形态学梯度重建的改进快速分水岭算法

提出一种基于形态学梯度重建的改进快速分水岭分割算法。该方法在形态学梯度图像基础上,利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建;定义了分水岭的强度指标--落差,基于此对快速分水岭算法进行了改进,并将此算法结合图像重建进行了仿真实验,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。仿真实验证明,改进的算法无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面,均具有较好的分割效果。     

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。     

基于小波变换和形态学分水岭的血细胞图像分割

医学图像处理提取细胞中使用分水岭方法时,容易产生过分割现象且对噪声的干扰极为敏感,为了解决此缺点,提出一种基于小波变换和形态学分水岭的细胞图像分割新方法。首先采用小波变换多分辨率分析对图像进行分解,选取合适的小波基和改进去噪阈值函数对图像进行小波去噪,然后对去噪后小波重构的细胞图像应用数学形态学距离变换、灰度重建等技术产生的区域标记进行分水岭变换,最终得到分割结果。实验结果表明,该算法能稳定、准确地提取细胞和实现粘连细胞的自动分割,同时具有很好的鲁棒性和普适性。     

基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭图像分割

为了解决传统分水岭算法的过分割问题,提出一种使用形态学梯度重构和标记提取技术进行图像预处理的分水岭图像分割方法。该方法基于多尺度概念,进行梯度重构时采用了不同尺寸的结构元素,在对重构后的各梯度图像的区域极小值进行标记后,将各标记点的并集作为最终标记图像,用其修改梯度图像,然后进行分水岭变换,实现图像的区域分割。实验结果表明,该方法既能有效解决分水岭算法的过分割问题,又保留了各尺度下的重要目标,并且可以根据图像特点和具体的分割要求,调整分割过程中所选参数,得到满意的图像分割效果。     

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。     

结合位图切割和区域合并的彩色图像分割

就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题，提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像，并利用位图切割重建梯度图像；对新梯度图像进行分水岭预分割；对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并，并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法，该算法引入位图切割，抑制噪声对分割结果的影响，在边缘模糊处分割准确，得到符合人类视觉的较小分割区域数目，同时在运行效率上提高。     

基于分水岭的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于分水岭的提升小波图像去噪方法,先用分水岭分割方法检测出图像的分水岭脊线,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对原图像提取梯度幅度图像;对梯度图像平滑后进行分水岭变换;图像合并。实验结果表明,该方法不但可以保持图像的重要信息,而且能够提高去噪后图像的信噪比。     

基于改进标记的高分辨率遥感图像分水岭分割方法

扩展最小变换是标记分水岭变换中常见的标记提取方法,但实验证明,基于该方法的图像分割结果在地物边缘处仍会存在破碎多边形。本文采用一种新的标记提取方法,首先利用高斯低通滤波器对梯度图像进行平滑,然后在梯度图像的低频成分中利用扩展最小变换提取标记,最后利用二值标记图像对原始梯度图像进行梯度重建,分水岭变换在重建后的梯度上进行。实验证明,该方法可以有效地去除地物边缘处的破碎多边形。     

基于标记的分水岭图像分割算法研究

本文针对分水岭算法的过分割问题,设计了一种结合形态学运算的基于标记的分水岭算法.算法首先对梯度图像进行形态学开重建运算和形态学闭重建运算滤波平滑;然后去掉图像中像素个数小于20的局部极小值区域,提取前景标记;用Otsu法求阈值,对二值图像进行距离变换,分水岭分割,得到的分水线图像作为背景标记;最后用强制最小技术修改梯度图像,进行分水岭分割.实验结果表明,此方法能有效抑制过分割,得到与人工标注的分割目标更接近的结果.     

基于分水岭的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于分水岭的提升小波图像去噪方法,先用分水岭分割方法检测出图像的分水岭脊线,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征.其去噪步骤是:对噪声污染图像进行提升小波去噪;对原图像提取梯度幅度图像;对梯度图像平滑后进行分水岭变换;图像合并.实验结果表明,该方法不但可以保持图像的重要信息,而且能够提高去噪后图像的信噪比.     

基于彩色模型的重构标记分水岭分割算法

分水岭算法是一种适用于图像分割的强有力的形态学工具,但传统的分水岭算法存在严重的过分割现象,并且实际图像容易受到反射亮光和阴影的影响。针对该问题提出一种新的彩色空间重构标记分水岭分割算法。该算法首先将RGB彩色图像转换到新的彩色空间中,抽取不受反射亮光和阴影影响的分量进行梯度计算;然后利用形态学开闭重构提取感兴趣目标构成二值标记图像,利用标记图像修改梯度图;最后在修改的梯度图上进行分水岭变换。新算法不仅可以抑制由于纹理细节和噪声引起的过分割,还可以有效地抑制由于反射亮光和阴影产生的过分割,同时由于该分割算法是在原始梯度图上而非滤波简化的图像上进行的,因此物体的边缘信息也得以最大程度的保留。理论分析和实验结果表明了该算法的有效性。     

