基于时空融合的视频分割算法研究

提出了一种基于时空融合的视频分割算法.在时域中采用了多帧灰度差异检测,通过高斯聚类算法消除背景噪声点,再通过形态学处理得到时域分割模板.空域中对小波变换后的低分辨率图像进行分水岭变换,对变换结果融入图像的轮廓信息,有效地克服了过分割现象.时空融合中采用邻域隶属度判决算法,从而提高了分割效果.按照MPEG-4核心实验评价标准,实验分割结果表明算法具有较高的分割精度,同时有着很好的抗噪性和适应性.     

基于分水岭变换和蚁群聚类的图像分割

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,提出一种新的基于分水岭和蚁群智能聚类的图像分割方法(CWAC,Combining watersheds and ant colony clustering).CWAC方法首先用分水岭变换对图像做初分割,然后用蚁群方法在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果.CWAC不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了蚁群聚类算法的搜索效率;本文利用分水岭变换后的灰度信息和空间信息,定义了一种新的引导函数,可更准确有效引导蚁群聚类.实验结果表明CWAC可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.     

基于改进的标记分水岭方法的棒材识别

针对图像中棒材识别问题,提出了一种新的标记分水岭的棒材分割识别方法,该方法 结合距离变换 与梯度重构对标记点进行限定,使用分水岭变换完成棒材识别。首先利用棒材图像低频部分 进行阈值的自 动提取,对区域对应的距离图中的局部极值点进行筛选。提取棒材图像中低频成份对应的局 部极值区域, 结合局部极值点得到前景标记。然后基于前景标记进行距离分水岭变换,将分水岭变换得到 的脊线作为背 景标记。最后对梯度重构以后的棒材图像基于标记进行梯度分水岭变换,得到棒材分割识别 结果。本文方 法一方面结合距离图进行标记点筛选及补充得到准确的棒材数目,有效解决了分水岭算法目 标识别的过分 割问题。另一方面保留了梯度图像分水岭变换后边缘定位准确的优点,得到完整的棒材轮廓 。实验结果表 明,该方法满足图像识别的实时性、鲁棒性、准确性要求,可将其应用于类圆目标识别及相 关领域。     

基于区域特征合并的分水岭图像分割

传统分水岭变换图像分割方法容易造成过度分割,不利于后期的图像分析与处理。采用一种分水岭变换结合区域特征合并的方法,首先将原始图像进行形态学变换,获取梯度图像;再进行分水岭变换,并将运算后的结果进行基于区域纹理、灰度一致性及区域平滑性等特征的区域合并;最终获取分割结果。实验结果表明,与传统分水岭变换方法相比,该方法能够有效降低因噪声、明暗纹理产生的过分割现象,方法可行、有效。     

基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法

提出一种将聚类和小波变换相结合的彩色图像分割方法。首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色特征。利用小波变换得到每个分块的纹理特征,将颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。该方法将聚类算法和小波算法结合,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行分割实验,实验结果证明该算法的有效性。     

结合NSST显著性检测及图割的泡沫红外图像分割

为精确提取浮选泡沫表面的崩塌、新合成气泡,减少噪声和光照影响,提出一种结合非下采样Shearlet变换(NSST)域显著性检测及图割的泡沫红外图像分割方法。对泡沫红外图像进行NSST多尺度分解,采用GBVS算法对低频子带图像进行显著性检测,通过马尔科夫链特征差异计算显著性值,对各个高频方向子带进行噪声系数去除和边缘、弱边缘系数非线性增强。对处理后的多尺度高频子带、低频子带图像进行NSST重构,通过低频子带图像的显著性检测结果构建显著性约束项,采用高斯拟合函数构建气泡亮度约束项,然后构造图割能量函数,最后利用最大流/最小割算法对目标区域进行分割。实验结果表明:该方法受光照影响小,一定程度上解决了过分割和欠分割问题。正常浮选检测准确率为91.8%,欠浮选为87.1%,过浮选为88.9%,分割精度较现有方法有明显提高,能有效提取出崩塌或新合成的气泡,表现出良好的抗噪性,且在不同工况下均表现出良好的鲁棒性。     

一种提高SAR图像分割性能的新方法

针对传统小波变换域SAR图像分割存在边缘保持和方向分辨率较差的不足,该文提出了一种在非下采样Brushlet变换域提取图像灰度共生概率特征的新方法。该方法在Brushlet的不同方向系数块中利用自适应窗口的Gabor滤波器提取灰度共生概率特征,有效地解决了实际操作中的最优窗口尺寸的选取问题,并利用压缩感知来对冗余的特征进行压缩,降低了聚类复杂度。最后使用模糊C均值聚类,得到分割结果。实验结果表明:该文方法与其它方法相比在边缘保持和方向分辨上有明显优势,获得了更好的分割结果。     

基于连通算子的图像颗粒分割算法研究

为实现图像中粘连物体的有效分离，可以利用二值化分离背景，距离变换得到距离灰度图，形态重构提取每个物体的标识，分水岭算法确定边界。文中给出了实现的步骤及改进措施：提出基于双队列的方法来简化计算量，二次距离变换来提高分水线定位精确性，并在实际应用中实现。     

基于种子点的粘连巨噬细胞图像的分割方法

粘连细胞的分割是医学细胞图像处理中的关键,随着形态学在图像分割中的应用,分水岭分割成为粘连细胞分割中最有效的方法之一。然而,由于巨噬细胞图像中的噪声和形态的不规则性,传统分水岭算法容易产生过分割。若在经距离变换得到的距离图中提取"种子点",并将其中距离小于某一阈值的两两"种子点"合并得到新的"种子点",在新"种子点"重新分布的距离图基础上使用分水岭分割。实验结果表明:该算法虽然要比传统分水岭算法多花费些时间,但可以有效地分割粘连巨噬细胞并抑制过分割现象。分割后,对细胞进行标记并提取细胞的特征参数,如周长、面积、圆度因子、灰度均值等。     

