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收稿日期:2009-09-18;修回日期:2009-12-11基金项目:江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题项目(08K JB520003)作者简介:宋淑娜(1983-),女,山东临沂人,硕士研究生,研究方向为计算智能;高 尚,博士,硕士生导师,主要从事人工智能领域的研究。
一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法宋淑娜1,李金霞1,胡学坤1,高 尚2(11江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003;21苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006)摘 要:针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法。
在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想。
根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确。
最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像。
实验结果表明该方法具有较好的分割效果。
关键词:像素统计;图像分割;阈值区域;调和阈值;自适应中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2010)05-0121-03A Method of Adaptive Fuzzy Threshold R egion for Image SegmentationSON G Shu 2na 1,L I Jin 2xia 1,HU Xue 2kun 1,G AO Shang 2(11School of Computer Science and Engineering ,Jiangsu University of Science and Technology ,Zhenjiang 212003,China ;21Provincial K ey Laboratory of Computer Information Processing Technology ,S oochow University ,Suzhou 215006,China )Abstract :Aimed at the problem that image segmentation is not accurate ,research a method of image segmentation is based on fuzzy of the thresholding region.At first introduce the basic principles of fuzzy thresholding on segmentation.A hierarchical image segmentation idea is presented.According to the fuzzy nature of images obtain an attemper thresholding of image segmentation.Histogram to expose the pixels distributing in every layer ,with the information of pixel statistic to figure out every layer ’s background pixel region.Finally ,using the fuzzy thresholding attemper the thresholding region.By the relationship between adjoin layers of similar background pixels ,segment layers.The experimental results demonstrate this kind of algorithm is effective and preferable.K ey w ords :pixel statistic ;image segmentation ;threshold region ;attemper threshold ;adaptive0 引 言图像分割是图像分析和模式识别的第一步,是图像处理中难度最大的部分之一,决定了最终分析结果的质量。
数字图像处理论文—基于灰度图像的阈值分割改进方法摘要阈值分割技术在数字图像处理领域中有着广泛的应用，如医学图像、计算机视觉等方面。
本文提出了一种基于灰度图像的阈值分割改进方法，通过对灰度图像的统计特征进行分析，寻找最优的阈值进行分割得到二值化图像。
该方法既能够提高分割效率并且保证了分割的准确性，适用于不同类型的灰度图像。
研究背景数字图像处理已经成为当今科技领域的重要研究方向，涉及到医学图像、车辆识别以及机器视觉等领域。
阈值分割技术可以将图像中不同灰度级的像素点分为不同类别，是一种简单有效的图像处理方法。
在医学图像处理领域中，阈值分割通常用于识别患者的病变部位，如肺结节的识别等。
在计算机视觉领域中，阈值分割可以用于图像分割，识别目标轮廓等。
然而，传统的阈值分割方法对于不同类型的图像可能需要设定不同的分割阈值，制约了其在应用中的效率和准确性。
研究内容灰度图像的统计特征分析本文通过对灰度图像的统计特征进行分析，找到最优的阈值进行分割。
