导读:本文包含了直方图阈值分割论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:直方图,图像分割,多阈值,区域合并
直方图阈值分割论文文献综述
刘思言[1]（2018）在《基于直方图的医学图像多阈值分割算法研究》一文中研究指出医学图像的分割技术是医学图像处理中的不可缺少的一环,分割质量的好坏会直接影响到接下来配准、融合等进一步操作的效果,从而影响到治疗的准确性。一幅质量好的分割图像可以很大程度上帮助医生进行诊断,提升整个治疗过程的效率。在图像分割算法中,阈值分割算法以其简单有效、易于理解等特点得到了广泛的研究与应用。当单阈值无法满足进一步分割的要求时,可以拓展成为多阈值。但是当单阈值扩展到多阈值时,会出现诸如时间复杂度高、准确性降低等缺点,影响了实际应用。本文通过对直方图信息的利用,提出针对以上缺点进行改进的多阈值分割算法。传统的多阈值分割多采用穷举法求取阈值,虽然可以得到较准确的结果但是却极为费时。每增加一个阈值,时间复杂度都会成指数增长。本文针对多阈值分割算法时间复杂度高的缺点,创造性地提出了直方图区域合并的思想。将图像的256个灰度级都视为原始阈值,两个阈值之间视为一个区域。计算出每个区域中的合并标准。经过计算之后,在每一次迭代中减少一个阈值,就是挑选出相邻区域进行合并。直到阈值数目符合要求为止。直方图区域合并思想把算法的时间复杂度降到了O(L)级,完全实现了实时性的要求。并且为了提高合并时的准确性,本算法采用了直方图中体现数量信息的概率和体现变化程度的方差作为信息量进行计算。最后通过实验验证本算法在降低了时间复杂度的同时又保证了分割的准确性。Otsu算法是在图像阈值分割领域应用最广的算法之一。但是Otsu算法易受到噪声、边缘等信息的影响从而造成分割不准确的情况,在扩展到多阈值时更为明显。本文针对这种情况提出了基于差值-灰度直方图降维的多阈值Otsu算法。首先将直方图扩展到二维,用灰度和差值作为二维直方图的信息。利用差值可以清晰地体现出要处理的像素点与窗口中其它点的关系。通过差值的大小可以知道该点是不是噪声点、边缘点或者混乱区域的点。这样将所有不适合的点都进行处理,大大提高了分割的准确性。为了降低二维直方图的高时间复杂度,本文算法进行了降维操作,将直方图重建为一维直方图。最后通过实验验证本文算法充分利用了空间上的信息,提高了多阈值Otsu的准确性。本文算法都充分利用了直方图上的信息,根据对直方图进行操作得到更好的分割效果。本文提出的算法可以分别解决传统多阈值分割算法中高时间复杂度和多阈值Otsu算法中易受干扰信息影响等缺点。可以在医疗诊断中利用本文算法的优势之处提升效率、提高准确性。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-04-01）
吴诗婳,吴一全,周建江[2]（2018）在《直线截距直方图城区遥感图像多阈值分割》一文中研究指出阈值分割简单有效,但现有的单阈值方法对城区图像分割效果不佳,难以取得令人满意的结果。为了快速准确地对城区遥感图像进行分割,本文提出了基于直线截距直方图倒数灰度熵和人工蜂群优化(artificial bee colony optimization,ABC)的多阈值分割方法。首先,给出直线截距直方图的定义并建立城区遥感图像的直线截距直方图;然后,计算该直方图倒数灰度熵的大小,推导出其单阈值选取公式;最后,将其推广到多阈值选取,并利用人工蜂群优化算法,对多个阈值进行快速精确地寻优,以此最终实现城区遥感图像的多阈值分割。实验结果表明,该方法所分割的图像中多目标的形状、边缘更为准确,纹理及细节特征更加清晰,且所需运行时间仅为同类多阈值分割方法的25%,是一种行之有效的城区遥感图像分割方法。(本文来源于《智能系统学报》期刊2018年02期）
周晓宁,郝建敏,陈悦[3]（2016）在《一种基于灰度直方图的阈值分割算法的研究》一文中研究指出采用合理的图像增强和图像分割技术,可以帮助人们辨识出原始图像中肉眼无法识别的目标物。模型算法主要通过对目标物的颜色特征的统计分析,可以实现对卫星图像中目标物的识别分割。现在已经出现了许多图像分割算法,可以用于各种用途。本文基于灰度直方图的阈值分割法进行目标物的分割,从算例结果看出,该算法计算简单,分割效果较好,具有一定的实际应用价值,可为相关图像处理工作提供借鉴。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2016年10期）
