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针对传统分水岭算法对噪声敏感,易出现过分割的现象,提出一种自适应全变分模型和标记分水岭算法相结合的图像分割算法。采用自适应全变分模型对原始图像进行滤波处理,平滑去噪的同时保留图像的边缘信息;求解其多尺度形态学梯度图像,并用基于最大熵的扩展极小值技术获得的前景和背景标记并对其多尺度梯度图像修改;对修改后的梯度图像进行分水岭变换,实现准确的分割。对比常用和相似的图像分割算法,实验结果表明,该算法在抗噪性、运行时间和分割交并比上有一定的优势。尤其是在噪声强、灰度值接近的医学图像上能够获得合理有意义的分割区域,效果良好。 相似文献
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分水岭算法是一种高效的图像分割算法,能够准确地对图像进行基于区域的分割,但是存在易过分割的问题.为此本文提出一种改进的分水岭算法:首先,对彩色图像进行频谱包络滤波并计算彩色梯度获得梯度图像,再采取一种自适应设定参数的H-minima技术,对梯度图像的极小值区域进行标记;然后,对已标记极小值区域的梯度图像进行分水岭分割;最后,计算分水岭分割所得各区域的颜色矩,作为该区域的颜色特征,并对这些区域进行近邻传播聚类获得分割结果.通过与近年来其它改进的分水岭算法和采用聚类的图像分割算法实验比较,本文所提算法能更加有效地抑制过分割,提高分割准确率,具有良好的自适应性和鲁棒性. 相似文献
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基于自适应预处理的图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了防止分水岭算法过分割问题,该文提出了一种基于自适应预处理的图像分割算法。该方法在分水岭算法的基础上,首先结合像素点亮度特征和空间分布特性应用自适应方法对梯度图像进行预处理。通过考察各像素点邻域中像素分类后的分布情况,来判断考察点是处于区域中心还是处于边界,并据此对考察点的梯度值进行调节。然后在预处理后的梯度图像上选定标记,将预处理后的梯度图像中大于200个像素的连通区域标定为标记。最后用分水岭分割方法对带标记的参考图像进行分割。试验结果表明,该分割方法具有良好的分割效果。 相似文献
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一种基于形态学的红外目标分割方法 总被引:16,自引:6,他引:10
研究自然背景下红外图像中目标分割的问题,提出了一种基于形态学的红外目标分割方法.该方法先利用形态学滤波,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,最后针对过分割问题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. 相似文献
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提出一种基于形态学分水岭算法的医学CT图像分割方法。针对传统分水岭算法易产生过分割现象的问题,分析产生过分割现象的原因并提出解决方案:首先利用形态学重构算法滤波,然后合并极小值,对梯度图像进行修正,最后对修正的梯度图像进行分水岭变换。仿真结果表明该方法能够抑制过分割现象,得到理想的分割结果。 相似文献
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运动视频对象的时空联合检测技术 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种具有全局运动的视频运动对象时空联合检测算法。针对传统时间分割使用主观固定阈值的缺点,采用了对差分图像进行噪声参数自适应学习的算法获取自动阈值,并利用形态学运算获取修正的时间分割模板;考虑传统分水岭空间分割的不足,提出了基于人眼视觉特征的改进分水岭算法,包括基于形态重建滤波的图像降噪、形态梯度变换以及基于韦伯感知原理的视同灰度非线性变换,有效地解决了过分割问题;对时、空间分割结果进行信息融合处理,从而得到完整的运动对象。仿真实验结果表明,本文算法可以快速准确地分割视频运动对象。 相似文献
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各种改进的分水岭变换是目前应用最广的二维凝胶电泳(2DGE)图像蛋白质点分割算法.其中标记控制分水岭分割效果较好,但由于忽略了蛋白质点大小和形状,导致外标记落在部分蛋白质点区域内而无法正确分割.针对该问题,提出一种结合2DGE先验的分水岭分割方法.首先,根据2DGE图像蛋白质点中心灰度极小先验提取中心标记,并通过中心标记膨胀提取距离标记;然后,根据2DGE图像背景灰度极大先验,在距离标记划分的区块内提取原始2DGE图的局部自然分区标记,并对二者进行融合优化,获得最佳背景标记;最后在梯度图像各区块内进行分水岭变换,提取蛋白质点边缘.通过对四组真实扫描2DGE图像进行实验,结果表明,该方法明显改善了蛋白质点边缘检测正确率. 相似文献
