阈值分割

摘要： 为满足自动驾驶汽车在不同环境条件下自主行驶的需求,提出一种基于改进霍夫变换的车道线检测算法。首先利用HSV提取图像车道线颜色特征,然后对HSV和灰度空间融合后的二值化图像进行Canny算子边缘检测、霍夫变换和直线拟合等处理。对比分析实验结果表明,提出的检测算法不仅提高了车辆对车道线的识别精度,而且改善了稳定性。

摘要： 为了方便实现棉花原位根系的检测,提出了一种自动全局阈值分割方法,用于棉花根系图像分割.采用无损的数码设备成像法对棉花原位根系图像进行采集,使用自动全局阈值分割方法分割图像.该方法首先将采集到的原位根系图像进行空间转换,使采集到的图像在HSV空间下进行分割;然后,通过全局阈值分割的方法选择阈值将图像进行二值化处理,采用闭运算方法对二值图像进行初步降噪;最后,通过形状特征的筛选过滤图像中所有噪声,并筛选出图像中细长的根部特征.本算法可以有效抑制噪声和土壤杂质的影响,能够对根系进行准确地分割,是快速检测作物根系图像的有效办法.

摘要： 随着红外预警探测技术的发展以及军事化作战需求的提高,满足低虚警、高检测精度的红外弱小目标检测算法一直是国内外研究重点。本文首先从成像特点、数学模型构建以及背景杂波干扰等方面阐述了弱小目标的特征与检测难点。然后分类介绍了近些年来提出的单帧弱小目标检测算法,并对算法的优势和不足进行了分析。最后结合当前红外预警探测领域的实际应用需求,分析了红外弱小目标检测算法未来的发展趋势。

摘要： 针对卵巢癌细胞形态特征多变,细胞图像背景复杂,分类识别困难等问题,提出一种基于HSV分量联合Hessian矩阵的细胞检测算法对卵巢癌细胞进行分类识别。首先基于HSV分量图像进行特征分析,提取S分量去除噪声干扰,然后利用Hessian矩阵实现图像增强,结合自适应迭代阈值算法完成图像分割,最后根据形态学方法和canny算子实现卵巢癌细胞轮廓特征提取,对细胞进行分类识别。经实验证明,该算法可有效提取卵巢癌细胞轮廓并进行分类识别,从而辅助医生对卵巢是否癌变进行诊断。

摘要： 黄土高原地质环境脆弱,干旱少雨但降雨集中,在发生强降雨时地表径流及其汇水易造成水土流失和地貌侵蚀,是滑坡等地质灾害的重要致灾因素。为探明气象降雨对黄土地貌侵蚀的影响及其致灾过程,需分析地表径流形成的汇水区域在集中降雨条件下的时空分布特征,首要任务是快速、准确地提取地表汇水的分布信息。遥感是监测大范围地表汇水过程的主要手段,但在提取方法上难以有效地解决水体与非水体地物的阈值分割问题。针对地表汇水的遥感提取问题,提出了一种结合分贝化处理与种子点智能扩散的阈值分割方法,该方法通过直方图峰值分析与区域生长建模,能够自适应确定水体与非水体特征的分割阈值,进而提升地表汇水区域的遥感提取质量。基于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像的实验结果表明,所提方法能够准确地提取强降雨下地表汇水的时空分布信息,与高分辨率遥感参考水体产品的总体一致性约90%,Kappa系数可达70%,为分析气象降雨条件下黄土高原地表汇水的时空监测工作提供了技术支撑。

摘要： 采用线结构光法测量金属表面形貌时,由于受到金属表面光学特性和散斑噪声的影响,条纹中心的提取误差往往较大。为此,提出了一种非相干线结构光形貌测量方法,避免了散斑噪声的影响。通过分析该方法测量金属表面形貌时的条纹图像特点,提出一种适合非相干线结构光条纹的中心提取方法。该方法首先采用结合积分图像原理的自适应阈值分割算法,对原条纹图像进行分割。采用灰度重心法粗提取原条纹中心坐标,以该坐标为基准向条纹宽度方向延伸,从而确定阈值分割后条纹图的感兴趣区和背景区,并去除背景区的噪声。经中值滤波后,采用几何中心法提取条纹中心。实验结果表明:采用该方法提取粗糙度样块表面非相干光条纹中心的平均误差为1.5μm,提取齿轮渐开线样板表面非相干光条纹中心的平均误差为0.9μm,均比其线激光条纹中心的提取误差小。所提方法能实现金属表面非相干线结构光条纹中心的精确提取。

