神经元干细胞序列图像的结合局部灰度阈值的水平集分割算法

在光学显微镜成像的神经元干细胞序列图像中,针对目标与背景的弱对比度及细胞粘连、团簇等问题,提出一种新的分割算法.该算法基于无需初始化的水平集算法,通过引入曲率项来加速收敛;为降低算法的复杂度,提出衡量范数能量作为水平集进化的终止条件;最后结合局部灰度阈值法进一步分割粘连细胞.将该算法应用于2组细胞图像序列共120帧图像的分割中,不但解决了时间序列图像成像时焦距偏移带来的分割难题,而且能够准确地分离粘连、团簇细胞,并保留细胞的形态特征和位置信息.统计结果表明,分割成功帧所占整个序列的百分率较分水岭算法、传统水平集分割算法提高了30%～40%.     

基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法

图像分割是机器视觉中的基础问题,基于阈值的图像分割算法依赖于参数调整,但参数调整容易受到局部最小值的影响且需要耗费大量时间,从而降低了分割算法的质量和效率。为了实现图像分割过程中的自适应阈值选择,提出了一种基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法。该算法首先利用稀疏主成分分析感知图像的噪声水平以自适应去噪,其次通过二维直方图感知图像的主干区域内容以自适应获得全局分割阈值,然后通过移动平均法的局部阈值分割算法对图像进行分割,最后将全局阈值分割和局部阈值分割图像结合,从而获得最佳的分割图像结果。在伯克利数据集上的仿真实验结果表明:相比传统的阈值分割算法,该算法在分割边缘的准确性和对噪声的鲁棒性上具有一定的优势,在主客观上均具有较好的分割效果,基于稀疏主成分分析的自适应阈值选择方法提高了图像的分割质量。     

基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析（包括鲁棒性、效率和收敛性）,并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。     

多阈值优化交互式分割算法及其在医学图像中的应用

针对交互式图像分割方法对边界模糊的医学图像进行分割时通常需要用户标记较多的初始种子或进行二次交互的不足,提出了一种简化标记的多阈值优化交互式分割算法。该算法在GrowCut交互式算法基础上通过引入图像灰度直方图的多个阈值自动生成初始种子模板,并利用改进的细胞自动机迭代算法实现图像分割。算法简化了用户操作,提高了分割精度。应用该算法分别对临床100张肝脏图像和牙菌斑图像进行分割,结果显示了该算法的良好性能。     

多阈值优化的交互式医学图像分割方法

交互式图像分割方法对边界模糊的医学图像进行分割时通常需要用户标记较多的初始种子或进行二次交互,这给用户带来不便.针对此问题,提出一种简化标记的多阈值优化交互式分割算法,该算法在GrowCut交互式算法基础上通过引入图像灰度直方图的多个阈值自动生成初始种子模板,并利用改进的细胞自动机迭代算法实现图像分割.算法简化了用户操作,提高了分割精度.算法应用于临床肝脏图像和牙茵斑图像分割,显示了良好的分割效果.     

基于水平集的牛乳体细胞图像分割方法的研究

水平集分割算法已被广泛地应用在图像分割中,主要缺点是计算效率低.在分析基于水平集各种分割算法的基础上,提出一种基于模板优化的水平集算法,对牛乳体细胞图像进行分割.经实验验证,该算法在分割精度和速度等方面都取得较为满意的效果.     

细胞膜机制萤火虫算法优化多阈值Otsu图像分割

图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的"早熟"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题.     

改进?鱼优化算法和熵测度的图像多阈值分割

针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm, WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学习策略,生成透镜反向解来增加种群多样性,进而提高算法跳出局部极值能力;提出一种自适应权重因子,对个体位置进行自适应扰动,提高算法探索能力。以最小化交叉熵作为优化目标,利用WLROA确定最小交叉熵并获得相应分割阈值。选取部分伯克利大学分割数据集图像和遥感图像测试提出算法的分割性能,测试结果表明,WLROA与其他知名算法相比具有更好的分割效果,能够有效实现复杂图像的精确处理。     

回溯搜索优化算法辅助的多阈值图像分割

阈值法是一种简单且有效的图像分割技术。然而阈值求解的计算量随阈值的增加而呈指数级别增长,这给多阈值图像分割带来巨大挑战。为了克服计算量过大问题,视多阈值分割模型为优化问题,分别将Otsu法和Kapur法作为目标函数,采用回溯搜索优化算法求解目标函数,实现多阈值图像分割。将提出的多阈值分割算法应用于自然图像分割,并与其他算法比较,实验结果说明基于回溯搜索优化算法的多阈值图像分割技术是可行的,而且具有较好的分割效果。     