具体来说，我们采用最大类间方差（OTSU）算法来进行图像分割。
OTSU算法是一种基于灰度图像的直方图分析算法，可以在不同类别图像之间找到最大方差值，从而确定最优的阈值进行分割。
阈值分割的改进方法传统的阈值分割方法通常采用手动设置阈值的方式对图像进行分割。
但是对于不同类型的灰度图像，阈值可能会有比较大的差别，这会导致分割效果不佳。
针对这一问题，本文提出了一种改进的阈值分割方法，通过对每个像素点的像素值进行统计分析，提取出全局像素的特征，然后再找到最优的阈值进行分割。
同时该方法也增加了一些修正公式，提高了分割的精度。
研究结果本文通过实验验证了所提出的阈值分割改进方法的有效性。
我们选取了一组测试图像作为样本进行实验，将改进的阈值分割方法与传统的阈值分割方法进行比较，结果表明该方法在分割准确度和实用性上具有明显的优势。
具体而言，该方法不需要事先设定阈值，能够自动寻找最优分割点，同时在分割效果方面也有很大的提升。
基于灰度图像的阈值分割改进方法摘要通常人们只对图像的某个部位感兴趣，为了能够把感兴趣的部分提取出来，就得对图像进行分割。
图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像分析和理解。
图像增强就是突出人们感兴趣有用的部分，或者是改善图像的质量，使它尽可能的逼近原图像。
本论文分析了传统的灰度阈值图像分割，即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点，然后，结合图像增强中的微分梯度，对原有图像的细节进行锐化增强，然后再使用这三种方法进行分割，得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较，该方法确实达到了改善分割后图像细节的效果。
该方法在matlab环境下进行了实现，实验结果表明，与传统的阈值分割方法相比，本文的方法不仅克服了传统阈值分割方法的不足，而且还对复杂灰度图像的细节部分具有较好的分割效果，为图像分割方法的改进提供了技术支持。
关键词：图像分割；图像增强；阈值；梯度；matlab目录1.引言 (1)1.1图像分割概述 (1)1.2图像分割的特征 (1)1.3图像分割的发展及现状 (2)1.4研究背景与意义 (2)2.1数字图像处理常用的方法 (3)2.2数字图像处理的目的 (4)2.3数字图像处理的主要内容 (5)2.4数字图像处理应用的工具 (6)3.图像分割的主要方法 (7)3.1基于区域的分割方法 (7)3.2基于边缘的分割方法 (7)3.3基于聚类分析的图像分割方法 (8)3.4基于小波变换的分割方法 (8)3.5基于神经网络的分割方法 (9)3.6 基于模糊集理论的分割方法 (9)4.基于灰度图像的阈值分割方法 (10)4.1.设计流程图 (10)4.2双峰法图像分割 (10)4.3 迭代法 (13)4.4最大类间方差法图像分割 (14)4.5小结 (16)5. 基于图像增强的分割改进算法 (16)5.1具体算法 (16)5.2 双峰法分割 (17)5.3 迭代法分割 (18)5.4最大类间方差法分割 (18)5.5 重复实验步骤 (19)5.6小结 (20)结论 (21)1.引言1.1图像分割概述图像分割就是将图像按照人们的意愿分成许多个区域，使这些区域具有不重叠的特性或者该区域具有实际意义或是几个区域的图像特征相差不大。
一种模糊小目标的自适应阈值分割方法摘要：文章提出了一种基于顶帽变换和边缘检测的强噪声背景下的目标提取方法。
模糊背景下图像的目标提取存在一定的困难，必须对图像进行增强处理。
文中涉及到的目标具有不同的灰度值，固定阈值法不能保证检测出所有的目标。
在原有自适应阈值分割的基础上设计了一种基于顶帽变换和边缘检测的自适应阈值分割方法，首先对图像进行顶帽变换增强图像，再利用sobel边缘提取算法提取所有可能目标的边缘，利用原图像中对应边缘点的灰度取平均值作为图像分割的阈值来提取目标。
实验结果表明：利用检测出的边缘灰度均值作为图像的灰度阈值来分割目标，能有效地提取出模糊小目标。
关键词：细微缺陷缺陷分割数字图像处理中图分类号：tp391 文献标识码：a 文章编号：1007-9416（2013）01-0208-031 引言在水龙头制造等行业，产品的表面质量是一个重要的质量指标，目前，这类产品的表面质量检测基本上还是靠人工目测。
随着机器视觉技术的快速发展，在表面缺陷检测领域引入机器视觉技术已成为人们关注的热点。
但由于不同背景下的表面缺陷特征呈现较大的差异性，因此，机器视觉技术中的缺陷分割、特征提取及分类识别面临着一定的困难，如果不能正确分割缺陷，那么特征1提取和正确分类将受到影响。
图像分割算法通常分为三类：阈值分割、边缘分割、区域提取[1]。
在传统的阈值分割算法的基础上，已经发展出基于梯度的边缘强度算法、迭代阈值算法、局部多阈值算法、最小类间方差法、矩量保持法等方法[2]。
由于类似水龙头的表面缺陷具有：表面成曲面光照不均匀、有高光效应、表面缺陷微小等特点，因此这类模糊小缺陷的识别很难达到理想的效果。
识别光照不均匀的表面微小缺陷时，图像的灰度值不是很稳定，如果直接用阈值法，需要阈值的自动调节，而现有的依据灰度直方图自动选择阈值的方法，由于在有无缺陷的情况下直方图几乎一致，很难自动寻找到适当的阈值。
而人工智能的方法需要用大量的样本进行训练，为实际的应用带来了难度。
85科协论坛·2009年第4期（下）科研探索与知识创新1 智能小车系统简介本文的研究对象为全国大学生智能汽车竞赛用小车，该系统主要由freescale 提供的mc9s12dg128作为CPU 来控制小车舵机的转向和电机的转速来使整个系统能够稳定而快速的跑完整个有引导黑线的赛道。
常用的赛道信息获取传感器主要分为两种，即光电管和摄像头，由于摄像头获取的视频信号比光电管包含更多信息，本文仅限与摄像头视频信号的处理方法探讨。