摘要： 单板穿孔缺陷会影响其胶合过程的质量,是单板分选过程中主要的识别目标。基于图像处理技术的图像分割算法将穿孔缺陷区域与背景区域准确地分开是自动分选的重要前提。本研究提出一种基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别方法,首先基于彩色图像的RGB空间将采集的图像转换为灰度图并输出R分量灰度图,采用二维中值滤波处理滤除非线性噪声,最后采用阈值分割和连通域处理相结合的方法将背景与目标区域分离。结果表明,遗传算法的最大熵阈值法选取的阈值和试验时间均优于其余3种(迭代阈值法、大津阈值法、最大熵阈值法)算法,结合连通域处理方法可以有效提取单板中的穿孔区域。

摘要： 针对复杂环境下的钢轨伸缩调节器伸缩量测量问题,提出一种基于深度学习和视觉定位的非接触式钢轨伸缩调节器伸缩量实时测量方法。训练Faster R-CNN模型检测粘贴在伸缩调节器可活动钢枕和轨道固定轨枕上的标识牌,然后使用HSV空间的阈值分割算法和包括主成分分析法(PCA,principal component analysis)在内的筛选算法获得标识牌的圆心关键点坐标,最后通过透视变换得到伸缩量的测量结果。结果表明,该算法能在复杂环境下对钢轨伸缩调节器的伸缩量进行实时测量,拥有较高的精度和较强的鲁棒性。

摘要： 为了满足在食品工厂生产中对干鱼片长度快速、准确、自动检测的要求,本研究提出了一种基于机器视觉的干鱼片长度检测技术。基于Halcon软件平台,通过采用阈值分割、孔洞填充、特征提取等一系列算法定位采集到的干鱼片图像中的目标区域,然后根据最小外接矩形法,提取出干矩形的长度、宽度数据,并将其换算为实际长度,最终可通过矩形实际长度数据判断干鱼片的长度是否满足生产要求。实验结果表明:这种检测技术算法相对简单,且检测准确性高,有较强的实用性,能够减少了人工检测带来的误差,提高了检测效率。

摘要： 星图识别提取是自动天文测量数据处理的关键环节.针对视频测量机器人拍摄的小视场星图具有高噪声的特性,提出了利用基于合理阈值分割的连通算法来处理此类星图;分析了4种不同星图的图形特征,对比了常见的星点提取算法对真实星图的识别效果;在定性定量分析的基础上,通过验证,得到了阈值分割下的连通算法要优于边缘检测和聚类算法的结论,并获得理想的星点提取效果.真实星空半仿真星图的室内试验表明:利用该算法可以准确可靠地计算恒星质心坐标,其水平和垂直方向均方根误差(RMSE)分别为0.025和0.021像素,可满足高精度的天文测量需求.

摘要： 在城市建设过程中如何快速地获取建筑物信息一直是研究的热点.以LiDAR数据为基础,针对海量点云建筑物提取算法复杂的问题,提出将LiDAR数据转化为栅格数据后利用图像处理技术提取城市建筑物的方法.研究思路是将离散点云数据内插并灰度量化生成DSM深度影像,通过阈值分割将建筑物区域分割出后,滤除干扰信息,提取独立的建筑物轮廓.实验表明,该方法避免了复杂的算法,简单高效,可行性高,对建筑物边界的提取效果较好.

摘要： 交通信号灯的识别是实现无人驾驶车载视觉重要的一步.本文提出一种基于先验知识和优化阈值分割的交通灯识别算法.该算法利用差分GPS信息和道路标记软件获取交通灯先验知识;在基于GPS位置信息开启识别算法后,利用相机标定信息获得红绿灯的感兴趣区域;在感兴趣区域内,结合优化的经验阈值分割法和自定义约束进行分割处理;接着依据颜色分布信息识别红绿灯;最后结合跟踪算法和先验知识进行逻辑验证,以获得准确的信号灯信息.实验结果表明,该算法识别率98.8％,平均识别时间为31ms.