基于2DGE图像先验的蛋白质点检测方法

各种改进的分水岭变换是目前应用最广的二维凝胶电泳(2DGE)图像蛋白质点分割算法.其中标记控制分水岭分割效果较好,但由于忽略了蛋白质点大小和形状,导致外标记落在部分蛋白质点区域内而无法正确分割.针对该问题,提出一种结合2DGE先验的分水岭分割方法.首先,根据2DGE图像蛋白质点中心灰度极小先验提取中心标记,并通过中心标记膨胀提取距离标记;然后,根据2DGE图像背景灰度极大先验,在距离标记划分的区块内提取原始2DGE图的局部自然分区标记,并对二者进行融合优化,获得最佳背景标记;最后在梯度图像各区块内进行分水岭变换,提取蛋白质点边缘.通过对四组真实扫描2DGE图像进行实验,结果表明,该方法明显改善了蛋白质点边缘检测正确率.     

融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法

为解决遥感影像分割尺度自动选取难的问题,提出了融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法。首先采用自适应形态重建的分水岭分割算法将影像分割成多个超像素;然后提取各超像素的灰度特征向量;最后利用层次聚类方法进行超像素合并,实现高分辨率遥感影像的精确分割。实验选用4组景遥感影像;采用定性和定量相结合的方法评价实验结果。实验结果表明,该方法有效提高了遥感影像分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。     

Blob Objects Analysis Using Watershed Transformation

This paper presents a novel method for overlapping or touching blob object ( particles ) segmentation. It is based on the watershed transformation, one of the most powerful image analysis tools provided by mathematical morphology. In this method, we first build the distance function of the blob image, and then extract the regional minima as markers, and finally the watershed transformation is performed. The applications of this algorithm illustrated using the examples of red blood cell segmentation and broken medicine pill detection.     

应用流域变换分割医学图像

医学图像分割是图像处理研究的难点。图像分割的方法很多,但是对医学图像却无法得到有效的分割结果。文中首先介绍了流域变换的基本思想、基本原理以及流域变换的计算步骤,然后应用流域变换分割复杂的医学图像,最后讨论流域变换的优缺点。实验结果表明,流域变换为医学图像提供了一种崭新的分割方法。     

基于梯度重建与形态学分水岭算法的图像分割

由于分水岭算法存在着过分割的问题,文章提出了一个有效解决该问题的方法。首先,在图像预处理过程中先对图像进行形态学滤波,消除部分噪声;其次,采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对其进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。试验结果表明：该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性。     

基于医学图像分割的半自动ROI提取

针对当前ROI提取方法，提出了一种基于图像分割的半自动ROI提取算法，一方面保证提取出的ROI是有意义的对象，另一方面人为指定因素更小，对ROI提取的智能性有较大提高。在图像分割中提出一种基于改进的分水岭算法的医学图像分割方法，引入了浮点活动图像代替梯度图像进行分水岭变换，使分割结果边缘定位更准确，在分水岭变换之后，提出基于面积和对比度控制的合并小区域准则，可得到更好的分割效果。     

基于FCM的分块自适应图像分割方法研究

基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割是应用较为广泛的图像分割方法之一,但是传统的模糊C均值聚类算法都是基于欧氏距离的,对于图像中的噪声是十分敏感的。针对这一局限性,提出一种基于FCM的分块自适应图像分割方法。该方法不仅考虑了噪声不均匀分布对分割结果的影响,而且充分考虑了图像像素的灰度信息和空间信息。通过对含有噪声的自然图像和合成图像的分割试验,我们可以得到,与传统的FCM图像分割算法相比,本文方法能显著提高含有噪声图像的分割质量。     

一种基于图像分割的几何变换映射色盲矫正方法

针对基于几何变换映射的色盲矫正方法进行色盲矫正时出现的映射计算量过高的问题,一种新型的几何变换映射色盲矫正方法被提出,这种矫正方法是基于图像分割原理的.首先研究了色盲图像的仿真方法,然后结合K-means和系统聚类算法对原始图像进行分割并计算各个区域在色盲图像下LAB颜色空间中的欧氏距离作为颜色相似性的度量,确定红绿色盲难以分辨的颜色区域.在这个区域内进行颜色映射区域的划分,这个划分主要包括根据领域内的颜色比例对空间内的几何平面进行相应变换,通过此类变换生成有利于色盲患者分辨的图案等步骤.     

于形态学梯度重建的分水岭分割

提出一种基于形态学梯度重建的分水岭图像分割方法.该方法在形态学梯度图像的基础上,利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建,在保留重要区域轮廓的同时去除了细节和噪声.避免了标准分水岭存在的过分割现象及传统形态学开闭运算先平滑原始图像,后进行分水岭变换而造成的区域轮廓位置偏移.仿真实验证明,无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面,该方法均具有较好的分割效果.整个分割过程无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性;且分割过程只需选择合适的结构元素大小,增强了算法的灵活性.     

基于形态学操作和模糊聚类技术的超声图像分割

针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了多尺度形态学操作和模糊聚类技术相结合的图像分割方法.该方法利用多尺度形态变换提取图像的结构特征,通过对不同尺度结构特征数量的统计分析,估计图像中噪声尺度大小,并修改不同尺度结构特征的强度,从而实现对图像局部对比度的增强和噪声抑制.同时,使用新的模糊C均值聚类算法对增强后图像进行分割,从而进一步地减少图像中噪声对分割的影响,完成超声图像的有效分割.实验结果表明该方法对超声图像的分割是有效的.