粘连对象剥离中基于距离变换的种子点优化算法

粘连对象剥离中利用距离函数法求种子点时,在部分对象的核区存在不连续的冗余种子点使分水岭分割出现过分割问题。本文研究、总结了三条冗余种子点特征,并依此提出一个利用填充算法的种子点优化算法。实验证明此算法在保证粘连颗粒正确剥离的基础上,有效改善了过分割问题,而且算法时间没有增加很多。     

基于流域算法的粘连颗粒图像分割

在分割颗粒图像中,经常会有颗粒重叠粘连,这给图像的后续分析处理带来了很大的麻烦。针对这一问题,提出了一种有效的基于流域分割算法的颗粒图像分析方法。该算法提出一种新的种子点选取方法,使得种子区域最大化,然后以种子区域为核心通过流域膨胀变换重建原图,当图像中所有像素点都重建完时,粘连颗粒图像的分割就完成了。文中主要叙述了算法的设计思想及实现,并给出了实验结果。实验表明该算法能有效改善因多种子点而引起的过分割现象,对形状不规则的颗粒也同样适用,能取得比较满意的分割效果。     

基于流域算法的粘连颗粒图像分割

在分割颗粒图像中,经常会有颗粒重叠粘连,这给图像的后续分析处理带来了很大的麻烦。针对这一问题,提出了一种有效的基于流域分割算法的颗粒图像分析方法。该算法提出一种新的种子点选取方法,使得种子区域最大化,然后以种子区域为核心通过流域膨胀变换重建原图,当图像中所有像素点都重建完时,粘连颗粒图像的分割就完成了。文中主要叙述了算法的设计思想及实现,并给出了实验结果。实验表明该算法能有效改善因多种子点而引起的过分割现象,对形状不规则的颗粒也同样适用,能取得比较满意的分割效果。     

基于模糊距离变换的岩心图像颗粒分割算法

岩心CT图像中相邻颗粒之间存在相互粘连,粒度参数分析等需要对粘连颗粒进行分割。结合岩心粘连颗粒的特性,提出一种基于模糊距离变换的改进颗粒分割算法。首先,对预处理后的岩心图像进行模糊距离变换并提取出距离信息的灰度图像,然后利用形态学膨胀重构方法提取标记作为后续分水岭算法的种子点,根据种子点采用一种基于测地重建的改进分水岭算法得到相邻种子点之间的分割线,最后完成粘连颗粒的分割。实验结果表明本文算法可以提高粘连颗粒分割的准确度并减轻分水岭算法的过分割现象。     

一种粘连颗粒图像的快速分割方法

对于工业和医学中常见的颗粒图像，提出了一种快速分割粘连颗粒的方法。利用颗粒图像的轮廓特征，找到若干拐点，从拐点中进一步提取出分割点。然后利用分割点的相互距离等因素，为每个分割点找到相匹配的分割点。连接每对分割点即可分开相粘连的颗粒。这种方法快速有效，取得了良好的效果。     

粘连细胞分割算法的研究与实现

以粘连细胞分割为例,提出了一种基于分水岭算法的图像分割算法.算法对分水岭分割之前的距离变换和求种子点进行了改进,得到了较好的分割效果.实验证明,该算法较好地完成了粘连细胞的分割任务.     

一种基于纹理方向场的图像分割方法

提出了一种基于纹理方向场的图像分割方法。根据图像平滑滤波原理构造了高斯滤波器与分块滤波器相结合的平滑方法,利用纹理梯度方向场特征形成纹理梯度图像,以此为基础用分水岭算法对图像进行分割。结果表明,将该方法应用于粘连大米颗粒图像,能有效分割粘连大米图像,较好地解决了分水岭算法的过分割问题,具有较强的边缘稳定性。     

融合深度和颜色信息的图像物体分割算法

讨论立体图对的图像分割问题,提出一种基于深度和颜色信息的图像物体分割算法。该算法首先利用基于聚类的Mean-shift分割算法对目标图像进行适度的过分割,同时借助双目立体视觉算法获取立体图对的稠密深度图,并依据深度不连续性从过分割结果中选取用于继续进行“精致”分割的种子点集,接着对未分配种子标签的区域用图割算法分配标签,并对彼此之间没有深度不连续边界但具有不同标签的相邻区域进行融合。相比于传统图像分割算法,该算法可有效克服过分割和欠分割问题,获取具有一定语义的图像分割结果。相关的对比实验结果验证了该算法的有效性。     

基于自适应多重欧氏距离变换的分水岭粘连颗粒分割方法

颗粒形状以及颗粒粘连程度是影响粘连颗粒分割效果的主要因素,现有粘连颗粒分割方法主要存在两方面不足:一些方法只能应对某一特定形状颗粒的分割问题;大多数方法不能根据颗粒粘连程度自适应地调整分割算法,当粘连程度较大时容易出现欠分割。针对上述问题,该文提出了一种不限定颗粒形状的自适应粘连颗粒图像分割方法,该方法根据颗粒粘连程度对图像进行自适应多重欧氏距离变换,得出分水岭脊线对粘连颗粒图像进行分割。实验表明,本算法对不同形状、不同粘连程度的颗粒均具有较好的分割效果。     

基于T-prim模型的肺气管分割算法

针对现有高阶支气管分割算法计算成本过大或分割精度不足等问题,提出一种基于T-prim模型的肺气管树分割算法。通过形态学灰度重建对CT图像进行初步处理,使用区域生长算法得到主支气管;从马尔可夫随机场的角度对分水岭算法分割框架进行优化,得到优化的分割框架;利用主气管骨架提取自动获得种子节点,算法迭代构造出T-prim模型,利用优化的分割框架得到完整的肺气管树。通过与两种EXACT09竞赛算法的对比实验证明了该算法在不依赖于种子点的人工选择,不需要训练集的条件下,能以极低的泄漏量获得更完整的分割结果。     