摘要： 洪涝灾害严重影响了人们正常的生产与生活.提出利用多时相Sentinel-1 SAR影像进行洪水淹没范围快速提取与变化分析的方法,首先利用预处理后的VV和VH极化影像构建水体指数,然后采用直方图双峰法对影像进行阈值分割,并结合DEM模型去除山体阴影获得洪涝水体信息,最后通过对时序水体提取结果进行叠置分析确定不同时间的洪水淹没范围变化.以2020年6-7月份江西省九江市彭泽县棉船镇洪涝灾害为例开始实验,结果表明:利用SDWI指数确定的阈值在用于水体提取时可能存在提取精度较低现象;结合DEM信息可以消除山体阴影对水体提取的影响;利用多时相Sentinel-1 SAR影像能快速提取洪水淹没范围,为洪涝灾害和应急管理提供参考.

摘要： 城区高程反演一直以来是InSAR数据处理的难题.城区内建筑物众多,由于侧视成像的原因,使得城区存在大量阴影和叠掩区域,同时存在多径效应等现象,使得城区内相干性相对较低,数据处理中相位解缠相对困难,城区易出现高程反演错误,同时大量阴影使得城区获取的有效高程信息不足,影响城区完整的三维重建.基于此,本文采用多基线解缠绕手段来解决城区InSAR相位解缠困难的问题,利用长短基线的优势减小相位解缠的难度,从短基线解缠绕过渡到长基线解缠绕,实现城区InSAR的相位解缠.此外,通过双侧视飞行的方式,解决单侧视InSAR城区有效高程信息不足的问题.最后利用双侧视飞行数据处理得到的高程信息,采用后向投影以及阈值分割的方式,实现城区高程数据的融合.实测数据验证了本文方法的有效性.

摘要： 地基天空图像的云空辨识及云团预测是研究区域电网光伏发电功率分布与变化的前提,对支撑调度提高光伏发电消纳比例具有重要意义.首先分别采用较高的红蓝分量比值和较低的红蓝分量比值作为固定阈值分割地基天空图像,依次提取辨识结果中的天空像素点和云像素点的位置信息并获取原图像中对应位置的天空像素点和云像素点的RGB值;其次对获得的天空像素和云像素求均值并将各自均值中的红蓝分量相除获取初始聚类中心;然后使用K-means算法,利用加权欧式距离计算每一个聚类样本与聚类中心之间的距离,通过数次迭代得到聚类结果,进而将聚类结果还原成矩阵得到地基天空图像的云空辨识结果图;最后利用云南某光伏电站全天空成像仪TSI-VIS-J1006采集的天空图像进行仿真,结果表明该方法较固定阈值法的收敛速度更快、聚类精度更高,能够有效实现地基天空图像的云空辨识.

摘要： 车载激光扫描技术能够高效获取高精度的三维点云,已经成为道路环境调查的主流技术手段.现有的从车载点云中提取建筑物的方法,容易受到高大树冠的干扰,为此本文提出一种新的提取策略.首先,使用局部高程阈值来分离近地点与离地点;接着,在离地点中,根据法线的方向与拟合残差提取墙面点,并用统计滤波器抑制噪声;然后,墙面点云划分格网并用单元格内点数与高差的加权和来生成特征图;最后,利用阈值分割与算法来提取建筑区域.实验证明,该策略可以有效排除树冠影响,建筑物提取结果完整且准确.

摘要： 文中以内蒙古阿拉善右旗努尔盖多金属矿集区为研究区,Landsat8 OLI影像为数据源,运用复合主成分分析法提取了铁染蚀变信息,根据遥感蚀变在空间上的分形生长特征和在数量上像元的亮度—累积频率的生长曲线规律,对两种曲线自动寻找最优阈值分割点,确定异常下限和遥感次生晕异常分界点,从而有效的提取与成矿有关的遥感蚀变和遥感次生晕蚀变.与传统的门限化法、分形法进行对比,并通过野外实地验证得出使用此方法提取的蚀变信息与野外实际特征更为相符,具有很好的找矿指示作用.

