Otsu算法

摘要： 当前,生产的手套脱模后需要人工分拣,劳动强度大、工作效率低。基于人工智能进行自动分拣可以有效改善生产现状,本研究通过开发基于机器视觉和深度学习的自动识别算法和图像采集,提出了一种改进这种情况的自动分拣方法。通过对独立采集的原始数据集与OTSU算法二值化后的数据集的学习精度对比,说明数据增强方法的合理性,识别正确率可达97.89%,这对提高左右手的识别准确率具有重要的作用。该方法有望实现手套生产线的无人分拣。

摘要： 针对当前方法对井下行人目标进行定位时存在偏差、边缘分割性能较差等问题,提出基于改进Otsu算法的井下行人目标快速定位方法。该算法首先对井下行人目标进行粗定位,缩小目标定位范围。并利用改进Otsu算法分割目标图像进行边缘,保证目标图像的完整。其次识别目标图像,即识别分割出的图像,并在粗定位的基础上利用目标图像完成井下行人目标的快速定位。实验结果表明,所提算法的图像定位较准确,边缘分割性能好且定位偏差小。

摘要： 针对传统Otsu算法在藻类养殖区分布信息的自动化提取过程中存在欠/过分割、计算量大和运算效率低等问题,提出一种优化的藻类养殖区自动化提取Otsu算法(GA-Otsu)。GA-Otsu算法在最大类间方差的基础上,引入类内方差,共同参与阈值选取,提高藻类阈值选取的准确性,并用遗传算法代替遍历法快速搜索最优解,实现藻类养殖区分布信息的准确、快速、自动化提取。选取三沙湾为研究区,综合利用同时期不同空间分辨率的两种遥感影像(Sentinel-2 MSI与GF-2),基于影像的光谱特征和敏感波段分析,用比值运算构建一个藻类光谱指数(algal spectral index,ASI),并运用GA-Otsu算法实现藻类养殖区自动化提取。GA-Otsu算法运用在Sentinel-2影像上,总体精度提高4.74%,Kappa系数提高0.14;而运用在GF-2影像上,效果提升得更加明显,总体精度提高10%左右,Kappa系数提高0.18。实验结果表明GA-Otsu算法不受传感器性能的影响,对不同数据源仍具有一定的普适性。此外,GA-Otsu算法运算量大幅减少,时间效率提高了85%,具有较高的实际应用价值。

摘要： 图像含有丰富的边缘信息,边缘检测在机器视觉研究领域至关重要。Canny算法边缘检测效果最佳,而传统Canny算法采用高斯滤波,在只考虑像素间空间位置关系的情况下容易造成边缘模糊。文中采用非线性双边滤波代替高斯滤波,滤除噪声的同时,可以有效地保持边缘信息;其次,使用改进的Sobel模板计算梯度,以突出边缘信息;针对传统的Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的问题,提出一种利用一阶、二阶差分梯度直方图并结合Otsu算法的自适应边缘检测算法,采用递归边界跟踪法连接边缘。所提方法不仅解决了Canny算法阈值选择的问题,也优化了Canny算法边缘提取效果。通过信噪比和连通数两种指标对实验结果进行分析,实验结果表明,相比传统Canny算法,改进算法检测出的边缘信息更完整,且边缘连接性更好。

摘要： 为提高流凌期冰凌变化信息获取的时效性和准确性,本文提出了基于无人机可见光遥感影像和OTSU算法的冰凌变化信息提取方法。以黑龙江漠河段河流断面为研究对象,首先,利用无人机遥感平台获取流凌期的高分辨率俯拍影像,对比4种图像阈值分割法,根据原始冰凌图像的灰度特征,以OTSU算法为基础,结合顶帽变化算法实现冰凌的识别和分割;同时,采用面积除噪法去除部分时间段存在阳光反射导致的误差;最终,基于冰凌的二值化图像提取冰凌变化信息,并绘制冰凌分布密度随时间变化曲线图。结果表明:OTSU算法运行速度快,图像分割精度高,适用于冰凌图像分割领域。期间监测到的冰凌分布密度最大为81.05%,且在上游发生冰塞后,从监测结果可以发现冰凌分布密度迅速下降,直至上游冰塞解除,冰凌分布密度回升至60%,符合现场实际情况。本文提出的冰凌拍摄及分析方法准确有效,为监测大范围冰凌变化信息提供了新的技术手段。

