导读:本文包含了阈值分割方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:眼底图像,硬性渗出,阈值分割,RBF神经网络
阈值分割方法论文文献综述
高玮玮,左晶[1]（2019）在《基于阈值分割及模式分类器的硬性渗出自动检测方法对比研究》一文中研究指出为构建基于眼底图像的糖网自动筛查系统,对基于阈值分割及模式分类器的硬性渗出自动检测方法进行了对比研究。首先,利用基于最小类内离散度的改进Otsu分割算法对眼底图像G通道进行粗分割以实现硬性渗出病灶候选区域的获取;然后,提取并优化候选区域特征集;最后,利用优化后的特征集以及相应人工判定结果分别建立RBF神经网络分类器以及SVM分类器,从而实现对眼底图像中硬性渗出的自动识别。对本方法及其他多种硬性渗出自动检测方法进行对比分析。结果表明,对糖尿病视网膜病变自动筛查的临床应用而言,基于阈值分割及SVM分类器的硬性渗出自动检测方法性能更优。(本文来源于《中国医疗设备》期刊2019年11期）
邵闯,王生怀,邹春龙,周红勋[2]（2019）在《基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法》一文中研究指出针对传统2维Otsu法由于计算量大而无法实时对路面裂缝图像进行分割的问题,将粒子群算法和遗传算法相结合,提出了一种基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法。实验结果表明:与标准粒子群优化的2维Otsu阈值分割法相比,文中方法可以完整分割出图像中的裂缝目标;与传统2维Otsu法相比,文中方法减少了算法运行的时间,提高了路面裂缝图像的分割效率。(本文来源于《湖北汽车工业学院学报》期刊2019年03期）
秦俊[3]（2019）在《基于启发式算法的医学图像阈值分割方法研究》一文中研究指出图像分割是图像处理研究的重点和难点之一,也一直是研究的热点。图像分割是图像分析、图像识别等更高层图像处理的基础,分割结果直接影响着更高层分析和理解的正确性。基于图像处理的技术应用范围广泛。无论从图像场景还是成像原理上,都存在图像来源多样复杂,图像属性千差万别等问题;图像分割的目的各不相同;在成像、存储及传输过程中引入的各种干扰会使图像质量下降;这些问题给图像分割带来巨大挑战。阈值分割是图像分割的主要方法之一,在面向工业领域、医学影像处理领域的图像处理问题中,阈值分割是最重要的分割方法。本文结合启发式算法开展面向医学图像的阈值分割方法研究。本文简述了阈值分割的基本方法及启发式算法特点,从优化角度分析了基于启发式算法的阈值分割方法基本过程。通过改进阈值分割目标函数计算方法以及优化目标函数两个角度,面向医学图像分割,研究了几种结合改进的启发式算法的阈值分割方法。主要工作如下:(1)对基于启发式算法的阈值分割方法进行了分析。通过把阈值分割归纳为一个优化问题来求解,总结了基于启发式算法的阈值分割方法的基本步骤。针对传统启发式算法在解决阈值分割问题时,算法及参数的确定对具体分割的图像和应用目标先验知识依赖度高的问题,给出了一个面向图像阈值分割的超启发式结构。(2)分析了影响传统Otsu阈值分割计算复杂度的各种因素,针对这些影响因素提出了一种综合的改进方案。采用动态规划中把多维计算转变为多次一维计算的思想,把多阈值分割变为多次的单阈值分割,对算法的底层计算效率进行了优化。对于阈值的搜索过程,使用启发式算法提高计算效率,结合分割思想的特点,提出使用具有个体自主决策过程的多种群PSO算法,有效提高了在每一次阈值计算的搜索效率和质量。提出的分割算法在分割质量上与使用经典Otsu准则进行多阈值分割相当,在计算复杂度指标上不仅优于经典的Otsu方法,而且也比使用递推多阈值分割和基于遗传算法的多阈值分割有优势。最突出的优势在于其计算时间随着阈值数的增加呈现线性趋势的特点,这对于应用在实时性要求高的环境是非常有利的。