湖南文理学院洞庭湖生态经济区建设与发展湖南省协同创新中心, 湖南 常德 415000
工业生产场景下的图像成像环境复杂, 在基于机器视觉的图像处理任务中要对该类图像实施精确分割很不容易。针对这一问题, 应用信息论中的距离测度理论结合高斯分布提出一种基于信息论距离的图像阈值分割方法。在提出方法中运用信息论距离度量分割前后图像信息的损失程度, 通过最小化该距离获取最佳分割阈值, 然后应用该阈值对图像进行分割。最后在工业无损检测图像、红外图像以及医学脑血管造影术图像上与几种经典及较新的图像分割方法进行了实验比较。结果表明, 提出方法获得的结果视觉效果好, 分割精度高, 具有较好的应用推广前景。
复杂图像 红外图像 信息论距离 高斯分布 图像分割 complex image infrared image information-theoretic distance Gaussian distribution image segmentation
1 湖南文理学院洞庭湖生态经济区建设与发展湖南省协同创新中心, 湖南 常德 415000
2 湖南文理学院计算机科学与技术学院, 湖南 常德 415000
在工业实践中，成像环境恶劣且难以控制，导致图像复杂。对复杂成像条件下的图像实施分割并不容易，针对这一问题，结合Tsallis相对熵及高斯分布提出一种新的图像阈值分割方法。该方法运用高斯分布拟合分割后图像直方图分布信息，将Tsallis相对熵做为分割前后图像直方图信息损失的度量工具。在对图像实施分割时，通过在图像灰度级范围内对自定义的准则函数最小化获取最佳分割阈值。最终将该方法与已有方法在工业无损检测及合成孔径雷达图像的分割实验中进行对比。结果表明，该方法获得的结果视觉效果好、分割精度高、误差小而且算法耗时较少，因此具有较好的应用推广前景。
图像处理 图像分割 直方图阈值化 复杂图像 Tsallis相对熵 激光与光电子学进展
2017, 54(7): 071002
1 重庆大学 光电工程学院 光电技术及系统教育部重点实验室，重庆 400030
2 湖南文理学院 计算机学院，湖南 常德 415000
为了有效获取图像自动分割的最佳阈值，基于Tsallis 广义散度概念，提出了一种新的图像阈值化方法。首先，对Tsallis 广义散度公式进行化简，进而建立该简化公式的对称形式。接着，在简化公式的对称形式上构造阈值化前后图像前景与背景的散度和，然后对该和式求取极小值获取图像分割的最佳阈值。实验结果表明，新方法是可行的且能更好的适应复杂多样的图像，是一个有效的阈值分割方法。
图像分割 阈值化 Tsallis 广义散度 image segmentation thresholding Tsallis generalized divergence
1 重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室,重庆 400030
2 湖南文理学院 计算机学院,湖南 常德 415000
根据数字图像本质上具有模糊的特性,分析了传统模糊熵阈值方法的缺陷,提出了最大模糊相关准则快速阈值分割方法。首先应用模糊隶属度函数把数字图像转换到模糊域,然后根据相关的定义计算图像直方图目标与背景的模糊相关总量,并依据最大模糊相关准则自动选取最佳阈值。另外,为了缩短最佳阈值获取时间,应用差分演化算法对模糊隶属度函数参数进行寻优。最后在真实图像上与其它几种典型的阈值法进行了对比实验,实验表明所提方法能获得较好的分割结果,满足实时性需求。
图像分割 阈值分割 最大模糊相关准则 差分演化 image segmentation threshold segmentation maximum fuzzy correlation criterion differential evolution
