大津法

摘要： 针对现有算法在增强光照不均匀图像暗区域时存在亮区域亮度失真的问题,提出了基于OSTU的光照不均匀图像自适应增强算法。首先,将图像的色彩空间由RGB转换至HSV,使用多尺度引导滤波算法计算出V分量的照度分量与反射分量,然后,通过OSTU法计算V分量的最佳分割阈值,根据该阈值设计出自适应调整照度分量不同区域的两条伽马曲线,同时,将调整后的照度分量与原照度分量融合并对反射分量进行增强,最后,合并照度分量与反射分量,得到处理后的V分量。为验证算法的有效性,将该算法与MSR算法、CLAHE算法及相关文献所提算法进行对比,实验结果表明,所提算法在提高图像暗区域亮度的同时很好的避免了图像亮区域亮度失真现象,图像增强后具有较高的SSIM值和PSNR值。

摘要： 本方案通过DMA进行摄像头与单片机之间的信息传输,采用大津法确定二值化阀值,进行图像分割,极大提高图像处理速度。本文主要介绍了中心线拟合、最小二乘法补边界线、特征点提取、十字元素与车库元素识别与处理等算法,使智能车更平稳快速通过多种赛道元素。

摘要： 利用大津法和迭代法进行汉字图像处理时,阈值选取是关键。本文结合实验仿真和直方图对文字图像进行识别,当图片尺寸较大或图像像素较高时,大津算法需要进行较高次数循环以便确定类间方差最大的阈值。迭代算法少量几次就可以找到满足条件的阈值,且处理的文字边缘平滑度、文字粘连性和清晰度效果优于大津法,有利于后续文字分割。

摘要： 芒果是我国主要的热带水果之一,产量排名世界第三,但出口优势较低,采用基于边缘检测的水果表面缺陷检测技术可以促进芒果的分级与销售。为了有效滤除图像中的椒盐噪声,更好提取芒果表面缺陷,提出了一种改进Canny算子的边缘检测算法。该算法使用自适应中值滤波代替Canny算子中的高斯滤波,更加有效的滤除图像中的椒盐噪声;采用了四方向梯度计算方法,增加了45度和135度方向的梯度计算模板,边缘信息更加精准;使用最大类间方差法(Otsu)对图像的高低阈值进行自适应选取,避免了人为设置阈值的局限性。实验结果表明,改进后的Canny边缘检测算法可以有效去除椒盐噪声,使检测结果保留更多的边缘信息,取得较好的缺陷检测效果。

摘要： 在视觉测量系统中,圆标记点边缘梯度方向和边缘区域的准确性会影响其中心定位精度,进而影响整个系统的测量精度.为得到高精度的边缘梯度方向和边缘区域,该文提出了一种径向截面扫描法与改进区域大津法相结合的中心定位算法;该算法以过边缘点的圆标记径向作为该点的梯度方向,符合圆形标记点的成像特点,提高了边缘梯度方向的准确性;同时改进了传统的大津法,根据粗拟合圆心和半径划定大津法作用区域,解决了当非标记点区域变化时大津法阈值不稳定的问题,得到了稳定准确的边缘区域,进而得到高精度的标记点中心.经仿真图像验证和实际图像验证,该算法均可以达到0.02像元的定位精度.

摘要： 三维激光扫描是近年来的新兴技术,在国内外引起了越来越多研究领域关注.三维激光扫描技术为广大测绘工作人员提供了更快捷简便的测量手段.它可以在获取大量高精度点云的同时,真实地反映目标物体的几何特性,可以很好地弥补传统测量的不足.文章结合实际案例研究了点云配准、轮廓线提取及软件建模等内容.主要工作和成果如下:(1)点云的拼接.阐述了基于ICP算法的点云拼接方法原理及特点.(2)点云的特征维度提取.介绍了维度特征提取与最佳邻域的原理.(3)三维建模的实现.通过大津法确立线特征阈值来筛选轮廓点,并导入SketchUp软件中进行三维建模以实现建筑物的三维重建.实验结果表明,通过点云维度特征与大津法相结合筛选轮廓线以及建筑物的三维重建的方法具有可行性.

