基于融合自适应形态滤波的分水岭分割新算法*

针对分水岭分割易产生过分割问题,提出一种基于融合自适应形态滤波的分水岭分割算法。该算法对图像进行多结构多尺度自适应形态滤波处理,从而抑制图像的暗噪声和暗纹理细节。为了增强目标和背景的对比度,进行高低帽变换,再应用浸没模型的分水岭算法进行图像分割。实验结果表明,与一般的分割算法相比,该算法能有效地抑制各种噪声对分割的影响,具有较强的抗过分割性能,快速有效地实现图像的分割。     

基于数学形态学的医学图像分割

采用分水岭算法对医学图像进行分割,并针对其容易产生过分割的缺点,作了两点改进：首先对原始图像进行自适应加权的多尺度形态滤波,然后引入浮点活动图像作为分水岭算法的输入。实验表明,该方法算法简单,能有效地抑制过分割现象,得到较好的分割效果。     

基于标记的数学形态学滤波分水岭算法

经典的分水岭算法存在过分割问题,文中针对图像分割提出了一种基于预处理的改进算法。目的是为了抑制分割过程中的过分割现象,缓解过分割问题。首先对图像进行应用数学形态学去噪,滤波。再求取梯度图像,然后根据梯度图像局部极小值的综合信息自适应地提取内部标记,再进行距离分水岭变换提取外部标记。并以提取的标记为依据,对梯度图像进行修正,最后对修正后的梯度图像实施分水岭算法。实验结果表明:与传统分水岭算法相比,本算法能较好地缓解过分割问题。     

一种改进的桥梁图像分水岭分割算法

针对传统分水岭分割方法存在的过分割问题,提出了一种改进的桥梁图像分水岭分割算法。该算法首先对桥梁裂缝图像进行高低帽形态学滤波,并运用多尺度梯度算子提取梯度图像,在分水岭变换之前使用自适应的标记提取方法对区域极小值进行标定,然后对初步分水岭分割的过分割区域使用改进fisher距离的区域合并算法进行合并,取散度作为停止度量。实验表明,该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高了桥梁图像分割的精确性,具有很好的鲁棒性和适应性。     

基于自适应标记提取的分水岭彩图分割算法

针对分水岭算法过分割问题,提出一种基于自适应提取标记的改进算法。该算法结合极小值深度和汇水盆地尺度信息提取与物体相关的极小值标记,根据梯度图像中极值点的统计信息自适应设定标记提取的阈值。提取到的标记采用形态学极小值标定技术强制作为原始梯度图像的极小值,在修改过的梯度图像上进行分水岭分割。仿真结果表明,该算法能有效解决分水岭算法的过分割问题,具有更强的抗噪性能和边缘定位能力,且计算复杂度较小。     

结合分水岭和互信息的医学图像自适应分割方法

针对现有的改进分水岭算法中对弱边界分割精度不高、计算复杂及梯度谷底阈值不能自适应选取等缺点,提出一个结合互信息的自适应医学图像分割方法。首先通过形态学滤波和高斯平滑滤波来增强图像的边缘区域和抑制图像噪声;然后经过多尺度形态学梯度的谷底填充算法来减少分割区域块数,同时利用基于数学形态学的多元图像边缘检测算法来提取图像的边缘对获得的梯度图像进行修正;通过引入互信息量对填充的阈值进行自适应调整实现控制分割区域的数量,最后实现自动优化分割。实验结果表明,该方法最大程度保留了图像的弱边缘信息,参数选取更加合理,自适应程度提高。     

基于改进分水岭算法的图像分割

为了改善经典分水岭算法的过分割问题,该文将图像中的噪声视为过分割的直接因素,针对人脑核磁共振图像提出了一种基于预处理的改进算法。首先应用数学形态学的开闭运算对图像进行滤波,再求取其梯度,然后依据内外标记对梯度图像进行修正,最后在修正后的梯度图像上实施分水岭变换。实验结果表明,该方法和传统分水岭算法相比较,能有效地抑制过分割。     

一种改进的医学图像分水岭分割算法

为了提高医学图像分割的准确性, 针对分水岭分割算法中的过分割问题, 提出了一种改进的医学图像分水岭分割算法。该算法首先在分水岭变换前进行预处理初步分割, 主要包括多尺度形态学滤波、多尺度梯度算子计算、自适应标记提取以及分水岭变换; 然后在初步分割变换后, 通过基于邻接图的区域灰度相似性与边界相似性相结合的合并准则, 对分割后的区域进一步合并。实验结果表明, 新算法有效地解决了分水岭算法的过分割问题, 具有较强的抗噪性能和边缘定位能力, 能够满足医学图像的分割要求。     

