基于模糊距离变换的岩心图像颗粒分割算法

岩心CT图像中相邻颗粒之间存在相互粘连,粒度参数分析等需要对粘连颗粒进行分割。结合岩心粘连颗粒的特性,提出一种基于模糊距离变换的改进颗粒分割算法。首先,对预处理后的岩心图像进行模糊距离变换并提取出距离信息的灰度图像,然后利用形态学膨胀重构方法提取标记作为后续分水岭算法的种子点,根据种子点采用一种基于测地重建的改进分水岭算法得到相邻种子点之间的分割线,最后完成粘连颗粒的分割。实验结果表明本文算法可以提高粘连颗粒分割的准确度并减轻分水岭算法的过分割现象。     

基于自适应多重欧氏距离变换的分水岭粘连颗粒分割方法

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...     

基于流域算法的粘连颗粒图像分割

在分割颗粒图像中,经常会有颗粒重叠粘连,这给图像的后续分析处理带来了很大的麻烦。针对这一问题,提出了一种有效的基于流域分割算法的颗粒图像分析方法。该算法提出一种新的种子点选取方法,使得种子区域最大化,然后以种子区域为核心通过流域膨胀变换重建原图,当图像中所有像素点都重建完时,粘连颗粒图像的分割就完成了。文中主要叙述了算法的设计思想及实现,并给出了实验结果。实验表明该算法能有效改善因多种子点而引起的过分割现象,对形状不规则的颗粒也同样适用,能取得比较满意的分割效果。     

基于流域算法的粘连颗粒图像分割

在分割颗粒图像中,经常会有颗粒重叠粘连,这给图像的后续分析处理带来了很大的麻烦。针对这一问题,提出了一种有效的基于流域分割算法的颗粒图像分析方法。该算法提出一种新的种子点选取方法,使得种子区域最大化,然后以种子区域为核心通过流域膨胀变换重建原图,当图像中所有像素点都重建完时,粘连颗粒图像的分割就完成了。文中主要叙述了算法的设计思想及实现,并给出了实验结果。实验表明该算法能有效改善因多种子点而引起的过分割现象,对形状不规则的颗粒也同样适用,能取得比较满意的分割效果。     

一种新型的雨滴微观特征提取方法*

雨滴颗粒的数目、形状、尺寸以及谱分布是准确反演降雨强度的基础,为了获取自然环境下的雨滴微观特征量,本文采用迭代最大熵分割算法,获取雨滴图像的灰度区域阈值,通过阈值比较,把雨滴颗粒从图像中分割出来,在此基础上,把凹点匹配分割算法引入粘连雨滴的分割研究中,以链码差和曲率作为判断准则,选取凹点进行匹配,实现粘连雨滴的精确分割,以几何均值算法标记不同雨滴颗粒质心位置,记录雨滴特征量,提出了一种新型的雨滴微观特征提取方法。通过实验表明,该算法不仅能够有效地从图像中提取边界区域明朗且颗粒完整的雨滴,而且能够对粘连雨滴颗粒进行分割,从而可精准地从图像中获取雨滴微观特征量。     

基于模糊距离变换的颗粒图像分割方法

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。     

一种基于纹理方向场的图像分割方法

提出了一种基于纹理方向场的图像分割方法。根据图像平滑滤波原理构造了高斯滤波器与分块滤波器相结合的平滑方法,利用纹理梯度方向场特征形成纹理梯度图像,以此为基础用分水岭算法对图像进行分割。结果表明,将该方法应用于粘连大米颗粒图像,能有效分割粘连大米图像,较好地解决了分水岭算法的过分割问题,具有较强的边缘稳定性。     

基于数学规划条件的粘连颗粒图像鞍点搜寻

鞍点在图像粘连对象分割的过程中起着非常关键的作用,目前已有若干以分割为目的的鞍点搜索算法,但在其简捷性、鲁棒性等方面仍有改善的余地。提出一种基于数学规划条件的颗粒图像鞍点搜寻新方法。该方法首先根据颗粒图像3维地貌化后得到的像素空间分布信息,利用数学规划原理提出颗粒图像的鞍点规划条件,然后根据其条件进行鞍点检测。将提出的算法应用在真实粘连颗粒图像上,实验结果表明,该算法具有较高的准判率,为颗粒图像的分割以及相关后续处理奠定了理论分析基础。     

形态学分水岭算法在粘连图像分割中的应用

针对分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出运用顶帽变换对图像进行Ostu局部阈值处理,改善光照不均和噪声对图像分割的影响;采用多尺度形态学梯度,解决结构元素的形状和尺寸对梯度图像产生的影响。实验结果表明,该算法既能有效地分割粘连颗粒,又能有效抑制过分割现象。     

基于特征模糊推理的形态学颗粒分割算法

针对粘连或重叠颗粒图像的分割问题,提出了一种基于特征模糊推理的局部形态学重构参数计算方法,对传统的距离变换结合分水岭的算法进行了改进。在传统距离变换结合分水岭方法的基础上,将颗粒图像划分成若干连通区域,每个连通区域单独处理,使用形态学局部重构的方法抑制分水岭的过分割现象。通过对距离图像连通区域极大值进行统计分析,提取该连通区域的颗粒形态特征。将颗粒形态特征作为模糊输入,重构参数特征作为模糊输出,使用模糊推理方法自适应地计算重构参数,解决了重构参数选取的不确定性问题。最后对重构图像进行分水岭变换得到颗粒分割图像。实验结果表明,该方法对各种粘连状态的颗粒分割效果良好,克服了传统方法的过分割与参数自适应选择的问题。     