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基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对对称差分法检测目标时容易产生空洞以及当目标运动速度较慢或尺寸较小时易出现漏检等现象,提出了一种基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法。首先将用高频强调滤波等处理的视频图像进行差分,再运用高阶统计运动检测算法检测出差分图像中运动目标的大概运动区域,经后处理得到运动目标的初始二值掩膜;并应用初始二值掩膜得到用于标记的前景与背景标识,用该标识修正当前帧的多尺度形态学梯度图像;最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的运动目标。实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,继承了变化检测和分水岭算法速度快的特点,克服了分水岭算法易产生过分割的缺点,且具有良好的鲁棒性。 相似文献
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针对图像中棒材识别问题,提出了一种新的标记分水岭的棒材分割识别方法,该方法 结合距离变换 与梯度重构对标记点进行限定,使用分水岭变换完成棒材识别。首先利用棒材图像低频部分 进行阈值的自 动提取,对区域对应的距离图中的局部极值点进行筛选。提取棒材图像中低频成份对应的局 部极值区域, 结合局部极值点得到前景标记。然后基于前景标记进行距离分水岭变换,将分水岭变换得到 的脊线作为背 景标记。最后对梯度重构以后的棒材图像基于标记进行梯度分水岭变换,得到棒材分割识别 结果。本文方 法一方面结合距离图进行标记点筛选及补充得到准确的棒材数目,有效解决了分水岭算法目 标识别的过分 割问题。另一方面保留了梯度图像分水岭变换后边缘定位准确的优点,得到完整的棒材轮廓 。实验结果表 明,该方法满足图像识别的实时性、鲁棒性、准确性要求,可将其应用于类圆目标识别及相 关领域。 相似文献
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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。 相似文献
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多尺度形态梯度算法及其在图像分割中的应用 总被引:14,自引:0,他引:14
分水岭变换是一种适用于图像分割的强有力的形态工具.然而,基于分水岭变换的图像分割方法的性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法.本文首先提出了一种计算图像形态梯度的多尺度算法,对阶跃边缘和"模糊"边缘进行了有效的处理其次,提出了一种去除因噪声或量化误差造成的局部"谷底"的算法.实验结果表明,采用本文算法后进行分水岭变换,即使不进行区域合并也能产生有意义的分割,极大地减轻了计算负担. 相似文献
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由于脑部结构复杂,存在精密纹理并且由于成像技术的限制,传统分水岭算法分割脑肿瘤很容易产生过分割问题。本文提出一种改进的分水岭算法解决此过分割现象。在应用分水岭算法之前对图像进行一些预处理:首先,应用形态学开闭重建重构原图像,滤除噪声和复杂细小的纹理;其次,对重建后的图像做多尺度形态学梯度,并对修改了标识符的梯度图像进行分水岭算法分割。实验结果表明:结构元素半径大小取17~22,肿瘤能够完全地分割出来。与传统的分水岭分割算法相比,本文所采用的算法很好地抑制了过分割问题,可以很容易地分割出肿瘤。 相似文献
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语义图像分割是进一步图像分析与理解的重要基础,本文面向语义分割,针对传统分水岭分割算法对噪声敏感、易于产生过分割等问题,研究了一种结合梯度重建和非线性处理的图像分割方案.首先提出了基于形态学的开闭二次重建获得形态梯度图像的方法,然后对其进行阈值变换,以抑制噪声引起的明暗细节,之后进行给定尺度等级的非线性划分,以降低目标和背景内部细密纹理的影响,而后,采用了一种改进的分水岭浸没标记算法进行分割.实验结果表明,与传统算法和Matlab工具箱中算法相比,本文算法获得了更为理想的分割结果. 相似文献
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提出一种基于多尺度形态学梯度的颅脑图像分割方法。针对传统分水岭算法易产生"过分割"现象的问题,提出优化算法,即首先利用多尺度形态学梯度算法提取图像边缘信息,对梯度图像进行修正,最后利用分水岭算法实现分割。仿真结果表明该方法能够较好地抑制"过分割"现象。 相似文献