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改进分水岭算法在医学图像分割中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
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. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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基于分水岭算法的红外图像分割方法 总被引:17,自引:3,他引:14
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。 相似文献
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基于改进分水岭算法的医学图像分割的研究 总被引:12,自引:0,他引:12
本文针对医学图象的特点,改进了医学图像的分水岭算法,并用于医学图像的分割处理。这种分割通常应用分水岭算法,但是它有过分割的严重问题。本文闸述了在分水岭算法的基础上做的一些改进,其内容是:在分水岭算法之前,引入浮点,活动图像作为分水岭算法的输入,在分水岭算法之后,在面积控制的基础上,同时根据面积控制和对比度控制的准则,将某些被分割的小区并入邻近较大的区域。这种改进的方法使过分割现象得到了很好的抑制,而且医学图像中的病变小区被分割出来了,效果很好。 相似文献
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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。 相似文献
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一种改进的Laplacian SVM的SAR图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
当有标识的样本数量有限时,Laplacian SVM算法需要加入尽量多的无标识样本,以提高分类精度.但同时当无标识样本数很大时,算法的时间和空间复杂度将难以接受.为了将Laplacian SVM应用于SAR图像分割这样的大规模分类问题中,提出了一种改进的Laplacian支持向量机算法(Improved Laplaci... 相似文献
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在高强度超声聚焦(HIFU)治疗中,图像自动导航是整个治疗过程的关键步骤.针对超声肿瘤图像分割提出了两种算法,分别为梯度阈值法和区域合并法.其中梯度阈值法针对分水岭过分割的缺陷,选取小于设定的梯度阈值的点作为分水岭变换的种子点,从而很好地抑制了过分割现象;区域合并法首先通过分水岭变换将图像过分割成许多具有区域均质性的超像素,然后基于最小描述(MDL)原则进行合并,将拥有相似纹理特征的小区域聚类在一起,达到抑制过分割的目的.实验结果表明这两种算法有效地解决了分水岭变换过分割的问题,同时能够很好地应用到超声肿瘤图像分割中. 相似文献
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医学图像分割是图像处理研究的难点。图像分割的方法很多,但是对医学图像却无法得到有效的分割结果。文中首先介绍了流域变换的基本思想、基本原理以及流域变换的计算步骤,然后应用流域变换分割复杂的医学图像,最后讨论流域变换的优缺点。实验结果表明,流域变换为医学图像提供了一种崭新的分割方法。 相似文献
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