基于圆形假设和多边形近似的血细胞图像分解

提供了一种用于分解有粘连的二值血细胞图像的算法。这种算法在分解中利用多边形近似寻找出所有可能的分割线,结合血细胞是圆形的假设确定最佳分割线。在与其它两种图像分解算法的比较中表明,这种算法具有较好的分解结果,并且在多个细胞粘连的情况下可以对细胞进行更好的分解。     

基于主凹点检测的血细胞图像去粘连分割算法研究

针对医学中血细胞图像研究中粘连细胞难以分割的问题,提出一种基于主凹点检测的分割算法。通过滤波预处理去除图像的噪声以改善图像质量,基于改进的活动轮廓模型初步提取细胞轮廓,通过寻找主凹点的方法准确定位粘连细胞凹点位置,标记并融合细胞图像轮廓、粘连形状等特性,实现粘连细胞分离。实验结果表明,该方法具有很好的分割准确度和完整度,且该算法具有普适性。     

一种粘连血细胞图像分割新方法

提出一种基于血细胞近圆形特征的粘连血细胞分割方法。用形态学腐蚀得到距离图和图像的边缘,并利用灰度重建得到细胞的中心区域和圆心,在此基础上基于细胞圆形特征对细胞的边缘进行搜索,得到粘连细胞的分离点,从而求得分离线,完成对粘连血细胞的精确分割。实验表明,该分离方法是有效可行的。     

基于几何特征的灵武长枣图像分割算法

智能采摘机器人在采摘灵武长枣果实时，其视觉系统采集的目标图像中，目标在自然场景下存在粘连、遮挡、重叠、阴影等问题，造成在图像目标识别时的误识对象问题，这对智能采摘是极其不利的。针对这一问题，提出了一种基于几何特征的灵武长枣图像分割的算法。根据灵武长枣的外形接近椭圆的特征，通过大量统计灵武长枣果实的外形特征数据，建立基于灵武长枣外形的几何模型。通过一系列图像预处理获得二值图像，再利用形态学变换进行连续腐蚀得到目标物的相对质心点位并标记，以确定目标物个数。以标记的质心作为模型的中心，在变换后的二值图像中建立该几何模型，利用所建立模型的边界曲线拟合出灵武长枣图像中目标物的分割线，从而实现灵武长枣图像的分割。实验结果表明，该方法能够简便快捷地解决图像目标物之间的粘连、阴影问题，并能保证高准确率。对于果实粘连较轻的图像，其分割准确率可达到92.31%。     

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。     

基于图像子波包表示模型的图像镶嵌算法研究

本文介绍了数学图像的子波包分解与合成方法，并基于图像的这种表示模型，提出了图像镶嵌算法，数值实验结果表示拼接效果优于数学图像子波变换拼接算法。     

畸变粘连细胞的高精度图像分割模型仿真

畸变粘连细胞图像分割方法是医学影像领域的重要问题。当前的细胞图像分割技术都是利用边缘像素的差异性特征进行分割,只考虑了细胞之间的挤压形变,没有考虑细胞本身非正常变异带来的形状畸变。利用传统的像素分割方法进行分割的过程中,由于细胞畸变、粘连使得分割阀值很难准确界定,细胞分割精确度降低。提出一种基于自适应阀值的畸变粘连细胞图像分割方法。对畸变粘连细胞图像进行H分量直方图变换,在进行归一化处理的同时进行平滑处理,消除细胞畸变因素造成的干扰;利用最大类间方差法进行迭代处理,搜寻最优分割阀值,得到准确的畸变粘连细胞图像的分割结果。实验结果表明,利用改进算法进行畸变粘连细胞图像分割,能够有效提高分割的精确度,效果令人满意。     

一种案件现场全景图像的精确匹配算法

图像匹配是全景图像拼接过程中的核心技术。本文针对犯罪案件现场重建过程中的图像匹配环节,提出了一种精确的匹配算法。算法首先用分割线对待匹配图像交叉分块;再采用小波多尺度变换边缘检测算法对分出的每一子模块提取边缘;运用自适应直线拟合方法在提取出的边缘中查找出角点,作为匹配的准特征点;平移分割线后再重复一遍上述准特征点提取过程,并对两次提取出的准特征点作交集运算;将运算得到的点作为最终的特征点进行图像匹配。实验证明,该算法能够精确地实现现场图像的匹配。     

粘连血细胞图像分离计数算法的实现

目前相关文献中提出的分割算法很多,但都没有一种通用的图像分割算法。不论采用何种分割算法,其分割结果图像中总会存在一些细胞粘连的现象,因而影响到细胞的分析。本文利用数学形态学中的腐蚀运算对二值细胞区域进行层层剥离,然后根据剥离结果判断是否找到了细胞中心点,并对中心点进行适当的修正,解决了因细胞粘连或噪声等原因造成中心点的增加(减少),进而完成细胞的计数统计。文中主要叙述了算法的设计思想及实现,程序运行结果表明,基于vc++.net的算法设计是有效的。     

神经元干细胞序列图像的结合局部灰度阈值的水平集分割算法

在光学显微镜成像的神经元干细胞序列图像中,针对目标与背景的弱对比度及细胞粘连、团簇等问题,提出一种新的分割算法.该算法基于无需初始化的水平集算法,通过引入曲率项来加速收敛;为降低算法的复杂度,提出衡量范数能量作为水平集进化的终止条件;最后结合局部灰度阈值法进一步分割粘连细胞.将该算法应用于2组细胞图像序列共120帧图像的分割中,不但解决了时间序列图像成像时焦距偏移带来的分割难题,而且能够准确地分离粘连、团簇细胞,并保留细胞的形态特征和位置信息.统计结果表明,分割成功帧所占整个序列的百分率较分水岭算法、传统水平集分割算法提高了30%～40%.     

