基于逼近增强算子的合成孔径雷达图像特征提取算法

针对含噪SAR图像的边缘检测效果不理想、边缘特征不明显等问题,提出一种基于逼近增强算子的合成孔径雷达(SAR)图像特征提取算法.该算法利用多尺度非均匀滤波将含有噪声与不合噪声的像素点的灰度值、结构元素以及区域内的像素加权灰度密度这三个特征进行区分,以达到去噪效果.采用基于增强算子的SAR图像检测方法,通过SAR图像的像素灰度值以及像素点分布密度均值来计算综合均值阈值,通过阈值来判断像素点是否属于边缘部分.在实验中,通过分别与基于修改的LSD算法、基于水平集算法以及基于核心聚类算法的SAR图像提取方法进行了对比分析,从对比结果可以得出算法在对含噪SAR图像进行边缘检测时可以得到更明显的边缘信息.     

基于SUSAN边缘信息的阈值分割算法

基于边缘信息的阈值分割方法因为在保持目标轮廓和分割低对比度图像方面具有良好性能,特别适用于对工业生产图片的分割,但是传统方法普遍存在对噪声敏感和阈值难以选取的问题,针对这些问题,提出一种基于SUSAN边缘信息的自适应图像阈值分割算法,使用SUSAN特征响应描述像素的边缘信息,以有效抑制噪声和弱边界的影响。基于图谱理论的最小最大割阈值分割算法相比于其他分割算法时空复杂度大大降低,且获取的阈值全局最优。实验结果表明,该算法能够准确分割出目标,保留丰富的细节内容,对低对比度图像和噪声图像也有很好的分割效果,获取的阈值相比于传统算法更优。     

二维直方图图形统计分析的分割方法

一维阈值分割方法对噪声污染的图像很难达到理想的分割效果。二维直方图的分割方法结合了灰度和空间信息使分割精度提高,但计算复杂度急剧增加,并且传统二维直方图的方法对噪声和边缘像素的处理不够准确。改进了二维直方图的构造方法,采用自适应滤波器平滑噪声的同时更高效地保持了图像边缘和高频细节信息。运用改进的Hough变换对二维直方图进行图形统计分析,并搜索二维直方图的平面分割线,将二维直方图划分为不同的分割区域。实验结果表明改进的算法对噪声污染的图像有更好的抗噪能力,分割也更加准确。     

基于边缘保持的SAR图像预处理方法

SAR图像空间自适应Gamma MAP滤波去噪后,常残留一些类似脉冲噪声的像素点;为了滤除这些噪声,提高图像质量,采用基于阈值的极值中值滤波;在对SAR图像进行预处理时,将基于阈值的极值中值滤波算法级联到Gamma MAP算法滤波后的SAR图像;测试图像和数据显示,该方法提高了SAR图像质量,保留了SAR图像边缘细节,能很好地检测奇异性目标,易于硬件并行架构实现。     

基于自适应射线群的图像边缘检测算法

对于存在大量噪声、目标边界模糊且粘连的浮选泡沫类图像,分水岭及阈值法难以准确分割。为此,提出自适应射线群算法检测泡沫边缘,仅访问图像一次,即实现种子区域的提取。去噪后,从种子区域的几何中心位置对称发射出多条射线,根据射线的灰度分布曲线自适应提取泡沫的边缘,并修正边缘。实验结果表明该算法可解决分水岭算法的过分割及不准确分割等问题。     

基于口腔图像的分割算法的研究

针对传统分割算法难以解决多目标分割等问题,提出了一种改进的一维Kapur熵多阈值分割算法.该算法依据Kapur熵阈值选择原理,应用图像灰度直方图信息,利用迭代合并和选择方法建立口腔图像中的阈值分割模型,解决了图像分割中阈值的自动获取问题和多阈值并行选择问题,实现了口腔图像中牙齿和病灶的分离.形状准则和一致性准则评价方法证明了该算法在抗噪声方面明显优于自适应阈值方法.获得的分割结果较好地保留了图像的灰度信息和边缘信息,为后续的图像分析和诊断工作提供了保证.     

