基于形态滤波和分水岭算法的硅片缺陷提取

针对硅片表面缺陷的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,采用了多结构元素的广义形态闭-开和形态开-闭滤波器,结合改进分水岭算法进行缺陷提取.滤波器对输入图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑,实现消除噪声、简化图像、保持细节的作用.为了克服分水岭的过度分割问题,提出了改进的分水岭算法,利用区域强度准则和边界强度准则对过分割区域进行合并,很好的解决了过分割问题.实验表明,该方法可以提取精确且封闭的缺陷边缘轮廓,为进一步的缺陷特征量的提取与选择奠定了基础.     

一种改进分水岭乳腺肿块图像分割方法

针对分水岭算法对噪声敏感、易产生过分割现象的问题,在图像的滤波和区域合并方法上做了改进.该算法首先对肿块图像做初步预处理,设计高斯差分滤波器,实现平滑滤波,增强图像的信噪比,并计算图像的梯度幅值;然后,依据传统分水岭变换算法进行粗分割,计算各个子区域的灰度均值并排序,依次合并灰度均值相似的区域,直到将整个肿块区域完整分割出来;最后,保留合并后灰度均值最大的肿块区域,去除灰度值较小的区域,得到最后的分割结果.实验结果表明:该算法相较于三层地形分割方法、自适应区域生长算法和二次分水岭算法,能够得到更准确的肿块边缘轮廓,误分率减少到23.07%,运行速度高.     

基于区域边界运动信息的视频分割

为了实现视频编码标准MPEG 4中语义对象的自动提取,提出了一种基于区域边界运动信息的视频分割算法.在空域上通过开闭双重建方法获取形态梯度图像,抑制原始图像中的噪声,然后进行阈值变换和尺度等级划分的非线性处理,克服了细密纹理的影响.同时提出了改进的分水岭浸没算法进行标记以获得区域边界信息,在时域上以区域边界的运动信息判定区域的运动性,并联合时空信息建立区域投影运算提取视频序列中的语义运动对象.仿真结果表明,算法提取的运动对象完整准确.     

基于分水岭算法的绿色荧光蛋白图像分割

基于分水岭算法,提出了一种绿色荧光蛋白图像的分割方法．为了克服分水岭算法易于产生过分割的现象,本文主要从前期预处理和后期区域合并两个方面着手,结合了中值滤波、分水岭变换、阈值区域合并技术,运用MATlab软件,对绿色荧光蛋白图像进行分割,取得了良好的效果．     

基于改进的分水岭算法的图像分割

考虑到分水岭算法存在过分割问题,本文提出一种有效解决方法。在图像预处理过程中首先对图像进行中值滤波来消除部分噪声;然后采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对梯度图像进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除了噪声和图像细节。在此基础上对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。实验结果表明该方法能够较好地抑制过分割,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,降低了分割的复杂性。     

基于ＢＦ－ＷＳ的肝脏ＣＴ图像自动分割

由于血液的流动以及肝脏收缩与舒张,在腹部ＣＴ图像中存在一定量的噪声,会产生局部梯 度极大值区域、弱边界、伪影等不良现象,加之腹部内器官分布紧密且灰度值接近,使得肝脏分割尤 为困难．为此,首先采用改进的双边滤波算法,自适应的对腹部ＣＴ图像进行平滑滤波处理;其次, 将自适应双边滤波算法和标记控制的分水岭算法有机融合起来,采用基于中值的多阈值最大类间 方差算法提取肝脏标记,并运用分水岭分割算法进行精确分割;最后,分析对比不同的肝脏分割方 法,表明该方法能够更有效地去除噪声,保留目标边界,提高肝脏分割的准确率．     

基于数学形态学的细胞图像分割

该文提出了一种基于数学形态学理论的方法,用于分割细胞图像。首先利用灰度形态学中的重构运算对输入图像进行滤波来削弱或去除噪声的影响,然后取其形态学梯度并结合Top-Hat和Bottom-Hat两个变换来增强梯度图像的对比度,最终由分水岭算法完成分割。关于过分割的改进,该文引出一个特殊的Otsu阈值来标记图像,得到的结果无需进一步的后处理。     

多尺度变换与标记符分水岭相结合的图像分割

针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出一种将多尺度变换与控制标记符分水岭算法相结合的分割策略。首先对原始图像进行高斯金字塔尺度变换,抑制部分噪声,降低细节干扰;再用Sobel梯度算子计算尺度变换后的图像梯度;然后对梯度图像进行重建,再采用基于控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图进行分割,最后将分割结果变换回原始尺度。实验结果表明,该方法能够抑制传统算法中的过分割问题,且分割效果较好。     

基于模糊逻辑和区域合并的分水岭变换图像分割

通过分析分水岭变换对图像细微变化敏感而产生过分割现象的缺陷,提出一种基于模糊逻辑的分水岭变换区域合并算法。首先使用形态学滤波方法对图像进行平滑降噪处理,并进行分水岭变换。再根据相邻区域的边缘有效性与灰度相似性,通过模糊推理及去模糊化方法获得区域可合并度。最后根据可合并度进行区域合并,获得分割结果图像。实验结果的数据分析表明:该方法在保证了重要轮廓信息不丢失的前提下,克服过分割现象,大量减少无效区域,提高了分割结果对图像中物体轮廓的概括性,较好地达到分割图像的目的。     

基于超像素和最近邻图合并的彩色图像分割

针对传统的分水岭算法在分割图像时存在过分割的问题,提出了一种基于多尺度形态学梯度重建与最近邻图合并准则的分水岭图像分割方法.该方法首先使用基于标记符控制的多尺度形态学梯度重建进行图像预处理,消除冗余的区域极值和噪声;然后通过构建最近邻图合并准则进一步对分水岭变换产生的超像素区域进行合并,提高了对目标特征的描述能力,使得算法在分割前景目标的同时也能获得背景目标的特征信息.实验结果表明,该方法能够较好地将相似的区域进行合并,与传统分水岭分割方法相比,可以有效弱化过分割问题,大幅提升目标的分割精度.     