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.     

基于ECCC的细胞图像分割算法

针对粘连细胞图像,提出ECCC(Eleven Components Chain Code)链码分割算法。首先对细胞边缘二值图像进行链码统计和边缘拐点检测,新算法对Freeman链码进行了改进,在链码中加入表示边缘拐点的新的链码元素,然后计算边缘拐点的链码差来筛选真实分割点,最后对分割点线性插值实现粘连细胞分割。实验结果表明,针对2粘连和3粘连细胞,ECCC法的分割成功率分别为100%和98%,平均耗时分别为0.42 s和0.67 s,比传统链码分割法减少了近55%的计算量,在复杂的细胞图像分割中具备一定的有效性和可行性。     

基于小波变换和形态学分水岭的血细胞图像分割

医学图像处理提取细胞中使用分水岭方法时,容易产生过分割现象且对噪声的干扰极为敏感,为了解决此缺点,提出一种基于小波变换和形态学分水岭的细胞图像分割新方法。首先采用小波变换多分辨率分析对图像进行分解,选取合适的小波基和改进去噪阈值函数对图像进行小波去噪,然后对去噪后小波重构的细胞图像应用数学形态学距离变换、灰度重建等技术产生的区域标记进行分水岭变换,最终得到分割结果。实验结果表明,该算法能稳定、准确地提取细胞和实现粘连细胞的自动分割,同时具有很好的鲁棒性和普适性。     

粘连棒材图像自动分割计数技术

针对棒材图像自动计数存在的问题,提出了一种粘连棒材图像自动分割计数技术。首先采用粒度测量术估计棒材图像尺寸半径分布,自适应地选取处理参数。然后提出了一种新颖的棒材中心区域标记方法避免了初始过分割标记,在此基础上又提出了强、弱粘连概念。根据强弱粘连的特点,提出两步标记策略。分类粘连图像、获取图像的初始标记。对强粘连形成的欠分割标记区域采用逐次腐蚀算法,结合棒材形状面积等知识进行识别,获得正确的图像标记。最后融合两步图像中心区域标记结果,采用基于标记的分水岭分割算法进行图像分割。实验证明,这种方法能准确分割粘连棒材图像,实现可靠的棒材计数。     

血细胞图像分割的改进MEANSHIFT方法

根据血细胞图像的特点,采用一种基于改进的MEANSHIFT算法,对血细胞图像的G通道直方图和S分量直方图进行处理,自适应地得到白细胞核和其他区域的分割阈值,通过阈值分割将白细胞核从图像中分割出来,再通过后处理得到白细胞浆区域,从而实现白细胞的自适应阈值分割。在对MEANSHIFT算法进行改进后,阈值的获取自适应性更强,实验证明,这种自适应的阈值分割方法快速、有效,并且对于图像颜色变化、染色条件差异等鲁棒性强。     

基于组合的尿沉渣粘连细胞分割算法的研究与实现

在尿沉渣图像中经常会出现细胞重叠和粘连的现象。将粘连的细胞分离是尿沉渣自动检测系统中一项重要而困难的任务。针对这一情况,提出一种基于组合思想的分割算法。该算法首先利用改进的自适应阈值分割算法结合形态学处理对细胞进行定位得到子图像,然后再利用基于距离变换的分水岭算法对子图像进行粘连细胞分离。实验结果证明,该算法能准确、稳定地分割尿沉渣粘连细胞。同时,该算法明显地提高了尿沉渣自动检测系统的性能。     

基于距离变换的粘连细胞分割方法

在医学细胞图像中,经常会有细胞重叠和粘连的现象。将粘连在一起的细胞群单个分开是医学细胞处理中一项重要而困难的问题。对这一情况,文章提出了一种有效的分割算法。先用最大类间方差法对图像进行二值化,然后对图像作距离变换,将像素点位置信息转化为灰度信息,再利用分水岭算法,找到粘连边界点,从而将细胞群分开。实验证明,该算法能成功地分离粘连细胞。     

快速图像保边界多尺度分解

提出一种新的非线性保边界平滑算法,通过对图像每个像素点的某个邻域内所有颜色相似的像素简单平均,来对图像进行平滑处理。该算法不仅能够进行保边界平滑,并且具有非常高的运算效率。应用这种平滑算法可以对图像进行快速保边界多尺度分解。运用多尺度分解实现了图像的增强、抽象化、对比度调整的效果。     

基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法

提出一种基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法。首先提取两幅图像特征点集邻域色调的局部累加直方图，然后结合图像特征点的几何特征构造亲近矩阵，再对亲近矩阵进行奇异值分解（SVD），利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵，最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果显示，这种图像特征点匹配算法对真实图像的平面旋转和立体旋转都具有较高的匹配精确度。     

OpenCV分水岭算法的改进及其在细胞分割中的应用

分水岭算法是一种基于形态学的图像分割算法,能快速准确地确定连通区域的边界.将基于标记的分水岭算法用于细胞图像的分割,较好地解决了粘连细胞的分割问题.在该细胞分割算法的实现过程中,发现了OpenCV分水岭算法实现的缺陷,通过对相关代码的分析,发现该缺陷存在的原因是算法流程中对相邻像素相对关系的描述存在问题.将OpenCV分水岭算法中对相邻像素取差的绝对值,改为对相邻像素取差值,对该算法进行了改进.实验证明,改进后的OpenCV分水岭算法对细胞图像的分割效果明显好于直接使用OpenCV分水岭算法得到的结果.该方法在不影响分割速度的情况下,提高了OpenCV分水岭算法分割的准确度.