分割虚拟人切片数据的SVM多类分割方法*

针对虚拟人切片数据量大、解剖结构复杂等特点,对分割虚拟人切片图像的基于二叉树SVM多类分割方法进行研究.基于二叉树的SVM多类分割方法较其他SVM多分类方法更符合人们分割虚拟人切片图像的习惯,而且能获得较高的分割性能和质量.通过对该方法的性能分析,为组织高效的二叉树SVM多类分割方法提供了理论支持.     

基于去降Mallat离散小波变换的彩色图像分割

该文针对Mallat快速离散小波变换,提出了一种利用变换平移不变性的离散小波变换的彩色图像分割方法。首先对原始图像进行平移不变性的小波变换,然后提取颜色和纹理特征,并采用k均值算法进行分割。实验表明该方法对纹理图像和彩色自然图像都具有较好的分割效果。     

基于Curvelet的彩色癌细胞分割新方法

针对彩色图像分割问题,将Curvelet变换与SVM理论相结合,形成了有效的彩色图像分割新方法.通过曲波变换将彩色图像分解到各通道,用Mean Shift找到各通道上特征图像的模式点,再用模式点周围的样本训练SVM,用训练好的SVM对各通道样本进行精确分类,把所有通道滤波后的图像进行重构,使癌细胞凸显并二值化.该方法可以快速,精确地定位到多目标物边界.通过MATLAB进行仿真实验,表明了该方法的有效性.     

基于核模糊聚类的彩色图像色彩-纹理分割方法

提出了一种利用色彩-纹理综合特征进行彩色图像分割的新方法。首先利用HSI色彩模型提取图像的色彩信息,其次,采用与方向无关的Gabor变换对彩色图像的强度信息进行处理,提取图像的纹理基元。根据上述过程所获得的色彩-纹理特征,采用核模糊聚类方法实现彩色图像的自动分割。实验结果表明,所提出的方法综合利用了图像的色彩、纹理信息,使彩色图像的分割结果更准确。     

基于HSV空间的彩色图像分割

彩色图像分割是彩色图像处理和图像识别的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关,将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间,然后经过H分割对绿色信息进行提取得到分割结果。试验表明,这是一种计算高效的分割算法。     

结合特定理论工具的彩色图像分割技术

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,目前对彩色图像的分割已提出了许多种算法。对近年来通过结合模糊技术、马尔可夫随机场、神经网络、遗传算法、小波变换等特定理论工具和模型的彩色图像分割方法和策略加以介绍。     

一种基于K-L变换和Otsu阈值选择的彩色图像分割算法

提出了一种基于K-L变换和Otsu阈值法的彩色图像分割算法.该算法选取HSV彩色空间对图像进行处理,对色度使用K-L变换使其降为一维.考虑到人眼视觉特性,对亮度和色度分别用Otsu阈值法处理,得到图像的二维特征图.最后将具有相同二维特征的邻接像素合并即完成分割.仿真结果表明,该算法有效地提高了分割的速度和质量.     

基于色彩空间变换的彩色图像分割方法

彩色图像是当今数字图像的主要表现形式之一，彩色图像分割是图像处理的热点与难点问题之一。针对彩色图像分割的精度与速度问题，提出了一种基于色彩空间变换的彩色图像分割方法。该色彩空间重在突出图像三分量间的差异，从而充分利用彩色信息。同时，分割方法以向量化图像为对象，从背景去除的思想出发，采用分裂Bregman快速求解算法，从而达到高效分割的目的。数值实验表明，该方法能有效分割出图像的所有目标区域，分割区域较为完整，结果具有较高的精度。     

基于PCNN的彩色图像分割新方法

20世纪90年代发展起来的新一代神经网络——脉冲耦合神经网络(PCNN)模型特别适合于图像处理的各个方面,但是它一直只应用于灰度图像的处理上。有鉴于此,论文对PCNN在彩色图像分割上的应用进行了研究,将彩色图像空间变换成三个相互独立的分量,分别应用PCNN在灰度图像上已有的成熟的方法,得到了彩色图像的边缘信息,从而达到了彩色图像分割的效果。     

自适应梯度重建分水岭分割算法

目的 针对灰度分水岭算法存在过分割且难以直接应用到彩色图像分割的问题,提出一种自适应梯度重建分水岭分割算法。方法 该方法首先利用PCA技术对彩色图像降维,然后计算降维后的梯度图像,并采用自适应重建算法修正梯度图像,最后对优化后的梯度图像应用分水岭变换实现对彩色图像的正确分割。结果 采用融合了颜色距离、均方差和区域信息的性能指标和分割区域数对分割效果进行评估,对不同类型的彩色图像进行分割实验,本文算法在正确分割图像的同时获得了较高的性能指标。与现有的分水岭分割算法相比,提出的方法能有效剔除图像中的伪极小值,减少图像中的极小值数目,从而解决了过分割问题,有效提升了分割效果。结论 本文算法具有较好的适用性和较高的鲁棒性。     

一种分割虚拟人彩色冰冻切片图像的混和方法

彩色冰冻切片图像的分割是数字虚拟人项目最为关键和基础的部分。本文提出一种新的基于支持向量机和分水岭算法相结合的混和分割方法，它利用分水岭算法修正传统支持向量方法获得的分割结果完成最终分割。实验表明，该方法可以更准确地对虚拟人彩色冰冻切片图像进行分割。     

