旋转及伸缩不变纹理分割算法

纹理分割是图象分割的一种重要方法，因此，近２０年来提出了许多有关图象纹理分割的算法．文中将介绍一种思想比较新颖的算法——旋转及伸缩不变的纹理分割算法，其核心是利用圆周（Ｃｉｒｃｕｌａｒ）变换和Ｍｅｌｉｎ变换产生一个Ｃｉｒｃｕｌａｒ－Ｍｅｌｉｎ操作数（ＣＭＯ），将ＣＭＯ与图象进行卷积，以达到旋转及伸缩不变纹理分割的目的．实验结果表明，这种算法是相当有效的     

真彩色图像的多色分割技术

提出一种彩色图像的多色分割技术．该技术利用有效的分割算法，在一张真彩色的病理切片中，可一次性分割出四种不同颜色表示的不同组织或细胞形态，也为准确计算组织、细胞的一些参数奠定了良好的基础．文中所述方法已在ＱＣ２．５下实现．     

一种用于字符识别的预处理方法

本文提出一种用于抽取字符骨架特征的预处理方案，以摄象机输入的字符图象先被分割出单个字符．然后用ＩＦＡ算法阈化为二值图象，经规格化处理成１６×１２的标准形式后，再用ＣＧＴ算法进行细化，最后得到字符的单象素宽的骨架．     

断层测量反求工程中的封闭轮廓集分割技术

针对由序列断层测量轮廓的三维重建，提出了基于物体结构特征的封闭轮廓集分割算法。算法中首先采用多边形的包含判定、封闭轮廓截面属性（如面积、形心位置、内外属性等）的比较对轮廓进行粗略分割，若不能分割出唯一轮廓时，进而通过轮廓串比较的方法作出筛选。为了解决复杂结构的轮廓集分割，算法同时采用了分段重构与拼合的分割策略，结果表明，文中的算法不仅分割速度快，分割轮廓准确，而且适用于具有复杂形状和结构的零件。     

多梯度流域变换算法与传统算法比较

流域变换是图像分割的有力工具，流域分割方法的性能主要依赖于图像梯度。文中利用传统单尺度梯度算子流域分割算法和多尺度形态梯度流域变换算法，分别作用于计算机视觉细胞图像和水果图像，结果显示传统分割算法和多尺度算子流域分割算法在不同的图像中显示出各自的优越性，第一种算法更适合于交叠区域不是很多，但质地不必十分均匀的图像；第二种则更适合于交叠区域较多，质地较均匀的图像。     

人类显带染色体的图象分割的研究

染色体图象分割是染色体图象分析与识别的重要内容之一。文中提出了关于一场景多个人类显带染色体的自动分割算法ｍｏｓｇｔｅｔ，该算法充分考虑了每个视野中分割目标（染色体）的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点，自动调整分割阈值，既保证了完整地分割单条显带染色体，又能快速分割出一幅图象中９６％～１００％的染色体。该分割算法被有效地运用在自行开发的人类显带染色体的图象分析与识别系统中。     

一种新的红外舰船图像分割方法

为了能够较好地分割出舰船目标，实现后续的目标检测和识别，提出一种基于显著性检测的红外舰船图像分割方法。首先利用AC算法和FT算法对图像进行处理，将两种方法处理后的显著图合并，提高目标轮廓亮度，然后利用选大恒虚警检测的原理对图像进行二值化分割。通过对比其他几种分割算法，证明此算法有更强的抗干扰能力，分割效果更好。     

融合KFCM与改进DRLSE模型的甲状腺结节图像分割

针对超声甲状腺结节图像分割问题,提出一种融合模糊核(KFCM)聚类算法与改进距离正则化水平集演化(DRLSE)模型的分割算法,解决了DRLSE模型对初始轮廓敏感、演化参数需要人工设定及分割弱边缘能力较差的问题.该算法先利用KFCM聚类算法粗分割出结节区域并二值化作为水平集初始演化轮廓,然后利用初始演化轮廓围成的区域自动计算出水平集演化参数,最后采用高斯正则化规则演化水平集分割出甲状腺结节区域.对比实验结果表明,该算法提高了甲状腺结节的分割精度,在噪声干扰下也能准确地分割出结节区域.     

效果良好的舌像自动分割算法

为客观、科学地模拟中医舌诊诊断过程，首先需要进行有效的舌像分割。利用舌体在HSV和RGB两个色彩空间中六个色彩分量的特点，设计出锐化公式并利用自适应闲值分割算法思想，从而实现分割目的。由1000多幅不同舌像的分割效果可知，该种算法分割良好，健壮性好。此结果为实现舌体分析奠定了基础。     

基于混沌飞蛾扑火优化的膝盖MRI分割算法

由于飞蛾扑火优化(MFO)算法在解决实际优化问题时仍会表现出易陷局部最优、收敛停滞等不足，针对MRI图像较难分割问题，本文提出了一种基于混沌飞蛾扑火(CMFO)的膝盖MRI分割算法.为辅助医生阅片，提高诊断效率和准确率，实验先将膝盖MRI图像选作研究对象，然后将CMFO算法与最大阈值熵相结合应用到医学MRI图像多阈值分割领域.为突出基于CMFO的膝盖MRI分割的优势，引入了SOA，BFOA和MFO算法作对比实验，结果表明:CMFO算法能有效改善MFO的优化性能，而且对膝盖MRI图像分割具有更好的适用性和优越性.     

