基于几何特征的灵武长枣图像分割算法

智能采摘机器人在采摘灵武长枣果实时，其视觉系统采集的目标图像中，目标在自然场景下存在粘连、遮挡、重叠、阴影等问题，造成在图像目标识别时的误识对象问题，这对智能采摘是极其不利的。针对这一问题，提出了一种基于几何特征的灵武长枣图像分割的算法。根据灵武长枣的外形接近椭圆的特征，通过大量统计灵武长枣果实的外形特征数据，建立基于灵武长枣外形的几何模型。通过一系列图像预处理获得二值图像，再利用形态学变换进行连续腐蚀得到目标物的相对质心点位并标记，以确定目标物个数。以标记的质心作为模型的中心，在变换后的二值图像中建立该几何模型，利用所建立模型的边界曲线拟合出灵武长枣图像中目标物的分割线，从而实现灵武长枣图像的分割。实验结果表明，该方法能够简便快捷地解决图像目标物之间的粘连、阴影问题，并能保证高准确率。对于果实粘连较轻的图像，其分割准确率可达到92.31%。     

基于0-1规划的快速图像阈值分割算法

阈值方法是一种重要的图像分割方法,在图像分割中得到了广泛应用。Otsu算法虽然是图像分割阈值法中较好的方法之一,但是由于传统的Otsu算法通常用穷举法求解,使得处理多阈值问题时运算速度太慢,难以满足应用需求。为了快速有效地确定阈值,提出了一种改进的Otsu算法。将Otsu算法转化为一个非线性0-1数学规划问题,再利用遗传算法求解得到最优阈值。通过对测试图像的分割实验,表明该算法与传统的Ot-su算法相比运算速度有非常显著的提高,能够满足一般的应用需求。     

改进的最大熵算法在图像分割中的应用

研究图像分割优化问题,要求图像分割速度快,清晰度高.针对传统的熵值法在理论上存在的不足,同时抗噪能力差,速度慢,图像模糊等缺陷,造成图像分割过程耗时长,分割效率低等问题.为了提高图像分割效率和精确度,提出一种改进的遗传算法和最大熵算法相结合的图像分割新方法.首先依据图像二维直方图信息来对图像进行特征提取,最后通过遗传算法的选择、交叉和变异操作搜索最优阈值,从而获得最优阈值来对图像进行分割.仿真结果表明,改进的算法与传统最大熵值的图像分割算法相比,分割效率明显提高,同时图像分割的精度也大大提高,加快了图像分割的速度,为设计提供了依据.     

改进遗传算法在最小错误图像分割法中的应用

传统自适应遗传算法有可能使问题求解陷入局部最优解,而求得错误的图像分割阈值。为了得到最优的图像分割阈值,提出了改进遗传算法在最小错误图像分割法中的应用。改进的算法重新构建了交叉率和变异率的计算公式,使得交叉率和变异率在任何情况下都不为零。算法使用误差最小函数作为适应度函数,采用选择、交叉、变异等遗传操作搜索最优分割阈值。实验结果表明,改进遗传算法应用到最小错误图像分割法中,减少了运算时间,提高了分割准确度。     

基于改进分水岭变换的遥感图像建筑物提取

遥感图像的分割是遥感信息提取与目标识别的基础和关键。以高分辨率城镇地区遥感图像为研究对象,提出一种基于全局阈值的多级分水岭算法,用于遥感图像的分割。该算法通过引入差异度函数,在执行传统分水岭算法的过程中对图像中存在的噪声区域进行修正,并通过使用全局阈值有效的控制欠分割问题。首先基于全局阈值的多级分水岭算法对高分辨率遥感图像进行初始分割,然后综合利用分割对象的颜色和形状特征信息,进行区域合并和梯度边缘提取,得到最终的建筑物提取结果。实验结果表明,所提出的基于全局阈值的多级分水岭算法较好地避免了过分割和欠分割现象,结合区域合并和梯度提取,能够快速准确地对城镇遥感图像中的建筑物进行提取。     

增强图像细节和去噪能力的改进形态学分水岭算法

为了抑制分水岭算法过分割和滤波后保持图像细节,论文提出一种改进的 形态学分水岭分割算法。首先,对图像进行多尺度小波分解得到低频系数和高频系数;对低 频系数进行基于Perona-Malik 扩散模型各向异性扩散滤波;对高频系数,引入神经网络中的 sigmoid 函数改进自适应遗传算法的变异和交叉概率生成,并用父代的最优个体替换子代中 最差的个体来保护最优个体不被破坏,克服遗传算法的局部最优现象,利用改进的自适应遗 传算法增强和去噪。然后,对梯度图像做锐化处理以突出边缘, 再做形态学运算并进行 H-minima 标记。最后,执行分水岭分割,实现改进的算法。实验结果表明,改进算法能够 有效地抑制噪声的干扰,减轻过分割,分割精度也有所提高。     