摘要： 为揭示冷凝器流程数和放置形式对热泵空调系统制冷性能的影响,课题组设计了热泵空调系统制冷实验。通过实验研究了不同流程数和放置形式的冷凝器对系统制冷量、能效比R_(EE)和出风温度等参数的影响;通过红外热像仪记录了冷凝器表面温度分布特性,并采用Otsu算法分析了冷凝器高温区域面积占比。研究结果表明:二流程倒置较其他布置方案有更大的制冷量,更高的R_(EE)值以及更低的出风温度;二流程布置方案较三流程有较低的冷凝压力,较低的压比以及较小的压缩机进出口比功;不同流程、不同放置形式的微通道冷凝器,其表面温度分布有差异,二流程较三流程温度分布均匀性好;二流程倒置时高温面积占比大,压缩机转速为4000 r/min时,冷凝器高温区域占比达62.1%。选用倒置形式的二流程微通道换热器作为冷凝器,可有效提升热泵空调系统制冷效果。

摘要： 遥感影像的水库水体信息提取对水库面积变化监测有很大的帮助,因此,提出一种基于遗传算法和改进Otsu算法的水体提取方法。对处理后的遥感影像使用NDWI(normalized difference water index)水体指数法进行初始的水体提取,由于传统的Otsu算法对直方图呈现双峰分布的图像提取效果不佳,利用遗传算法对最大类间方差公式进行双阈值计算,引入滑动窗口对图像进行阈值判断;使用自适应阈值算法进行局部阈值分割。通过对石梁河水库和小塔山水库的实验,表明该方法能够准确提取出水库的水体信息,误提取和漏提取现象得到了很大的改善。

摘要： 针对图像分割问题,论文研究提出了一种基于局部网络区域划分技术的二维Otsu阈值分割方法。首先,该方法采用整体到局部的研究思路,基于原始图像的二维直方图划分为多个局部矩形子区域,并将子区域视为一个独立的像素点,构建一个新的二维直方图,实现阈值的初步计算;其次,由阈值的计算结果,确定其所在的区域,以此建立阈值求解模型;最后采用基于粒子群多目标优化模型对阈值进行二次计算,即获取最终结果。理论分析和试验结果表明,该算法的时间复杂度降低为O(L)(L表示图像的像素灰度级),且获得了较好的分割效果。

摘要： 针对传统阈值法难以快速准确分割感光不均匀数字PCR(Polymerase Chain Reaction)荧光图像的问题,提出了一种两步分割算法。第一步,对预处理后的图像采用Otsu算法进行分割;第二步,提取第一步分割不完全的区域,基于图像复杂度确定待分割区域的灰度范围,并基于灰度统计信息计算最优分割阈值,分割结果与第一步分割结果合并形成最终分割图像。实验结果表明,该算法能够有效减少不均匀感光对数字PCR荧光图像分割的影响,分割结果准确,算法复杂度低且鲁棒性好,为有效腔室数量的统计提供了保障,进而提升了数字PCR绝对定量的准确度。

摘要： 为解决卵母细胞极体不明显时无法有效识别的问题,提出一种基于凹点检测的极体识别方法。结合Otsu算法和形态学操作提取细胞轮廓;通过角点检测和圆形掩膜方法搜索轮廓上的深凹点,设计自适应确定掩膜半径方法和凹凸特征参数判别深浅凹点,筛选出卵母细胞与极体粘连形成的深凹点,确定识别结果。实验结果表明,该方法在极体不明显时识别准确率达92%,耗时仅需97 ms,具有鲁棒性好、自适应性强、效率高等优点,为自动化显微注射中极体识别提供了有效的解决方案。

摘要： 提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法.鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果.

摘要： 提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法.鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果.

摘要： 提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法.鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果.

摘要： 针对非结构化道路的多样性和环境的复杂性,提出了一种基于机器人视觉信息的道路检测算法。首先使用OTSU算法对道路图像进行一次分类,通过路面参考区域对分类结果的优劣进行判决,针对一次分类效果不理想的情况使用OTSU算法进行二次分类,把二次分类的结果与路面参考区域相结合,建立道路与非道路参考模板,划分路与非路区域。该方法自适应能力强,需要的先验知识少,并在一定程度上克服了光照变化、阴影遮挡和噪声的干扰,同时满足了实时性要求。该方法已在实际机器人上进行了测试,取得了很好的效果。

