一个有效的彩色图像分割方法

提出了一种基于二叉树结构的彩色图像分割方法,首先对待分割图像采用最优周值化方法获取R,G,B三个颜色空问的最佳阈值,然后通过构造自适用二叉树进行一次粗分割提取目标区域,最后采用C均值聚类算法对二叉树的每个叶子节点进行精确分割,实验表明,该算法可以在保留原图像中大部分的信息的基础上,对目标物体进行有效的分割.     

基于分水岭变换和区域融合的建筑物彩色图像分割

提出了一种彩色建筑物图像分割方法,该算法采用区域面积控制预处理技术和分水岭算法生成初始分割,结合区域对称性等多种属性作为区域相似性的度量,由区域融合得到最终分割结果.同时又提出了一种基于融合代价函数值直方图分布的终止阈值自动设定法.实验证明,本文提出的算法可生成有意义的建筑物各区域,并能有效地降低噪声对分割的影响,对三维重建等研究领域的建筑物图像分割有着十分重要的意义.     

改进的分水岭算法用于X光医学图像分割

为了提高医学图像分割质量,提出了一种基于X光医学图像的改进分水岭算法。算法在应用分水岭算法前首先对感兴趣图像进行预处理,包括对感兴趣区域进行最小阈值法,分离背景区,对前景区运用腐蚀和膨胀运算得到候选区;在分水岭变换过程中,通过像素聚类合并准则,将与主像素聚类有相同特性的次像素聚类加入到分割结果中,最终得到合并区域。试验证明,这种改进的分水岭算法使过分割现象得到减少,有效地分割和提取医学图像中的病变区域。     

一种基于自适应标记与区域间近邻传播聚类的分水岭图像分割算法

分水岭算法是一种高效的图像分割算法,能够准确地对图像进行基于区域的分割,但是存在易过分割的问题.为此本文提出一种改进的分水岭算法：首先,对彩色图像进行频谱包络滤波并计算彩色梯度获得梯度图像,再采取一种自适应设定参数的H-minima技术,对梯度图像的极小值区域进行标记;然后,对已标记极小值区域的梯度图像进行分水岭分割;最后,计算分水岭分割所得各区域的颜色矩,作为该区域的颜色特征,并对这些区域进行近邻传播聚类获得分割结果.通过与近年来其它改进的分水岭算法和采用聚类的图像分割算法实验比较,本文所提算法能更加有效地抑制过分割,提高分割准确率,具有良好的自适应性和鲁棒性.     

基于形态学重建和标记分水岭的彩色图像分割

彩色图像的分割方法很多,文章采用了一种将形态学重建滤波和经过最大熵阈值处理的标记分水岭算法相结合的彩色图像分割方法,实验表明该方法分割效果好,运算简单,时间复杂度低.     

基于K-均值聚类和分水岭算法的PCB彩色图像分割

针对光学检测印刷电路板(PCB)时需要进行图像分割的问题,提出一种结合K-均值聚类算法的分水岭算法,用于PCB彩色图像分割,即首先将PCB彩色图像聚类,分成不同的颜色区域,按照不同区域进行分水岭分割,最后,将分割线透明的加在原始图像上,完成分割。实验表明,本文提出的算法可以分割PCB彩色图像,并且分割效果好。     

基于标记分水岭和区域合并的彩色图像分割

针对分水岭算法的过分割问题,设计了一种结合标记分水岭和区域合并的彩色图像分割算法.算法首先根据梯度图像局部极小值的综合信息自适应提取标记,在标记的基础上进行分水岭变换获得初始分割结果;然后结合人眼对区域相似性的实际感知定义了融合颜色距离、方差和边缘信息的综合距离度量,通过综合距离度量控制区域进行快速合并得到高级分割结果...     

改进的分水岭算法在超声肿瘤图像分割中的应用

在高强度超声聚焦(HIFU)治疗中,图像自动导航是整个治疗过程的关键步骤.针对超声肿瘤图像分割提出了两种算法,分别为梯度阈值法和区域合并法.其中梯度阈值法针对分水岭过分割的缺陷,选取小于设定的梯度阈值的点作为分水岭变换的种子点,从而很好地抑制了过分割现象;区域合并法首先通过分水岭变换将图像过分割成许多具有区域均质性的超像素,然后基于最小描述(MDL)原则进行合并,将拥有相似纹理特征的小区域聚类在一起,达到抑制过分割的目的.实验结果表明这两种算法有效地解决了分水岭变换过分割的问题,同时能够很好地应用到超声肿瘤图像分割中.     