摘要： 基于对目前去骨算法的研究发现,算法大多都存在各自的缺点,例如计算量大、效率较低,鲁棒性较差,有些算法则是受到操作者个人经验和偏见的影响较严重,分割结果不具有客观性,有些则是骨骼分割准确率不高,去骨效果不理想等等,对于临床应用受到了很大的制约.因此,此本文提出了一种头部CTA一键去骨算法,该算法完全是自动去骨,用户操作简便,具有较大的实用价值.此算法主要是基于阈值分割,阈值平滑,边缘检测,形态学运算,去噪等一系列图像处理基本算法进行改善,得到一键去骨算法.从实验结果表明,该算法去骨和血管提取的效果好、准确率高、运行速度快、稳定性好,同时对患者几乎没有伤害,可以被临床应用.

摘要： 针对钢轨表面区域提取时受钢轨弯道、振动等影响导致的误提取及漏提取现象,本文在优化钢轨图像采集装置的基础上,首先结合阈值分割与形态学方法对钢轨表面区域进行粗提取,然后通过采用Hough变换提取钢轨表面边缘线段及参考点,再利用直线拟合的方法对钢轨表面边缘进行精确定位,最后再利用仿射变换提取出水平、完整的钢轨表面区域.通过与现有几种典型的轨面提取算法对比,本文的速度、精度及稳定性均具有明显优势.

摘要： 传统的基于政府部门统计的房屋数据获取是以行政区划为单位(以乡镇为最小单位)进行的,在任一区域内,建筑物数量会被均匀散布,这必然会降低震灾损失评估计算的准确性和可靠性.以内蒙古凉城县地区为例,分别使用Sobel算法、Laplacian算法、Prewitt算法、Canny算法和基于阈值的分割技术提取其境内Google Earth影像包含的建筑物轮廓并对提取效果进行比较.实验结果表明,对于形状规则且与周围参照物对比度大的矩形建筑物群,使用Laplacian算法和Canny算法可以较为精准地提取出房屋轮廓.

摘要： 本发明公开了一种基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法，方法包括以下步骤：获取图像并计算二维直方图；生成初始种群；计算适应度值并保存精英个体；设置算法参数；对种群进行遗传操作包括选择选择操作、有向交叉、变异操作，并计算变异个体适应度值；保留精英个体；判断是否满足终止条件，若满足条件即获取最优个体作为阈值进行图像分割，若不满足条件返回遗传操作步骤。本发明将有向交叉遗传算法推广到二维情形并与二维最大熵图像分割相结合，解决了遗传算法在图像阈值寻优时具有盲目性的问题，极大提高了使用遗传算法进行图像分割的速度和准确率。

摘要： 本发明公开了一种融合FCN和阈值分割的哺乳母猪图像分割方法。采集母猪的视频图像，并建立母猪分割视频图像库；建立FCN母猪分割模型，用该模型对测试图像进行分割，获取FCN母猪图像分割结果；对FCN分割结果外接最小面积矩形框，并对该区域的灰度图和H分量进行Otsu阈值分割，获取阈值分割结果；将FCN分割结果和阈值分割结果进行融合，获取母猪图像的最终分割结果。本发明在FCN的基础上，融合多通道Otsu阈值分割技术，在不降低FCN分割效果的同时能有效填补局部区域缺失，提高分割准确率。

摘要： 本发明公开了一种用于目标图像分割的全局阈值分割方法，包括：在总阈值区间内连续改变阈值，得到与阈值对应的目标窗口集合上的0阶类点数的最大值所对应的阈值，得到以该阈值为端点的一个优化阈值区间，其中0阶类点表示环绕指标等于0的像素点，环绕指标定义为在阈值图像的前景像素点的3×3像素的邻域内，除该前景像素点之外的其他所有前景像素点的个数除以2再取整后的值；在所述优化阈值区间上计算光滑性算子SD(3，t)曲线的极值点，若其超过2个，则只保留最大的两个SD(3，t)值所对应的极值点t

