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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。 相似文献
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颗粒形状以及颗粒粘连程度是影响粘连颗粒分割效果的主要因素,现有粘连颗粒分割方法主要存在两方面不足:一些方法只能应对某一特定形状颗粒的分割问题;大多数方法不能根据颗粒粘连程度自适应地调整分割算法,当粘连程度较大时容易出现欠分割.针对上述问题,该文提出了一种不限定颗粒形状的自适应粘连颗粒图像分割方法,该方法根据颗粒粘连程度... 相似文献
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基于分水岭变换的粘连颗粒图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于分水岭变换的粘连颗粒图像分割方法. 首先对图像进行预处理,进行二值化;然后通过距离变换和灰度形态重构得到每个目标的种子区域(目标标记);再根据目标标记使用强制最小技术修正距离变换图;最后,对修正后的距离变换图进行分水岭变换,得到分割结果. 在Matlab环境下进行实验,结果表明该算法效果良好,能有效的抑制过分割. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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在颗粒图像中,经常存在颗粒重叠或者粘连现象。本文提出了一种新的图像分割方法。该方法首先对颗粒图像进行二值化,然后对图像作模糊距离变换得到模糊距离图,再利用分水岭算法将粘连或者部分重叠颗粒分离。实验证明,此法能够将粘连颗粒物图像有效分离。 相似文献
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陈宝靖 《自动化与仪器仪表》2015,(2):139-141
将数学形态学理论应用到彩色图像处理是当前的研究热点问题。由于彩色图像的高维特性,导致经典的分水岭方法难以直接拓展到彩色图像处理中。已有的方法常常忽略彩色图像的色度信息,因此分割精度较低。本文提出了一种新的方法,该方法首先定义了新的彩色空间,在新的彩色空间下对彩色图像的色调和亮度分量分别进行分割,然后利用饱和度加权以实现各个分量的融合,得到最终的分割结果。实验结果表明,本文提出的新方法能正确分割彩色图像,分割效果明显优于传统的方法。 相似文献
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一种改进的基于分水岭算法的粘连分割研究 总被引:9,自引:2,他引:9
在细胞图像制作过程中,由于设备或人为原因,经常会出现细胞粘连程度分布不均匀的情况,从而影响分割的效果,给后续的统计分析造成了一定的困难。提出自适应距离变换,结合分水岭分割的处理方法,把细胞的粘连程度信息引入到距离变换函数中,根据细胞粘连程度的不同,自适应地变换距离函数的参数,从而有效地防止欠分割和过分割。实验证明,这种改进的方法能成功地分离不同粘连程度的粘连细胞,并具有良好的稳定性。 相似文献
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在白细胞图像中,由于白细胞细胞核的存在,直接应用分水岭算法时,往往达不到较好的效果。本文提出一种结合EM聚类的改进分水岭算法。通过将EM聚类获得的图像中细胞核区域替换,然后使用基于距离变换的分水岭分割,确定白细胞区域。对距离变换后的图像采用形态学处理减少了细胞分割中的过分割现象。同时使用细胞核位置的先验条件,合并分水岭分割区域,进一步减小过分割的影响。本文方法提供一种新的将分水岭算法应用于白细胞分割的思路。同时实验证明,方法在分割精度上有着良好的表现。 相似文献
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目的 针对传统分水岭算法中产生的过分割问题,提出一种基于阈值标记的分水岭彩色图像分割算法。方法 该方法将分水岭算法直接应用到原始梯度图像上而不是简化之后的图像,这样做的目的是可以保护边缘信息不受损失;利用不同尺寸结构元求取彩色图像形态学梯度,解决了关于保护边缘和图像简化之间的矛盾。同时算法设计一种阈值自动选取与标记提取方法,从梯度的低频成分中提取与物体相关的局部极小值,用这些极小值构成的二值图像强制标定原始梯度图像,在修改后的梯度上进行分水岭分割。结果 在仿真实验中,利用本文算法针对不同RGB彩色图像进行分割,获得准确、连续封闭的分割边界,与其他同类方法相比,得到符合人类视觉的最小分割区域数,同时在运行效率上也有很大提高。结论 该方法可以自适应提取标记而不需要先验知识,有效解决了分水岭算法的过分割问题,相对于传统的算法,提高了分割性能,有较好的适用性和鲁棒性,可将其应用于机器视觉、生物医学以及高光谱遥感图像分割领域。 相似文献
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Snake算法是主动轮廓模型的经典算法,是近年来图像分割和视频领域研究的热点。针对Snake模型中存在的初始轮廓敏感和能量函数中曲率约束不足等问题,提出将分水岭变换和主动轮廓模型相结合的主动轮廓分割算法。首先通过引入标记函数和强制最小值技术解决传统分水岭变换可能导致的过分割问题,然后利用改进的强制标记分水岭算法优化Snake模型的初始轮廓曲线,最后通过在Snake模型中增加一项与曲线形状相关的外部力弥补能量约束函数中曲率约束的不足,从而实现更精确的图像分割。改进后的Snake模型应用于腹部MR图像中,对肝脏图像的识别和分割取得了良好效果。 相似文献
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分形理论是20世纪70年代美国Benoit B.Mandelbrot提出的,在图像压缩领域中得到了迅速的发展与应用,分形编码压缩的两大难点是如何进行图像分割和构造迭代。介于现阶段的分形压缩算法复杂,编码时间长的缺点,本文通过细化图像分割以减轻迭代时计算量的思想,采用串行边界分割与并行区域分割相合的一种改进方法。 相似文献