地形图上的等值跟踪标记算法

应用经典的分水岭算法来分割粘连细胞图像时,等值淹没方式显得更为合理。提出了一种有效的等值淹没分割算法。先从二值化并作距离变换后的图像中找到种子点,然后对各种子点进行等值跟踪,边跟踪边分类处理标记,最后实现分割。实验证明,该算法分割效果好且速度较快。     

粘连颗粒分割方法研究

颗粒图像的分割中,经常遇到颗粒粘连、重叠在一起的现象,需要将它们分离为单个颗粒目标。本文提出了一种基于灰度形态学重建的图像分割新算法,实验结果表明,该算法既能更有效地分割粘连颗粒,其应用于图像处理也有着较好的应用前景。     

基于改进滴水算法的芯片图像粘连字符分割

为克服粘连字符对芯片字符识别的影响,提出一种基于改进滴水算法的粘连字符分割方法。在芯片图像进行必要的预处理后,提取单张芯片的标准字符信息,利用水平投影和连通域分析提取粘连区域。通过垂直投影和上下轮廓得到上下轮廓极值点;分别以粘连区域左右两端为起点,利用标准字符信息对极值点进行筛选,选取方差较小的一组作为候选分割点;通过分割点对应关系补齐遗漏的有效分割点;上下有效分割点分别作为水滴起始点和终止点,定义新的滴落路径对粘连字符进行分割。实验结果表明,该算法可有效解决芯片图像的字符粘连问题,并且在分割精准度上拥有良好的表现。     

一种改进的圆形目标图像分割算法

针对目标与背景颜色接近,目标区域粘连度较高难以分割的情况,提出了一种基于阈值处理和分水岭分割相结合的改进的圆形目标图像分割算法。提及的算法分成两个步骤：第一步采用了3次阈值处理相结合的改进算法,较好地完成了目标和背景颜色接近情况下的目标提取;第二步采用了改进的分水岭分割算法,改善了分水岭分割之前的距离变换和求种子点过程,较好地实现了粘连度较高情况下的目标区域分割。实验结果表明该方法对圆形粘连目标的分割有较好的效果。     

斑马鱼视网膜细胞图像的分割研究

针对斑马鱼视网膜细胞图像分割时细胞粘连比较严重的情况,采用了边界距离变换和模拟浸水原理的分水岭变换相结合的方法。首先采用距离变换的方法提取细胞区域的局部极小值作为种子点,合并距离过小的错误种子点,然后使用分水岭算法进行分割。实验结果表明,该方法能够有效地分割斑马鱼视网膜细胞图像,成功地解决了分水岭变换中粘连细胞的过分割问题,且计算速度快。     

形态分水岭算法在重叠米粒图像分割中的应用

在大米检测盘上的颗粒往往会出现紧靠或者重叠的米团,导致大米检测图像中常出现重叠大米区域,这给后续大米检测分析等工作带来了很大的困难;虽然传统分水岭算法是一种广泛使用的分割方法,将其用于重叠米粒图像分割可以克服由于米粒交叠造成的图像分析困难,但缺陷在于它的过分割结果。提出了一种针对分水岭过分割问题的形态分水岭算法,它结合形态学和传统分水岭变换的优势。实验证明该算法简单、分割粘连颗粒和抑制过分割的效果很明显,运算的速度也满足实际要求。     

基于透视点和区块特征的多车粘连分割方法

针对交通视频车辆检测与跟踪中经常出现的车辆前景粘连问题,提出了一种利用透视点在图像轮廓上搜索车辆分割点并通过区块特征识别车辆的粘连车辆分割方法.根据路面场景中车道线信息提取出透视点和车道区域,结合混合高斯模型与形态学梯度轮廓算法提取出车辆前景团块.利用透视点原理从前往后顺序分割粘连的车辆前景团块.对分割开的待检定区域,利用车辆区块特征进行检验识别,修正错误分割,将粘连的多辆车逐一分割.实验结果表明,该方法对直线道路上多辆车粘连的分割有较好的准确度和适应性.     

微粒群优化和区域生长结合的图像分割方法

提出了一种基于微粒群算法的区域生长图像分割方法,该方法利用微粒群较强的搜索能力搜索像素种子点。由于搜索像素种子点是按密度进行,计算量小,大幅度提高了算法的计算速度,同时克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性。实验表明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

胃上皮细胞图像的分割算法仿真

研究粘连现象严重的胃上皮细胞图像准确分割问题,针对胃结构排列状态复杂,分割起来非常困难.为了能够准确地区分出图像的细胞核、细胞浆和背景区域,用改进的传统Mean Shift算法,选择高斯函数为核函数,有效确保了Mean Shift算法的收敛性,避免了图像分割的过分割,并设置核函数的带宽为可变性,方便对粘连现象不同的图像分割.同时将改进的分割算法与松弛迭代分割、分水岭分割和传统的Mean Shift分割算法进行了仿真效果对比.实验结果表明利用改进的算法分割的效果较好,改进了传统的Mean Shift分割算法等的过分割问题,提高了分割速度和准确性,在错综复杂的胃上皮细胞图像分割中具有可行性和有效性.     

基于分水岭变换的粘连颗粒图像分割方法

提出了一种基于分水岭变换的粘连颗粒图像分割方法. 首先对图像进行预处理,进行二值化;然后通过距离变换和灰度形态重构得到每个目标的种子区域（目标标记）;再根据目标标记使用强制最小技术修正距离变换图;最后,对修正后的距离变换图进行分水岭变换,得到分割结果. 在Matlab环境下进行实验,结果表明该算法效果良好,能有效的抑制过分割.