导读:本文包含了阈值分割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:动态阀值图像分割法,人脸识别技术,函数类间均值,肤色分割
阈值分割法论文文献综述
金丽丽[1]（2019）在《探究基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究》一文中研究指出本文以探究基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究为主要内容进行阐述,提出一种动态阀值图像分割人脸识别对策,将图像分割之中存在的Fisher准则使用其中,在使用此种函数类间均值进行分析,对方差进行合理计算,从而可以自动化获取各种图像,通过分析后可以形成最佳分类阀值,在结合动态阀值对人脸肤色进行分割,进而使用解码器对其进行二值化处理,在使用图像有效分离。最终可以明确人脸肤色的基本位置和区域,结合肤色分割基本性能,基于负载基础上对肤色进行精准化分割,提升人脸检测人工作速度和精准度。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年12期）
陆康康,狄瑞,高伟,刘晓杰[2]（2019）在《基于阈值分割法增加识别点提高图像识别准确率的研究》一文中研究指出在图像分割算法中,灰度阈值分割算法是最常用的算法。因其算法复杂度小、实现条件单一,在图像识别技术中应用最广泛。灰度阈值分割算法适用于对目标主体和背景灰度级相差较明显的图片进行分割,当图片环境较为复杂、灰度级表现不明显时,其效果会依据环境而改变。因此,灰度阈值分割法对图像识别的准确率有很大的不确定性。在此基础上,提出一种通过增加识别点来提高图像准确率的方法。该方法采用在灰度阈值分割后,对灰度阈值图像进行边缘计算添加识别点标记图像特征的方式,对图像进行二次识别。通过反复试验并记录准确率,所得结果对比表明:增加识别点的二次识别方法相比传统灰度阈值分割法,准确率得到有效提高。(本文来源于《江苏理工学院学报》期刊2019年02期）
袁小翠,黄志开,马永力,刘宝玲[3]（2019）在《Otsu阈值分割法特点及其应用分析》一文中研究指出Otsu方法是应用最广泛的阈值分割法之一,对直方图呈双模或者多模分布的图像分割效果好,直方图呈单模分布的分割效果差。针对这个结果,从Otsu分割法理论出发,分析其分割阈值的特点,证明得出:Otsu单阈值分割时最佳阈值为该阈值分割出的两类灰度均值的平均,Otsu多阈值分割时的多个最佳阈值是这些阈值分割出的多类中相邻两类灰度均值的平均。单阈值Otsu法用于表面缺陷检测图像分割时将大部分背景错分为目标,对此,提出了一种改进的Otsu阈值分割。实验结果表明,改进的算法分割效果优于传统算法,在比较准确分割目标的同时有效减少背景的误分割。(本文来源于《南昌工程学院学报》期刊2019年01期）
罗志鹏[4]（2018）在《阈值分割法在数字岩心中的应用研究》一文中研究指出数字岩心技术可以分析和描述岩心的物理特性,对油气资源的勘探开发具有重要意义,是目前研究的热点和难点。本文主要对阈值分割法在数字岩心中的应用进行了分析与研究,以期为相关研究人员提供一定的借鉴和参考。(本文来源于《当代化工研究》期刊2018年12期）
王学忠,徐丽萍,吴海燕[5]（2018）在《基于改进遗传算法的最佳熵阈值图像分割法》一文中研究指出基本遗传算法的最佳熵阈值图像分割(SGA-KSW)存在收敛性差、最大熵的结果不稳定,导致图像分割过当或不足等现象。为了使图像分割效果更好,提出了改进型遗传阈值算法(IGA-KSW),即改进基本遗传算法中的选择、交叉和变异的算子方法,通过精英策略和赌轮盘相结合选择法、交叉概率与变异概率随着进化代数而变化的遗传算法来搜索图像最大熵的阈值。结果表明,该方法使图像最大熵的阈值范围缩小,平均最佳阈值更接近图像的实际最优阈值,达到了使分割图像更加清晰、准确和稳定的目的。(本文来源于《宿州学院学报》期刊2018年08期）
陈宏伟,鄢来仪,叶志伟[6]（2018）在《基于烟花算法的Otsu多阈值图像分割法》一文中研究指出为了高效精准地获得Otsu多阈值图像分割中的最佳阈值组,提出利用烟花算法进行优化。该方法以多阈值Otsu图像分割法设计目标函数,将求多阈值的过程转换为对多维变量的组合求解问题,并用烟花算法对求解进行迭代运算。实验结果表明使用烟花算法效率较高且不易陷入局部最优解,取得了不错的分割成果。(本文来源于《湖北工业大学学报》期刊2018年01期）
孙晓亮,田力威,刘洋[7]（2017）在《基于改进的人工蜂群算法在医学图像上的多阈值图像分割法》一文中研究指出研究了对医学图像阈值分割和人工蜂群算法的研究现状.发现在医学图像分析中,将图像有效分割为有意义的对象对分类和对象识别很重要.提出一种将改进的人工蜂群与分数阶图像阈值分割方法相结合的图像分割方法,即变系数人工蜂群优化算法(VCABC),用于确定给定图像上的n-1个最优n级阈值.将所提出的方法与PSO分数阶图像阈值分割方法和ABC分数阶图像阈值分割方法相比较.实验结果表明,在考虑多种不同的条件情况时,该方法的表现优于其他方法.(本文来源于《沈阳大学学报(自然科学版)》期刊2017年06期）
