多尺度变换与标记符分水岭相结合的图像分割

针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出一种将多尺度变换与控制标记符分水岭算法相结合的分割策略。首先对原始图像进行高斯金字塔尺度变换,抑制部分噪声,降低细节干扰;再用Sobel梯度算子计算尺度变换后的图像梯度;然后对梯度图像进行重建,再采用基于控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图进行分割,最后将分割结果变换回原始尺度。实验结果表明,该方法能够抑制传统算法中的过分割问题,且分割效果较好。     

基于超像素和最近邻图合并的彩色图像分割

针对传统的分水岭算法在分割图像时存在过分割的问题,提出了一种基于多尺度形态学梯度重建与最近邻图合并准则的分水岭图像分割方法.该方法首先使用基于标记符控制的多尺度形态学梯度重建进行图像预处理,消除冗余的区域极值和噪声;然后通过构建最近邻图合并准则进一步对分水岭变换产生的超像素区域进行合并,提高了对目标特征的描述能力,使得算法在分割前景目标的同时也能获得背景目标的特征信息.实验结果表明,该方法能够较好地将相似的区域进行合并,与传统分水岭分割方法相比,可以有效弱化过分割问题,大幅提升目标的分割精度.     

一种基于分水岭变换的图像分割方案

针对传统分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题，提出了一种基于开闭二次重建和非线性处理的分水岭图像分割方案.该方案根据噪声与信号在尺度与幅度分布上的差异，结合形态学开闭运算的特点，对原始图像进行形态开闭预重建，在计算形态梯度之后采用开闭后重建，对梯度进行给定的阈值变换，引入给定尺度等级的非线性分类，在像素连通关系的基础上，研究了一种改进的分水岭标记算法进行分割，并给出了具体实现流程,.仿真实验结果说明，该方案能够抑制传统算法中的过分割，且边缘定位准确.     

基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法

图像分割是按照一定的规则,将图像中具有特殊意义的区域划分为若干个互不相交的子区域,是从图像处理到图像分析的关键环节,传统分水岭图像分割方法是一种应用较为广泛的技术,具有快速、简单的优点,但该方法易受噪声干扰,分割结果易丢失边缘重要信息,出现过分割现象。为改善传统分水岭图像分割方法存在的过分割问题,提出了一种基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法。首先,利用图像像素点邻域的局部密度、对称度及边缘特征构造形状可变的自适应结构元素,确保其与图像目标几何结构具有较强的一致性;其次,利用该结构元素获取图像形态学梯度,提高目标边缘的定位精度;将L₀范数梯度最小化和形态学开闭混合重建相结合修正梯度图像,减少梯度图像中的局部无效最小值点,抑制过分割现象的产生;最后对修正后的梯度图像进行分水岭分割,实现图像目标区域的精确分割。实验结果表明,该方法能够有效抑制过分割现象,提高目标边缘定位的准确性,具有较高的分割精度。     

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分剖的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。     

边缘走向自适应的多尺度分水岭分割算法

针对图像分割存在过分割、欠分割以及分割边界具有不确定性等问题,提出一种边缘走向自适应的多尺度分水岭遥感图像分割算法.此算法根据梯度变化的最大方向来确定单个波段的梯度值,通过各像元邻域内波段间的相关性合成多个波段的梯度,对梯度图像进行形态学重建之后,采用多尺度标记算法进行标记分水岭分割.选取QuickBird,SPOT,Landsat TM 3种不同空间分辨率的遥感影像对此算法进行试验分析;同时,将该算法与eCognition软件中多尺度分割方法、多波段组合的传统分水岭分割方法、形态学分水岭分割方法进行比较.结果表明:该算法分割结果的边界和真实的地物边界非常接近,分割结果精度优于eCognition软件中多尺度分割方法、多波段组合的传统分水岭分割方法和形态学分水岭分割方法.     

