆脱Snake模型对人工初始化轮廓的依赖,提高分割的鲁棒性,同时对凹陷区域的分割更准确,具有更好的分割效果.

摘要： 针对地铁隧道环境内采集的裂缝图像光照不均且噪声复杂等问题,采用Mask匀光和自适应灰度拉伸结合方法提高裂缝图像的对比度。通过对像素点进行噪声点检测,并且只对滤波窗口内有效像素点操作,能够在保护裂缝边缘细节的同时滤除大量噪声。将Canny边缘检测和Otsu法结合,对滤波后图像进行分割,去除孤立点噪声并进行形态学连接,得到裂缝区域完整的二值图像。结合裂缝骨架图,计算裂缝长度,宽度和面积。研究结果表明:所提出的算法与常用的方法相比,能够有效的增强图像对比度和滤除噪声,并且能准确地识别出裂缝区域。

摘要： Otsu法是图像阈值分割中的经典方法之一。Otsu法在图像直方图具有双峰或近似双峰时,分割效果良好,但该方法对具有小目标特征的缺陷图像的分割效果较差。为了克服Otsu法的这一不足,Ng将直方图的谷点信息引入Otsu法的目标函数中,提出了谷点强调法。之后,很多学者在谷点强调法的基础上,提出了新的表述。谷点强调法对于图像阈值分割尤为重要,因此,对谷点强调法以及相关改进进行综述,为后续研究和应用提供参考。

摘要： Otsu法是图像阈值分割中的经典方法之一.Otsu法在图像直方图具有双峰或近似双峰时,分割效果良好,但该方法对具有小目标特征的缺陷图像的分割效果较差.为了克服Otsu法的这一不足,Ng将直方图的谷点信息引入Otsu法的目标函数中,提出了谷点强调法.之后,很多学者在谷点强调法的基础上,提出了新的表述.谷点强调法对于图像阈值分割尤为重要,因此,对谷点强调法以及相关改进进行综述,为后续研究和应用提供参考.

摘要： 为了降低基于颜色空间H分量的圆形直方图阈值分割算法的复杂度,提高分割效果,基于高效圆形直方图Otsu法,将线性Otsu迭代算法扩展至圆上,提出圆形直方图Otsu法的线性均值迭代算法和线性均值嵌套式迭代算法。实验结果表明,所提的两个迭代算法在有效提取目标的同时降低了时间复杂度。

摘要： 为了降低基于颜色空间H分量的圆形直方图阈值分割算法的复杂度,提高分割效果,基于高效圆形直方图Otsu法,将线性Otsu迭代算法扩展至圆上,提出圆形直方图Otsu法的线性均值迭代算法和线性均值嵌套式迭代算法.实验结果表明,所提的两个迭代算法在有效提取目标的同时降低了时间复杂度.

摘要： 橡胶树死皮病是影响橡胶树乳胶产量的一个重要原因.通过从图像中分离出橡胶树割痕的特征割线及乳胶来判定死皮等级可大大降低人工判定死皮级别的误判率.在考虑分割算法时,鉴于橡胶树图像分割的难点,改进传统的大津阈值算法,选用一种加权的Otsu法并与图像旋转相结合,可得到理想的分割阈值,分割效果极佳.同时,定义死皮的判定准则,对实验基地选取的260份图像进行实验,结果表明,该方法实现了橡胶树割痕的提取以及乳胶的分离,其死皮等级判断准确率高达92.4％.该方法可有效预防死皮病的进一步蔓延,具有一定的实验价值.

摘要： 分别采用Otsu法和CNN两种方法对疵点图像进行了分割.在比较两种图像分割技术的基础上,提出了一种对于图像增强的预处理方法.用带有破洞、横路和漏针的纬编罗纹针织物作为材料进行实验.结果表明,所提出的图像增强方法对疵点的分割有很好的促进作用.