(3)基于二维或多维直方图的阈值分割方法虽然会改善对噪声干扰等图像分割的效果,但计算复杂度会进一步增加。针对这一问题,采用重构的方法将二维直方图重构成一维直方图,并结合启发式搜索算法求解阈值。重构的一维直方图保留了二维直方图中抑制噪声和边缘效应的优点,以及简单的一维直方图处理方便的优点。采用SAPSO算法求解阈值较好地降低了PSO容易陷入局部最优的问题,对多阈值分割体现出了更好的鲁棒性。实验结果表明,基于改进直方图和SAPSO的多阈值图像分割算法,不仅综合性能上优于Otsu,而且相比HOtsu和基于PSO的Otsu也有一些优势,以相当于PSO Otsu的计算效率达到与HOtsu相当的分割质量。(4)提出了一个基于改进蚁群算法的阈值分割,针对传统蚁群算法前期收敛速度缓慢的问题,提出一种改进的蚁群算法,并应用于Otsu分割的阈值求解。当对蚁群进行初始化时,使蚁群的个体尽量均匀地分布在解空间中,以便蚁群尽可能的搜索到整个解空间;在蚁群算法执行的过程中,摒弃了传统蚁群算法的全局转移概率参数,通过引入Lévy飞行模式产生随机步长,控制蚁群的搜索范围。通过与传统Otsu算法和基于经典蚁群算法的Otsu分割相比,能更有效更快速的搜索到最优阈值。(5)提出了一个基于多种群动态决策FA(DBM-FA)的二维Otsu分割方法。DBM-FA比较有效地克服了传统FA算法容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点。它优化了传统FA中由随机分布引起的搜索效果不稳定的问题,更接近于真实自然界中萤火虫的生理机制。该算法符合仿生学的原理,相比传统FA和一些改进的方法具有更好的效果。针对使用启发式随机搜索优化算法的特点,结合二维Otsu阈值分割递推计算方法的特点,提出了在随机搜索中就近递推计算的二维Otsu阈值分割算法。(6)提出了一个通过元启发式算法探查子空间,不断淘汰劣质子空间,进而减小搜索范围提高元启发式算法工作效率的超启发式结构。这个方法是通过优化搜索空间,而不是通过提升搜索算法本身的搜索能力,提高启发式算法的工作效率,也就是通过有效使用元启发式算法搜索资源提升整体搜索效率。与直接使用元启发式算法在整个解空间搜索比较,其提高了计算资源的使用效率;由于子空间之间完全隔离,把一个大的函数空间划分成了多个小的函数空间,把一个大范围的优化问题转化为多个小范围的优化问题,在小的空间中目标函数相对简单,搜索过程可以更有效快捷找到这个范围的最佳点,更有效避免跌入局部最优点;底层各个子空间之间的计算完全独立,在上层上评估子空间优劣,因此子空间搜索过程有利于使用并行计算方式。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
张喆原[4]（2019）在《改进的手背静脉阈值分割方法及活体检测的研究》一文中研究指出在科技快速发展的今天,由于生物识别技术具有保密性高、不易丢失等优点,已逐渐成为了身份认证的主流。手背静脉识别技术是新兴的技术。手背静脉技术与其他生物识别技术相比,具有能够在不接触采集装置的情况下采集用户的身份,保密性很高,个体手背静脉纹理存在较大差异等优点。因此,本论文针对人体手背静脉进行生物特征识别研究并在DSP上实现。具体研究内容如下:(1)根据手背静脉图像的成像原理,从红外光线的引入到手部握姿的固定着手,搭建了人体手背静脉图像的采集装置。利用该装置采集了非活体手背静脉图像,包括带有橡胶手套的非活体手背静脉图像和采用碳素笔勾画在橡胶手套上的手背静脉纹理图像。(2)根据手背静脉图像的特点,设计图像预处理方法,将采集装置得到的手背静脉图像通过图像分割、去噪等方式进行预处理。通过维诺图的方式提取手背静脉图像的感兴趣区域。(3)针对手背静脉识别系统存在的受到非活体手背静脉纹理图像欺骗的问题,设计并实现了活体手背静脉图像和非活体手背静脉图像分类算法。