改进的分水岭分割算法在图像分割中的应用

针对基于区域的分水岭分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,其分割流程大致为：先求形态梯度图像的浮点活动图像,然后进行分水岭变换,这样边缘定位会更准确;接着使用区域生长法对图像作进一步分割,可以很好地抑制过分割现象,感兴趣的区域也得以保留．实验表明该算法简单有效,能够得到理想的分割结果．     

医学图像感兴趣区域的提取

提出了一种结合Watershed变换和融合ROI信息的单调推进Snake模型的感兴趣区域提取的新方法.通过非线性扩散滤波对原始图像进行平滑,利用Watershed算法对图像进行过度分割,采用Snake模型提取出感兴趣区域,并由ROI能量函数推导出区域速度函数项,与基于边界的速度函数融合,根据区域之间的统计特性的相似度,重新定义Snake模型的速度函数.实验表明,该方法能够精确地提取对比度低且细窄的ROI区域.     

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分剖的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。     

基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法

图像分割是按照一定的规则,将图像中具有特殊意义的区域划分为若干个互不相交的子区域,是从图像处理到图像分析的关键环节,传统分水岭图像分割方法是一种应用较为广泛的技术,具有快速、简单的优点,但该方法易受噪声干扰,分割结果易丢失边缘重要信息,出现过分割现象。为改善传统分水岭图像分割方法存在的过分割问题,提出了一种基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法。首先,利用图像像素点邻域的局部密度、对称度及边缘特征构造形状可变的自适应结构元素,确保其与图像目标几何结构具有较强的一致性;其次,利用该结构元素获取图像形态学梯度,提高目标边缘的定位精度;将L₀范数梯度最小化和形态学开闭混合重建相结合修正梯度图像,减少梯度图像中的局部无效最小值点,抑制过分割现象的产生;最后对修正后的梯度图像进行分水岭分割,实现图像目标区域的精确分割。实验结果表明,该方法能够有效抑制过分割现象,提高目标边缘定位的准确性,具有较高的分割精度。     

足球机器人视觉图像分割算法

为提高机器人在比赛中对多目标提取及识别的准确度和效率,采用离线的自适应阈值颜色分类法,同时识别不同颜色的多个目标物,对颜色的变化有一定的适应性;然后用改进的数学形态学中的膨胀腐蚀算法对颜色分类后的图像滤波,该方法在保证图像处理效率的同时提高分割精度;最后使用种子填充法来实现同时分割和多目标特征提取,减少像素点遍历次数,提高算法效率。实验证明,通过上述方法可以使足球机器人适应一定的光照变化,准确快速地分割多个目标。     

一种基于分水岭变换的图像分割方案

针对传统分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题，提出了一种基于开闭二次重建和非线性处理的分水岭图像分割方案.该方案根据噪声与信号在尺度与幅度分布上的差异，结合形态学开闭运算的特点，对原始图像进行形态开闭预重建，在计算形态梯度之后采用开闭后重建，对梯度进行给定的阈值变换，引入给定尺度等级的非线性分类，在像素连通关系的基础上，研究了一种改进的分水岭标记算法进行分割，并给出了具体实现流程,.仿真实验结果说明，该方案能够抑制传统算法中的过分割，且边缘定位准确.     

分水岭分割中的粘性形态学梯度修正

分水岭变换是一种有效的图像分割方法，但存在过分割现象，尽管应用预平滑处理可以减轻或消除过分割，但却容易使分割后的区域轮廓发生位置偏移，为此，文中首先对图像进行形态学梯度变换，然后运用粘性形态学运算对梯度图像进行地貌修正，在消除产生过分割的非规则局部极小值的同时，保持区域轮廓的位置不变，最后在梯度修正图像的基础上，运用标准分水岭变换实现图像分割。仿真实验表明，该方法不仅能有效地消除过分割，而且具有较强的区域轮廓定位能力。     

基于分数阶微分、水平集及分水岭的铅锌浮选图像分割

针对铅锌浮选气泡暗颜色、细节弱、分割难的特征,提出了一种新的图像分割算法。该算法分成三个部分： 气泡边界增强： 基于分形学改进分数阶微分算法,主要是根据图像的纹理特性自动确定分数阶微分的非整数阶数,以自适应分数阶微分算法增强气泡边缘; 气泡亮点区域提取： 在改进传统的水平集算法基础上,进行精确的气泡亮点区域的提取,克服了全局自动阈值算法在提取气泡亮点时存在的缺陷; 图像分割： 利用内外标记修正梯度图像, 最后运用分水岭算法对浮选图像进行分割。对于不同铅锌矿大小气泡图像的实验,并通过与多种传统的图像分割算法分析比较,实验结果表明新算法不仅提高了浮选气泡图像的分割精度,并且有效地减少了传统图像分割算法的过分割问题,本文算法对于浮选气泡具有良好的分割效果。