一种改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用研究

分水岭算法在图像处理领域得到了广泛的应用,但单独使用分水岭进行图像分割会产生过分割现象,难以得到令人满意的结果。针对分水岭算法存在的过分割问题,提出一种改进的分水岭算法,能有效的抑制过分割现象。首先对输入图像进行平滑滤波处理并计算该图像的多尺度灰度梯度图像;然后提出基于多阈值分割的方法消除无效的梯度信息;再进行分水岭变换并对相似的区域进行合并。实验结果表明,提出的改进的分水岭算法能有效地处理过分割问题,比传统的分水岭算法得到的分割效果要好很多。     

迭代分水岭和脊检测的图像分割

对具有边界不明显和亮度非均匀特征的图像,如金相学图像,使用传统方法进行分割难以得到令人满意的分割效果.因此,提出了一种新的图像分割算法--基于迭代过程的分水岭改进算法.该算法运用脊来限定区域生长的范围,采用双阈值方法选择种子,而脊叠加为分水岭算法中的最高吃水线.为了解决过分割的问题,利用贝叶斯分类规则反复地进行区域块的合并.实验结果表明,在无需调整太多参数的情况下,该算法可以有效地实现图像分割.     

图像分割中算法的应用研究

研究图像优化分割问题,最佳阈值选取直接影响到图像分割的清晰度质量。传统采用经验法进行分割,难以获得最佳阈值,导致分割准确率低,易产生图像误分割。为了提高图象分割准确率,提出一种基于遗传算法的Otsu图像分割。首先对图像进行去噪处理并绘制直方图;然后直方图信息选取适当灰度值作为遗传算法中的初始种群,最优阈值作为目标函数,最后通过选择、交叉和变异等遗传操作得到图像分割最优阈值,并进行图像分割。实验结果表明,遗传算法的Otsu图像分割加快了速度,减少了计算量,提高了图像分割准确率,证明适应于图像实时处理。     

基于CT心脏图像的腔体区域分割新算法

在心脏图像处理中,为解决心脏四腔过分割问题,使用基于直方图的多阈值分割和标记分水岭分割相结合的新方法.由于CT心脏腔体区域灰度十分相似,组织相互连通,采取单一阈值分割无法得到目标区域,新算法使用多阈值分割,根据图像对应的直方图选择合适的阈值,并将分割结果作为基于标记的分水岭分割算法的输入图像,最终获得心脏的腔体区域,最后,通过重建得到左心房心室的三维结构图.而与其他分水岭改进方法相比,该算法以基于直方图的多阈值分割为前提,标记提取更为准确,目标组织边界清晰,能够获得更加理想的分割结果,有效降低了仅使用分水岭算法存在的过分割现象.     

双边滤波和标记分水岭的CT心脏图像分割

由于心脏舒张、收缩以及血液的流动,CT心脏图像易出现弱边界、伪影,传统分水岭算法易产生过分割,为此,提出一种双边滤波和标记分水岭相融合的CT心脏图像分割方法（BF-WS）。采用双边滤波算法对心脏图像进行平滑滤波,并采用形态学对图像进行重构,以消除图像噪声,保留边缘信息,采用改进Otsu算法提取CT心脏图像的内、外标记,并采用分水岭分割算法实现CT心脏图像分割,采用临床CT心脏图像在Matlab平台进行性能测试。结果表明,BF-WS提高了CT心脏图像分割准确率,与专家分割结果十分接近,较好地解决了传统分水岭算法过分割难题,可以为临床医学诊断提供重要依据。     