摘要： 针对非结构化道路的多样性和环境的复杂性,提出了一种基于机器人视觉信息的道路检测算法。首先使用OTSU算法对道路图像进行一次分类,通过路面参考区域对分类结果的优劣进行判决,针对一次分类效果不理想的情况使用OTSU算法进行二次分类,把二次分类的结果与路面参考区域相结合,建立道路与非道路参考模板,划分路与非路区域。该方法自适应能力强,需要的先验知识少,并在一定程度上克服了光照变化、阴影遮挡和噪声的干扰,同时满足了实时性要求。该方法已在实际机器人上进行了测试,取得了很好的效果。

摘要： 针对非结构化道路的多样性和环境的复杂性,提出了一种基于机器人视觉信息的道路检测算法。首先使用OTSU算法对道路图像进行一次分类,通过路面参考区域对分类结果的优劣进行判决,针对一次分类效果不理想的情况使用OTSU算法进行二次分类,把二次分类的结果与路面参考区域相结合,建立道路与非道路参考模板,划分路与非路区域。该方法自适应能力强,需要的先验知识少,并在一定程度上克服了光照变化、阴影遮挡和噪声的干扰,同时满足了实时性要求。该方法已在实际机器人上进行了测试,取得了很好的效果。

摘要： 针对非结构化道路的多样性和环境的复杂性,提出了一种基于机器人视觉信息的道路检测算法。首先使用OTSU算法对道路图像进行一次分类,通过路面参考区域对分类结果的优劣进行判决,针对一次分类效果不理想的情况使用OTSU算法进行二次分类,把二次分类的结果与路面参考区域相结合,建立道路与非道路参考模板,划分路与非路区域。该方法自适应能力强,需要的先验知识少,并在一定程度上克服了光照变化、阴影遮挡和噪声的干扰,同时满足了实时性要求。该方法已在实际机器人上进行了测试,取得了很好的效果。

摘要： 针对非结构化道路的多样性和环境的复杂性,提出了一种基于机器人视觉信息的道路检测算法。首先使用OTSU算法对道路图像进行一次分类,通过路面参考区域对分类结果的优劣进行判决,针对一次分类效果不理想的情况使用OTSU算法进行二次分类,把二次分类的结果与路面参考区域相结合,建立道路与非道路参考模板,划分路与非路区域。该方法自适应能力强,需要的先验知识少,并在一定程度上克服了光照变化、阴影遮挡和噪声的干扰,同时满足了实时性要求。该方法已在实际机器人上进行了测试,取得了很好的效果。

摘要： 针对非结构化道路的多样性和环境的复杂性,提出了一种基于机器人视觉信息的道路检测算法。首先使用OTSU算法对道路图像进行一次分类,通过路面参考区域对分类结果的优劣进行判决,针对一次分类效果不理想的情况使用OTSU算法进行二次分类,把二次分类的结果与路面参考区域相结合,建立道路与非道路参考模板,划分路与非路区域。该方法自适应能力强,需要的先验知识少,并在一定程度上克服了光照变化、阴影遮挡和噪声的干扰,同时满足了实时性要求。该方法已在实际机器人上进行了测试,取得了很好的效果。

摘要： 本文提出了一种基于霍夫变换的农田机器人视觉导航技术.本文以农田机器人在有作物的农田中自主行走作为研究对象,研究了有效提取作物行或沟作为导航基准线的图像处理方法,以及准确定位这些导航基准线的霍夫变换技术,从而实现农田机器人视觉导航.对有作物农田图像进行了实验,结果表明此方法对导航基准线的提取和定位的效果好,有指导实际应用的价值.

摘要： 本发明公开了一种基于自适应遗传算法和OTSU算法的图像分割方法，与现有技术相比，传统的阈值分割法在对图像进行多阈值分割时，运行速度慢，将标准的遗传算法(Standard Genetic Algorithm,SGA)与OTSU法相结合，能提高传统的OTSU法对图像阈值分割的速度，但分割的精确度不够。本发明将自适应遗传算法与最大类间方差法相结合对图像进行分割，采用自适应变化的交叉算子和变异算子，既能提高图像阈值分割的速度，又能提高图像分割的精确度。能在较短的时间内收敛到最佳分割阈值，可广泛应用于生物医学图像分析和遥感等领域中。

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： 本发明公开了一种基于递归OTSU算法的SAR图像水域自动检测方法，思路为：获取SAR图像功率数据，并对所述SAR图像功率数据进行相干斑滤波，得到相干斑滤波后的SAR图像数据；对相干斑滤波后的SAR图像数据进行归一化，得到归一化后的SAR图像数据；对归一化后的SAR图像数据进行灰度化，得到SAR灰度图像；对SAR灰度图像进行阈值估计，确定SAR灰度图像中的最优阈值；构造与SAR图像功率数据同样大小的矩阵，记为标记矩阵；根据SAR灰度图像中的最优阈值，得到SAR图像功率数据对应的二值化标记矩阵；最后对SAR图像功率数据对应的二值化标记矩阵进行形态学处理，得到SAR图像功率数据的水域检测标记图。