Automatic Image Segmentation by Tree Pruning

The Image Foresting Transform (IFT) is a tool for the design of image processing operators based on connectivity, which reduces image processing problems into an optimum-path forest problem in a graph derived from the image. A new image operator is presented, which solves segmentation by pruning trees of the forest. An IFT is applied to create an optimum-path forest whose roots are seed pixels, selected inside a desired object. In this forest, object and background are connected by optimum paths (leaking paths), which cross the object’s boundary through its “most weakly connected” parts (leaking pixels). These leaking pixels are automatically identified and their subtrees are eliminated, such that the remaining forest defines the object. Tree pruning runs in linear time, is extensible to multidimensional images, is free of ad hoc parameters, and requires only internal seeds, with little interference from the heterogeneity of the background. These aspects favor solutions for automatic segmentation. We present a formal definition of the obtained objects, algorithms, sufficient conditions for tree pruning, and two applications involving automatic segmentation: 3D MR-image segmentation of the human brain and image segmentation of license plates. Given that its most competitive approach is the watershed transform by markers, we also include a comparative analysis between them.     

利用支持向量机分割虚拟人切片数据*

为了提高虚拟人切片数据分割的自动化程度,提出了基于支持向量机的虚拟人切片数据分割方法。给出了分割策略、分割步骤,并讨论了切片数据分割中的支持向量机核及相关参数的选择。实验证明,利用虚拟人切片数据的空间相关特性,基于支持向量机的分割方法可较好地实现对相邻切片的自动分割。这种方法与其他方法相结合,可得到更加精确的分割效果。     

彩色视频序列图像中的人脸跟踪方法

针对彩色视频序列图像的人脸检测，提出了一种基于肤色的人脸跟踪方法。该方法首先在Hsu提出的肤色模型基础上，采样一种自肤色分割算法来提取复杂背景下人脸的肤色特征，与传统的采用固定肤色模型的检测算法相比，该方法具有更好的检测效果；然后，在人脸跟踪过程中采用Condensation滤波跟踪算法，并对算法做了两点改进，即在跟踪过程中采用基于Metropolis算法的重采样方法以及自适应的动态模型，实现了复杂背景下的人脸自由运动的跟踪，并从各种影片中截取了彩色视频序列图像进行了测试实验。实验结果表明，该方法有效地解决了复杂背景下人脸自由运动、光照变化及部分遮挡的问题，且精度较高。     

电子印章图像的分割技术

首先介绍了图像分割的几种典型技术,包括基于边缘检测的图像分割、阈值分割和基于颜色分量的图形分割.并通过实验证明了基于颜色分量的图形分割技术能够对电子印章图像进行快速、准确的分割,尽可能减少分割过程中造成的图像信号的衰减,大大提高图像分析的质量,为后续去噪和图像增强提供良好的图像分析.     

基于量子行为的微粒群优化算法的图像分割

在图像处理中提出的图像颜色分割是一个重要性和具有挑战性的难题。当一幅图像中包含相似的和(或者)非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优的数目。在这篇文章中,寻找出了一种实用而广泛的图像分割方法——基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像颜色分割方法,把图像分割问题看作一个最优化问题,并且采用QPSO的进化策略聚类颜色特征空间中的区域。QPSO不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。文中给出了三幅图像的分割效果,证明了QPSO算法在自动的和无监督的颜色分割上具有很好的效能。     

彩色图像分割方法综述

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息，因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题，彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用，为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解，因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述，即先对各种颜色空间进行简单介绍，然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述，并比较了它们的优缺点，通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题，因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。     

基于RGB彩色空间的图像分割研究

图像分割是图像处理中的主要问题,图像分割效果的好坏直接影响图像分析的结果。彩色图像分割是指将彩色图像分割成各具特性的区域并提取出其中感兴趣的目标,为后续图像处理工作奠定基础。针对彩色图像梯度图进行分水岭分割会造成过分割的问题,比较阈值分割、最大类间方差分割和最大熵分割等图像分割方法,提出一种基于遗传算法改进最大熵的彩色图像分割方法。实验结果表明,该图像分割算法灵活性强,可以有效地分割彩色图像。     

基于改进标记分水岭的彩色踏面图像分割

踏面图像分割是实现踏面区域与背景分离的过程,是联系图像预处理与踏面图像 缺陷检测的纽带。针对传统踏面图像分割方法处理过程中存在的图像信息缺失、区域轮廓分割 精度低和抗干扰能力差的问题,提出了一种基于改进分水岭算法的彩色踏面图像分割方法。首 先使用带色彩恢复的多尺度视网膜增强(MSRCR)调整踏面图像入射分量与反射分量及RGB 3 个颜色通道之间的比例;然后直接计算彩色图像梯度图,通过改进RGB 彩色分量融合运算完 成彩色梯度图像前景与背景的标记后进行分水岭变换得到初始分割结果;最后结合踏面轮廓方 位特点设计图像连通域提取分割算法完成踏面曲面提取。实验结果表明,本方法分割图像边缘 特性好,颜色保真,抗雾霾、光照干扰能力强,可以获得理想的车轮踏面分割结果。     

基于模糊技术的彩色图像分割方法

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,目前对彩色图像的分割已提出了许多种算法,在这些算法中由于模糊技术能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。本文主要介绍了基于模糊技术的模糊阈值分割法、模糊聚类分割法和模糊连接度分割法。