多分辨率下自适应阈值判定的分水岭车辆图像分割算法

针对分水岭算法产生过分割现象,提出一种基于自适应阈值判定分水岭算法的图像分割方法,首先对图像进行多分辨率小波分解,再在某一尺度下计算梯度图像,并对该梯度图像进行自适应阈值判别,最后使用分水岭算法进行图像分割。实验结果表明该方法能取得较好的分割效果,有效的降低了过分割现象。     

基于标记提取分水岭算法的医学图像分割

针对医学图像分割中分水岭算法的过分割问题,提出了一种改进的基于标记提取的分水岭算法．此算法埘分水岭算法进行厂两点改进：一是在预处理阶段,先对原始图像做腐蚀滤波和膨胀滤波处理,将原始吲像与腐蚀图像相加后减去膨胀图像得到合并图像,再对合并图像做开、闭运算,从而达到滤除原始图像中的噪声和非感知信息、保留原始图像结构信息的目的;二是在分割阶段,对开、闭运算后的图像进行分水岭分割,该分割由形态梯度计算、标记提取和分水岭分割二部分组成．改进后的算法因为无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性,同时能较好地抑制慨部医学图像中的过分割问题,并把图像中的病变区域有效分割出来．     

分水岭分割中的粘性形态学梯度修正

分水岭变换是一种有效的图像分割方法，但存在过分割现象，尽管应用预平滑处理可以减轻或消除过分割，但却容易使分割后的区域轮廓发生位置偏移，为此，文中首先对图像进行形态学梯度变换，然后运用粘性形态学运算对梯度图像进行地貌修正，在消除产生过分割的非规则局部极小值的同时，保持区域轮廓的位置不变，最后在梯度修正图像的基础上，运用标准分水岭变换实现图像分割。仿真实验表明，该方法不仅能有效地消除过分割，而且具有较强的区域轮廓定位能力。     

基于分水岭变换的高分辨率遥感图像分割

提出一种基于高分辨率遥感图像的分水岭分割方法。首先,利用Canny算法进行边缘检测,得到边缘梯度图。其次,利用数学形态学对梯度图像进行后处理。然后,根据自动标记分水岭变换方法实现高分辨率遥感图像分割。最后,利用基于信息熵评价方法,对遥感图像的分割结果进行非监督评价。结果表明:所提方法可以有效地抑制遥感图像的过分割现象,并取得较好的分割效果。     

基于形态滤波和分水岭算法的硅片缺陷提取

针对硅片表面缺陷的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,采用了多结构元素的广义形态闭-开和形态开-闭滤波器,结合改进分水岭算法进行缺陷提取.滤波器对输入图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑,实现消除噪声、简化图像、保持细节的作用.为了克服分水岭的过度分割问题,提出了改进的分水岭算法,利用区域强度准则和边界强度准则对过分割区域进行合并,很好的解决了过分割问题.实验表明,该方法可以提取精确且封闭的缺陷边缘轮廓,为进一步的缺陷特征量的提取与选择奠定了基础.     

改进的分水岭分割算法在图像分割中的应用

针对基于区域的分水岭分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,其分割流程大致为：先求形态梯度图像的浮点活动图像,然后进行分水岭变换,这样边缘定位会更准确;接着使用区域生长法对图像作进一步分割,可以很好地抑制过分割现象,感兴趣的区域也得以保留．实验表明该算法简单有效,能够得到理想的分割结果．     

基于超像素和密度峰值聚类的图像分割

图像分割是计算机视觉领域的一个重要组成部分。密度峰值聚类已应用于图像分割领域。但由于密度峰值聚类在聚类时只能考虑数据的全局空间信息,不能有效去除图像噪声,因此提出了一种超像素的图像预处理方法。该方法能充分考虑局部空间信息,具有较强的鲁棒性。通过改进的形态梯度重建和分水岭算法得到具有精确轮廓且去噪效果较好的超像素图像。在此基础上,加入密度峰值聚类完成后续分割。通过在光学图像数据集BSDS 500上进行实验,验证了超像素算法及图像分割算法的有效性。