基于边缘检测和自动种子区域生长的图像分割算法

针对传统区域生长算法对噪声敏感和初始种子过度依赖的问题,提出一种基于边缘提取和自动区域生长相结合的分割算法,即先利用Canny算子对图像进行边缘提取,得到边缘像素点集,再利用灰度直方图从点集中选取自动种子点,结合平均相似度,采用区域生长法进行图像分割。该算法能够实现阈值和种子的自动选取,在传统算法中很难实现。实验结果表明该算法有效。     

基于多特征支持向量机和弹性区域生长的膝软骨自动分割

为了从膝关节磁共振图像(MRI)中分割出膝软骨,提出一种基于多特征支持向量机(SVM)边缘定位和弹性区域生长的自动分割算法。首先,采用自适应Canny边缘检测算法提取图像主要边缘;再对边缘提取多个图像特征,结合SVM算法对边缘进行分类,完成软骨边缘定位;然后,在软骨边缘的基础上进行种子点及软骨像素区域的选择;之后基于选择的结果采用弹性区域生长进行初步软骨分割;最后,基于先验知识和形态学获得最终膝软骨分割结果。实验结果表明:该算法能够准确、快速地自动分割出膝关节MRI中不同的膝软骨,其中股软骨、胫软骨、髌软骨的平均评价重要指标(DSC)分别可达0.8543、0.8280、0.8703,与手工分割结果具有较高的一致性。     

Hough变换和区域分离-合并相结合的分割算法

针对传统区域分离-合并算法中过分割的问题,提出一种基于边缘提取和区域分离-合并相结合的分割算法。即利用Canny算子对图像进行边缘提取,得到边缘像素集。然后将像素集作为边缘线,采用区域分离-合并算法进行图像分割。由于Canny算子所提取的像素集是不完整的,所以需要用Hough变换对其进一步完善,得到连续的边缘线。该算法能够提高区域分离-合并算法的精确度,较好地解决其过分割的问题。实验结果表明,该算法有效。     

肝脏CT图像三维分割研究

针对肝脏CT图像的特征,提出了一种将种子区域生长算法和改进Snake模型相结合的策略,实现了肝脏的三维分割提取。该方法先从CT图像序列中筛选出肝脏有明显成像边缘的一张切片,在其肝脏区域内选择若干个种子点,利用种子区域生长算法得到初始边缘,再利用改进的Snake模型对初始边缘进行优化,然后,将此切片的边缘轮廓作为与其相邻切片上的初始边缘,重复该过程,直到分割完所有切片。实验表明该算法具有较高效率,分割结果精确,所产生的分割结果可以作为三维重建合适的数据集。     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明,该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

基于彩色和边缘信息融合的道路分割算法

为了提高非结构化道路识别算法的有效性，提出了一种道路分割的新方法，建立了道路区域和非道路区域混合高斯彩色模型，根据像素隶属于彩色模型的概率进行基于彩色信息道路分割.利用彩色分割的结果对提取的图像边缘进行有效约束，抑止大量非道路边沿所产生的图像边缘.并且将彩色分割结果和道路图像的边缘信息融合，利用道路图像边缘信息对真实道路边沿定位的精确性和彩色信息对道路区域分割的适应性，通过动态规划算法求解出真实的道路边沿.实验结果表明，提出的新方法可以有效地分割出道路区域，对各种路况具有良好的适应性.     

基于目标形态特征的工件自动分割方法

为了使交互式工件分割算法满足实时性的要求,提出了一种将工件形态特征与图像分割算法相结合的工件自动分割方法.利用MeanShift算法分割图像提取目标区域;利用形态学开运算消除目标区域的噪声,进而分离相连的目标区域;对目标区域进行边缘检测,计算完整的工件轮廓信息,然后根据外轮廓的面积确定工件区域;利用工件区域的最小外接矩形在图像中标出前景和背景区域,再利用GrabCut算法分别对前景和背景建立高斯混合模型,然后通过mincut/maxflow算法分割前景与背景区域,最终实现工件目标的提取.实验结果表明,对于制造商提供的样本,该方法分割工件的召回率和准确率分别为94.97%和88.48%,具有较强的实用性和良好的实时性.     

基于形态滤波和分水岭算法的硅片缺陷提取

针对硅片表面缺陷的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,采用了多结构元素的广义形态闭-开和形态开-闭滤波器,结合改进分水岭算法进行缺陷提取.滤波器对输入图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑,实现消除噪声、简化图像、保持细节的作用.为了克服分水岭的过度分割问题,提出了改进的分水岭算法,利用区域强度准则和边界强度准则对过分割区域进行合并,很好的解决了过分割问题.实验表明,该方法可以提取精确且封闭的缺陷边缘轮廓,为进一步的缺陷特征量的提取与选择奠定了基础.     

基于区域生长的智能车辆阴影路径图像分割方法

针对作者自主开发的视觉导航区域交通智能车辆(Cyber Car)的导航路径在阴影条件下难以应用单一传统阈值方法分割提取的问题,提出了基于区域生长的图像分割方法.该方法利用路径边缘信息寻找种子点,进而对整个路径区域进行生长,最终实现车辆导航路径的准确分割与提取.同时为满足车辆导航实时性的要求,还提出了对分块子图像进行压缩的方法.对不同阴影下导航路径图像的分割试验表明,该方法能够实时、准确地识别导航路径,并具有较强的抗干扰能力.     

基于形态学和Snake模型的尿沉渣提取

针对尿沉渣图像的背景和目标区分度低、有形成分复杂,导致提取困难的问题,设计了一种融合形态学和Snake模型的尿沉渣提取算法。采用基于区域生长的阚值分割方法对尿沉渣进行粗定位,通过形态学的方法确定Snake模型的初始蛇,并将Canny的边缘定位法融入到Snake模型的贪婪算法中,最后完成对尿沉渣的准确提取。实验表明融合算法性能稳定,所提取的尿沉渣区域定位准确;特别是解决了虚假边缘和边缘断裂现象较为严重的尿沉渣轮廓提取问题。