基于标记分水岭和区域合并的彩色图像分割

针对分水岭算法的过分割问题,设计了一种结合标记分水岭和区域合并的彩色图像分割算法.算法首先根据梯度图像局部极小值的综合信息自适应提取标记,在标记的基础上进行分水岭变换获得初始分割结果;然后结合人眼对区域相似性的实际感知定义了融合颜色距离、方差和边缘信息的综合距离度量,通过综合距离度量控制区域进行快速合并得到高级分割结果...     

基于不可分小波与标记分水岭的图像分割

针对传统的分水岭算法过分割的问题,提出一种结合不可分小波与标记分水岭的图像分割算法。根据二维不可分小波理论,文中利用伸缩矩阵为[2,0;0,2]的不可分小波的构造方法构造了四通道的对称滤波器组,并把它应用到标记分水岭的图像分割中。利用该滤波器组对原图进行不可分小波变换,对分解出的低频子图进行标记分水岭分割;然后对利用标记矩阵进行区域平均后的低频子图进行小波逆变换,得到区域平滑图;最后,对最终的平滑图使用标记分水岭算法,得到分割结果。实验结果表明,该方法可以有效地解决分水岭过分割问题,且较好地保留了图像目标的轮廓信息。     

一种基于小波分解和分水岭变换的视频对象自动分割算法

提出了一种基于时空分割融合的视频分割算法。时问分割采用变化检测，其关键的阈值选取通过直方图分析得到。空间分割时，先对图像进行二级小波分解，在低分辨率图像上进行分水岭变换，它可以有效克服噪声的影响并有效地减少过分割。实验结果表明，它可比COST211 AM参考分割取得更好的分割结果。     

基于改进的标记分水岭方法的棒材识别

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。     

基于形态预处理和标记提取的分水岭分割算法

为了解决传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于内外标记的改进分水岭图像分割方法.该方法在形态增强图像的基础上,进行形态学开闭重构运算,在不影响图像中原有景物结构及边缘结构的同时,去除图像中的暗纹理和噪声.从重建后的增强图像中对感兴趣的目标和背景进行标记提取.依据标记利用形态学极小值标定技术对形态梯度图像进行修正,最后使用分水岭算法对修正后的梯度图像进行分割.该方法能够有效地抑制过分割现象,复杂度较低,并可通过调整图像分割过程的参数,得到理想的图像分割效果.     

基于形态学重建和标记分水岭的彩色图像分割

彩色图像的分割方法很多,文章采用了一种将形态学重建滤波和经过最大熵阈值处理的标记分水岭算法相结合的彩色图像分割方法,实验表明该方法分割效果好,运算简单,时间复杂度低.     

基于分水岭变换的PCB图像分割

针对传统分水岭变换对图像进行分割时常见的过度分割情况,提出了利用先验知识对梯度幅度图像进行处理的方法.仿真实验结果表明此方法的有效性,可运用在SMT流水线中进行图像的分割检测工作.     

基于改进滤波和标记提取的分水岭算法

针对彩色图像分割中分水岭算法的过分割问题,提出了一种改进的基于标记提取的分水岭算法.改进后的算法由平滑滤波、彩色梯度计算、标记提取和分水岭变换组成.在平滑滤波阶段,设计了保边性能优于传统频域低通滤波器的频谱包络滤波器并运用于彩色图像及其梯度的平滑.彩色图像梯度计算直接在彩色向量空间进行.在标记提取阶段,利用局部极小值区...     

基于区域特征合并的分水岭图像分割

传统分水岭变换图像分割方法容易造成过度分割,不利于后期的图像分析与处理。采用一种分水岭变换结合区域特征合并的方法,首先将原始图像进行形态学变换,获取梯度图像;再进行分水岭变换,并将运算后的结果进行基于区域纹理、灰度一致性及区域平滑性等特征的区域合并;最终获取分割结果。实验结果表明,与传统分水岭变换方法相比,该方法能够有效降低因噪声、明暗纹理产生的过分割现象,方法可行、有效。     

一种改进的分水岭分割的研究

用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割.为了克服这种缺点,本文提出了改进的图像分水岭分割的方法.该方法先用改进的中值滤波对图像进行预处理,在去除噪声的同时很好的保持物体轮廓和细节;以传统标记提取为基础,以标记点为区域极小值对图像进行分水岭分割.实验结果显示,该方法能很好地抑制过度分割,使分割得到了较好的效果.     

于形态学梯度重建的分水岭分割

提出一种基于形态学梯度重建的分水岭图像分割方法.该方法在形态学梯度图像的基础上,利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建,在保留重要区域轮廓的同时去除了细节和噪声.避免了标准分水岭存在的过分割现象及传统形态学开闭运算先平滑原始图像,后进行分水岭变换而造成的区域轮廓位置偏移.仿真实验证明,无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面,该方法均具有较好的分割效果.整个分割过程无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性;且分割过程只需选择合适的结构元素大小,增强了算法的灵活性.     

滑动窗口式三维Watershed算法实现视频序列分割

视频序列分割是实现视频对象提取、处理和识别的基础,也是基于内容的视频压缩和检索的前提。目前普遍采用的watershed算法是全局涨水算法,用于视频分割时占用的存储和处理空间巨大。针对这一问题本文提出了新的滑动窗口式三维watershed算法(SW3DW),通过时间轴上的局部窗口对视频序列进行观察和分割,而在相邻窗口间采用水源区标号传递和局部流域更新相结合的方法,以较小的存储和处理空间实现了局域和全局处理的一致性。理论分析和实验证明该算法能有效性地实现视频序列的分割,为后续视频对象提取和处理创造了条件。     

基于分水岭算法的红外图像分割方法

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。     

改进分水岭算法在医学图像分割中的应用

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.     

基于DWT的视频数字水印算法

介绍了视频数字水印技术的特点和目前所采用的主要算法,针对MPEG-2视频基于小波变换的特性,提出了一种数字水印的设计方案,将伪随机序列嵌入到对亮度分量进行DWT分解后的低频和高频系数上,详述了水印的嵌入和检测过程,最后给出了结果分析.     

基于双重水印加密和SVD的视频水印方案

针对视频水印的安全性,提出了一种基于双重水印加密和SVD的视频水印方案。该方法首先将水印图像经Arnold置乱,对置乱后的水印通过Chebyshev混沌映射进行加密,保障水印的安全性;然后,对视频关键帧进行三级小波分解,利用SVD对几何失真的不变性,将水印3次嵌入到LL3、HL3和LH3中。实验表明该方案对高斯噪声、MPEG压缩、剪切等具有较高的鲁棒性。     

基于梯度重建与形态学分水岭算法的图像分割

由于分水岭算法存在着过分割的问题,文章提出了一个有效解决该问题的方法。首先,在图像预处理过程中先对图像进行形态学滤波,消除部分噪声;其次,采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对其进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。试验结果表明：该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性。