自适应阈值分割

摘要： 变压器红热成像受制作工艺或环境因素等影响,造成图片边缘不清晰和背景众多等问题,不利于对变压器区域的提取。本文从不同阈值下清晰度变化情况出发,提出了一种基于SMD评价函数的自适应变化阈值的图像分割算法,该方法对SMD评价函数进行了改进,以方差乘积的方式代替原先方差和方式,然后绘出该函数评价每一个灰度值作为分割阈值的折线图,通过计算梯度的方式找到最平稳区间,最后选出最佳分割阈值。文章使用多组对比度较低的变压器红外图像进行变压器区域分割实验,结果表明,相比传统分割算法,本文提出的自适应阈值分割算法在主观和客观指标上都有更好的效果。

摘要： 基于改进卷积滤波技术和自适应阈值分割法,提出边缘检测轨道结构识别与伤损检测方法。使用改进二维卷积进行图像滤波,对原图像矩阵通过行列式变换处理,增强图像边界元素;根据边缘检测所得到的线形特征进行扣件弹条及钢轨识别,以线形急剧变化判别钢轨伤损及位置。通过既有线路轨道进行图像识别试验验证。试验验证结果表明,采用该方法可提高轨道部件识别速率,具有一定的自适应性,还可确定伤损相应位置,有利于轨道伤损的判别,可应用在日常轨道的养护及维修中。

摘要： 在疫情环境下,为解决传统生物识别技术对公共场所出入人员的管控过程中易导致的交叉感染的问题,提出了人眼虹膜的身份识别方法。基于虹膜识别技术的安全管控系统中包括外部摄像镜头捕捉人眼图像、内部虹膜图像预处理、提取特征和与数据库比对匹配四个部分。从硬件和软件两方面入手来说明系统的设计架构和程序设计等内容,采用虹膜识别相关经典算法,得到人眼虹膜图像。实验仿真结果显示,该方法避免了识别时的接触和交叉感染等问题,身份识别的准确性、可靠性得到了提高,对于疫情期间人员管控有积极的作用。

摘要： 针对水下堤坝裂缝图像存在对比度低、泥沙附着背景噪声大等问题,结合细型线状裂缝和宽型线状裂缝的不同特点,提出了融合视觉处理的水下裂缝检测方法。采用结合Prewitt算子边缘检测的阈值分割算法分割水下图像的细小裂缝,使用形态学处理消除分割后的水下堤坝裂缝二值图像的干扰噪声,提取目标裂缝信息。采用自适应阈值分割方法结合Gamma校正进行多次处理得到水下堤坝裂缝图像的最佳分割阈值,使用形态学处理方法对裂缝二值图像进行连通域提取和空洞填充,得到完整的裂缝二值图像。最后,根据拍摄水下堤坝裂缝图像的相机参数进行标定,估算每个像素点对应的物理尺寸,进而得到堤坝裂缝的特征参数值。相较于现有裂缝检测算法,所提出的检测算法能够在复杂的水下环境中准确、有效地提取完整的水下堤坝出现的细小和宽大的线状裂缝信息,估算出水下堤坝裂缝的长、宽、面积、方向等各项参数值,且具有良好的鲁棒性。

摘要： 目的针对平板玻璃缺陷检测中灰尘干扰划痕、亮点检测的问题,提出一种基于全反射−掠入射组合照明的平板玻璃表面缺陷检测方法。方法通过控制全反射光源和掠入射光源的发光时序,在相应发光时序内采集玻璃图像,根据缺陷在不同照明下的灰度纹理差异计算灰度、几何特征等一系列相对偏差特征,开发BP神经网络算法,实现玻璃表面灰尘和表面缺陷的检测。结果BP神经网络在测试集上各类别预测的查准率、查全率均在90%以上,整体准确率达到97.2%。结论全反射-掠入射组合照明成像系统结构简单,降低了玻璃图像中灰尘和内部点缺陷分类难度,有效减少灰尘和内部缺陷的误判。

