基于形态滤波的分水岭算法在玻璃瓶口图像分割的应用

本文根据低对比度的玻璃瓶口图像的暗区信息难提取的特点,将基于形态滤波的分水岭算法运用在图像分割处理,把图像分割成多个对象区域,然后对各区域进行标识。结果表明,该方法相对传统的分水岭分割方法能取得较好的检测效果,处理后的二值化图像比阈值分割后的图像要好。     

基于CT心脏图像的腔体区域分割新算法

在心脏图像处理中,为解决心脏四腔过分割问题,使用基于直方图的多阈值分割和标记分水岭分割相结合的新方法.由于CT心脏腔体区域灰度十分相似,组织相互连通,采取单一阈值分割无法得到目标区域,新算法使用多阈值分割,根据图像对应的直方图选择合适的阈值,并将分割结果作为基于标记的分水岭分割算法的输入图像,最终获得心脏的腔体区域,最后,通过重建得到左心房心室的三维结构图.而与其他分水岭改进方法相比,该算法以基于直方图的多阈值分割为前提,标记提取更为准确,目标组织边界清晰,能够获得更加理想的分割结果,有效降低了仅使用分水岭算法存在的过分割现象.     

一种改进的圆形目标图像分割算法

针对目标与背景颜色接近,目标区域粘连度较高难以分割的情况,提出了一种基于阈值处理和分水岭分割相结合的改进的圆形目标图像分割算法。提及的算法分成两个步骤：第一步采用了3次阈值处理相结合的改进算法,较好地完成了目标和背景颜色接近情况下的目标提取;第二步采用了改进的分水岭分割算法,改善了分水岭分割之前的距离变换和求种子点过程,较好地实现了粘连度较高情况下的目标区域分割。实验结果表明该方法对圆形粘连目标的分割有较好的效果。     

基于改进分水岭算法的VCH-F1图像分割

针对分水岭算法存在的过分割问题以及VCH-F1切片图像的特点,提出了一种能够有效消除局部极小值和噪声干扰的分割方法。首先比较并选取彩色分量图像梯度信息的最大值,达到提取图像有效边缘信息的目的;然后提出基于多阈值分割的方法消除无效梯度信息;最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果证明,基于该方法处理梯度图像进行分水岭算法处理可以得到准确的分割结果。     

基于Otsu多阈值和分水岭算法的乳腺肿块分割

在乳腺X线图像中,肿块大多埋没在复杂的、高密度的腺体背景中难以检出和识别.针对这一问题,提出了一种应用快速多阈值Otsu算法和改进的分水岭算法相结合的乳腺X图像肿块分割方法.首先对乳腺X图像进行形态学预处理,然后应用多阈值Otsu算法对图像进行处理,并对图像运用分水岭算法进行分割.为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并.实验表明该方法对于乳腺X图像中各种类型的可疑肿块的分割都是有效的.     

改进分水岭医学图像分割方法的研究

针对分水岭分割算法极易出现过分割现象这一弊端,对传统分水岭算法进行了改进,提出了一种新的基于阈值标记法的分水岭医学图像分割方法。其中采用最大熵阈值法来提取图像内部标记,对内部标记进行分水岭变换得外部标记。用内、外标记修正原始梯度图并作分水岭变换,所得的图为最终的分割图。实验发现,该方法对于抑制过分割是有效的。     

一种改进的医学图像分水岭分割算法

为了提高医学图像分割的准确性, 针对分水岭分割算法中的过分割问题, 提出了一种改进的医学图像分水岭分割算法。该算法首先在分水岭变换前进行预处理初步分割, 主要包括多尺度形态学滤波、多尺度梯度算子计算、自适应标记提取以及分水岭变换; 然后在初步分割变换后, 通过基于邻接图的区域灰度相似性与边界相似性相结合的合并准则, 对分割后的区域进一步合并。实验结果表明, 新算法有效地解决了分水岭算法的过分割问题, 具有较强的抗噪性能和边缘定位能力, 能够满足医学图像的分割要求。     

