基于标记的数学形态学滤波分水岭算法

经典的分水岭算法存在过分割问题,文中针对图像分割提出了一种基于预处理的改进算法。目的是为了抑制分割过程中的过分割现象,缓解过分割问题。首先对图像进行应用数学形态学去噪,滤波。再求取梯度图像,然后根据梯度图像局部极小值的综合信息自适应地提取内部标记,再进行距离分水岭变换提取外部标记。并以提取的标记为依据,对梯度图像进行修正,最后对修正后的梯度图像实施分水岭算法。实验结果表明:与传统分水岭算法相比,本算法能较好地缓解过分割问题。     

结合位图切割和区域合并的彩色图像分割

就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题，提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像，并利用位图切割重建梯度图像；对新梯度图像进行分水岭预分割；对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并，并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法，该算法引入位图切割，抑制噪声对分割结果的影响，在边缘模糊处分割准确，得到符合人类视觉的较小分割区域数目，同时在运行效率上提高。     

一种改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用研究

分水岭算法在图像处理领域得到了广泛的应用,但单独使用分水岭进行图像分割会产生过分割现象,难以得到令人满意的结果。针对分水岭算法存在的过分割问题,提出一种改进的分水岭算法,能有效的抑制过分割现象。首先对输入图像进行平滑滤波处理并计算该图像的多尺度灰度梯度图像;然后提出基于多阈值分割的方法消除无效的梯度信息;再进行分水岭变换并对相似的区域进行合并。实验结果表明,提出的改进的分水岭算法能有效地处理过分割问题,比传统的分水岭算法得到的分割效果要好很多。     

修改标记符梯度图像的分水岭变换

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种修改标记符梯度图像的分水岭分割方法。该算法首先利用阈值分割法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记;然后根据标记的二值图像,运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正;最后,使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。实验结果表明,该算法能有效地抑制过分割问题,并且使用标记符会为分割问题带来先验知识,这为人们解决模式识别等更高级的工作提供了一种有效方法。     

改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用

分水岭算法是一种常用的图像分割方法,由于分水岭算法是基于的图像灰度梯度,对噪声很敏感,直接运用分水岭算法分割图像,很容易产生过分割。为了去除过度分割,为此本文提出了一种改进的分水岭分割方法,首先利用中值滤波消除噪声,再用形态学基本运算得到梯度图像,然后利用形态学开、闭操作重建梯度图像,最后通过实验证明,基于数学形态学的分水岭算法分割医学图像效果优于传统的分水岭算法。     

基于改进分水岭算法的图像分割

为了改善经典分水岭算法的过分割问题,该文将图像中的噪声视为过分割的直接因素,针对人脑核磁共振图像提出了一种基于预处理的改进算法。首先应用数学形态学的开闭运算对图像进行滤波,再求取其梯度,然后依据内外标记对梯度图像进行修正,最后在修正后的梯度图像上实施分水岭变换。实验结果表明,该方法和传统分水岭算法相比较,能有效地抑制过分割。     

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.     

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.     

一种基于标记的分水岭图像分割新算法

为了降低分水岭算法的过分割问题,提出一种新改进的基于标记的分水岭图像分割方法。该方法是在分水岭算法的基础上,算法直接应用分水岭在原始梯度图像而并非简化之后的图像进行分割,从而保证没有物体边缘信息的丢失。与此同时,新算法设计一种新的标记提取方法,从梯度的低频成份中提取与物体相关的局部极小值。它们将构成二值标记图像。然后,将提取的标记利用形态学极小值标定技术强制作为原始梯度图像的局部极小值,而屏蔽梯度图像中原有的所有局部极小值。最后,分水岭在经过修改之后的梯度图像上进行图像分割,最终获得较好的图像分割结果。利用本文提出的图像分割算法可以获得较为理想的图像分割结果。通过对不同类型的图像进行试验,证明本文提出的图像分割算法能够获得符合人类视觉特点,具有实际意义而且一致的分割区域,以及较为准确、连续、一个像素大小的物体边界。与其他的分水岭改进方法相比,本文提出的方法要求的计算复杂度较低,具有简单的参数,同时能够更为有效地降低分水岭算法的过分割问题。     