吴文艺,崔长彩,叶瑞芳,张勇贞,余卿[4]（2016）在《采用二次灰度直方图的砂轮磨粒图像阈值分割》一文中研究指出为了解决金刚石砂轮表面磨粒灰度直方图阈值分割方法对区域划分存在误分割的缺陷,提出一种基于二次灰度直方图连通区域标记磨粒图像分割方法.首先,将原始金刚石磨粒图像转换为灰度图像,并对其滤波处理消除噪声.其次,设定阈值完成第一次直方图阈值分割,消除较小结构暗细节.然后,标记各个连通区域,填上不同的颜色.最后,设定阈值完成第二次直方图阈值分割,获取感兴趣目标磨粒区域.结果表明:文中方法可将感兴趣目标磨粒与背景分离,得到较好的分割效果和较高的分割效率.(本文来源于《华侨大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
陈金位,吴冰[5]（2015）在《二维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法》一文中研究指出指出二维直方图直分法中存在区域划分不合理和抗噪性差问题,提出一种新的阈值分割方法,导出有关计算公式。首先分析噪声点在二维直方图中分布情况,通过重建二维直方图减弱了噪声对阈值分割的干扰;然后将二维直方图区域划分由四分法改为二分法,使得阈值搜索的空间维度从二维降到一维;最后分别给出现有二维直方图分割算法和本文方法的仿真结果。理论分析和实验结果表明,该方法可以运用于几乎所有基于二维直方图的阈值分割,特别是对受噪声污染的图片进行阈值分割时,能使分割后的图片内部均匀、边界准确、抗噪性更稳健,所需运行时间大幅减少。(本文来源于《图学学报》期刊2015年04期）
曾萍萍[6]（2014）在《一种基于圆直方图的迭代阈值分割方法及在细胞图像分割中的应用》一文中研究指出本文针对经瑞氏(wright)染色后血液细胞图像的颜色分布特征,提出了一种基于改进的圆直方图迭代阈值分割算法。该算法通过把直方图的首尾横坐标相连,构造一个横坐标为圆形的直方图,并在该直方图上利用OTSU迭代算法进行阈值求取,从而解决了基于Hue分量分割的颜色连续性问题,这一点利用传统直方图无法实现。分割的实验结果图证实了算法的准确性和有效性。(本文来源于《计算机光盘软件与应用》期刊2014年21期）
李淼[7]（2014）在《基于二维直方图的图像阈值分割法研究》一文中研究指出图像分割技术是图像处理领域中非常基础和重要的内容，也是计算机与机器视觉研究领域基本与关键的步骤，它的核心内容在于根据一定准则把图像划分成若干相同性质的类别并抽取感兴趣的部份，分割结果的准确度将影响到后续工作诸如图像分析、图像理解的进行，可见，图像分割有着广泛和重要的应用价值。阈值分割方法在众多的图像分割方法中是应用和研究得最多的一种，其通过结合图像已有直方图信息，以一定的阈值准则来获得用于分割的最佳阈值，它具有算法原理简单，运算速度快且分割效果好的特点。本文从图像阈值分割角度出发，在回顾和总结现有一定数量科研成果的基础上，对阈值分割法进行了一些相应研究，主要包括以下几个方面的内容：文章首先介绍了课题的研究背景和意义，并对阈值分割这个领域的国内外研究现状进行了概括性介绍，然后再介绍了图像分割的一些基本理论知识，包括图像分割的定义、典型的分类方法，几种经典的阈值分割算法、图像分割的质量评价，还有一维与多维直方图的概念。最小类内平均中值离差法(MAD法)是经典的Otsu阈值法一种很好的推广算法，它能有效克服灰度图像在直方图呈重尾分布或偏斜分布时Otsu法出现阈值偏移的问题，然而对于一些低信噪比、低对比度、边缘模糊或是目标与背景相差很大的红外图像，因灰度直方图呈现不出一定的规律，利用MAD法获得的分割结果往往也效果不佳，针对此问题这里提出一种二维最小类内平均中值离差法(二维MAD法)，该算法基于上述红外图像二维直方图能呈现出重尾分布或双峰相差很大的特点，利用MAD阈值准则推广所得的二维MAD阈值准则求取最佳阈值向量来分割图像，为加快运算速度还给出了二维MAD法的分解降维算法。最大散度差法(又称MSD法)是经典的Otsu法一种很好改进算法，然而同其他阈值算法一样，当图像受到外界噪声影响或在不均匀光照的情况下，一维MSD法很难取得好的分割效果，为此本文提出一种二维斜分MSD阈值算法，该方法为相应一维算法的推广，为加快计算速度文中给出了其快速算法，同时还分析和总结了改变阈值准则中的参数C对二维直方图区域划分的变化规律。针对二维阈值分割算法关于阈值分割输出函数方面的研究较少的现状，给出一种新阈值分割输出函数以及对应的直方图区域叉分法，该方法利用两条经过阈值向量点的直线来划分二维直方图区域，这两条直线与灰度级轴的所成夹角分别为α和β，就不同阈值分割输出函数对应的区域划分对图像分割结果的目标和背景内部的一致性、边缘轮廓准确性及抵抗噪声能力存在的差别，将提出的叉分法和现有几种常见的区域划分法，包括直分法、斜分法和θ-划分法进行了详细比较，在实验结果部分还就叉分法相关参数α、β的变化对分割结果的目标和背景内部均匀性、边缘形状准确性及抗噪声能力的影响作了规律总结。最后，总结并展望了二维阈值图像分割。(本文来源于《湘潭大学》期刊2014-05-20）