首先,对预处理后的活体手背静脉图像和非活体手背静脉图像提取方向梯度直方图特征,然后通过支持向量机进行活体与非活体静脉纹理图像分类实验。(4)针对传统Niblack阈值分割方法存在的图像边缘区域不能有效分割的问题,改进了Niblack阈值分割方法。首先,将手背静脉图像分成边缘区域和中心区域,计算整张图像的均值和方差而得到一个参考阈值。然后计算手背静脉图像边缘区域的静态参考阈值,通过统计边缘区域图像中手背静脉纹理和图像的灰度,计算两者的最大方差而得到边缘区域的静态参考阈值。将上述两类参考阈值进行组合,边缘区域对应静态参考阈值,中心区域为边缘区域阈值的均值。最后,对手背静脉图像进行阈值分割。(5)将手背静脉识别的算法在DSP上进行实现。分别对系统进行了软件设计和硬件设计。其中,硬件设计主要介绍了系统的选型、结构设计及各模块设计,软件设计主要介绍了软件开发的环境、DSP/BIOS操作系统并给出了程序框架的设计。针对辨别活体手背静脉图像和非活体手背静脉图像的实验设计了程序流程图;针对手背静脉的匹配识别实验设计了程序流程图。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
肖军弼,朱风珍,钱志军,程千才[5]（2019）在《加油站中基于自适应阈值分割的车辆停车检测方法》一文中研究指出针对加油站复杂环境下难以获取停车数据的问题,提出一种基于自适应阈值分割的车辆停车实时检测方法。以加油位为检测对象,使用改进的均值背景法更新加油位的背景;将背景差分法与Otsu算法相结合,提出一种改进的自适应阈值分割算法;设计停车检测算法,检测出加油车辆的停车时间点、车牌号以及停车持续时间。实验结果表明,该算法能有效检测出车辆的停车数据,并能过滤掉过往车辆和行人等噪声干扰。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年02期）
潘峰,孙红霞[6]（2019）在《基于蝗虫算法的图像多阈值分割方法》一文中研究指出针对图像分割中的阈值选择问题,提出了一种基于蝗虫算法的图像多阈值分割算法。该算法综合考虑Otsu法和最大熵法的分割特性,以Otsu算法的最大类间方差和Kapur最大熵法的最大熵值构造适应度函数,利用蝗虫算法进行寻优求解最佳阈值,最后利用最佳阈值对图像进行分割。将该算法与传统的Otsu算法、最大熵法、基于粒子群的图像分割方法、基于人工蜂群的图像分割方法进行比较,实验结果表明,相对其他算法,分割所得的峰值信噪比更大,分割效果更好,在阈值个数为4和5时,该算法所得的峰值信噪比(PSNR)值相比粒子群算法、人工蜂群算法提高了约3%和1. 5%,算法的运行时间相比粒子群算法和人工蜂群算法,快了约9%和5%。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年01期）
刘晟[7]（2018）在《基于改进的局部阈值分割的阴影路面裂缝提取方法》一文中研究指出文章针对具有阴影路面裂缝检测不准确的问题,提出了一种有阴影的路面裂缝提取方法,首先对采集的带有阴影的路面裂缝图像进行直方图均衡化和去噪平滑预处理,进而利用改进的局部阈值分割方法对图像进行阈值分割,最后将阈值分割后的结果进行连通区域分析,根据连通域的特征进行裂缝提取,从而得到裂缝区域。(本文来源于《无线互联科技》期刊2018年20期）
李旭旭,李新阳,王彩霞[8]（2018）在《哈特曼传感器子孔径光斑的局部自适应阈值分割方法》一文中研究指出夏克-哈特曼传感器的质心偏移估计精度受噪声的影响非常大,在传统质心法(CoG)中尤为突出,因而阈值的选取十分重要。本文提出了一种基于统计排序的局部自适应阈值分割方法,并与传统的全局阈值法进行对比,发现自适应的局部阈值能够更加有效地分割出阵列光斑,从而减小背景噪声对质心估计的影响,降低波面复原误差。本文通过静态相差的测量实验,从质心偏移估计的精度和波前复原精度两个方面进行分析,验证了该方法的有效性。另外,本文发现自适应阈值结合灰度加权的质心提取方法,是对传统质心法的较好改进,可以有效提高峰值信噪比大约10~40的光斑质心提取精度。(本文来源于《光电工程》期刊2018年10期）