摘要： 分别采用Otsu法和CNN两种方法对疵点图像进行了分割.在比较两种图像分割技术的基础上,提出了一种对于图像增强的预处理方法.用带有破洞、横路和漏针的纬编罗纹针织物作为材料进行实验.结果表明,所提出的图像增强方法对疵点的分割有很好的促进作用.

摘要： 分别采用Otsu法和CNN两种方法对疵点图像进行了分割.在比较两种图像分割技术的基础上,提出了一种对于图像增强的预处理方法.用带有破洞、横路和漏针的纬编罗纹针织物作为材料进行实验.结果表明,所提出的图像增强方法对疵点的分割有很好的促进作用.

摘要： 分别采用Otsu法和CNN两种方法对疵点图像进行了分割.在比较两种图像分割技术的基础上,提出了一种对于图像增强的预处理方法.用带有破洞、横路和漏针的纬编罗纹针织物作为材料进行实验.结果表明,所提出的图像增强方法对疵点的分割有很好的促进作用.

摘要： 分别采用Otsu法和CNN两种方法对疵点图像进行了分割.在比较两种图像分割技术的基础上,提出了一种对于图像增强的预处理方法.用带有破洞、横路和漏针的纬编罗纹针织物作为材料进行实验.结果表明,所提出的图像增强方法对疵点的分割有很好的促进作用.

摘要： 分别采用Otsu法和CNN两种方法对疵点图像进行了分割.在比较两种图像分割技术的基础上,提出了一种对于图像增强的预处理方法.用带有破洞、横路和漏针的纬编罗纹针织物作为材料进行实验.结果表明,所提出的图像增强方法对疵点的分割有很好的促进作用.

摘要： 针对普通光照条件下的彩色唇读图像,提出了一种结合多种颜色空间及Fisher变换的多级唇部检测定位方法.首先在CbCr空间建立肤色模型进行人脸检测和定位并由人脸几何特征得到唇部大致区域;然后结合唇色特征对该区域进行Fisher变换以使肤、唇色区别明显化;进而根据亮度信息对Fisher变换结果进行预处理后再用Otsu法自动确定二值化阈值,实验结果表明在唇读图像分割中本文方法较经验阈值法更有效;继而在rg空间建立唇色模型对二值化结果进行验证以减少虚检;最后,针对低光照肤色部位可能被误识为唇色的情况使用HSV空间中的H分量来进行验证.本文中rg唇色模型和H分量的计算仅在尺寸很小的唇部大致区域进行,其好处是以有限增加的计算量换来了更准确的唇部定位结果。

摘要： 针对普通光照条件下的彩色唇读图像,提出了一种结合多种颜色空间及Fisher变换的多级唇部检测定位方法.首先在CbCr空间建立肤色模型进行人脸检测和定位并由人脸几何特征得到唇部大致区域;然后结合唇色特征对该区域进行Fisher变换以使肤、唇色区别明显化;进而根据亮度信息对Fisher变换结果进行预处理后再用Otsu法自动确定二值化阈值,实验结果表明在唇读图像分割中本文方法较经验阈值法更有效;继而在rg空间建立唇色模型对二值化结果进行验证以减少虚检;最后,针对低光照肤色部位可能被误识为唇色的情况使用HSV空间中的H分量来进行验证.本文中rg唇色模型和H分量的计算仅在尺寸很小的唇部大致区域进行,其好处是以有限增加的计算量换来了更准确的唇部定位结果。

摘要： 针对普通光照条件下的彩色唇读图像,提出了一种结合多种颜色空间及Fisher变换的多级唇部检测定位方法.首先在CbCr空间建立肤色模型进行人脸检测和定位并由人脸几何特征得到唇部大致区域;然后结合唇色特征对该区域进行Fisher变换以使肤、唇色区别明显化;进而根据亮度信息对Fisher变换结果进行预处理后再用Otsu法自动确定二值化阈值,实验结果表明在唇读图像分割中本文方法较经验阈值法更有效;继而在rg空间建立唇色模型对二值化结果进行验证以减少虚检;最后,针对低光照肤色部位可能被误识为唇色的情况使用HSV空间中的H分量来进行验证.本文中rg唇色模型和H分量的计算仅在尺寸很小的唇部大致区域进行,其好处是以有限增加的计算量换来了更准确的唇部定位结果。