一种改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用研究

分水岭算法在图像处理领域得到了广泛的应用,但单独使用分水岭进行图像分割会产生过分割现象,难以得到令人满意的结果。针对分水岭算法存在的过分割问题,提出一种改进的分水岭算法,能有效的抑制过分割现象。首先对输入图像进行平滑滤波处理并计算该图像的多尺度灰度梯度图像;然后提出基于多阈值分割的方法消除无效的梯度信息;再进行分水岭变换并对相似的区域进行合并。实验结果表明,提出的改进的分水岭算法能有效地处理过分割问题,比传统的分水岭算法得到的分割效果要好很多。     

基于SUSAN算子与分水岭算法的图像分割方法

针对分水岭图像分割算法中的过分割问题,提出了一种结合SUSAN算子和分水岭算法进行图像分割的方法.该方法首先用SUSAN算子对原始图像进行划分,检测出图像中不包含边界的区域,然后将检测结果作为标记符在梯度图像上进行标记,最后用分水岭算法对带标记的梯度图像进行分割.试验结果表明,该方法具有较好的分割效果.     

基于分水岭算法的作物病害叶片图像分割方法

为了提高作物病害叶片图像分割的准确性,采用了一种改进的基于标记的分水岭图像分割算法。首先,通过对二值图像进行距离变换和分水岭分割来获取背景标记,并通过提取数学形态学重建后的梯度图像中的区域极小值得到初步的前景标记,接着对前景标记进行进一步过滤,消除部分伪前景标记;然后,通过强制极小值方法将背景标记和前景标记叠加在梯度图像上;最后,对修改后的梯度图像进行分水岭变换。采用该方法对多幅黄瓜病害叶片进行图像分割,实验结果表明:该方法能够较好地将病斑部分分割出来,分割结果不受叶片纹理的干扰,平均分割正确率能够达到90%以上,具有一定的有效性和实用价值。     

二维直方图分水岭分割方法的研究

提出了一种二维直方图分水岭分割方法。该方法选取遥感影像总体分辨能力较强的两个特征构建二维直方图,直接将二维直方图看作一幅灰度影像,然后用标记分水岭算法对二维直方图进行分割以确定不同类别的地物在特征空间中的位置,最后对遥感影像中的每个像素进行类别标记。与传统二维直方图分割方法相比,新方法可以筛选出区分能力较强的两个特征构建二维直方图,因而能取得更为理想的分割效果。     

一种改进的桥梁图像分水岭分割算法

针对传统分水岭分割方法存在的过分割问题,提出了一种改进的桥梁图像分水岭分割算法。该算法首先对桥梁裂缝图像进行高低帽形态学滤波,并运用多尺度梯度算子提取梯度图像,在分水岭变换之前使用自适应的标记提取方法对区域极小值进行标定,然后对初步分水岭分割的过分割区域使用改进fisher距离的区域合并算法进行合并,取散度作为停止度量。实验表明,该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高了桥梁图像分割的精确性,具有很好的鲁棒性和适应性。     

基于改进控制标记符分水岭的牙体硬组织分割

针对口腔视频图像中的牙齿形态特点,提出了一种基于改进控制标记符分水岭变换的牙体硬组织分割算法,进而为临床诊断、矫正、修复等提供参考。该方法首先对牙齿图像进行预处理,并结合牙体硬组织颜色特征分析,提取出牙体硬组织区域,作为初步控制标记符;其次,利用支持向量机对初步控制标记符进行分类优化,并经形态学操作处理后,提取出最终的控制标记符;最后,利用基于改进控制标记符的分水岭方法对图像进行分割,将视频图像分成同质区域,并通过计算区域平均特征,完成牙体硬组织的自动分割。仿真实验结果表明,本算法具有较好的适应性和鲁棒性,提高了牙齿硬组织的分割精度。     