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。     

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。     

基于改进分水岭算法的VCH-F1图像分割

针对分水岭算法存在的过分割问题以及VCH-F1切片图像的特点,提出了一种能够有效消除局部极小值和噪声干扰的分割方法。首先比较并选取彩色分量图像梯度信息的最大值,达到提取图像有效边缘信息的目的;然后提出基于多阈值分割的方法消除无效梯度信息;最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果证明,基于该方法处理梯度图像进行分水岭算法处理可以得到准确的分割结果。     

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。     

一种分割虚拟人彩色冰冻切片图像的混和方法

彩色冰冻切片图像的分割是数字虚拟人项目最为关键和基础的部分。本文提出一种新的基于支持向量机和分水岭算法相结合的混和分割方法，它利用分水岭算法修正传统支持向量方法获得的分割结果完成最终分割。实验表明，该方法可以更准确地对虚拟人彩色冰冻切片图像进行分割。     

A marker-based watershed method for X-ray image segmentation

Digital X-ray images are the most frequent modality for both screening and diagnosis in hospitals. To facilitate subsequent analysis such as quantification and computer aided diagnosis (CAD), it is desirable to exclude image background. A marker-based watershed segmentation method was proposed to segment background of X-ray images. The method consisted of six modules: image preprocessing, gradient computation, marker extraction, watershed segmentation from markers, region merging and background extraction. One hundred clinical direct radiograph X-ray images were used to validate the method. Manual thresholding and multiscale gradient based watershed method were implemented for comparison. The proposed method yielded a dice coefficient of 0.964 ± 0.069, which was better than that of the manual thresholding (0.937 ± 0.119) and that of multiscale gradient based watershed method (0.942 ± 0.098). Special means were adopted to decrease the computational cost, including getting rid of few pixels with highest grayscale via percentile, calculation of gradient magnitude through simple operations, decreasing the number of markers by appropriate thresholding, and merging regions based on simple grayscale statistics. As a result, the processing time was at most 6 s even for a 3072 × 3072 image on a Pentium 4 PC with 2.4 GHz CPU (4 cores) and 2G RAM, which was more than one time faster than that of the multiscale gradient based watershed method. The proposed method could be a potential tool for diagnosis and quantification of X-ray images.     

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。     

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。     

基于梯度的图像分割新方法

针对玉米图像和Lena图像的分割方法进行了讨论与研究,将传统的阈值分割与图像梯度计算结合在一起,提出了一种新的彩色图像分割方法.该方法对玉米图像和Lena图像不但具有较好的分割效果,而且具有计算简单,抗噪声能力强,并且同时适用于灰度与彩色图像的场合,较好地克服了传统阈值分割方法的缺点.实验表明该算法不仅能够较好地分割出图像边界,且具有较好的时间性能和较好的分割效果.     

基于分水岭算法的作物病害叶片图像分割方法

为了提高作物病害叶片图像分割的准确性,采用了一种改进的基于标记的分水岭图像分割算法。首先,通过对二值图像进行距离变换和分水岭分割来获取背景标记,并通过提取数学形态学重建后的梯度图像中的区域极小值得到初步的前景标记,接着对前景标记进行进一步过滤,消除部分伪前景标记;然后,通过强制极小值方法将背景标记和前景标记叠加在梯度图像上;最后,对修改后的梯度图像进行分水岭变换。采用该方法对多幅黄瓜病害叶片进行图像分割,实验结果表明:该方法能够较好地将病斑部分分割出来,分割结果不受叶片纹理的干扰,平均分割正确率能够达到90%以上,具有一定的有效性和实用价值。