摘要： 针对特征点匹配中误匹配筛选算法鲁棒性差及效率低等问题,提出了一种快速的误匹配筛选算法.文中将基于欧氏距离的大津法与随机取样一致算法相融合,针对传统方法筛选数量问题,在欧氏距离的基础上引入大津法,通过大津法对匹配对进行误匹配剔除,并对数据进行排序以提高算法运行速度,最后利用RANSAC对优化数据进行第三次筛选.实验表明:此算法的准确率要优于主流筛选算法,筛选结果的正确率在95％以上,具有良好的鲁棒性;在运行速度方面,此算法比传统的RANSAC算法减少了80％以上的运行时间,具有良好的实时性.

摘要： 针对如何有效地从血液细胞形态图中提取特征指标,以此来确定这类细胞形态图形的性质,并将其与其他细胞形态图形区分开来,判断细胞是否产生病变.细胞图像经过色度区间法、二值化、轮廓获取、细胞分割、缺陷填充、去噪声的预处理,再对细胞颜色差值的区域标记,对其特征参数紧凑度、重心位置的计算,通过delphi程序的自动处理,提供统计数据,作为病理诊断的一项重要依据.

摘要： 本文实现了视频压缩中基于冗余小波变换的图像特征点的自适应提取。该算法首先把图像进行冗余小波变换,利用相邻尺度相同方向的子带相乘得到提取特征点的模板,然后利用大津法(otsu)自适应的确定阈值。最后把模板分块,在每一块中提取出大于阈值的点,并且限定点与点之间的最小距离。本算法充分利用了冗余小波变换多尺度相乘可以抑制噪声放大特征点的优点,同时结合大津法自适应确定阈值的优势,用实验证明了此方法比固定阈值的优越性。

摘要： 本文提出了一套针对磁罗经表盘刻度图像背景的目标字符提取和识别的技术方案,运用了灰度变换、二值化等图像预处理方法和模板匹配的识别方法,能够很好地把磁罗经刻度中的目标字符从背景中识别出来.

摘要： 本文提出了一套针对磁罗经表盘刻度图像背景的目标字符提取和识别的技术方案,运用了灰度变换、二值化等图像预处理方法和模板匹配的识别方法,能够很好地把磁罗经刻度中的目标字符从背景中识别出来.

摘要： 本文提出了一套针对磁罗经表盘刻度图像背景的目标字符提取和识别的技术方案,运用了灰度变换、二值化等图像预处理方法和模板匹配的识别方法,能够很好地把磁罗经刻度中的目标字符从背景中识别出来.

摘要： 本文提出了一套针对磁罗经表盘刻度图像背景的目标字符提取和识别的技术方案,运用了灰度变换、二值化等图像预处理方法和模板匹配的识别方法,能够很好地把磁罗经刻度中的目标字符从背景中识别出来.

摘要： 本文提出了一套针对磁罗经表盘刻度图像背景的目标字符提取和识别的技术方案,运用了灰度变换、二值化等图像预处理方法和模板匹配的识别方法,能够很好地把磁罗经刻度中的目标字符从背景中识别出来.

摘要： 本文提出了一套针对磁罗经表盘刻度图像背景的目标字符提取和识别的技术方案,运用了灰度变换、二值化等图像预处理方法和模板匹配的识别方法,能够很好地把磁罗经刻度中的目标字符从背景中识别出来.

摘要： 图像二值化阈值的选取是数字图像预处理的关键技术之一.同时,使用阈值对图像进行分割也是一种常见的区域分割技术.在详细分析图像二值化原理及当前技术的前提下,综合考虑图像的各种实际情况,提出了基于边缘灰度确定图像二值化阈值的新方法.实验表明,根据这种方法确定的阈值对图像进行二值化处理,不仅可有效地解决图像灰度随地物特征变化的图像处理问题,同时对噪声图像也有很强的鲁棒性并可较好地保留图像的边缘特征.