相对颜色空间下梯度分层重构的分水岭分割

为了改善传统分水岭算法中的过分割现象,考虑到反射亮光对图像的干扰,提出了一种相对颜色空间下的梯度分层重构的分水岭分割算法。首先将彩色图像由RGB空间转换到与反射亮光无关的相对颜色空间;其次结合图像信息熵获得彩色图像的梯度图像;然后根据梯度直方图的分布信息,对梯度图像进行分层重构;随后采用形态学极小值标定技术对合并后的梯度图像进行强制标定;最后对修正后的图像进行分水岭分割。对不同类型的图像进行分割实验,实验结果显示该算法相比其他3种典型的分水岭算法在分割区域个数、运行时间及区域间差异性指标(DIR)上的表现都较为突出。该算法更符合人眼对图像的感知,分割效果和性能较好,具有较高的鲁棒性和实用性。     

梯度分层重构的彩色图像分水岭分割

目的 现实生活中的彩色图像往往因噪声、色彩不均匀、有较多弱边界等问题的存在导致难以准确分割,结合分水岭变换与形态学重构的优势,提出了一种基于同态滤波与形态学分层重构的分水岭分割算法。方法 首先提取彩色图像的梯度图,接着对该梯度图采用同态滤波修正梯度图。然后利用形态学开闭重构的方法,对滤波后的梯度图进行分层重构。根据梯度图像的累积分布函数及滤波后的梯度像素直方图的分布信息,给出了梯度分层数的计算公式,同时确定了形态学结构元素尺寸。最后对修正后的梯度图像应用标准分水岭变换实现了图像分割。结果 对不同类型的4幅彩色图像进行分割实验,采用区域一致性与差异性相结合的综合指标对分割结果进行无监督评价。这4幅图像的综合评价指标分别为0.6333、0.6656、0.6293、0.6484,均高于文献中两种现有分水岭算法的指标值：0.6295、0.6641、0.6230、0.6454与0.5861、0.5907、0.5704、0.5852,分割性能较好。结论 提出一种新的彩色图像分割算法,应用同态滤波保留了图像的弱边界,采用自适应形态学重构,抑制了分水岭变换中过分割。算法的分割结果更加接近人眼对图像的感知,无论从评价指标还是分割性能看,均表现出色。算法对噪声不敏感,鲁棒性较好,可广泛应用于计算机视觉、交通控制、生物医学等方面的目标分割。     

基于形态学尺度空间的多尺度图像分割研究

给出了图像层次分割的新架构，阐述了基于重构形态学操作的尺度空间产生方法，提出了基于形态学尺度空间和形态学分水岭的多尺度分割策略，其目的是生成图像的分割堆栈，并通过链接技术获得有意义的对象分割。该文给出了对各种图像的分割的实验结果，验证了分割策略的有效性。     

基于形态学重建和梯度分层修正的分水岭脑肿瘤分割*

针对脑部核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)图像中因噪声、灰度不均匀及边界模糊不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出一种基于形态学重建和梯度分层多尺度修正的分水岭分割方法。首先对原始图像进行形态学混合开闭重建以平滑去噪,同时保留目标轮廓信息;然后根据梯度图像的三维地貌体积对其进行分层多尺度修正,自适应地确定修正所需的结构元素尺寸,对低梯度层级采用较大尺寸结构元素进行闭运算修正,消除产生过分割的非规则局部极小值,而对较高梯度层级则采用较小尺寸的结构元素,保持区域轮廓的位置不变;最后在修正基础上,运用标准分水岭变换实现图像分割。实验结果表明,该方法与标准分割的相似度指数和Jaccard指数均较高,且过分割率和欠分割率均较低,具有较好的分割效果。     

结合形态学重建和超像素的多特征FCM分割算法

针对现有模糊聚类分割算法对噪声的鲁棒性差且提取的图像特征不充分等问题,本文提出了一种结合形态学重建和超像素的多特征模糊C-均值(FCM)分割算法.首先,利用形态学闭合重建处理原图像,提高了算法的鲁棒性和细节保护能力.其次,采用Mean-Shift方法预分割重建图像,获得一组超像素区域.再次,提取重建图像各像素的颜色特征、纹理特征和梯度特征,利用平均策略定义各超像素的颜色特征、纹理特征和梯度特征,组成多维特征向量.最后,运用最大熵正则化的加权模糊C-均值算法(EWFCM)的框架,以超像素为单位,以核诱导距离作为距离度量来聚类多维特征向量.选取BSDS300数据集中的6幅图像完成实验对比.结果表明,本文算法具有更高的分割精度.