摘要： 田间蔬菜计数是预估产量的重要技术手段,可以帮助农民提前规划销售、仓储和运输,提高收益。本文以甘蓝为例,实现基于视觉图像的田间蔬菜识别计数。算法是:首先对图像b通道高斯平滑滤波,然后应用b通道直方图实现蔬菜与非蔬菜的自适应阈值分割,再利用改进极限腐蚀算法对分割出的蔬菜二值图像腐蚀,最后用动态生成腐蚀核划分连通域实现蔬菜计数。航拍甘蓝图像的分割、计数实验结果显示:本文算法分割蔬菜与非蔬菜的精度为82.41%,高于OTSU对比算法;本文算法计数准确率达100.00%,召回率为96.08%,F1-score为0.98。实验结果表明,算法是有效的。

摘要： 城镇化快速发展对公路交通荷载提出了更高要求,对公路定期养护,提高寿命以及改扩建提高运输量具有重要意义。车载三维激光扫描技术能够高效获得道路的三维场景,提供高精度数据参考。基于点云与影像配准技术,以共线方程为基础的道路坑槽检测技术,能够体现路坑边界、体积等信息。本文以点云为基础,对路面点云进行分割、栅格化、强度校正处理,并提出一种自适应阈值分割法,以完成道路标线的提取与识别。经实际工程验证,该方法能够满足公路养护,改、扩建的基本需求。

摘要： 基于颜色恒常性理论的亮度感知Retinex模型,在频域采用多尺度高斯函数估计出输入图像的光照分量,对其进行伽马变换以增强光照信息,然后由输入图像与光照信息图像的对数运算获得仅包含物体本身特性的反射信息图像,实现对输入图像的校正。对校正后的图像依次进行频域带通滤波、基于全局的自适应阈值分割、形态学处理、亚像素精度的XLD轮廓提取等操作,根据提取结果来判断陶瓷基片表面有无缺陷。实际测试结果表明:该方法判断的准确度约为98.6%,检测时间约为0.21 s,满足工程需求。

摘要： 针对现有交通标识图像分类算法存在的分类识别准确率低、低照度环境适用性差等问题,设计了一种优化SSD(single shot multibox detector)模型,以改善低照度、弱监督条件下的图像分类识别性能。SSD模型在原始神经网络结构中增加了可变卷积层,提高了图像的匹配精度;模型采用了多任务损失函数提升图像分类置信度,为进一步优化SSD模型的性能,在选择窗口时以窗口比例为基准,生成具有不同规格的预选框,降低目标图像与真实图像的分类识别误差,并利用优化自适应阈值法提高交通标识图像的清晰度,以改善最终图像分类识别的准确率。实验结果显示,在测试集和训练集中,优化SSD模型均能得到较高的图像分类识别准确率,收敛速度更快且效率更高。

摘要： 针对远距离复杂场景下红外弱小目标信噪比低导致目标检测虚警率高的问题,提出了一种时域与空域滤波相融合的红外弱小目标检测方法。采用相对局部对比度算法(Relative Local Contrast Measure,RLCM)增强目标信噪比,抑制高亮度背景;利用目标的时空相关性,运用时域局部差分算法(Temporal Local Difference Algorithm,TLCD)增强目标,消除固定噪点。融合空域和时域的检测结果获得时空相对局部对比度图(Spatial-Temporal Relative Local Contrast Map,STRLCM),通过自适应阈值分割提取待检测的真实目标。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法可以极大地降低虚警率同时保持较高的检测效果。

摘要： 为了在光线变化明显的场合下改善图像分割的效果，提高图像分割对光照变化的鲁棒性，提出了一种基于HSI颜色空间HS分量联合统计的自适应阈值分割算法．对光照时刻变化环境下的图像在HSI颜色空间进行阚值初分割，并对分割后的ROI感兴趣区所有像素点进行HS分量联合统计，验证统计结果在光线渐强情况下的变化规律，同时引入比例因子经验值反映H分量和S分量对分割阈值影响程度的差异，通过所提出的算法对阈值进行自适应更新．试验结果表明，HS分量统计值随着光线变强有减小的趋势，基于此规律提出的自适应阈值图像分割方法分割效果较好，在保证实时性的基础上提高了目标识别对光线变化的鲁棒性．

摘要： 光学遥感图像船只目标检测存在着检测率低、虚警高、计算量大的问题.面向卫星平台智能化船只目标检测系统,提出了一种层次化智能解译的船只目标检测算法.利用自适应阈值分割实现了海陆分离,去除了算法在陆地区域可能产生的虚警.利用Top-Hat算法进行了船只目标候选区域提取;设计了级联的虚警剔除方法屏蔽了大量的虚警;针对易混的虚警信息,通过卷积神经网络对ROI进行二分类,实现了船只目标的精确检测.