2 动态阈值算法由于比赛用赛道只有黑白两种颜色（在白色赛道加上黑色引导线），摄像头获取的视频信号也就比较简单，通常将摄像头的视频输出经过AD 转换后就形成了一个二维数组。
对这个数组的处理是小车能不能跑快的关键。
为了从这个数组中提取出赛道上的黑色引导线，我们进行研究后发现，常规的静态阈值法是不能满足要求的，因为静态阈值法在光强变化时没有自适应能力，较大的光强变化会使得整个算失效。
本文所要给出的动态阈值算法能够随着环境的变化自适应的改变分割阈值，弥补了静态阈值法的不足。
通常，小车所获得视频信息二维数组中，离车身较近的地方看到的图像比较清晰，而较远的地方比较模糊，同时在较远的地方黑线的像素值也越来越高，因此我们采用如下方法来确定动态阈值：（1）找出图像较远处的某一行中的最低像素点，并由此左右扩展一段范围找比它大一点的像素值作为分割阈值。
（2）判断找到的阈值是否小于图像中白色像素点的像素值，如果是，则将找到的阈值作为整幅图像的分割阈值，如果否，转至第（3）步。
（3）选择更近处的行重复（1）、（2），如果找不到合适的阈值，以上次找到的阈值来分割当前图像。
本算法简单易行，与常用的动态阈值法诸如双峰法等相比运算更简单，执行速度更快，可以在有效节约单片机资源的基础上获得理想的赛道信息。
以下为利用本算法对与个弯道赛道信息分割后给出的二值图像，从图像可以很清晰的看到赛道的引导线。
图1 摄像头看到的实际图像和二值化图像3 滤波算法及其实现虽然上述分割算法能够很好的提取出赛道中的黑色引导线，但是在实际过程中我们发现经常出现小车看到赛道外面或者赛道旁边的杂物（如图1中右上角的情况），导致错误判断的情况，为了很好的区分出赛道上的引导黑线，我们对获取的黑线信息进行滤波处理。
阈值分割公式阈值分割公式阈值分割是一种常用的图像处理技术，它可以将图像根据给定的阈值进行二值化处理，使得图像中的目标物体与背景色彩有所区分，便于后续的处理。
随着图像处理技术的不断发展，阈值分割也不断完善，其中最常用的就是基于阈值的分割公式。
一、常见阈值分割算法1. Otsu阈值法Otsu是一种基于直方图的阈值分割方法，它的基本思想是寻找一个最佳阈值，使得图像中目标物体与背景的差异最大化。
这种方法适用于灰度图像，具有较好的分割效果。
Otsu算法的计算公式如下：$$\sigma^2(w_0,w_1) =w_0(t)\sigma^2_0(t)+w_1(t)\sigma^2_1(t)$$2. 最大熵阈值法最大熵阈值法是一种基于信息熵的阈值分割方法，它通过最大化图像的熵值，来确定最佳阈值。
这种方法适用于处理具有复杂背景的图像，它的计算公式如下：$$\max H(T)= - \sum_{i=1}^{k}p_i\log_2(p_i)$$3. 基于聚类的阈值分割法基于聚类的阈值分割法是一种就是把原始图像分成若干个子集，使得每个子集都包含一部分图像的像素值，从而将图像进行分割。
它计算每个子集的灰度均值和方差来确定分割阈值，公式如下：$$\max \varepsilon(i)=\frac{(T*\mu_i-\mu)^2}{T*\sigma_i^2+(1-T)*\sigma_{i+1}^2}$$二、阈值分割的应用阈值分割在实际应用中广泛，例如人脸识别、车牌号识别等。
通过对图像二值化处理可以提高算法的精度，使得对目标物体的检测更加准确。
例如，在车牌号识别中，阈值分割可以先进行图像二值化处理，再进行腐蚀、膨胀等操作，从而将车牌号与背景进行分离，然后再进行字符识别等操作，提高了算法的效率和准确性。
三、总结阈值分割是图像处理中最为常见和实用的方法之一，其应用范围广泛，通过选择不同的阈值分割算法和参数，可以实现不同的图像处理任务。
基于模糊逻辑的图像分割算法研究随着数字化的普及，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，其中图像分割是图像处理领域中的重要技术之一。
图像分割是将一幅彩色或灰度图像分成若干个互不重叠的、具有一定语义的区域，是图像处理和计算机视觉中的重要问题之一，应用广泛，包括物体识别、图像检索、医学影像分析等领域。
在这些应用中，图像分割被认为是必不可少的预处理步骤。
因此，图像分割的研究一直是图像处理领域中的一个热点问题。
图像分割的基本方法包括基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法。
基于阈值的方法简单易行，但对于复杂图像效果较差；基于边缘的方法对于存在噪声的图像处理效果不佳，同时容易受到图像亮度变化的影响；基于区域的方法是当前图像分割领域中被广泛研究和应用的方法。
基于区域的图像分割算法是将图像分成若干个区域，且每个区域内的像素具有相似的特性。
这些特性不仅包括颜色和纹理，还包括像素间的空间相互作用。
在这里，我想介绍一种基于模糊逻辑的图像分割算法。
模糊逻辑作为一种新的计算模型，被广泛应用于模糊控制、图像处理、模式识别等领域。
模糊逻辑的特点是能够处理不确定性或模糊的信息，扩展了传统的布尔逻辑，使得计算精度更高。
基于模糊逻辑的图像分割算法，首先对图像进行预处理，把图像转化为模糊图像。
然后利用基于聚类的Fuzzy C-means算法对图像进行分割，建立语义模型，得到每个像素点的隶属度。
最后进行后处理，消除错误，得到最终分割结果。
具体地，算法的步骤如下：1. 输入图像并进行预处理：首先，读取图像，将图像转化为灰度图像或彩色图像，并进行图像增强、滤波等预处理。
2. 建立Fuzzy C-means模型：该模型通过对像素点进行聚类，计算出每个像素点的隶属度，即该像素点属于哪个聚类中心的概率。
Fuzzy C-means聚类算法采用迭代的思想，需要指定聚类数和迭代次数。
在每轮迭代中，计算每个样本点与各个聚类中心的距离，并将样本点划分到离它最近的聚类中心所对应的类别中。