自适应多结构元形态学边缘检测方法

对自适应选取结构元权值以及如何有效去除混合噪声是多结构元形态学边缘检测中尚待解决的两个问题,在深入研究各种形态学边缘检测方法的基础上,提出了基于灰度距离逻辑函数和基于边缘方差两种自适应多结构元形态学边缘检测方法。首先对原始图像进行最优阈值分割二值化,其次从灰度距离和边缘方差两个角度分别实现结构元的自适应选取,最后选择形态算子进行边缘检测。方法具有更好的抗噪性和灵活性,能更加精确的体现原有图像的边缘方向信息。通过仿真实验,验证了方法的可行性和有效性。     

改进Canny边缘检测的遥感影像分割

基于边缘特征的图像分割算法中,能够准确地检测出边缘是进行图像分割的前提和关键。针对目前遥感图像分割算法普遍存在鲁棒性差、易发生边缘信息缺失以及适用范围较窄的缺点,提出了一种基于改进Canny边缘检测的遥感影像分割算法。针对传统Canny高斯滤波在平滑图像的同时也模糊了边缘,改用具有保边特性的引导滤波对图像进行平滑;针对噪声对求导敏感这一问题,增加45°和135°方向梯度模板来计算图像梯度和方向;针对传统Canny算子人为设定高、低阈值的局限性问题,改用大律法自适应地根据图像灰度选取高、低阈值。为充分利用多光谱图像的优点,在进行边缘检测时采用波段分解,逐波段进行处理,随后将边缘综合成一幅结果图,最后进行区域生长。实验结果表明,与其他和传统边缘检测的分割方法相比,该方法在遥感影像分割中取得了较好的结果。     

基于口腔图像的分割算法的研究

针对传统分割算法难以解决多目标分割等问题，提出了一种改进的一维Kaput熵多闽值分割算法。该算法依据Kaput熵阈值选择原理，应用图像灰度直方图信息，利用迭代合并和选择方法建立口腔图像中的阈值分割模型，解决了图像分割中阂值的自动获取问题和多阈值并行选择问题，实现了口腔图像中牙齿和病灶的分离。形状准则和一致性准则评价方法证明了该算法在抗噪声方面明显优于自适应阈值方法。获得的分割结果较好地保留了图像的灰度信息和边缘信息，为后续的图像分析和诊断工作提供了保证。     

一种基于Canny的自适应图像边缘提取方法

针对传统Canny算子需要人为指定高斯滤波参数和高低阈值的问题,提出一种自适应方法,采用基于非下采样Contourlet变换的自适应阈值去噪算法代替高斯滤波对图像去噪,同时保持图像的边缘信息,然后采用最大类间方差的方法进行高低阈值的自适应设定,并用此高低阈值对经过非极大值抑制后的图像进行检测及连接边缘。理论和实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘方面获得了不错的效果,并且提高了边缘的自动化检测能力。     

结合分水岭与自动种子区域生长的彩色图像分割算法

为了对彩色图像进行有效分割,提出了一种将分水岭算法与自动种子区域生长相结合的分割算法。该算法首先利用基于边缘信赖度的各向异性扩散方程对图像进行平滑预处理,以便在去除图像噪声的同时,保持图像的边缘信息,从而有效解决了分水岭算法的过分割现象;然后在此基础上,设计了一种基于色调均值差的自动种子区域选取算法,即根据色调均值和饱和度均值的相似性来对分水岭算法分割形成的区域进行种子区域生长,并利用小图像区域消解算法对区域生长所遗留的小区域进行消解,减少了图像中小区域的数目,从而实现了对彩色图像的有效分割。实验结果表明,该算法简单、快速,且能得到较其他算法更好的分割效果。     

基于融合自适应形态滤波的分水岭分割新算法*

针对分水岭分割易产生过分割问题,提出一种基于融合自适应形态滤波的分水岭分割算法。该算法对图像进行多结构多尺度自适应形态滤波处理,从而抑制图像的暗噪声和暗纹理细节。为了增强目标和背景的对比度,进行高低帽变换,再应用浸没模型的分水岭算法进行图像分割。实验结果表明,与一般的分割算法相比,该算法能有效地抑制各种噪声对分割的影响,具有较强的抗过分割性能,快速有效地实现图像的分割。     

基于上下文分析的无监督分层迭代算法用于SAR图像分割

基于聚类的分割算法能够有效地分析目标特征在特征域的分布结构,进而准确判断目标的所属类别,但难以利用图像的空间和边缘信息,而基于区域增长的分割算法能够在空间域利用多种图像信息计算目标之间的相似性,但缺乏对特征结构本身的深层挖掘,容易出现欠分割或过分割的结果. 本文结合这两种算法各自的优势,针对合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）图像的特点,提出了一种基于上下文分析的无监督分层迭代算法. 该算法使用过分割区域作为操作单元,以提高分割速度,降低SAR图像相干斑噪声的影响. 在合并过分割区域时,该算法采用了分层迭代的策略:首先,设计了一种改进的模糊C均值聚类算法,对过分割区域的外观特征进行聚类分析,获得其类别标记,该类别标记包含了特征的分布结构信息. 然后,利用多种SAR图像特征对同类区域的空域上下文进行分析,使用区域迭代增长算法对全局范围内的相似区域进行合并,直到不存在满足合并条件的过分割区域对为止,再重新执行聚类算法. 这两种子算法分层交替迭代,扬长避短,实现了一种有效的方法来组织和利用多种信息对SAR图像进行分割. 对模拟和真实SAR图像的实验表明,本文提出的算法能够在区域一致性和细节保留之间做到很好的平衡,准确地分割出各类目标区域,对相干斑噪声具有很强的鲁棒性.     