摘要： 本文研究了基于序列图像的无人机着陆跑道识别方法。根据序列图像中跑道的特点，将跑道识别划分为远、近两个主要阶段。在远距离识别阶段提出了一种基于直方图局部最小值的自适应阈值分割方法，可以有效地对跑道区域进行分割;在近距离识别阶段利用改进Canny算子与Hough变换对跑道进行更精确的定位。通过过渡条件的设定，使远、近识别算法自动切换。实验结果表明，所研究的方法可以准确识别出远、近距离时的跑道且具有较好的实时性。

摘要： 为解决传统球墨铸铁金相分析系统自动化程度不高、准确性差的问题，提出了一种自适应阈值分割和8-邻域跟踪算法相结合的检测算法。相当外界条件改变时。阈值根据外界条件的改变自动更新。实验结果表明该方法判断的自动化程度和准确率都很高。

摘要： 针对低信噪比、背景和噪声干扰严重的红外序列图像的弱小目标检测问题，提出了一种基于非采样Contourlet变换的检测方法。首先对源图像进行非采样Contourlet分解，利用目标和背景能量在多尺度下不同的分布特性，经过能量交叉相关运算构造能量图像，然后通过自适应阈值分割得到候选目标，再利用序列图像目标能量灰度和运动轨迹的连续性来确认目标。实验结果表明，该方法能够有效地在红外图像序列中准确检测出弱小目标。

摘要： 研究复杂海天背景下红外舰船目标的自动检测问题,文中运用小波变换进行图像预处理,提高图像信噪比,抑制噪声和背景杂波;然后针对红外舰船目标总是出现在海天线附近的特点,采用梯度强度均值分割算法检测海天线,确定目标潜在区域;最后,提出了一种基于行列均值的自适应阈值分割算法,使用红外舰船几何特征量匹配提取目标,实验结果表明,该方法能有效地检测复杂海面背景中的舰船红外目标。

摘要： 对基因芯片图像进行预处理和分析.分别采用伪中值滤波和网格定位对图像进行预处理和分析.经过预处理后,图像的噪声得到了有效的消除.经过不同的网格定位方法后,图像得到了全面的分析.用网格定位的方法对经过预处理后的图像进行分析,为获得杂交后基因芯片探针二维荧光信息的关键特征奠定了基础.为了提高运算效率和准确性,采用了中值滤波的改进法--伪中值滤波法对图像进行预处理.同时使用了自适应阈值分割,对图像进行自动网格定位。

摘要： 针对仿真砂这类低透明度、与背景灰度对比强烈的泥沙颗粒,采用各种边缘检测微分算子识别边缘,效果较为理想.Roberts算子应用于仿真砂检测得到的边缘较细且较好地规避了其对噪声的高敏感性;Prewitt算子、Sobel算子的梯度模板利用了均匀滤波,而LOG算子则进行Gauss滤波,对噪声有很好的平滑作用,但Prewitt算子、Sobel算子检测出的边缘普遍较宽.针对天然沙这类透明度不一、与背景灰度对比较弱的泥沙颗粒,采用基于八邻域窗口的Gauss卷积加一个常量作为阈值,进行泥沙颗粒的识别,检测效果优于边缘检测算子,但对于低透明度颗粒,伪颗粒点较多,对噪声敏感.

摘要： 针对仿真砂这类低透明度、与背景灰度对比强烈的泥沙颗粒,采用各种边缘检测微分算子识别边缘,效果较为理想.Roberts算子应用于仿真砂检测得到的边缘较细且较好地规避了其对噪声的高敏感性;Prewitt算子、Sobel算子的梯度模板利用了均匀滤波,而LOG算子则进行Gauss滤波,对噪声有很好的平滑作用,但Prewitt算子、Sobel算子检测出的边缘普遍较宽.针对天然沙这类透明度不一、与背景灰度对比较弱的泥沙颗粒,采用基于八邻域窗口的Gauss卷积加一个常量作为阈值,进行泥沙颗粒的识别,检测效果优于边缘检测算子,但对于低透明度颗粒,伪颗粒点较多,对噪声敏感.