基于图像处理的菌落自动计数方法及其实现

针对菌落图像特点，提出用最大类间方差法对采集的菌落图像进行二值化，用Hough变换去除平皿边缘图像，用距离变换和分水岭算法分割粘连菌落，最后用八邻域边缘跟踪和区域填充算法进行标号后计数。实验证明此法不仅计数结果准确．重现性好，而且速度快，计数结果不受菌落接种方法、菌落种类、形态、大小的影响，完全可以代替传统的人工计数，具有一定的推广和应用价值。本文所提出的用于分割粘连菌落图像的距离变换和分水岭算法，对其他各种颗粒图像的分割同样适用，它在如细胞图像处理、材料图像处理等颗粒图像分析方面．具有很高的实用价值。     

改进的分水岭算法在粘连图像分割中的应用

在多目标图像分割中,经常会出现由于目标图像粘连度分布不均而影响图像分割精度的情况.通过研究标记分水岭算法,提出一种结合形态学运算和距离变换的改进的分水岭分割方法.该算法在处理粘连程度高的目标图像时,能够将粘连图像精确地分割出来.实验结果表明,将该算法应用到农产品的混合水果和医药领域药盒的无序分拣中,能够高效地解决粘连图像过分割的问题,且分割效率很高.     

形态分水岭算法在重叠米粒图像分割中的应用

在大米检测盘上的颗粒往往会出现紧靠或者重叠的米团,导致大米检测图像中常出现重叠大米区域,这给后续大米检测分析等工作带来了很大的困难;虽然传统分水岭算法是一种广泛使用的分割方法,将其用于重叠米粒图像分割可以克服由于米粒交叠造成的图像分析困难,但缺陷在于它的过分割结果。提出了一种针对分水岭过分割问题的形态分水岭算法,它结合形态学和传统分水岭变换的优势。实验证明该算法简单、分割粘连颗粒和抑制过分割的效果很明显,运算的速度也满足实际要求。     

基于粘连边界脊线标记的虫卵图像分割

虫卵图像分割是实现兽医寄生虫学虫卵检查技术数字化的重要基础.本文根据图像分割相关理论,提出了基于粘连边界脊线标记算法分割虫卵图像.实验结果表明,该方法对分水岭算法进行合理改进,取得了较好的分割效果,实现了粘连虫卵图像的自动分割.     

一种粘连颗粒图像的快速分割方法

对于工业和医学中常见的颗粒图像，提出了一种快速分割粘连颗粒的方法。利用颗粒图像的轮廓特征，找到若干拐点，从拐点中进一步提取出分割点。然后利用分割点的相互距离等因素，为每个分割点找到相匹配的分割点。连接每对分割点即可分开相粘连的颗粒。这种方法快速有效，取得了良好的效果。     

粘连棒材图像自动分割计数技术

针对棒材图像自动计数存在的问题,提出了一种粘连棒材图像自动分割计数技术。首先采用粒度测量术估计棒材图像尺寸半径分布,自适应地选取处理参数。然后提出了一种新颖的棒材中心区域标记方法避免了初始过分割标记,在此基础上又提出了强、弱粘连概念。根据强弱粘连的特点,提出两步标记策略。分类粘连图像、获取图像的初始标记。对强粘连形成的欠分割标记区域采用逐次腐蚀算法,结合棒材形状面积等知识进行识别,获得正确的图像标记。最后融合两步图像中心区域标记结果,采用基于标记的分水岭分割算法进行图像分割。实验证明,这种方法能准确分割粘连棒材图像,实现可靠的棒材计数。     

基于分水岭和区域面积加权的粘连枸杞分级方法

针对枸杞分级过程中出现的粘连枸杞分级效率不高、准确性低的缺点,提出了一种基于形态学分水岭和区域面积加权的粘连枸杞分级方法.对粘连的枸杞图像进行形态学预处理消除枸杞烘干晾晒过程中产生的细小噪声,在保持区域轮廓位置不变的同时,尽可能地消除不规则边缘;运用标记极小值的分水岭算法分割图像,依据枸杞红色分量的分布剔除霉变颗粒,对正常枸杞二值图像运用区域面积标记算法扫描标定各个目标获取颗粒的面积,并用霍特林算法获取颗粒的长宽比;以长宽比作为面积的权值对面积加权修正后进行聚类分析,分成3类.实验结果表明:该方法能够较快速、准确地对不同大小的粘连枸杞颗粒进行分类.     

基于组合的尿沉渣粘连细胞分割算法的研究与实现

在尿沉渣图像中经常会出现细胞重叠和粘连的现象。将粘连的细胞分离是尿沉渣自动检测系统中一项重要而困难的任务。针对这一情况,提出一种基于组合思想的分割算法。该算法首先利用改进的自适应阈值分割算法结合形态学处理对细胞进行定位得到子图像,然后再利用基于距离变换的分水岭算法对子图像进行粘连细胞分离。实验结果证明,该算法能准确、稳定地分割尿沉渣粘连细胞。同时,该算法明显地提高了尿沉渣自动检测系统的性能。     

气液两相流气泡图像的形态学分割方法

针对气液两相流图像中的气泡粘连现象,提出了一种用于识别粘连气泡的图像分割新算法。首先利用差影算法消除背景噪声,利用最佳阈值分割法将其二值化;然后采用形态学填充算法对气泡中心区域进行填充,并利用填充图像减去原二值化图像,从而分离出气泡的亮点图像;最后用形态学条件加厚算法对每个亮点进行重复加厚处理,得到气泡的分割图像。试验结果表明,该算法可以对气液两相流中的粘连气泡图像进行有效的分割识别,以便进一步准确地测量气泡尺寸及截面含气率。     

粘连细胞分割算法的研究与实现

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.