摘要： 针对普通光照条件下的彩色唇读图像,提出了一种结合多种颜色空间及Fisher变换的多级唇部检测定位方法.首先在CbCr空间建立肤色模型进行人脸检测和定位并由人脸几何特征得到唇部大致区域;然后结合唇色特征对该区域进行Fisher变换以使肤、唇色区别明显化;进而根据亮度信息对Fisher变换结果进行预处理后再用Otsu法自动确定二值化阈值,实验结果表明在唇读图像分割中本文方法较经验阈值法更有效;继而在rg空间建立唇色模型对二值化结果进行验证以减少虚检;最后,针对低光照肤色部位可能被误识为唇色的情况使用HSV空间中的H分量来进行验证.本文中rg唇色模型和H分量的计算仅在尺寸很小的唇部大致区域进行,其好处是以有限增加的计算量换来了更准确的唇部定位结果。

摘要： 本发明公开了一种基于GEE的Otsu和边缘检测算法的高山林线提取方法，包括步骤：S1、选择数据源：采用拥有30米分辨率的多光谱陆地遥感卫星Landsat8影像，或使用Landsat7或Landsat5影像；所选影像处于植被早期生长季4‑6月，待提取的目标是有高山林线的区域；S2、对目标区域的遥感图像进行预处理；S3、采用归一化植被指数NDVI提取遥感影像中的植被区域；S4、图像分割与边缘检测：在GEE平台中引入Otsu算法，实现NDVI指数的图像分割，进一步使用边缘检测算法提取高山林线；S5、对图像进行后处理，最终得到高山林线的分布图。本发明的方法提取高山林线的技术流程自动化高，快速简单，提取效果好，能实现批量操作，避免了传统野外调查费时费力和不安全的问题。

摘要： 本发明一种改进狮群优化的二维Otsu快速图像分割方法属于图像分割技术领域，该方法在狮群算法中加入混沌序列，改变狮群初始分布规律，构建混沌狮群优化算法(CLSO)，增强狮群分布均匀性及查找遍历性，提高狮群算法的运算速度，更好地优化Otsu算法，避免陷入局部极值；然后将得到的全局最优解作为最佳阈值，根据二维Otsu算法原理，灰度值大于最佳阈值为目标，灰度值小于最佳阈值为背景，从而图像分割出来；本发明一种改进狮群优化的二维Otsu快速图像分割方法，可以提高分割精度、缩短分割时间。

摘要： 本发明公开了一种基于BiGAN与OTSU的内部用户行为检测方法，包括如下步骤：获取用户行为原始日志数据，并将所述用户行为原始日志数据按照不同用户分别提取指定的时间单位长度计算其频率特征，并对所提取的特征进行数据处理；基于数据处理后的特征，利用BiGAN网络作为构建用户正常行为模式的模型，获得正常行为模型，并训练所述正常行为模型；基于训练后的所述正常行为模型，计算用户待检测数据的重构误差与判别器误差得到异常得分，之后应用OTSU算法自动选取阈值，获得检测结果。以此提高异常检测方法在内部用户行为检测中的准确率，并降低误报率。

摘要： 本发明公开了一种基于Otsu‑SSIM的自适应顶帽变换方法，包括如下步骤：根据处理后的灰度图像依次计算出迭代次数i为1‑20的顶帽变换后图像；将顶帽变换处理后图像与原图像做结构相似度SSIM计算；将顶帽变换处理后图像做Otsu计算得到阈值，将图像中大于等于阈值的灰度值做算术平均，得到结构光波峰区域平均灰度值；将结构相似度SSIM计算的结果与结构光波峰区域平均灰度值做除得到衡量迭代次数对于顶帽变换处理效果优劣的指标相亮比S，画出相亮比S与迭代次数i的关系图；根据关系图找到使得相亮比S最小的迭代次数i即为最优迭代次数。所述方法能够消除大量的结构光线的散射噪声，能提高结构光线的提取精确性。