摘要： 图像二值化阈值的选取是数字图像预处理的关键技术之一.同时,使用阈值对图像进行分割也是一种常见的区域分割技术.在详细分析图像二值化原理及当前技术的前提下,综合考虑图像的各种实际情况,提出了基于边缘灰度确定图像二值化阈值的新方法.实验表明,根据这种方法确定的阈值对图像进行二值化处理,不仅可有效地解决图像灰度随地物特征变化的图像处理问题,同时对噪声图像也有很强的鲁棒性并可较好地保留图像的边缘特征.

摘要： 图像二值化阈值的选取是数字图像预处理的关键技术之一.同时,使用阈值对图像进行分割也是一种常见的区域分割技术.在详细分析图像二值化原理及当前技术的前提下,综合考虑图像的各种实际情况,提出了基于边缘灰度确定图像二值化阈值的新方法.实验表明,根据这种方法确定的阈值对图像进行二值化处理,不仅可有效地解决图像灰度随地物特征变化的图像处理问题,同时对噪声图像也有很强的鲁棒性并可较好地保留图像的边缘特征.

摘要： 本发明基于大津法与K均值聚类算法联合优化的图像二值化方法属于计算机视觉测量领域，涉及一种基于大津法与K均值聚类算法联合优化的图像二值化方法。该方法首先对图像采用OTSU算法得到图像的OTSU算法阈值；然后对OTSU阈值下的图像前景和背景分别取像素平均值。接下来将上述求得前景和背景的像素平均值作为K‑means的聚类中心，并对图像进行聚类操作。最后，采用DBSCAN算法进行滤波得到最终的图像二值化结果。该方法有效解决了复杂测量环境下具有局部过曝特性图像二值化效果差、难以有效提取特征标志点的问题。实现了图像的有效、精准二值化，能快速完成K‑means聚类过程。

摘要： 本发明涉及图像分割领域，具体为一种基于大津法与K均值法的自适应图像分割方法。本发明通过引入松弛变量，并将变量范围内的阈值作为局部阈值，使用队列循环调用新的阈值搜索方法，快速、自适应得到多个局部最优阈值，从而解决现有自适应K‑means图像分割方法中多阈值大津法计算复杂度高的问题；将得到的多个阈值作为K均值法初始质心，减少K均值法迭代次数；将K均值法聚类得到的阈值作为全局最优阈值，能准确的对图像进行分割。本发明以图像光照预处理为目的，能够通过快速、准确、自适应的对图像进行分割，再校正分割后的区域，从而恢复图像受光照影响丢失的信息。

摘要： 本发明公开了嵌入类内方差的二维大津法晶圆表面高光识别方法，为了同时考虑到类内总方差和类间方差这两个因素对阈值选取的影响，将这两者相除，得到新的阈值函数，由于类内总方差能表征类内的内聚性，其值越小且类间方差越大，阈值分割效果越好；由于类内总方差对应的阈值k需要进行遍历寻找，所以采用梯度下降的方法找到sq全局最小值，避免新阈值函数s收敛速度过慢的问题。本发明相较于采用传统二维大津法进行阈值分割，体现了其能够结合类内和类间方差的特性，通过提出的阈值函数自适应调整阈值可更加清晰地分割图像边界，同时采用梯度下降的方法寻找sq的全局最小值，提高了运算的效率。

摘要： 本发明涉及一种基于人脸区域mask的大津法分割的红色斑检测方法，本发明首先利用红色图生成算法将人脸图像转化为红色图，再将红色图转换为灰度图；然后进行人脸区域划分，得到左右侧脸的区域面积和mask；接着进行基于人脸检测区域mask的大津法阈值分割；在分割结果图上进行形态学开操作，消除噪声点；在分割结果图上找出所有轮廓，滤除面积小于200像素点的轮廓；最后，画出所有轮廓，计算红色斑像素点数量、面积占比等指标并返回。本发明可以很好找出正常皮肤与红色斑之间的分界线，可以辅助专业医生进行诊断，效果达到预期。