杨恢先,李淼,谭正华,翟云龙,张建波[8]（2014）在《二维直方图斜分最大散度差阈值分割算法》一文中研究指出最大散度差法是经典的Otsu法一种很好改进算法,为了提高它在图像受到噪声干扰或光照不均匀时的分割准确性,现提出一种基于二维直方图斜分的最大散度差法,该算法不仅综合考虑了类间散度及类内散度对图像信息分类的作用,同时还利用图像空间区域信息以提高抗噪声能力,为减少计算量、提高分割速度,文中给出了快速递推算法,实验结果表明该算法比二维斜分Otsu法、二维斜分最大熵法等算法具有更准确的分割效果、更强的抗噪声能力,同时运行时间更少。(本文来源于《激光与红外》期刊2014年04期）
左建军,吴有富[9]（2014）在《一种基于直方图的实时自适应阈值分割方法》一文中研究指出在视频序列图像中,视频图像分割的主要目的是要在视频序列中分割出运动实体,背景差法能够在实时性要求很高的情况下从一段视频中将当前帧图像跟背景图像作差,然后提取出运动目标,而对差图像进行二值化是关键,自适应阈值方法通过对差图像的直方图进行分析寻找直方图上的一个点,该点到直方图最高点与最低点之间的线段的距离最大,为求该点,本文提出了一种快速算法,以该点对应的灰度值作为阈值,这样运动目标就能够被精确地提取出来。(本文来源于《毕节学院学报》期刊2014年04期）
刘欣欣,李雪,王琼[10]（2013）在《基于灰度直方图的多阈值分割法》一文中研究指出为了提高和增强多目标图像的分割效果,在Otsu法进行阈值分割的基础上,结合直方图的一些特有的性质,提出一种新的多阈值分割的方法。该方法利用类间方差最大原则,以二分法为基础,并将直方图上的极小值点作为多阈值分割的参考点。通过比较不同算法的分割效果,在大量的图像上进行了实验。结果表明,该算法在多目标图像分割上适应性较好。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2013年12期）
直方图阈值分割论文开题报告
（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：
阈值分割简单有效,但现有的单阈值方法对城区图像分割效果不佳,难以取得令人满意的结果。为了快速准确地对城区遥感图像进行分割,本文提出了基于直线截距直方图倒数灰度熵和人工蜂群优化(artificial bee colony optimization,ABC)的多阈值分割方法。首先,给出直线截距直方图的定义并建立城区遥感图像的直线截距直方图;然后,计算该直方图倒数灰度熵的大小,推导出其单阈值选取公式;最后,将其推广到多阈值选取,并利用人工蜂群优化算法,对多个阈值进行快速精确地寻优,以此最终实现城区遥感图像的多阈值分割。实验结果表明,该方法所分割的图像中多目标的形状、边缘更为准确,纹理及细节特征更加清晰,且所需运行时间仅为同类多阈值分割方法的25%,是一种行之有效的城区遥感图像分割方法。
（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。
直方图阈值分割论文参考文献
[1].刘思言.基于直方图的医学图像多阈值分割算法研究[D].吉林大学.2018
[2].吴诗婳,吴一全,周建江.直线截距直方图城区遥感图像多阈值分割[J].智能系统学报.2018
[3].周晓宁,郝建敏,陈悦.一种基于灰度直方图的阈值分割算法的研究[J].数字技术与应用.2016
[4].吴文艺,崔长彩,叶瑞芳,张勇贞,余卿.采用二次灰度直方图的砂轮磨粒图像阈值分割[J].华侨大学学报(自然科学版).2016
[5].陈金位,吴冰.二维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法[J].图学学报.2015
[6].曾萍萍.一种基于圆直方图的迭代阈值分割方法及在细胞图像分割中的应用[J].计算机光盘软件与应用.2014
[7].李淼.基于二维直方图的图像阈值分割法研究[D].湘潭大学.2014
[8].杨恢先,李淼,谭正华,翟云龙,张建波.二维直方图斜分最大散度差阈值分割算法[J].激光与红外.2014
[9].左建军,吴有富.一种基于直方图的实时自适应阈值分割方法[J].毕节学院学报.2014
[10].刘欣欣,李雪,王琼.基于灰度直方图的多阈值分割法[J].计算机应用与软件.2013