基于多阈值融合的图像分割

基于opencv的otsu阈值分割,根据最大类间方差原理,进行全局图像分类

针对复杂图像的分割问题，提出一种基于生物地理学优化（biogeography-basedoptimization，BBO）算法的二维交叉熵多阈值图像分割方法。根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式

使用Matlab对图像进行阈值分割,在Matlab中输出Tif图像,Tif可保持拥有原来的坐标系,方便在ENVI、arcgis中打开

提出了一种随机元胞自动机模型算法，使用邻域和迭代规则作用于图像的缺失部分，使缺失的部分通过吸收原有图像的数据进行自我修复。该方法的特点在于规则简单、容易实现，不需要针对特定图像设置先验参数，可以恢复任

针对存在光照不均匀干扰的工业图像,提出了一种基于图像的多方向灰度波动局部阈值分割方法。先对图像进行均值滤波预处理;然后提取水平、垂直和左右对角线四个方向上的一维灰度波动曲线,并对每条曲线上满足波动幅度

一维最大类间差法(Otsu)是一种广泛使用的图像阈值分割方法,虽然处理速度快,但是没有考虑到像素的领域空间信息,当图像受到噪声干扰等因素影响时,难以获得满意的分割效果,鉴于此,本文提出了一种基于自适应

自适应遗传算法是一种有效的寻优算法,本文首先对自适应遗传算法进行改进,提出分段自适应遗传算法,达到了防止早熟,加快寻优速度的目的。阈值分割是一种经典的图像分割算法,本文将利用改进的自适应遗传算法(分段

常用的阈值分割方法在对红外图像进行分割时，由于红外图像本身的特点，会出现准确性不高的问题。为此，提出一种基于灰度-平均灰度-梯度直方图的三维Otsu法，使用稀疏矩阵和改进的粒子群优化(PSO)算法，

为提高目标检测概率9针对复杂的地面目标红外亚图像9提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法-用分割出的目标和背景区域的灰度统计量9设计了一个判断是否得到正确分割的准则-理论分析和实

对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题,文中提出了一种实用 而简便的图像分割方法。该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进