基于直方图判别的细胞图像分割

最优阈值的选取是细胞图像分割中的核心问题，单一的分割方法往往不能适用于各种疏密不一的细胞图像。针对传统的阈值分割方法不能有效地解决稀疏细胞图像分离的问题，该文利用图像直方图的统计特性，提出了一种极小阈值点的搜索方法。并在对直方图进行统计分析的基础上，自动选取恰当的(方法来对不同类型的细胞图像进行分割。实验表明，通过这种方式处理的细胞图像分割效果较好。     

改进MRF参数模型的声呐图像分割方法

为取得更好的声呐图像分割效果,提出了一种基于改进MRF参数模型的声呐图像分割方法.在空间邻域MRF3类分割中,利用一个简单的正比例分布模型来描述目标区的分布;对于MRF模型参数的建立,采用新的3类分割空间邻域MRF模型参数.在此基础上,把新建立的3类分割空间邻域MRF模型参数和层次间相互作用的模型参数应用于空间分层MRF3类分割,得到最终精确的3类分割结果.同时,通过对人造模拟声呐图像以及真实声呐图像的分割实验,验证了提出的分割方法对噪声不敏感,具有较高的分割精度和适应性.     

基于Ncut的声呐图像谱抠图分割

针对目前谱图理论应用于声呐图像分割时,效果不够理想的问题,提出一种结合Ncut和谱抠图的声呐图像分割方法.该方法首先通过形态学变换对声呐图像进行预处理,降低复杂背景对分割结果的影响;其次,引入数字抠图技术,通过改变Ncut算法中的拉普拉斯公式得到用于分割的图像透明度估计;最后,通过透明度处理得到最终的声呐图像分割结果.仿真实验证明了所提算法的有效性,与传统的谱图分割方法相比,没有对声呐图像的背景进行分割,并准确提取出了目标区域,得到了更理想且更细致的声呐图像目标分割结果,有利于后期识别.     

基于直方图的模糊最大指数熵图像分割方法

针对最大熵阈值分割算法的计算缺陷,提出了一种基于直方图的模糊最大指数熵阈值图像分割新算法．该算法把模糊性指数、模糊熵概念应用到图像分割中,结合基于灰度图像直方图的模糊最大熵阈值图像分割理论,给出了模糊最大熵的新定义,同时引入了指数熵的概念．该算法能较好地完成图像分割,较传统分割算法具有更强的抗噪能力,为后续的图像处理提供了良好的基础．通过对真实目标灰度图像的分割和对比实验,表明本文新算法分割准确,性能优越。     

基于马尔可夫随机场的非监督声呐图像分割方法

针对声呐图像的特点,提出了一种新的基于马尔可夫随机场(MRF)的非监督声呐图像自动分割方法。研究发现,声呐图像混响区基本上都服从高斯分布,然而,其直方图离散化的分布效果不利于图像的自动分割,因此,通过一种快速有效的高斯金字塔模型对声呐图像进行预处理,使得处理后的声呐图像的海底混响区直方图服从高斯分布。在此基础上提出了一个能够自动确定声呐图像分类个数的模型,并通过该模型结合一种局部能量极值化的方法对马尔科夫模型的初始化参数进行估计,从而形成一种完全自动的声呐图像分割模型。最后,利用该模型对声呐图像数据进行了分割实验,并和其他典型的分割算法进行了比较,验证了该方法的有效性及快速性。     

基于规一化割的声呐图像谱抠图分割

针对目前谱图理论应用于声呐图像分割时,效果不够理想的问题,提出一种结合Ncut和谱抠图的声呐图像分割方法.该方法首先通过形态学变换对声呐图像进行预处理,降低复杂背景对分割结果的影响;其次,引入数字抠图技术,通过改变Ncut算法中的拉普拉斯公式得到用于分割的图像透明度估计;最后,通过透明度处理得到最终的声呐图像分割结果.仿真实验证明了所提算法的有效性,与传统的谱图分割方法相比,没有对声呐图像的背景进行分割,并准确提取出了目标区域,得到了更理想且更细致的声呐图像目标分割结果,有利于后期识别.     