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。     

Segmentation of typhoon cloud image by combining a discrete stationary wavelet transform with a continuous wavelet transform

An algorithm is proposed that employs a multi-threshold technique to segment a typhoon cloud image. For both reducing the noise and enhancing the detail in the typhoon cloud image, the noise is reduced by a Wiener filter and the detail is enhanced by a nonlinear gain operator in the discrete stationary wavelet domain in the proposed algorithm. Then, the histogram equalization technique is used to enhance the global contrast of the processed image. In order to reduce the false peaks of the histogram of the denoised and enhanced typhoon cloud image (DETCI), a Bezier curve is used to smooth the histogram. An optimal segmentation threshold is then obtained from the multiple thresholds obtained from the Bezier histogram. The optimal threshold is used to segment the DETCI. The region of the maximum area in the segmented DETCI is selected as a region of interest (ROI). Thus other objects of small cloud masses are removed by the above method. We replace the area of the ROI with the corresponding area of the original typhoon cloud image to obtain the segmented ROI (SROI). Again the Bezier histogram is used to smooth the false peaks in the histogram of the SROI. In order to detect accurately the peaks and valleys in the curve of the Bezier histogram, a continuous wavelet transform is used to determine the location of peaks and valleys. After the wavelet transform, multi-segmented images at different scales are obtained. A criterion is employed to select an optimal segmentation scale. Finally, the whole typhoon cloud series is segmented accurately by the proposed method. Experimental results show that the proposed algorithm can efficiently segment the typhoon cloud series from a typhoon cloud image, and is better than the Olivo and HQ methods for analysing the structure of the typhoon wind field.     

基于相关性的病理切片图像配准

尽管病理切片图像对配准的要求比较高,而现存的配准方法却难免会产生失配现象。为解决这一问题,提出了一种基于相关性的病理切片图像配准新算法。该算法是采用基于图片中两平行列(行)间的数据来抽取特征的方法。为了避免“干扰”的累积,该算法选择了差值曲线中最强的特征——最大包来作为模板的基元,并根据图片内容的相关性,利用最大包的分布作为模板来进行图像配准,从而降低了“干扰”的影响,使算法配准的稳定度比以前一些算法有较大的提高。实验证明,该算法不仅比较规整,稳定性高,而且计算速度也较快,是一种比较实用的图像配准算法。     

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。     

基于三级图像融合与CLAHE的机场安检X光图像增强算法

针对CLAHE增强机场安检X光图像出现的颜色失真及背景噪声放大问题, 提出一种基于三级图像融合与CLAHE的X光图像增强算法. 首先将X光图像分别转换成RGB、HSV图像并分别进行CLAHE增强, 将增强后的图像通过欧几里得范数实现第1级融合. 然后将融合后的图像进行USM锐化, 锐化过程中根据掩膜进行图像第2级融合. 最后将锐化后的图像与原图像按系数进行合并, 完成第3级融合. 仿真实验结果表明, 本文提出的算法能够有效提高安检X光图像的对比度, PSNR平均值提高了7 dB, 同时可以抑制增强图像颜色失真及背景噪声. 该算法有助于提高X光图像中违禁物品的识别准确率, 对平安机场的构建具有积极意义.     

一种新的局部分水岭模型在图像分割中的应用

为了提高图像分割算法对图像显著区域的抓取能力及效率,将超像素思想与分水岭算法相结合,并且在模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-means,FCM）的基础上进行改进,提出了一种基于网格化局部分水岭的模糊聚类算法。该方法先根据区域方差将图像进行不均匀网格化,再对每个网格使用局部最优阈值的分水岭算法,减少了全局分水岭带来的局部信息遗失,获得各个网格内的显著性聚水盆,再实施区域融合,将每个标记区域的灰度均值化,最后使用考虑区域面积的FCM进行聚类,得到最终的分割图像。实验结果表明,该算法对噪声的鲁棒性强,能够有效剔除干扰区域,分割出图像中的显著区域,同时也具有较低的时间复杂度。