摘要： 本发明公开了一种结合果蝇优化算法的二维Otsu图像分割方法，该方法采用两条通过阈值向量点与灰度级轴所成角为α、β的直线划分二维直方图区域，首先计算联合概率密度，然后计算目标区域和背景区域的概率与均值向量，其次计算目标区域和背景区域的类间方差和类内方差，随后根据目标和背景在图像中所占比例对阈值求取公式中的背景区域部分进行加权，最后采用果蝇优化算法寻找最优的二维阈值向量；本发明的有益效果：图片能得到更准确的分割结果，更好的噪声抑制，同时运行耗时少。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应遗传算法和OTSU算法的图像分割方法，与现有技术相比，传统的阈值分割法在对图像进行多阈值分割时，运行速度慢，将标准的遗传算法(Standard Genetic Algorithm，SGA)与OTSU法相结合，能提高传统的OTSU法对图像阈值分割的速度，但分割的精确度不够。本发明将自适应遗传算法与最大类间方差法相结合对图像进行分割，采用自适应变化的交叉算子和变异算子，既能提高图像阈值分割的速度，又能提高图像分割的精确度。能在较短的时间内收敛到最佳分割阈值，可广泛应用于生物医学图像分析和遥感等领域中。

摘要： 本发明公开了一种基于鲸鱼优化WGG‑Otsu算法输送带纵向撕裂在线检测方法，主要步骤：获取一幅通过双目视觉相机采集的输送带图像；对图像进行灰度变换增强得到图像；对灰度变换增强后的图片进行平滑滤波处理得到图像；对平滑滤波处理后的图像进行锐化处理得到图像；对锐化处理后的图像通过基于鲸鱼加权优化的WGG‑Otsu算法进行图像分割处理得到图像；将图像分割处理后的图像传输到计算机；计算机通过判断图像中黑色像素点的数量进行撕裂诊断。本发明操作简便，运算速度快，运算精度高。

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： 本发明公开了基于并行鸽群算法的Otsu图像分割方法，涉及图像分割技术领域。该方法将改进后的鸽群算法和二维的Otsu算法相结合，从待切割图像中提取到目标区域；通过改进后的鸽群算法对图像进行寻优处理，获得全局最优解作为最佳阈值，利用Ostu算法对图像进行分割，OTSU算法是一种对图像进行二值化的高效算法，根据并行鸽群算法的Ostu的图像分割方法，将鸽群算法和Ostu算法进行结合，得到基于并行鸽群算法的Otsu图像切割方法。

摘要： 本发明公开了一种基于二维Otsu的钢轨缺陷分割自适应快速算法，包括建立二维Otsu分割直分图，将待分割图像分为目标区域和背景区域，设定自适应的阈值检索区间；对于阈值检索区域像素点进行分区，对每一分区的灰度级统计计算，比较每一分区的均值方差，找出最佳阈值点所在的区域，再对本分区内各像素灰度值的类间方差进行计算，比较得出最大类间方差值，对应灰度值即为最佳分割阈值，根据最佳分割阈值，图像被二值化为目标区域和背景区域。本发明在进行分割钢轨缺陷图像时，自适应设定阈值检索区间，减少阈值检索过程中的冗余计算，同时阈值区间缩小了背景和目标区域差距，减少了噪点对于阈值确定造成的干扰，解决了小区域缺陷难以分割的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于改进加权otsu算法的电气设备热成像分割查异方法，包括：(1)采集电气设备的红外线成像数据，获得红外灰度图数据流；(2)对获取的红外灰度图进行小波增强，得到突出细节以及突出热点区域的红外图像；(3)对突出热点区域的红外热像图进行高斯滤波；(4)应用改进的otsu算法和canny边缘算法分别对高斯滤波后的数据以及原始数据进行热点区域的提取和边缘信息获取；(5)应用形态学的开运算，基于几何形状对提取的区域形状滤波。(6)利用提取的热点区域和边缘信息对红外图像进行特征提取，分析特征并作出异常警告。本发明能够克服红外成像中噪声过大、目标与背景区分不明显等缺陷，可以有效提高红外检测的效率和可靠性。