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。     

面向RGBD图像的标记分水岭分割

目的 针对分水岭分割算法中存在的过分割现象及现有基于RGB图像分割方法的局限,提出了一种基于RGB图像和深度图像(RGBD)的标记分水岭分割算法。方法 本文使用物体表面几何信息来辅助进行图像分割,定义了一种深度梯度算子和一种法向量梯度算子来衡量物体表面几何信息的变化。通过生成深度梯度图像和法向量梯度图像,与彩色梯度图像进行融合,实现标记图像的提取。在此基础上,使用极小值标定技术对彩色梯度图像进行修正,然后使用分水岭算法进行图像分割。结果 在纽约大学提供的NYU2数据集上进行实验,本文算法有效抑制了过分割现象,将分割区域从上千个降至数十个,且获得了与人工标定的分割结果更接近的分割效果,分割的准确率也比只使用彩色图像进行分割提高了10%以上。结论 本文算法普遍适用于RGBD图像的分割问题,该算法加入了物体表面几何信息的使用,提高了分割的准确率,且对颜色纹理相似的区域获得了较好的分割结果。     

梯度分层重构的彩色图像分水岭分割

目的 现实生活中的彩色图像往往因噪声、色彩不均匀、有较多弱边界等问题的存在导致难以准确分割,结合分水岭变换与形态学重构的优势,提出了一种基于同态滤波与形态学分层重构的分水岭分割算法。方法 首先提取彩色图像的梯度图,接着对该梯度图采用同态滤波修正梯度图。然后利用形态学开闭重构的方法,对滤波后的梯度图进行分层重构。根据梯度图像的累积分布函数及滤波后的梯度像素直方图的分布信息,给出了梯度分层数的计算公式,同时确定了形态学结构元素尺寸。最后对修正后的梯度图像应用标准分水岭变换实现了图像分割。结果 对不同类型的4幅彩色图像进行分割实验,采用区域一致性与差异性相结合的综合指标对分割结果进行无监督评价。这4幅图像的综合评价指标分别为0.6333、0.6656、0.6293、0.6484,均高于文献中两种现有分水岭算法的指标值：0.6295、0.6641、0.6230、0.6454与0.5861、0.5907、0.5704、0.5852,分割性能较好。结论 提出一种新的彩色图像分割算法,应用同态滤波保留了图像的弱边界,采用自适应形态学重构,抑制了分水岭变换中过分割。算法的分割结果更加接近人眼对图像的感知,无论从评价指标还是分割性能看,均表现出色。算法对噪声不敏感,鲁棒性较好,可广泛应用于计算机视觉、交通控制、生物医学等方面的目标分割。     

结合距离变换与边缘梯度的分水岭血细胞分割

目的 针对医学图像中细胞提取和粘连细胞分割问题,提出一种结合距离变换利用边缘梯度的分水岭血细胞显微图像分割方法。方法 首先,通过距离变换由细胞二值图生成距离地形图,取其局部极值点或点集作为前景标记,进行第1次距离分水岭变换;接着将第一步骤所得的分水岭脊线作为背景区域的标记,前景标记不变,视梯度幅度图为地形图,再一次进行梯度分水岭变换,得到细胞分割结果。两次分水岭变换前,均采用强制极小值的方法修改地形图,来控制地形图只在选取的标记处存在局部极小值。结果 该方法由距离图提取前景标记,将距离分水岭变换所得的脊线作为梯度分水岭变换的背景标记,能有效地分离粘连目标。相比于基于距离图分水岭变换,本文方法不过多依赖二值图像信息,保留了基于梯度图像的分水岭变换边缘定位准确的优点,又解决了其无法分割粘连目标和过分割的问题。结论 经多幅临床细胞图像分割实验验证,该方法可以实现图像中细胞的提取以及粘连细胞的自动分割,满足医学图像分割的要求。     

