一种融合Canny和改进ISODATA的砾岩图像分割算法

针对基于边缘流和传统ISODATA（迭代自组织的数据分析算法）相融合的算法对砾岩图像进行分割时存在速度慢、分割不准确的问题,提出了一种融合Canny和改进ISODATA聚类相结合的砾岩图像分割算法。该算法将图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间,利用Canny算子对砾岩图像的L分量进行边缘提取,得到过分割图像;运用改进的ISODATA聚类算法进行聚类,得到聚类图像,消除了Canny算子的过分割问题。在砾岩图像的分割应用中,该算法取得了较好的分割效果。     

一种改进的Canny图像分割算法

针对目前图像分割算法普遍存在噪音鲁棒性差、易发生细小边界信息缺失以及适用范围较窄的缺点,改进Canny边缘提取算法中的问题阈值并与原色特征提取加权融合。首先针对Canny算子阈值的自适应性问题,通过计算图像背景与目标之间的类方差来减少错分概率来决定阈值。然后,在具有丰富信息的彩色图像上提出R、G、B这3种原色特征,通过原色特征提取的分割图像与阈值分割提取的图像加权融合形成全新的分割图像。该算法不仅克服了传统分割提取算法边缘信息丢失、鲁棒性差的问题,而且提高了细节点的单位精度,实验结果表明了本文改进Canny边缘算法的有效性。     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

基于信息熵的图像分割阈值迭代改进算法

将信息熵理论和分割阚值迭代法融合,提出一种基于图像目标信息熵的阈值迭代选取方法,并将这种改进的迭代法与目前常见的最大类间方差法和最大熵法进行比较.实验表明,此算法具有速度快,总体分割效果好的优点.     

一种改进型Canny联合阈值分割的图像背景去除——在外观专利图像检索中的应用

背景去除是外观专利图像检索中图像预处理的重要归一化步骤,针对外观设计专利图像库中图像背景多样性、复杂性和随机性的特点,提出了一种改进型Canny算子联合阈值分割的图像分割算法。通过对图像颜色采样的自适应阈值分割获取阈值,联合Canny算子和形态学方法对图像生成前景物体分割模板,从而有效去除背景信息。实验证明,与改进前的图像分割算法对比,该算法得到的前景物体轮廓更加精确;针对外观专利图像检索平台中的图像分割,该算法具有很好的自适应性。     

一类新的基于一维renyi熵的图像分割迭代算法

针对一维renyi熵算法的局限性,利用一维renyi熵算法的阈值,提出了一个新的迭代算法。其不断地寻找分割原始图像的子区域,当相邻两次迭代计算出的阈值之差小于一个预设常数时就停止迭代,并且把最后一次迭代得到的阈值作为最终分割阈值。文中不但给出了直观的分割结果,而且运用均匀性测度这一图像分割评价指标给出了分割效果的量化结果。实验表明,所提出的方法不但从直观上达到了较理想的分割效果,而且在整个迭代过程中计算出的均匀性测度呈单调递增的趋势。同时,实验验证了该算法对参数α的不敏感性。     

基于两级阈值算法在图像分割中应用研究

在图像分割提高精度问题的研究中,要从图像中提取感兴趣的区域。由于图像模糊或者蜕化图像背景信息融合在一起,导致难以区分,传统的阈值图像分割算法容易造成分割效果不清晰。为解决上述问题,提出了一种新的快速有效的两级阈值结构图像分割算法,采用用迭代算法对图像进行单一阈值分割,在每次迭代过程中以图像均值为依据,对图像进行均衡化处理;在基于全局分割的基础上,在局部范围内根据噪声的统计特性对图像进行去噪处理。仿真结果表明,提出的两级阈值分割算法能快速有效地分割图像,不仅可以得到了比较高的分割精度,还大大减少了计算量,一定程度上能够改善图片分割的效率和质量。     

基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法

提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法，采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波，并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合。针对小波分解的不同频率域，选择不同的融合规则，既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后，采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值，并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明，采用此分割方法可以获得较好的分割结果。     

