基于分水岭算法的红外图像分割方法

本文采用分水岭算法对红外图像进行分割,针对其存在的过分割问题以及红外图像的特点,提出了分割区域边界平均灰度及其面积对过分割区域进行合并,以得到有意义的分割结果。本算法利用空中红外目标图像进行了实验,实验表明,本算法适用于红外目标图像,并且效果良好。     

基于曲面拟合的图像分割算法

传统分割方法,在光照不均匀情况下,很难得到理想的分割结果。针对这种情况,提出一种基于曲面拟合的阈值曲面分割方法。首先利用偏离项和光顺项构造拟合曲面方程,然后使用在统一的大光顺项因子条件下求解的拟合结果,来构造自适应的偏离因子与光顺因子,最后利用这些自适应因子第二次精确拟合阈值曲面。实验表明,该方法对于照度不均匀的图像,分割结果明显优于传统全局阈值法。     

改进的分水岭图像分割算法

针对传统的分水岭图像分割算法对噪声过于敏感和容易出现分割现象的特征,提出了新式的粒子群分水岭算法。以下主要探讨了改进的分水岭图像分割算法的具体步骤。     

基于改进分水岭算法的红外图像分割

研究自然背景下红外图像目标分割的问题,提出了一种基于改进分水岭算法的红外图像分割方法.该方法先利用形态学开闭滤波,对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,接着根据提出的计算图像形态梯度的多尺度算法提取图像梯度,而后用改进的分水岭算法对图像进行分割.最后提出了一种新的区域融合方法.实验结果表明,该算法能较好地解决红外图像中的目标分割问题.     

基于模糊增强的医学图像分割分水岭算法研究

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将多尺度形态学边缘检测、模糊增强和控制标记符分水岭相结合的分割策略。该方法首先结合大结构元素和小结构元素各自的优点,用多尺度形态学边缘检测降弱过分割;其次用模糊增强算法使原始医学图像中粗细的边缘都能够得到增强;最后采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割。仿真实验表明,该算法不仅可以有效的克服分水岭变换严重的过分割问题,得到有意义的区域分割,而且还具有较强的区域轮廓定位能力,不需要再进行后续的合并处理,算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

B样条函数与图像边缘检测

介绍一种基于 B样条函数的边缘检测算子 ,该算法是利用 B样条函数对原始图像进行拟合 ,然后求拟合曲面一阶导数的模极大值或二阶导数的零交叉点来检测图像的边缘。根据 B样条函数的局部性质给出了其平滑、一阶和二阶导数的具体卷积模板 ,该算法简洁 ,便于实时处理。     

基于形态学和分水岭算法的冠状动脉造影图像分割研究

图像分割技术是图像处理领域非常活跃的研究课题,但目前还不完善,尤其对狭长区域的分割还没有给出较好的分割算法,如血管图像的分割等。将分水岭算法与数学形态学算法结合起来应用于冠状动脉造影中,并用来进行冠状动脉造影图像血管分割,取得了较好的分割结果。详细论述了数学形态学算法的原理,通过形态学知识提取图像边界。利用图像的几何特征,去除非目标区域,再采用分水岭变换进行图像分割,并利用冠状动脉造影图像验证了该方法的优势。通过实验验证了其可行性与优越性。     

改进的分水岭算法在图像分割中的研究

图像分割作为图像处理中最基础的研究领域之一,占有很重要的地位,是大多数图像分析和处理的不可替代并且是首要步骤的一个基础环节,在理论研究和实际应用中都得到了人们广泛指重视,目前已提出了多种不同的图像分割方法,总体上来说这些算法主要建立在基于图像本身的相似性上,在许多应用领域都获得了成功,但是没有一种方法适用于所有的图像。分水岭算法近年来得到比较广泛的应用,此次研究中用基于形态学的分水岭分割方法对图像处理,进行仿真,与其他方法相比可以较好的分割对象。     

基于梯度重建与形态学分水岭算法的图像分割

由于分水岭算法存在着过分割的问题,文章提出了一个有效解决该问题的方法。首先,在图像预处理过程中先对图像进行形态学滤波,消除部分噪声;其次,采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对其进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。试验结果表明：该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性。     