血液红细胞图像自适应标记分水岭分割算法

目的 显微细胞的精确分割是计算机辅助诊断的前提和关键,为精确分割含有粘连重叠红细胞及病变红细胞的彩色显微图像,基于HSI模型,提出了一种自适应标记分水岭分割算法。方法 首先结合红细胞无核特点提取反光细胞的中心,从图像的S与I分量的梯度图中提取图像前景低频成分的局部极值点,两部分相结合作为初始标记,标记细胞前景;然后根据标记特点去除伪标记点,以确保所有粘连细胞的重叠区域不被标记;接着采用主成分分析从S与I分量梯度图中提取梯度信息重构梯度图,最后结合背景标记,应用标记分水岭变换实现分割。结果 选取美国社会血液学数据库中含病变和粘连的红细胞图像进行分割实验,采用平均欠分割率、平均过分割率、平均准确率3个指标对分割结果进行评价。本文算法的欠分割率为2.23%,过分割率为1.67%,均明显低于文献中两种现有分水岭算法;分割精度高达96.10%,准确度高;平均运行时间6.06 s,可保证一定的时效性。结论 提出了一种对病变粘连红细胞彩色图像的分割算法,利用饱和度与亮度信息,自适应地标记出前景细胞,提高了分割精度;采用主成分分析法,更好地保留了重叠细胞的原有边界。算法具有较好的鲁棒性,可广泛用于包括血液红细胞在内的含有类圆形的重叠、粘连细胞的显微染色图像的分割。     

相对颜色空间下梯度分层重构的分水岭分割

为了改善传统分水岭算法中的过分割现象,考虑到反射亮光对图像的干扰,提出了一种相对颜色空间下的梯度分层重构的分水岭分割算法。首先将彩色图像由RGB空间转换到与反射亮光无关的相对颜色空间;其次结合图像信息熵获得彩色图像的梯度图像;然后根据梯度直方图的分布信息,对梯度图像进行分层重构;随后采用形态学极小值标定技术对合并后的梯度图像进行强制标定;最后对修正后的图像进行分水岭分割。对不同类型的图像进行分割实验,实验结果显示该算法相比其他3种典型的分水岭算法在分割区域个数、运行时间及区域间差异性指标(DIR)上的表现都较为突出。该算法更符合人眼对图像的感知,分割效果和性能较好,具有较高的鲁棒性和实用性。     

基于标记的分水岭图像分割算法研究

本文针对分水岭算法的过分割问题,设计了一种结合形态学运算的基于标记的分水岭算法.算法首先对梯度图像进行形态学开重建运算和形态学闭重建运算滤波平滑;然后去掉图像中像素个数小于20的局部极小值区域,提取前景标记;用Otsu法求阈值,对二值图像进行距离变换,分水岭分割,得到的分水线图像作为背景标记;最后用强制最小技术修改梯度图像,进行分水岭分割.实验结果表明,此方法能有效抑制过分割,得到与人工标注的分割目标更接近的结果.     

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。     

基于自适应标记提取的分水岭彩图分割算法

针对分水岭算法过分割问题,提出一种基于自适应提取标记的改进算法。该算法结合极小值深度和汇水盆地尺度信息提取与物体相关的极小值标记,根据梯度图像中极值点的统计信息自适应设定标记提取的阈值。提取到的标记采用形态学极小值标定技术强制作为原始梯度图像的极小值,在修改过的梯度图像上进行分水岭分割。仿真结果表明,该算法能有效解决分水岭算法的过分割问题,具有更强的抗噪性能和边缘定位能力,且计算复杂度较小。     