摘要： 本发明公开了一种基于阈值分割和K均值聚类的红外光伏阵列分割方法，首先利用梯度特性和温度特性对输入的红外光伏阵列图像进行预处理以初步去除背景区域和阴影区域；之后基于单高斯模型对预处理后的红外图像进行前景建模并进行自适应阈值分割，得到初步的光伏阵列分割结果；最后利用K均值聚类进行区域相似性度量以进一步精炼阵列分割结果。本发明通过利用自适应阈值分割和K均值聚类相结合的方法进行红外图像阵列识别，提高了背景区域干扰严重时的红外光伏阵列图像分割结果。

摘要： 本发明公开了一种基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法，方法包括以下步骤：获取图像并计算二维直方图；生成初始种群；计算适应度值并保存精英个体；设置算法参数；对种群进行遗传操作包括选择选择操作、有向交叉、变异操作，并计算变异个体适应度值；保留精英个体；判断是否满足终止条件，若满足条件即获取最优个体作为阈值进行图像分割，若不满足条件返回遗传操作步骤。本发明将有向交叉遗传算法推广到二维情形并与二维最大熵图像分割相结合，解决了遗传算法在图像阈值寻优时具有盲目性的问题，极大提高了使用遗传算法进行图像分割的速度和准确率。

摘要： 本发明公开了一种融合FCN和阈值分割的哺乳母猪图像分割方法。采集母猪的视频图像，并建立母猪分割视频图像库；建立FCN母猪分割模型，用该模型对测试图像进行分割，获取FCN母猪图像分割结果；对FCN分割结果外接最小面积矩形框，并对该区域的灰度图和H分量进行Otsu阈值分割，获取阈值分割结果；将FCN分割结果和阈值分割结果进行融合，获取母猪图像的最终分割结果。本发明在FCN的基础上，融合多通道Otsu阈值分割技术，在不降低FCN分割效果的同时能有效填补局部区域缺失，提高分割准确率。

摘要： 本发明通过改进的阈值分割算法实现对脑图像灰质白质的分割，以利于对病人脑萎缩的辅助诊断。该方法首先利用自适应滤波器处理原始图像，减少原图像的噪音并增强图像的对比度。然后对处理过的图像再利用区域生长算法对图像进行脑剥离，剔除非脑实质部分。然后利用迭代阈值法求取阈值，再利用利用临近加权值算法对图像进行二值化分割，得到的结果便是脑白质的分割结果。最后在上一步的结果上再进行一次分割，得到的结果便是脑灰质的分割结果。

摘要： 本发明涉及一种基于遗传算法和最大熵阈值分割算法的图像分割方法，包括以下步骤：计算图像的灰度直方图；对图像的灰度值进行编码，产生M个初始种群；利用最大熵阈值分割算法计算种群中每一个个体的适应度；对种群进行遗传操作得到新种群，遗传操作包括选择操作、交叉操作和变异操作；判断两次种群中最优解的逼近程度，如果小于接受概率则结束，并获得分割阈值，否则返回，继续迭代；根据分割阈值处理待分割图像。本发明能够在短时间内收敛到较好的分割阈值。

摘要： 本发明公开了一种用于目标图像分割的全局阈值分割方法，包括：在总阈值区间内连续改变阈值，得到与阈值对应的目标窗口集合上的0阶类点数的最大值所对应的阈值，得到以该阈值为端点的一个优化阈值区间，其中0阶类点表示环绕指标等于0的像素点，环绕指标定义为在阈值图像的前景像素点的3×3像素的邻域内，除该前景像素点之外的其他所有前景像素点的个数除以2再取整后的值；在所述优化阈值区间上计算光滑性算子SD(3，t)曲线的极值点，若其超过2个，则只保留最大的两个SD(3，t)值所对应的极值点t

摘要： 本发明公开了一种采用阈值分割和多帧关联的SAR运动目标阴影检测方法，高斯滤波SAR图像，根据SAR图像的清晰区域均值设置阈值，二值化SAR图像，采用先膨胀后腐蚀的形态学处理，提取阴影的二值图像，设置每个阴影连通区域的周长特征、面积特征和邻域均值的阈值，剔除阴影虚警，根据不同时刻的多帧SAR图像检测图像间的变化，剔除静止目标阴影，设置目标的最小移动距离阈值，剔除虚假阴影，得到运动目标，获得低漏检率和低虚警率的检测结果，不依赖于道路和地图等先验信息，能够在强地杂波背景下，检测运动目标的阴影，有较强的适应性。