阈值标记的分水岭彩色图像分割

目的 针对传统分水岭算法中产生的过分割问题,提出一种基于阈值标记的分水岭彩色图像分割算法。方法 该方法将分水岭算法直接应用到原始梯度图像上而不是简化之后的图像,这样做的目的是可以保护边缘信息不受损失;利用不同尺寸结构元求取彩色图像形态学梯度,解决了关于保护边缘和图像简化之间的矛盾。同时算法设计一种阈值自动选取与标记提取方法,从梯度的低频成分中提取与物体相关的局部极小值,用这些极小值构成的二值图像强制标定原始梯度图像,在修改后的梯度上进行分水岭分割。结果 在仿真实验中,利用本文算法针对不同RGB彩色图像进行分割,获得准确、连续封闭的分割边界,与其他同类方法相比,得到符合人类视觉的最小分割区域数,同时在运行效率上也有很大提高。结论 该方法可以自适应提取标记而不需要先验知识,有效解决了分水岭算法的过分割问题,相对于传统的算法,提高了分割性能,有较好的适用性和鲁棒性,可将其应用于机器视觉、生物医学以及高光谱遥感图像分割领域。     

基于最大方差法和改进遗传算法的图像分割

针对应用标准遗传算法对一幅灰度图像寻找最优阈值时经常陷入局部寻优的问题,提出了一种利用最大方差法和新的改进遗传算法相结合对图像进行分割的方法.以灰度图像的最大方差作为适应度函数,把图像分割问题变成一个优化问题.利用遗传算法的寻优高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割阈值.实验结果表明,采用新的改进遗传算法和最大方差法相结合对图像搜索全局阈值时能收敛至全局最优解,并且大大缩短寻找最优阈值的时间.     

基于链式竞争遗传算法的KSW熵的图像分割

针对最佳熵阈值图像分割算法过程中计算复杂度高的问题,提出了一种基于链式竞争遗传算法的最佳熵阈值确定法(KSW熵法)的图像分割算法.通过将3个邻域的链式竞争引入到常规遗传算法框架下,实现特征选择过程;将改进的遗传算法应用到最佳阈值图像分割算法中,完成对阈值的寻优过程.仿真实验结果与分析表明:算法在分割速度和效果上均优于传统的最佳阈值图像分割算法和单纯的遗传优化最佳阈值图像分割算法.     

改进的交互式Otsu红外图像分割算法

为提高红外图像中目标分割的精度和抗噪性能,提出了一种改进的交互式Otsu图像分割算法。采用图像信息熵特征和类间方差特征对经典Otsu算法的阈值判别函数进行改进,获得的最优阈值能较好地将目标从背景中分割出来,且具有良好的边缘保持效果,提高了算法的分割精度。同时,针对红外图像目标单一的特点,采用交互式粗分割的思路,先在红外图像中提取包含目标的局部封闭区域,进而在提取的区域内进行改进的Otsu分割。通过对红外图像激光光斑目标提取过程的实验结果表明：改进的Otsu分割算法大大降低了背景噪声对分割算法的影响,提高了抗噪性能与分割精度,且最大程度地减少分割算法的运算量,并较好地保持了目标模糊边缘,分割效果优于传统的Otsu算法和相关的改进Otsu算法。     

一种山区图像边缘信息的分水岭变换提取方法

为了能够抑制引起过分割的根本原因-噪声和细密纹理,提出了一种改进的提取山区图的山脊线、山谷线的边缘信息的分水岭算法,该算法着重于解决传统分水岭的过分割问题;该算法首先对梯度图进行一种改进的多尺度梯度算子处理,以减小图像噪声对分水岭的过度分割的影响;然后利用基于标记符控制的最小强制技术去除由噪声和不必要的图像细节形成的谷底,使修正后的梯度图像只对应包含区域极大值的标记图像,改进后的方法能准确地提取出所需要的关键边缘信息.     

一种改进的桥梁图像分水岭分割算法

针对传统分水岭分割方法存在的过分割问题,提出了一种改进的桥梁图像分水岭分割算法。该算法首先对桥梁裂缝图像进行高低帽形态学滤波,并运用多尺度梯度算子提取梯度图像,在分水岭变换之前使用自适应的标记提取方法对区域极小值进行标定,然后对初步分水岭分割的过分割区域使用改进fisher距离的区域合并算法进行合并,取散度作为停止度量。实验表明,该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高了桥梁图像分割的精确性,具有很好的鲁棒性和适应性。     

基于RGB彩色空间的图像分割研究

图像分割是图像处理中的主要问题,图像分割效果的好坏直接影响图像分析的结果。彩色图像分割是指将彩色图像分割成各具特性的区域并提取出其中感兴趣的目标,为后续图像处理工作奠定基础。针对彩色图像梯度图进行分水岭分割会造成过分割的问题,比较阈值分割、最大类间方差分割和最大熵分割等图像分割方法,提出一种基于遗传算法改进最大熵的彩色图像分割方法。实验结果表明,该图像分割算法灵活性强,可以有效地分割彩色图像。