应用区域统计特征的PolSAR影像分割

目的 提出一种利用区域统计特征的PolSAR影像分割方法,以解决目前研究中在降低斑点噪声和提高分割效率方面的不足。方法 首先利用基于梯度分割影像的分水岭算法进行SAR影像初分割,针对差值梯度非恒虚警率（CFAR）,可能给出虚假边缘从而导致分割错误的问题,引入恒虚警率的均值比率梯度（ROA）;同时,考虑到梯度影像中存在大量局部极小值,直接用分水岭处理得到初分割结果,存在过度过分割,给出了一种利用形态学方法进行梯度重构以消除局部极小值、抑制过分割的方法。然后,基于初分割得到区域,计算区域相干矩阵的最大似然估计,结合假设检验和相干矩阵的Wishart分布,给出一种有效描述区域相似度的目标函数,通过建立区域邻接关系图（RAG）,执行等级区域合并得到最终分割结果。结果 利用模拟数据,德国奥伯法芬霍芬L波段实测数据和中国海南陵水黎族自治县X波段的高分辨率数据,验证本文方法,初分割结果证实梯度重构处理不会破坏原有梯度结构,并能有效抑制过分割;最终分割结果定性定量对比分析表明,本文给出的目标函数,在分割效率、信息保持和分割精度上都有较好表现。结论 实验结果表明,本文方法能有效降低斑点噪声,提高分割效率,从而提供更加准确的分割结果。     

基于彩色模型的重构标记分水岭分割算法

分水岭算法是一种适用于图像分割的强有力的形态学工具,但传统的分水岭算法存在严重的过分割现象,并且实际图像容易受到反射亮光和阴影的影响。针对该问题提出一种新的彩色空间重构标记分水岭分割算法。该算法首先将RGB彩色图像转换到新的彩色空间中,抽取不受反射亮光和阴影影响的分量进行梯度计算;然后利用形态学开闭重构提取感兴趣目标构成二值标记图像,利用标记图像修改梯度图;最后在修改的梯度图上进行分水岭变换。新算法不仅可以抑制由于纹理细节和噪声引起的过分割,还可以有效地抑制由于反射亮光和阴影产生的过分割,同时由于该分割算法是在原始梯度图上而非滤波简化的图像上进行的,因此物体的边缘信息也得以最大程度的保留。理论分析和实验结果表明了该算法的有效性。     

基于梯度修正和区域融合的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种基于梯度修正和层次区域融合的分水岭分割方法。该算法首先利用开闭双重建操作以及非线性变换对梯度图像进行修正;然后求取浮点活动图像并作为分水岭算法的输入;最后在区域灰度相似性准则的基础上,结合对比度和边界强度准则对分水岭变换结果进行小区域的合并,得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能有效地解决过分割问题,具有良好的鲁棒性和适应性。     

融合多结构滤波和多尺度重建的分水岭算法

为了解决传统分水岭算法中存在的过分割问题,提出一种结合多结构形态学开闭滤波和多尺度形态学开闭重建的新方法。该方法用12种不同结构的结构元对原始图像进行开闭滤波,接着对梯度图像应用多尺度开闭重建,通过加权融合不同的重建梯度为最终的梯度。在重建后的梯度上应用扩展最小变换技术（H-minima）以提取标记,用所得的标记修正原始梯度,在修改后的梯度上进行分水岭分割。实验结果表明：该方法不仅能有效抑制分水岭算法中的过分割,而且通过调节分割过程中的参数,还能防止欠分割的发生,对于不同的需求均可得到理想的分割效果。     

基于形态学梯度的分水岭彩色图像分割

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤之一。在改进了基于地形学距离的分水岭算法的基础上,提出了一种结合图像信息熵、形态学梯度与区域合并的图像分割方法。该算法首先利用信息熵在RGB颜色空间中对彩色图像求其形态学梯度,然后对彩色梯度图进行分水岭分割,最后对分水岭产生的过分割现象进行区域合并。通过Matlab对图像进行实验,结果证明该算法不仅能够减少分水岭算法的过分割现象,而且还提高了图像分割的精确性,同时在图像分割时具有很好的鲁棒性和适应性。     

基于SUSAN算子与分水岭算法的图像分割方法

针对分水岭图像分割算法中的过分割问题,提出了一种结合SUSAN算子和分水岭算法进行图像分割的方法.该方法首先用SUSAN算子对原始图像进行划分,检测出图像中不包含边界的区域,然后将检测结果作为标记符在梯度图像上进行标记,最后用分水岭算法对带标记的梯度图像进行分割.试验结果表明,该方法具有较好的分割效果.