一种改进的分水岭算法在彩色图像分割中的应用

针对分水岭变换算法在图像分割中容易产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类算法相结合的彩色图像分割算法。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了模糊C均值聚类算法初始值难以确定的问题。实验结果表明,改进后的算法可以快速准确地分割出目标,因而能够很好地应用于自动分割系统中。     

基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换，利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像；进行数学形态学后处理，以消除各种噪声的影响和对象的不连通性，得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好，分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码，且算法耗时较少。     

基于非单色背景下的人脸彩色图象定位算法与实现技术

针对非单色背景下的人脸，本提出了一种新的人脸定位算法。该算法包括两个部分：首先进行肤色分割，该采用迭代算法计算Cb、Cr阚值，进行自动分割，可完整地分割出人脸部分；然后进行人脸定位，由于嘴唇具有较高的Cr值，可去除嘴唇部分以消除嘴唇对其它图象部分的影响，利用水平、竖直灰度特性确定人眼坐标，将人脸图象规范化。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种改进的HCF贝叶斯图像分割方法

贝叶斯方法是图像分割中广泛使用的方法，ＨＣＦ（ＨｉｇｈｅｓｔＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅＦｉｒｓｔ）是一种有效的优化方法，用ＨＣＦ对图像进行贝叶斯分割，并且改进了贝叶斯分割中的势能函烽，提出局部势能的概念，从而获得了较为满意的图像分割结果。     

基于局部余弦变换的一种改进的新灵活分割算法

针对王永忠提出的分割算法存在的单向合并非全局最优合并的问题，提出了全局最优搜索合并算法。同时，针对王永忠分割算法中，将有非零值分割段与无非零值分割段合并为一个大的分割段的不合理问题，提出了相应的解决方法，解决的途径主要体现在对每一个小分割段做自适应余弦变换时，不是采用相邻数据进行折叠处理，而是把每一个小分割段首先做零延拓后，再进行折叠处理。经过用理论模型来验证改进后的算法，解决了二进分割算法及王永忠分割算法中存在的问题，实现了对信号进行自适应的有效分割，而且没有过多的冗余分割。     

一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法

针对分水岭算法对在图像分割中容易产生过分割,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值(FCM)聚类算法的彩色图像分割算法。该算法先对图像进行分水岭分割,再对分水岭产生的过分割进行聚类合并。在合并过程中采用区间差异度和区域面积来确定模糊C均值聚类个数。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊C均值聚类算法的初始值以及聚类中心难以确定的问题。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标并应用到自动分割系统中。     

复杂场景中动目标图象分割的一种快速算法

提出了一种利用序列图象从复杂背景中分割动目标图象的新算法。首先利用马尔科夫随机场（ＭＲＦ）模型和连续线过程建立较精确的目标函数，采用并行计算方法计算出速度场，然后以此为依据实现对目标图象的并行分割。实验结果表明：该算法不仅能适应多种复杂场景，而且分割精度高、速度快。     

基于显著性检测和Grabcut算法的茶叶嫩芽图像分割

人工采茶存在效率低下、人工成本高等问题,机械采茶取代人工采茶成为一种重要的采茶方式,针对机械采茶中自然背景茶叶嫩芽分割效率问题,提出了一种自然背景下的茶叶嫩芽图像分割算法.利用显著性检测算法提取出图像中的突出目标作为显著性图,结合GrabCut算法精确的分割出突出的对象.实验结果表明,该图像分割算法对于背景复杂且目标与背景对比不明显的茶叶图像具有良好的分割效果,这为机械手采茶提供了一种新的方法.     

自适应形状约束Graph cuts算法在腹部CT图像分割中的应用

针对CT图像对比度低,组织边缘模糊,器官轮廓不规则等特点造成组织器官难以分割的问题,提出了一种自适应形状约束的Graph cuts算法.首先使用基于多图谱配准的分割方法分割原始图像,将得到的初始分割结果作为形状先验加入到Graph cuts算法的能量函数中,同时根据配准分割过程得到的目标概率图自适应选择形状约束项系数,最后通过最大流最小割算法分割出CT图像中的肝脏、肾脏和脾脏.实验结果表明,该方法能够较好地分割出肝脏等组织器官,有效减轻传统图割算法分割图像时造成的过分割和欠分割现象.     

人脸检测的自适应肤色分割算法研究

为寻找候选人脸区域,从复杂的背景中分割出肤色信息成为一种有效的方式。作者分析了几种常用的彩色空间,提出一种自适应肤色分割算法,即检测出彩色图像中的肤色区域。算法选择了分割效果很好的HSV彩色空间,对Sandeep等人提出的方法进行改进,克服了因为皮肤区域的颜色随着拍摄的光照、角度等因素难于分割的不足。实验结果表明,该算法能有效地从复杂背景中分割出肤色区域,显示出更强的鲁棒性(robust),在人脸检测系统中具有很好的应用价值。