基于人体手指静脉图像分割算法的研究

根据人体手指静脉图像的结构及特点,提出了一种能很好地抑制噪声、剔除图像的伪边缘、准确定位手指静脉图像边缘信息的方法。首先采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,然后利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割。实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过分割问题,同时准确定位了手指静脉图像边缘信息,提高了手指静脉图像分割精度。     

改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用

针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将同态滤波增强与控制标记符分水岭相结合的分割策略.该方法先进行同态滤波增强预处理,再采用改进控制标记符的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,提出的算法很好地抑制了过分割,实现了有意义的医学图像区域分割,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,不需要再进行后续的合并处理,算法简单,并且能够适应医学图像分类与信息提取的需求.     

改进的分水岭算法用于X光医学图像分割

为了提高医学图像分割质量,提出了一种基于X光医学图像的改进分水岭算法。算法在应用分水岭算法前首先对感兴趣图像进行预处理,包括对感兴趣区域进行最小阈值法,分离背景区,对前景区运用腐蚀和膨胀运算得到候选区;在分水岭变换过程中,通过像素聚类合并准则,将与主像素聚类有相同特性的次像素聚类加入到分割结果中,最终得到合并区域。试验证明,这种改进的分水岭算法使过分割现象得到减少,有效地分割和提取医学图像中的病变区域。     

基于分水岭分割算法夜间能见度仪的图像处理方法研究

基于数字摄像技术的夜间能见度仪是利用人眼观测原理研制的一种适用于夜间的能见度观测的仪器.通过CCD采集的光源图像的亮度信息来反演能见度,关键技术在于能够准确分割出目标光源和黑体的图像.介绍了一种基于控制标记符的分水岭分割的光源图像处理方法.实验验证了该方法具有很好的提取目标光源亮度信息的效果,能达到夜间能见度观测的要求.与Vaisala FD12前向散射能见度仪的结果进行相关性对比,具有较好的一致性.     

基于分水岭算法的电感激光热成像图像分割

激光热成像是一种检测电感微裂纹的新方法,但批量自动检测时电感彼此靠近易导致定位错误和误检.根据激光扫描和热成像检测过程分析图像特征,提出求取温度梯度图并利用次大值滤波消除其激励非均匀性,采用形态学操作断开样品粘连处并去除干扰噪声点;通过距离变换结合分水岭算法得到电感图像分割结果.实验结果表明:该方法实现了对批量铁氧体电...     

结合形态学分水岭的模糊聚类图像分割方法

图像分割是将图像分成各具特性的区域,并将感兴趣的目标提取出来的技术,是图像分析和计算机视觉中非常重要的研究内容。根据图像单一的属性标准对图像进行分割会产生过分割的现象,不容易提取到图像中有用的信息。结合数学形态学分水岭算法先对图像进行分割,得到了对图像的初步处理结果,再利用模糊聚类方法对分水岭分割产生的图像进行后处理,使得灰度信息相同或相近的点聚合在一起,得到了较好的图形轮廓。     

一种改进的分水岭分割的研究

用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割.为了克服这种缺点,本文提出了改进的图像分水岭分割的方法.该方法先用改进的中值滤波对图像进行预处理,在去除噪声的同时很好的保持物体轮廓和细节;以传统标记提取为基础,以标记点为区域极小值对图像进行分水岭分割.实验结果显示,该方法能很好地抑制过度分割,使分割得到了较好的效果.     

改进分水岭算法在医学图像分割中的应用

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点,亦印感兴趣区域.针对传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,提出两点改进:首先对原始图像运用高频强调滤波作图像增强预处理,补偿图像轮廓、突出图像的边缘信息以使图像显得更加清晰;其次是采用修改了标记符的梯度图像进行分水岭分割,整个分割过程无须进行再进行后续的合并处理,降低了分割的复杂性.仿真实验结果表明,这种改进的方法不但使过分割现象得到了很好的抑制,而且医学图像中的病变区域被有效分割出来,同时该方法还支持任意形状,且与JPEG2000标准兼容,分割效果很好.