一种应用形态学滤波的视频对象时空分割算法

从视频图像中提取视频对象是基于内容的视频编码中的一项关键技术。本文提出了一种基于帧间运动信息和形态学滤波的视频对象时空分割算法。该算法首先利用分块高阶统计算法和基于最大类间方差的阈值算法得到目标的运动区域检测模板。然后,用基于交变序列重建滤波的分水岭算法得到前景对象的精确边缘。最后,用区域基时空融合方法将运动检测和形态学分割结果结合起来提取出视频对象。实验结果表明,本文算法能避免区域合并有效提取出具有精确边缘的视频对象,主客观分割效果理想。     

基于基因进化分支树算法的图像分割研究

针对图像分割的特点,采用基因进化分支树算法.首先构造基因,对基因的节点进行数学运算生成基因分支;接着在基因建树中,采用基于特征的构建基因树法,通过节点顺序来构建树,对分支采取最小支持项方法进行剪支和增支;最后把基因分支周围领域内的像素合并,图像中的所有的特征信息都分布在不同的区域中,给出了算法流程.实验仿真结果显示本文算法对图像分割效果连续,性能指标好.     

基于交互式分割和勾画匹配的颜色迁移

针对经典全局颜色迁移算法在处理具有复杂色彩的自然图像时常出现较多颜色误传的问题,提出一种基于交互式分割与勾画匹配的局部自适应颜色迁移算法。该算法不仅适用于彩色图像间的颜色迁移,而且适用于灰度图着色。算法基本思路是首先分别对两幅图像进行交互式分割,然后对分割后图像的同质景物区域进行勾画匹配,最后在相匹配区域间进行局部颜色迁移。实验结果表明该算法能很好地实现参考图像和目标图像中同质景物内容区域间的颜色迁移,减少颜色误传的现象。结果图像颜色自然度与局部景物一致度有明显提高。     

基于分水岭算法的红外图像分割方法

本文采用分水岭算法对红外图像进行分割,针对其存在的过分割问题以及红外图像的特点,提出了分割区域边界平均灰度及其面积对过分割区域进行合并,以得到有意义的分割结果。本算法利用空中红外目标图像进行了实验,实验表明,本算法适用于红外目标图像,并且效果良好。     

一种基于图像分割的几何变换映射色盲矫正方法

针对基于几何变换映射的色盲矫正方法进行色盲矫正时出现的映射计算量过高的问题,一种新型的几何变换映射色盲矫正方法被提出,这种矫正方法是基于图像分割原理的.首先研究了色盲图像的仿真方法,然后结合K-means和系统聚类算法对原始图像进行分割并计算各个区域在色盲图像下LAB颜色空间中的欧氏距离作为颜色相似性的度量,确定红绿色盲难以分辨的颜色区域.在这个区域内进行颜色映射区域的划分,这个划分主要包括根据领域内的颜色比例对空间内的几何平面进行相应变换,通过此类变换生成有利于色盲患者分辨的图案等步骤.     

基才区域显著性的彩色图像分割

提出一种彩色图像分割算法主要利用区域间显著性。先是运用了Kmeans聚类的算法对彩色图像进行分割。然后分析彩色图像中的各个分割区域之间的对比度值以及分割的区域在图像中的位置关系,得到显著性值。根据需要设定显著性阚值．得到目标显著性区域并将其他非显著性区域合并。以此达到目标区域与背景的分离。     

多分辨率下的彩色图像分割方法

通过对彩色图像分割方法的研究,提出一种在多分辨率条件下彩色图像的分割方法。通过离散小波变换获得原始图像的低分辨率近似,并利用分水岭算法对低分辨率近似图像进行初始分割。对初始分割区域根据颜色信息和空间关系按照一定的先后顺序进行合并,直到形成理想的分割结果。对合并后的图像应用小波逆变换得到原始分辨率下的分割结果。在低分辨率下进行的分割和合并大大减小了计算量,提高了分割速度。     

基于脉冲耦合神经网络和施密特正交基的一种新型图像压缩编码算法

自从脉冲耦合神经网络(PCNN)被提出以来,在图像处理、模式识别、人工智能等领域得到了广泛应用.由于其生物学背景的特性,使得其能够对灰度图像进行完美的分割:PCNN局部连接域的作用及阈值指数衰减特性,使得具有近似灰度特性的邻近像素能够同时处于激活状态,这就构成了PCNN分割特性的基础,使得图像分割结果既能较好地包含原始图像细节信息,又能避免一些无意义的小分割块的产生.借鉴施密特正交化思想,利用自然初始基对每一分割区域进行变换,得到一组正交基的变换系数,相对于分割前图像的数据量大为减少,存储空间需求小,从而实现了压缩.相对于JPEG算法,该方法使重建图像的质量得到显著提高,同时也使得逐步重建图像成为可能.     

基于改进分水岭算法的医学图像分割的研究

本文针对医学图象的特点，改进了医学图像的分水岭算法，并用于医学图像的分割处理。这种分割通常应用分水岭算法，但是它有过分割的严重问题。本文闸述了在分水岭算法的基础上做的一些改进，其内容是：在分水岭算法之前，引入浮点，活动图像作为分水岭算法的输入，在分水岭算法之后，在面积控制的基础上，同时根据面积控制和对比度控制的准则，将某些被分割的小区并入邻近较大的区域。这种改进的方法使过分割现象得到了很好的抑制，而且医学图像中的病变小区被分割出来了，效果很好。