一种直方图分段逼近的图像分割方法

对于图像灰度信息的分布可使用直方图进行分析。分析图像的直方图是图像处理中的一种常见的方法。对于在图像分割时难于得到图象分割的准确阈值问题,提出利用多项式对直方图包络线进行分段拟合,把图像分割阈值问题转化为求多项式极小值的问题,从而求出用于分割图像不同灰度层次的最优阈值的方法。实验结果表明,这种多项式分段拟合直方图包络线的方法具有比较好的直方图包络线拟合效果,可以为灰度图像的多层分割求出比较理想的阈值。     

基于一致性直方图的超声乳腺图片分割方法

为了在乳腺超声图像中准确的分割出病灶,提出了新的一致性定义,把纹理信息应用到计算一致性中.基于最大熵准则求一致性阈值,把超声图片分为两个子集,一致性区域和非一致性区域;对一致性区域采取求直方图谷值的方法分割,而用邻域信息处理非一致性区域,从而完成对图像的分割.实验结果表明:该分割过程既考虑了图像的局部信息,又考虑了全局信息,弥补了传统的直方图分割算法无法包含局部信息的缺陷.算法处理结果得到了超声医学专家的认可;通过采用差异实验方法评估,取得了理想的效果.     

一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法

针对灰度图像,提出一种基于空间特征矢量的图像分割方法,分割前首先对边缘进行增强处理,并构建以像素的灰度、梯度、像素邻域均值为特征的三维特征空间.将图像像素点引入对应于空间特征点.通过计算像素特征矢量与特征矢量阈值的差矢量,求出矢量差与特征矢量阈值的夹角,比较夹角与动态分割参数的关系,以判定像素所在区域(目标或背景).实验表明,该方法能较快的实现图像分割,分割的效果也较好.     

基于二维直方图的TEM图像阈值分割

将二维自适应阈值分割算法应用于材料的TEM图像的分割中,并对算法的快速实现进行了详细的研究,给出了快速算法的计算机程序。实验结果与性能比较表明,该分割方法非常有效,为进行材料粒度统计奠定了基础。     

基于灰-梯散射图的串行图像分割技术

区域生长和动态聚类分析相结合，是目前常用的串行图像分割技术。常规区域生长算法仅仅依赖灰度分布聚类的分割效果缺乏鲁棒性，对于光照不均匀的图像更容易失效。提出的方法以区域增长方式为识别分割目标的过程：在灰-梯散射图的特征空间内定义特征差异函数以表现同质性区域的不同特征，并以定义的样本散度作为区域生长的准则函数。在区域增长过程中，象素的归类将沿着样本散度减小的方向，从而有效提高了聚类效果。相比其他的区域生长算法，该算法依据图像的灰度分布特征确定聚类参数，分割效果具有分割效果鲁棒性好、对高斯噪声不敏感的特点。     

生物细胞图像阈值分割方法研究

阈值法是最基本的图像分割方法之一，被应用于很多领域，特别是在图像相对简单的生物图像处理方面得到了广泛使用。介绍了运用计算机对生物细胞图像进行处理和分析，能在一定程度上协助医生对病症的诊断。     

生物细胞图像阈值分割方法研究

阈值法是最基本的图像分割方法之一,被应用于很多领域,特别是在图像相对简单的生物图像处理方面得到了广泛使用。介绍了运用计算机对生物细胞图像进行处理和分析,能在一定程度上协助医生对病症的诊断。     

蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。     

改进的分水岭分割算法在图像分割中的应用

针对基于区域的分水岭分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,其分割流程大致为：先求形态梯度图像的浮点活动图像,然后进行分水岭变换,这样边缘定位会更准确;接着使用区域生长法对图像作进一步分割,可以很好地抑制过分割现象,感兴趣的区域也得以保留．实验表明该算法简单有效,能够得到理想的分割结果．     

基于静电场模型和二维灰度直方图的脑部磁共振图像的分割

提出一种改进的主动轮廓模型分割医学图像的方法。基于改进的贪婪法和静电场模型,对贪婪算法中蛇点的邻域提出了进一步的搜索准则,并给出判定准则;使用图像的二维直方图求得阈值,对图像进行二值化处理,并使用静电场模型对二值图像的梯度场进行外力计算。在预处理后的图像中使用静电力作为图像外力,并介绍了简化计算的方法。对比实验表明了该算法的有效性。