摘要： 本发明公开了一种改进的鲁棒二维OTSU阈值图像分割方法。通过在原始二维OTSU算法中对原图像使用中值滤波，增强算法对椒盐等噪声的鲁棒性；将待处理图像进行分区并基于多个区域重新定义二维OTSU算法的类间方差度量，实现背景灰度不均匀图像的阈值分割；通过单变量迭代代替二维OTSU算法中阈值穷举策略改善算法的效率。本发明的方法对加噪图像和背景亮度不均图像具有较好的分割效果,阈值搜索算法可降低搜索过程的时间开销。

摘要： 本发明公开了一种基于OTSU和GA‑BP神经网络墙纸缺陷检测与识别方法，其包括获取待检测墙纸的检测图像，并采用RGB颜色函数对检测图像进行预处理得到预处理图像；计算预处理图像中像素值小于像素阈值的像素点的占比；当所述占比大于设定阈值时，采用OTSU阈值分割法对预处理图像进行缺陷分割；计算进行缺陷分割后的图像中缺陷部分的灰度特征和几何特征；将所述灰度特征和几何特征输入预先训练的GA‑BP神经网络进行检测，得到墙纸中缺陷的类型；当所述占比小于等于设定阈值时，表明待检测墙纸无缺陷。

摘要： 本发明涉及图像分割领域，具体涉及一种基于模糊集和Otsu的图像阈值分割方法及装置。本发明首先基于模糊集给出了新的模糊增强隶属函数；然后利用均方差的离散化方法，构造了Otsu的类间方差；最后结合Renyi熵理论，引入权重计算给出图像的Renyi熵，再使用最大Renyi熵的阈值完成图像分割。本发明相比传统的阈值分割算法，在分割边缘的准确性和对噪声的鲁棒性上具有较好的优势，同时也具有良好的稳定性和分割效果，可以有效地提高图像分割的精度。

摘要： 本发明公开了一种改进的Otsu阈值分割方法，包括计算全部像素的灰度均值μ、阈值T；初始化步长和左右边界；判断并进行迭代修正的步骤。本发明的方法对前景背景方差较大和光照不均匀的图像具有较好的分割效果，与现有技术相比，不仅分割效果更好，并且有效降低了计算方法的时间开销，提升了计算的效率。

摘要： 一种基于Otsu的Ratio算子自适应图像边缘检测方法，包括以下步骤：(1)获取图像，将其转化为灰度图；(2)对灰度图进行高斯滤波去除图像噪声；(3)设定四个方向的Ratio算子滑动检测模板，分别为0°、90°、180°、270°，使用这四个滑动模板计算得到图像像素点的Ratio值；(4)利用Otsu方法自动获取像素点Ratio的阈值，得到伪边缘图像；(5)对伪边缘图像进行非极大值抑制，得到最终的边缘图像。本发明通过Otsu自动得到Ratio算子的阈值，无需人工手动不断尝试，结合非极大值抑制，准确实时地完成自适应图像边缘检测。

摘要： 本发明公开了基于局部Otsu阈值化的边缘检测方法，首先对原始图像进行均匀分区，得到面积大小相同的四块区域；然后采用Otsu算法计算每一块区域的阈值，得到四个阈值；接着利用每个阈值对各自的区域进行阈值化处理，得到二值图像；最后使用边缘检测算子对二值图像进行边缘检测，得到边缘图像。通过本发明方法使得边缘检测质量得到提高，可以有效的滤除噪声，保留关键的边缘，并且能得到连续性良好的单像素闭合边缘线，为之后的特征物提取、目标识别等提供了良好的基础。