基于分水岭算法的灵武长枣图像分割方法研究

传统分水岭算法常常会因阈值选择不当而导致图像分割出现各种各样的问题,尤其是过分割问题。在传统分水岭算法的基础上,以灵武长枣图像为研究对象,运用遗传算法对随机选取的阈值进行优化选择;对自然光照环境下的20幅灵武长枣图像,采用改进后的分水岭算法对其进行分割。首先在传统分水岭算法的基础上,利用遗传算法对阈值进行寻优,得到最优的图像分割阈值,再利用最大类间方差法和数学形态学等方法对图像进行后处理,最终得到分割图像,将分割图像与人工分割得到的图像进行比较,分割的正确率能达到89.99%,且分割效果远远优于传统分水岭算法。实验表明,该方法能够得到最优分割阈值并且能够满足机器识别对图像分割的要求。     

基于改进的自适应分水岭图像分割方法研究

研究图像分割中由于对噪声的抑制能力弱以及对大多数图像易产生过分割现象,从而导致图像分割过程中局部分割线产生偏移现象,进而使得图像分割变得困难.为解决上述问题,提出了改进的自适应分水岭图像分割方法.首先,对输入的图像进行自适应降噪滤波,以减弱因噪声干扰导致的区域极小值;然后,运用形态梯度算子对滤波去噪后的图像进行平滑处理,以减弱噪声对分水岭分割的影响;最后,对图像进行目标标记,用来屏蔽消除其它无用的极小值,仅允许标记过的极小值生长为分割区域并得到最终的分割线,达到最终分割出感兴趣物体的目的,仿真结果表明,与传统分水岭分割方法比较,缓解了分水岭算法过分割问题,增强分割算法的鲁棒性,优于一般的分水岭算法.     

基于各向异性扩散的医学图像分水岭分割算法

针对医学图像形态建模过程易产生过分割的问题,提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法。该算法首先对原始图像进行自适应各向异性扩散滤波,然后引入多尺度的形态梯度图像作为分水岭变换的参考图像,以突出图像中物体的边界轮廓,平滑具有均匀亮度的区域。最后,定义基于边界平均灰度和面积的区域合并准则,对分割后的区域进一步合并。实验结果表明,该算法能有效抑制过分割,具有较强的抗噪声性能,得到的分割结果可以满足医学图像建模的需要。     

一种改进的分水岭图像分割算法

分水岭算法在医学图像分割中有着广泛的应用。针对传统分水岭分割算法对噪声敏感和严重的过分割问题．本文提出了一种基于数学形态学的改进的分水岭图像分割算法。通过前期的预处理和汇水盆地的选取，有效地抑制了过分割现象。实验表明，该算法能够对血细胞图像进行快速、准确的分割，边缘定位精确，并且能够较好的克服噪声对图像的影响。     

基于改进分水岭算法的熏烤肉图像分割

针对传统分水岭算法容易产生过度分割的问题,提出一种改进分水岭算法,并用来分割熏烤肉表面颜色。算法先对熏烤肉原始图像作滤波预处理,然后作传统分水岭变换,对产生的过度分割区域,在RGB颜色空间中进行自动种子选取及种子区域生长,最后对剩余小区域进行合并得到分割图像。实验表明,该方法减少了过度分割现象,成功地分割熏烤肉表面颜色,为之后的分析工作奠定了基础。     

融合多结构滤波和多尺度重建的分水岭算法

为了解决传统分水岭算法中存在的过分割问题,提出一种结合多结构形态学开闭滤波和多尺度形态学开闭重建的新方法。该方法用12种不同结构的结构元对原始图像进行开闭滤波,接着对梯度图像应用多尺度开闭重建,通过加权融合不同的重建梯度为最终的梯度。在重建后的梯度上应用扩展最小变换技术（H-minima）以提取标记,用所得的标记修正原始梯度,在修改后的梯度上进行分水岭分割。实验结果表明：该方法不仅能有效抑制分水岭算法中的过分割,而且通过调节分割过程中的参数,还能防止欠分割的发生,对于不同的需求均可得到理想的分割效果。     

B样条函数的图像分割分水岭算法研究

针对传统分水岭算法存在的过分割和对噪声敏感问题,提出了一种能够很好地抑制噪声,剔除图像的伪边缘、准确定位图像边缘信息的方法.采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割.实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过分割问题,同时准确定位了图像边缘信息,提高了分割精度.     

改进梯度和自适应标记提取的分水岭新算法

为了克服分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于改进形态学梯度和自适应标记提取的分水岭新方法。用两组结构元素进行梯度计算;对重构后的梯度图像用Otsu算法提取标记;用h-minima变换修改标记图像,将各尺度下标记点的并集作为最终的标记图像;对修改的梯度图像进行分水岭变换。实验结果表明：与传统分水岭算法相比,该算法对于改善过分割现象有明显的效果,能够获得具有实际意义且更合理的分割区域。