摘要： 针对仿真砂这类低透明度、与背景灰度对比强烈的泥沙颗粒,采用各种边缘检测微分算子识别边缘,效果较为理想.Roberts算子应用于仿真砂检测得到的边缘较细且较好地规避了其对噪声的高敏感性;Prewitt算子、Sobel算子的梯度模板利用了均匀滤波,而LOG算子则进行Gauss滤波,对噪声有很好的平滑作用,但Prewitt算子、Sobel算子检测出的边缘普遍较宽.针对天然沙这类透明度不一、与背景灰度对比较弱的泥沙颗粒,采用基于八邻域窗口的Gauss卷积加一个常量作为阈值,进行泥沙颗粒的识别,检测效果优于边缘检测算子,但对于低透明度颗粒,伪颗粒点较多,对噪声敏感.

摘要： 本发明公开了一种基于改进自适应阈值分割算法的平滑图像生成方法和装置。根据待测图像生成散点图，利用第一参考点和第二参考点对散点图中的像素点进行变换后，通过凸包算法得出凸点作为第一阈值和第二阈值，根据第一阈值和第二阈值对第二像素点集中的像素点进行筛选，对比起现有的自适应阈值分割算法而言，大大减少了散点图中的像素点的数量，极大地提高了数据处理的效率；同时根据筛选后得出的第三像素点集获取凸包，并对凸包的灰度值利用灰度线段进行更新，相比起直接获取平滑图像而言，更新灰度能够使获取的平滑图像中的灰度值更平滑，从而能够体现更丰富的表面缺陷细节。

摘要： 本发明公开了一种基于HS通道的自适应阈值分割方法、装置和存储介质，该方法包括以下步骤：S1、收集目标图片并存储；S2、对收集到的图片RGB各值进行归一化处理，对所收集照片的进行分区；S3、将图片从RGB空间转换到HSI色彩空间中，对整体图片和各分区图像的H、S通道分量进行读取；S4、建立滑窗对每一分区图像求解该区域的最佳分割阈值，再结合H、S所占权重对最佳分割阈值进行优化，得到最优分割阈值，同时求解该分区的类间方差；S5、若类间方差小于最优分割阈值，则将该分区设为空白区域；以及S6、对分割处理后的各个分区的图像合并得到基于HSI色彩空间的最优阈值分割二值图。本分割方法实现了不同光照条件下的图像进行准确分割。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应阈值分割的自动驾驶处理方法、装置、计算设备及计算机存储介质，该方法包括：实时获取车辆驾驶途中的视频中的当前帧图像；对当前帧图像进行场景分割处理，得到针对特定对象的前景概率信息，根据前景概率信息，确定前景区域占比，并依据前景区域占比，对前景概率信息进行映射处理，得到与当前帧图像对应的图像分割结果；根据图像分割结果，确定行驶路线和/或行驶指令；按照所确定的行驶路线和/或行驶指令，对自身车辆进行自动驾驶控制。该技术方案有效地提高了图像场景分割的分割精度以及处理效率，并且基于图像分割结果能够更为精准地确定行驶路线和/或行驶指令，有助于提高自动驾驶的安全性。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应阈值分割的视频人物装扮方法、装置、计算设备及计算机存储介质，该方法包括：实时获取视频中包含特定对象的当前帧图像；对当前帧图像进行场景分割处理，得到针对特定对象的前景概率信息，根据前景概率信息，确定前景区域占比，并依据前景区域占比，对前景概率信息进行映射处理，得到图像分割结果；根据图像分割结果，确定处理后的前景图像；根据处理后的前景图像，确定处理后的前景图像中的至少一个待装扮区域；对至少一个待装扮区域添加美化效果，得到帧处理图像；将帧处理图像覆盖当前帧图像得到处理后的视频数据；显示处理后的视频数据。该技术方案能够更为精准地对帧图像的待装扮区域添加美化效果。