吴掬鸥,袁晓桂[8]（2016）在《基于阈值分割技术的图像分割法研究》一文中研究指出在阈值分割法中,Otsu算法是图像阈值化分割法的经典算法,在图像处理中有广泛的应用;但此算法存在耗时长、分割精度低等缺点。在对Otsu阈值分割法进行分析的基础上,提出一种改进的Otsu算法。该算法采用缩小可取的灰度值范围的方式减少计算量,在小范围内应用Otsu算法计算最终分割阈值。通过Matlab仿真,所得结果对比表明,改进的Otsu算法在图像分割时间和效果上均优于原Otus算法。(本文来源于《现代电子技术》期刊2016年16期）
A.Varga-Szemes,G.Muscogiuri,U.J.Schoepf,J.L.Wichmann,P.Suranyi[9]（2016）在《基于心肌信号强度阈值的半自动心脏MR影像分割法的临床可行性》一文中研究指出摘要目的与常规基于轮廓的图像分割法和主动脉血流测量比较,评价基于心肌信号强度阈值的半自动心脏MRI分割法的准确性和效率。方法分别用常规的和基于阈值的2种分割方法 ,在短轴电影影像上测量148例病人[(55±18)岁,男81例]的左心室容积和心肌质量。采用相位对比影像(本文来源于《国际医学放射学杂志》期刊2016年04期）
王庆国,杨其新,蒋雅君,杨娟[10]（2016）在《基于阈值分割法的地下工程防水板孔隙结构识别》一文中研究指出利用X射线CT技术扫描地下工程高密度聚乙烯(HDPE)防水板,基于阈值分割法对获得图像进行分割处理,探讨该种分割方法在图像处理中的适用性。对经过处理的防水板试样置于显微CT设备上进行扫描,获得系列二维切片图像,利用阈值分割法对其中单张图像进行处理,得到较为理想的二值图像,对图像中孔隙进行标记,据此进行孔隙结构分析。结果表明:处理后图像中的大小孔隙可以被清晰识别;孔隙面积、孔隙率及孔隙连通性等指标整体水平较低;小孔隙个数最多,且小孔隙在孔隙总面积中占有很大比例,孔隙面积与其个数与直径有关。研究结果证实利用阈值分割法对显微CT扫描图像进行分割处理是可行的,为地下工程防水板材料微观研究提供方法上的参考。(本文来源于《铁道标准设计》期刊2016年05期）
阈值分割法论文开题报告
（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：
在图像分割算法中,灰度阈值分割算法是最常用的算法。因其算法复杂度小、实现条件单一,在图像识别技术中应用最广泛。灰度阈值分割算法适用于对目标主体和背景灰度级相差较明显的图片进行分割,当图片环境较为复杂、灰度级表现不明显时,其效果会依据环境而改变。因此,灰度阈值分割法对图像识别的准确率有很大的不确定性。在此基础上,提出一种通过增加识别点来提高图像准确率的方法。该方法采用在灰度阈值分割后,对灰度阈值图像进行边缘计算添加识别点标记图像特征的方式,对图像进行二次识别。通过反复试验并记录准确率,所得结果对比表明:增加识别点的二次识别方法相比传统灰度阈值分割法,准确率得到有效提高。
（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。
阈值分割法论文参考文献
[1].金丽丽.探究基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究[J].计算机产品与流通.2019
[2].陆康康,狄瑞,高伟,刘晓杰.基于阈值分割法增加识别点提高图像识别准确率的研究[J].江苏理工学院学报.2019
[3].袁小翠,黄志开,马永力,刘宝玲.Otsu阈值分割法特点及其应用分析[J].南昌工程学院学报.2019
[4].罗志鹏.阈值分割法在数字岩心中的应用研究[J].当代化工研究.2018
[5].王学忠,徐丽萍,吴海燕.基于改进遗传算法的最佳熵阈值图像分割法[J].宿州学院学报.2018
[6].陈宏伟,鄢来仪,叶志伟.基于烟花算法的Otsu多阈值图像分割法[J].湖北工业大学学报.2018
[7].孙晓亮,田力威,刘洋.基于改进的人工蜂群算法在医学图像上的多阈值图像分割法[J].沈阳大学学报(自然科学版).2017
[8].吴掬鸥,袁晓桂.基于阈值分割技术的图像分割法研究[J].现代电子技术.2016
[9].A.Varga-Szemes,G.Muscogiuri,U.J.Schoepf,J.L.Wichmann,P.Suranyi.基于心肌信号强度阈值的半自动心脏MR影像分割法的临床可行性[J].国际医学放射学杂志.2016
[10].王庆国,杨其新,蒋雅君,杨娟.基于阈值分割法的地下工程防水板孔隙结构识别[J].铁道标准设计.2016