基于均值—梯度共生矩阵模型的最大熵多阈值算法

为解决噪声显微细胞图像的多阈值分割问题,该文提出基于均值和梯度共生矩阵模型的最大熵多阈值算法。选用象素点的邻域灰度均值和梯度值构成二维灰度直方图。因为对象素点取均值可以平滑噪声,取梯度值可以锐化边缘,所以该算法能够改善图像的分割质量。考虑显微细胞图像多阈值分割的要求,该算法对二维灰度直方图采用改进的区域划分方式。通过优化传统的求熵算法,来减少运算时间,使之更加适合于擅长矩阵运算的MATLAB编程语言,从而提高运算速度。实验证明,该算法去除了噪声干扰,实现了显微细胞图像的多阈值分割,运算速度较快。     

常用数字图像分割算法研究

图像分割是图像处理中的一项关键技术,发展至今没有一个通用的方法和标准,是一个图像处理领域的经典难题。对数字图像处理中的图像分割作了简要介绍,对常用的数字图像分割算法进行了概括和阐述,并用VC＋＋工具进行了实现和展示,对从事该领域工作的人员有一定的启发作用。     

双态形状重构及其在前列腺超声图像分割中的应用

前列腺超声图像在临床中的准确分割对于后续诊断具有重要的影响,而当前已有研究结论无法精确分割各个部分。提出了一种基于点分布模型和流形学习的双态形状重构的方法,并对前列腺超声图像进行分割：通过随机森林指示隐态表达进行目标初定位;改进边界算子以改善粗分割准确性;使用显态表达与噪声部分相邻的部分灰度显著点来进行插值计算,从而恢复整体形状。该分割方式不仅减少了数据计算量,还增加了分割可靠性。实验表明,该方法的DSC指标为97.38%,mIoU指标为95.24%,精度强于当前热门分割神经网络。     

图像分割方法综述

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一 ,是图像处理图像分析的关键步骤。对传统的图像分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述。具体介绍了基于区域的分割方法、基于边界的分割方法 ,基于区域和边界技术相结合的分割方法及基于特定理论的分割方法。     

图像分割在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理中的重要工作,医学图像的多样性和复杂性使其在图像分割中具有较大的难度。阈值法由于高效、简单而成为图像分割的重要方法,但对于复杂的医学图像,其效果并不很理想。Powell法是最好的直接搜索法,利用改进的Powell法可以更好地搜索目标。为此,提出了一种将Otsu法和Powell法相结合的图像分割方法,仿真实验表明,该方法可以快速有效地分割图像,鲁棒性强。     

一种生物在体荧光成像的自适应分割算法

生物在体荧光成像是新兴分子影像技术中性能高、费用低、前景好的一种成像模态。针对生物在体荧光图像的特点和应用需求,提出一种全新的自适应图像分割算法。通过对荧光图像的归一化处理、连通性操作、感兴趣区域区分实现自适应分割。实验结果表明,该算法能够在弱信号、低信噪比、多光源的情况下得到较理想的分割结果,是一种有效的荧光图像分割算法。     

图象数据读取方法及阈值分割技术

对ＢＭＰ文件格式进行分析,读取图象数据,并对这些数据进行处理,通过阈值分割技术得到图象边缘。     

图像分割方法及性能评价综述

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理与分析的关键步骤;本文对近年来常用的图像分割方法进行综述,介绍了每种方法各自特点以及在分割处理时的优缺点,以便我们对图像进行分割处理时综合两种或两种以上的方法,最终得到比较理想的处理结果,这也是目前图像分割方向发展趋势;同时对图像分割质量评价方法做出了综述。     

图像分割技术研究与应用

图像分割是指将一副图像分解为若干互不交叠的有意义且具有相同属性的区域。图像分割是数字图像处理中的一项关键技术,其分割的准确性直接影响后续任务的有效性,因此具有十分重要的意义。现有的分割算法在不同程度上取得了一定的成功,但是图像分割的很多问题还远远没有解决,该方面的研究仍然面临很多挑战。文章分析了现有图像分割的各种算法的特点以及存在的问题,对基于图像分割的经典算法进行改进,实现了一种新的分割方法,并将其应用到机器视觉的相关产品当中,取得了良好的效果。     

一种基于类推思想的图像分割方法

论文结合图像类推思想提出了一种图像分割的新思路。图像类推技术是一种基于学习的思想。论文利用图像自身的特性构造训练集合的源图像对,并学习他们之间的关系,达到图像分割的目的。实验证明基于类推思想的图像分割可以得到满意的分割效果。     

改进的一种图论分割方法在舌像分割中的应用

由于人舌体的特殊性质,从舌像中直接分割舌体时常存在过分割和过合并现象。针对舌像特点提出了一种结合图论分割和多分辨率分割的图像分割算法,用一种图论分割算法让舌像在两种分辨率下分别进行分割,根据两种分割的结果把它们进行交或者并处理,从而有效地分割出舌体。实验结果表明这种方法能够有效避免直接使用图论分割时出现分割过度或者欠分割的情况。