摘要： 本发明涉及一种基于车道线梯度图像自适应阈值分割的车辆偏离报警方法，采集车辆前方路况的原始图像；提取道路视频图像车道线近景区作为车道线检测感兴趣区域；转化为灰度图像；进行高斯滤波，用水平方向的一阶Sobel梯度算子进行卷积运算；进行非极大值抑制；运用漫水填充算法提取感兴趣区域内的梯度像素；运用最大类间方差法，求取自适应最优阈值，作为分割阈值；进行概率霍夫变换，提取车道线；对提取得到的车道线进行跟踪。本发明以固定的视频图像的近景区作为车道线检测的感兴趣区域，避免了实时确定图像消失点计算动态感兴趣区域带来的计算量损耗，近景区的选取能够保证近景区内的车道线满足线性模型，避免弯道处车道线检测的困难。

摘要： 本发明提供一种肺部CT密度增高影的自适应阈值分割方法和装置，所述方法包括：获取肺部CT图像，对获取的图像进行归一化；对归一化的图像进行二值化，得到肺实质的二值化掩膜，基于肺实质的二值化掩膜得到肺实质掩膜；在归一化的图像上标注包含病灶区域的闭合轮廓；根据闭合轮廓生成二值化掩膜，与肺实质掩膜进行“逻辑与”操作，生成病灶掩膜；使用病灶掩膜提取归一化的肺部CT图像中的相应像素点并做直方图统计，获取直方图强度最高的像素值；将直方图强度最高的像素值与预定的正整数偏移值取和，作为分隔阈值；使用分隔阈值二值化闭合轮廓内的归一化的肺部CT图像，获取病变区域掩膜。本发明能够实现肺部图像的精细分割及较高的稳定性与可重复性。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习和自适应阈值分割的焊球缺陷检测方法，用于实现对BGA焊球空洞和焊球区域的快速定位与检测，其特征在于，通过深度学习的方法对BGA焊球区域进行精确分割提取，对目标焊球区域制作BGA标签数据集，并进行增强操作增加网络泛化能力，对X‑Ray的BGA原图进行平滑处理，与神经网络对BGA焊球区域分割的结果图进行逻辑与运算提取焊球内部的空洞，对噪声干扰区域进行区域填充运算，将填充后的空洞与神经网络得到的焊球区域轮廓进行边缘提取，计算焊球内部空洞与整个焊球面积占比并判断其合格率，本发明的方法能针对BGA焊球在X‑Ray检测中存在复杂背景干扰的情况，对BGA焊球空洞和焊球区域进行快速定位和检测，该方法具备强大的适应性。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应阈值分割算法的人脸图像质量评估方法。包括：S1：获取待检测图像中的人脸识别框；S2：运用人脸位置判断器对人脸识别框中的人脸进行位置稳定性判断；S3：对人脸识别框进行YUV数据格式转换，得到图像S4：对图像进行灰度化和中值滤波预处理操作，得到图像S5：对图像使用自适应阈值分割算法，得到图像S6：定义图像梯度算子，对图像计算图像梯度G(i)；S7：由图像梯度G(i)计算梯度均值G(i)mean；S8：设置时间动态阈值T(t，β)，与梯度均值G(i)mean比较，做出图像质量判断。本发明提供的图像质量评估方法可有效提高人脸检测的可用性和准确性，并降低误检率。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应阈值分割算法的农料均匀性检测方法及系统，其中，方法包括对原始图片进行图像分割得到二值化图像；根据所述二值化图像判断物料均匀性是否满足预设要求；其中，所述对原始图片进行图像分割得到二值化图像的过程是在Bradley算法基础上进行改进，使邻域窗口尺寸与原始图片的尺寸相关，修正系数与根据邻域窗口尺寸确立的像素平均值以及图像自身的最大像素差值相关，因此，邻域窗口尺寸与修正系数这两项阈值可根据图像的自身信息自适应调节，如此可取得较好的分割效果。

摘要： 本发明公开了一种基于PDE的自适应阈值分割签名图像二值处理方法。步骤1：将给定签名图像进行去噪处理，得到光滑图像；步骤2：利用Gamma校正对去噪后的图像进行处理，增加图像对比度；步骤3：将步骤2的增加对比度的图像，再次利用自适应阈值快速分割算法，将图像变成二值图像；步骤4：将步骤3的二值图像分割为签名字体与背景，所述签名字体对应黑色区域，所述背景对应白色区域。本发明为了解决现有签名图像分割方法计算效率低，对带噪声的图像分割效果差，处理过程中的参数需要人工手动调节的问题。