基于边缘检测与分裂合并的图像分割算法

针对传统分裂合并算法容易产生方块效应与过分割的缺点,提出了一种结合边缘检测和分裂合并的图像分割算法.该算法直接利用图像的边缘信息进行分裂,不断将图像分裂为一些不规则形状的一致性区域,然后根据一定规则将相似的区域合并.实验表明,该算法能大幅减少分裂次数,并有效克服方块效应和过分割等缺点,图像分割效果较好.     

基于区域分离与聚合的分水岭分割

针对目前采用分水岭变换实现的图像分割容易出现过分割,导致图像分割边缘不明显现象,使得分割之后图像边缘失真。论文提出了一种结合拉普拉斯滤波和区域分离与聚合的改进分水岭变换图像分割方法。仿真结果表明,与传统的分水岭图像分割方法相比,该方法分割出的图像能有效抑制图像的过分割现象。     

自适应梯度重建分水岭分割算法

目的 针对灰度分水岭算法存在过分割且难以直接应用到彩色图像分割的问题,提出一种自适应梯度重建分水岭分割算法。方法 该方法首先利用PCA技术对彩色图像降维,然后计算降维后的梯度图像,并采用自适应重建算法修正梯度图像,最后对优化后的梯度图像应用分水岭变换实现对彩色图像的正确分割。结果 采用融合了颜色距离、均方差和区域信息的性能指标和分割区域数对分割效果进行评估,对不同类型的彩色图像进行分割实验,本文算法在正确分割图像的同时获得了较高的性能指标。与现有的分水岭分割算法相比,提出的方法能有效剔除图像中的伪极小值,减少图像中的极小值数目,从而解决了过分割问题,有效提升了分割效果。结论 本文算法具有较好的适用性和较高的鲁棒性。     

一种基于视觉特性的遥感图像分割

SAR图像存在乘性相干斑的影响,传统的图像分割方法不能很好保持图像的结构信息．文章研究了基于视觉特性的组合分割方法,该方法通过塔型方向滤波器组进行去噪,发展了各向异性的核期望转移滤波器,核的形状、尺度和方向都能自适应图像的局部结构,最后结合边缘检测对图像分割进行修正．分析和实验表明该方法对SAR图像是有效的．     

多区域SAR图像分割的改进水平集方法

由于合成孔径雷达（SAR）图像易受相干斑噪声的影响,光学图像的分割方法并不适用于SAR图像,更不能获得精确的分割结果对比,因此,首先基于GA^0统计模型定义能量映射函数以代替像素值进行后续处理,减小相干斑的影响;其次,使用水平集算法对处理后的图像进行分割处理,选用了一种形式更为简单的水平集函数,并可以较容易地推广到多区域SAR图像分割情况。实验结果表明,该方法可以减少相干斑噪声对SAR图像分割过程的不良影响,具有较好的准确性。     

基于显著性定位和动态自适应区域生长的HRMR图像斑块分割

为了解决HRMR图像斑块边界模糊及灰度不均匀造成的分割难问题,提出了一种结合显著性定位与改进动态自适应区域生长的斑块分割方法。使用非局部均值滤波算法、平滑梯度实现图像去噪与斑块模糊边缘增强;通过显著性检测获得显著图像,采用形态学开重构得到斑块定位图像;利用改进的动态自适应区域生长算法,实现颅内斑块的准确分割。本实验对象为34组脑血管狭窄患者的HRMR图像,通过与专家手动分割结果对比,斑块的平均分割准确度达到90.16%。研究结果表明,本方法不仅能够提高斑块的分割精度,完整地保留颅内斑块的弱边缘信息,同时还可以避免不同医生手动分割造成的主观差异性,或可用于辅助脑血管狭窄患者的临床诊断与治疗。     

基于改进快速分水岭变换的图像区域融合

提出一种改进的快速分水岭变换算法,可在只增加很小算法复杂度的情况下获得梯度图像的多尺度信息;进而构造了一个新的区域相似性函数,该函数综合考虑了灰度差异、边界强度、融合进度、边界复杂度、纹理信息等多方面因素,并将改进分水岭变换中获得的多尺度信息用作评价边界强度的指标．实验证明,该算法有很好的鲁棒性和适应性．