摘要： 本发明公开了一种基于大津法和SAD‑MCD融合的模板匹配目标跟踪和系统，属于数字图像处理领域。本发明在进行模板匹配前对目标的模板图像进行了基于大津法阈值的二值化处理，将模板图像中归属于目标的前景点部分与背景点区分开来，能够在相似度匹配计算中滤除背景点变化的影响，有效地提高对于背景干扰的跟踪鲁棒性；本发明在相似度匹配计算中采用SAD和MCD距离融合，MCD距离能够滤除因遮挡等原因造成的与模板差异较大的像素点，而SAD则具备更高的匹配精度，使用两者的融合距离即可以在不损失过多精度的情况下在匹配中引入扛遮挡特性；本发明提出的模板更新策略既完成了相似度最高图像的信息更新，又能保留之前模板的部分信息，对环境变化的适应性提高。

摘要： 本发明公开了一种基于具有Lévy飞行特征的蝙蝠算法和大津法的紫外图像分割方法，其包括步骤：S1：获取待分割的紫外图像；S2:用公式替代蝙蝠算法中的速度和位置更新操作。S3：将大津算法中的类间方差函数作为蝙蝠算法的目标函数，将类间方差函数对应的分割阈值变量作为所述蝙蝠算法中的蝙蝠位置变量；S4：基于所述蝙蝠算法求取目标函数最大时对应的蝙蝠位置，将该蝙蝠位置作为最优分割阈值将所述待分割的紫外图像分割为背景区域和目标区域。此外，本发明还公开了相应的系统。本发明能实现快速地对待分割的紫外图像进行分割。相对于现有的紫外图像阈值分割方法，有效提高了阈值选取速度。

摘要： 本发明公开一种基于改进大津法的Nilback的图像分割方法，包括以下步骤：步骤1，对输入原图像进行对比度扩展，对比度扩展后的得到灰度范围在[0,255]的灰度图像I；步骤2，利用改进的最大类间方差法计算灰度图像的全局阈值T

摘要： 本发明基于大津法与K均值聚类算法联合优化的图像二值化方法属于计算机视觉测量领域，涉及一种基于大津法与K均值聚类算法联合优化的图像二值化方法。该方法首先对图像采用OTSU算法得到图像的OTSU算法阈值；然后对OTSU阈值下的图像前景和背景分别取像素平均值。接下来将上述求得前景和背景的像素平均值作为K‑means的聚类中心，并对图像进行聚类操作。最后，采用DBSCAN算法进行滤波得到最终的图像二值化结果。该方法有效解决了复杂测量环境下具有局部过曝特性图像二值化效果差、难以有效提取特征标志点的问题。实现了图像的有效、精准二值化，能快速完成K‑means聚类过程。

摘要： 本发明公开了一种基于大津法的二维码重构方法，该方法具体包括以下步骤：运用仿射变换，恢复QR二维码图像的几何特征；精确定位出QR二维码图像区域，结合QR二维码的结构特征与待恢复二维码图像分割成n*n个小区域；采用大津二值化方法，对分离出的QR二维码进行二值化，得到二值化图像；进一步利用金字塔型权重二次运用大津二值化法对上一步骤中得到的二值化图像进行分析和重构，得到正确度很高的QR二维码重构图像。本发明为一种基于大津法的二维码重构方法，利用仿射变换和大津二值化方法，并分析QR二维码特征结合金字塔型权重对目标QR二维码图像进行重构，改善了传统QR二维码扫描精确度不高的问题。

摘要： 本发明涉及图像二值化处理。为快速实现图像二值化生成和识别，本发明采用的技术方案是，基于小波和大津法的二维条码图像二值化方法，首先利用小波分解获得成像物体表面光照的近似分布；然后利用此近似分布消除光照不均的影响，使整幅图像近似处于均匀的光照之下；最后再用大津法对获得的均匀光照下的图像计算全局阈值并实现二值化。本发明主要应用于图像二值化处理。