基于改进人工鱼群算法的含噪图像分割方法

针对传统的图像分割方法计算量大、抗噪性弱等问题,将新型的智能仿生优化算法--人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA）和小波变换有效地应用到图像分割中,并提出一种并行的阈值分割方法。采用合适的固定步长与自适应步长相结合的方法提高AFSA收敛速度,利用小波变换对小波系数进行阈值处理来提升图像信噪比。利用二维Otsu作为人工鱼群算法的适应度函数,以获得最优阈值。实验结果显示,该方法在分割质量和降噪方面较潘喆等人提出的方法有明显提高。     

基于两级阈值的图像分割技术在文档图像中的应用

研究图像二值化分割问题。针对模糊或者蜕化文档图像背景与文字融合在一起导致难以区分的难点,提出一种快速有效的两级结构图像分割算法。首先利用迭代算法对图像进行单一阈值分割,在每次迭代过程中以图像均值为依据,对图像进行均衡化处理;在基于全局分割的基础上,在局部范围内根据噪声的统计特性对文档图像进行去噪处理。方法简单高效,实验结果显示该方法能快速地将文档中的文字与背景进行分离,为后续的文档自动化处理提供准确有效的二值化图像。利用该方法,可以方便地拓展到其他类型的二值化处理系统中,例如车牌分割等。     

利用分水岭分割的多分辨率遥感图像融合算法

对全色图像和多光谱图像进行融合可以获得更加清晰的图像信息。提出了一种基于分水岭分割和小波变换的多分辨率图像融合算法。利用正交小波变换得到原图像的小波金字塔表示。对近似图像进行分水岭分割,并且用小波逆变换把原始分割结果逐步映射回更高的分辨率层。通过联合区域分析,得到各层的联合区域分割图,并用此图来指导各层小波系数的融合。对融合系数进行小波逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该法对遥感图像的融合十分有效,能很好地兼顾融合图像的光谱质量和空间清晰度。     

基于综合技术的组织细胞图像分割

在组织工程培养细胞图像检测中,需要得到较完整的清晰轮廓线以获取生长信息。为了适应这种需求,提出了一种边缘检测综合算法。首先应用小波尺度独立边缘检测方法,得到简洁的边缘;然后采用图像融合的方法,结合Canny和动态聚类方法得到最终的细胞分割图。实验结果证明了该算法的可行性和有效性。     

基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法

针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息;第二阶段,利用小波图像融合算法对得到的多分辨率图像和原始图像进行融合,进而增强被处理图像的清晰度并降低噪声;第三阶段,利用改进型FCM技术对所处理的图像进行分割。在BrainWeb数据集上进行实验,与现有相关算法相比,提出的算法具有较高的分割精度,且对噪声的鲁棒性比较强,处理时间也没有明显增加。     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

一种新型煤矿视频监控图像滤波算法

针对煤矿视频监控图像存在噪声强度高且对比度低等问题,提出了一种新型煤矿视频监控图像滤波算法。该算法首先采用自适应Canny算子对图像进行边缘检测,实现边缘图像和非边缘图像的有效分离;然后对边缘图像引入直方图均衡化算法进行处理,以突出图像边缘信息,提高图像对比度;从滤波器的构建、结构元素的设计方面对经典数学形态学滤波算法进行改进,将其应用于非边缘图像的滤波;最后对处理后的边缘图像和非边缘图像引入图像融合机制进行加权融合。实验结果表明,与小波阈值法、经典数学形态学滤波算法相比,该算法具有较好的滤波效果。     

一种基于区域分割的多尺度遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是图像融合的重要问题,提出了一种区域分割和小波变换相结合的多尺度遥感图像融合方法。首先对经过配准的待融合图像进行小波变换,然后对变换后的低频系数进行基于区域标准差的分割,将低频系数分为目标信息和背景信息,接着对目标信息采取基于绝对值的融合,对背景信息采用基于灰度误差的融合。对小波变换后的高频系数采用基于清晰度的融合规则,最后进行小波逆变换得到融合图像。将该方法和几种常用融合方法进行对比分析,结果表明:该方法在有效地保持多光谱影像光谱信息的同时,可以有效地提高融合影像的空间细节信息,有利于后续进行信息提取和图像分类。