张俊生,王明泉,郭晋秦,楼国红[9]（2018）在《BGA焊点气泡缺陷X射线图像的动态阈值分割方法》一文中研究指出BGA焊点使用X射线检测时,气泡缺陷的灰度对比度较低,如何准确分割一直是研究热点。提出一种动态阈值分割算法,首先对原始图像进行平滑处理,然后用原始图像减去平滑图像,对得到的差图像设定阈值进行分割,实现目标区域的提取。实验中使用典型BGA焊球的X射线图像,通过控制图像的平滑程度和差图像阈值的大小,分别提取焊球区域和气泡区域,二者相与后实现气泡缺陷的最终分割。实验过程中与OTSU分割算法做对比,表明本算法具有更好的适应性和分割结果。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2018年10期）
程亚军,任小洪,郑争光,蔡绍堂,徐莲[10]（2018）在《一种混合模板匹配与阈值分割的目标定位方法及应用》一文中研究指出针对几种常用目标检测方法的不足,本文提出一种混合模板匹配与阈值分割的目标定位方法,并在工业机器人ABB1410上进行了抓取实验。首先通过模板匹配实现目标检测的粗定位,然后在粗定位的基础上通过阈值分割的方法对目标进行精定位。在模板匹配上通过比较选择了均方差匹配的方法,在阈值分割通过比较选择了先进行局部自适应图像增强,再选择了局部自适应多阈值分割的方法。实验结果表明相比于只通过模板匹配的方法得到的目标定位信息,本文所提的混合的方法在定位精度上更高。(本文来源于《电视技术》期刊2018年09期）
阈值分割方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统2维Otsu法由于计算量大而无法实时对路面裂缝图像进行分割的问题,将粒子群算法和遗传算法相结合,提出了一种基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法。实验结果表明:与标准粒子群优化的2维Otsu阈值分割法相比,文中方法可以完整分割出图像中的裂缝目标;与传统2维Otsu法相比,文中方法减少了算法运行的时间,提高了路面裂缝图像的分割效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
阈值分割方法论文参考文献
[1].高玮玮,左晶.基于阈值分割及模式分类器的硬性渗出自动检测方法对比研究[J].中国医疗设备.2019
[2].邵闯,王生怀,邹春龙,周红勋.基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法[J].湖北汽车工业学院学报.2019
[3].秦俊.基于启发式算法的医学图像阈值分割方法研究[D].吉林大学.2019
[4].张喆原.改进的手背静脉阈值分割方法及活体检测的研究[D].吉林大学.2019
[5].肖军弼,朱风珍,钱志军,程千才.加油站中基于自适应阈值分割的车辆停车检测方法[J].计算机应用与软件.2019
[6].潘峰,孙红霞.基于蝗虫算法的图像多阈值分割方法[J].电子测量与仪器学报.2019
[7].刘晟.基于改进的局部阈值分割的阴影路面裂缝提取方法[J].无线互联科技.2018
[8].李旭旭,李新阳,王彩霞.哈特曼传感器子孔径光斑的局部自适应阈值分割方法[J].光电工程.2018
[9].张俊生,王明泉,郭晋秦,楼国红.BGA焊点气泡缺陷X射线图像的动态阈值分割方法[J].火力与指挥控制.2018
[10].程亚军,任小洪,郑争光,蔡绍堂,徐莲.一种混合模板匹配与阈值分割的目标定位方法及应用[J].电视技术.2018