多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法

为了克服分水岭算法中的过分割问题,提出了一种基于多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法.首先对HSV空间中的V分量进行多尺度滤波,并把滤波后的图像转换到RGB空间;再计算梯度,并对其进行多尺度滤波;然后利用H-minima变换进行自适应标记提取;最后对修改后的梯度图像进行分水岭变换.实验结果表明:与其他改进的分水岭算法相比,此算法对于改善过分割现象有明显的效果,能够获得具有实际意义且更合理的分割区域.     

多尺度形态梯度算法及其在图像分割中的应用

分水岭变换是一种适用于图像分割的强有力的形态工具.然而,基于分水岭变换的图像分割方法的性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法.本文首先提出了一种计算图像形态梯度的多尺度算法,对阶跃边缘和"模糊"边缘进行了有效的处理其次,提出了一种去除因噪声或量化误差造成的局部"谷底"的算法.实验结果表明,采用本文算法后进行分水岭变换,即使不进行区域合并也能产生有意义的分割,极大地减轻了计算负担.     

基于数学形态学的医学CT图像分割方法研究

提出一种基于形态学分水岭算法的医学CT图像分割方法。针对传统分水岭算法易产生过分割现象的问题,分析产生过分割现象的原因并提出解决方案:首先利用形态学重构算法滤波,然后合并极小值,对梯度图像进行修正,最后对修正的梯度图像进行分水岭变换。仿真结果表明该方法能够抑制过分割现象,得到理想的分割结果。     

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。     

基于区域生长法的医学图像分割研究

针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，通过两点措施来改进：其一，以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二，以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

基于改进分水岭算法的红外图像分割

研究自然背景下红外图像目标分割的问题,提出了一种基于改进分水岭算法的红外图像分割方法.该方法先利用形态学开闭滤波,对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,接着根据提出的计算图像形态梯度的多尺度算法提取图像梯度,而后用改进的分水岭算法对图像进行分割.最后提出了一种新的区域融合方法.实验结果表明,该算法能较好地解决红外图像中的目标分割问题.     

一种基于形态学的红外目标分割方法

研究自然背景下红外图像中目标分割的问题，提出了一种基于形态学的红外目标分割方法．该方法先利用形态学滤波，对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除，接着根据提出的计算图像形态梯度的多尺度算法提取图像梯度，而后用改进的分水岭算法对图像进行分割，最后针对过分割问题提出了一种新的区域融合方法．实验结果表明，该算法能较好地解决红外图像中的目标分割问题．     

基于聚类预分割和高低精度距离重构的彩色浮选泡沫图像分割

该文针对矿物浮选过程泡沫图像质量不理想、气泡大小形状灰度不均的问题,提出一种基于聚类预分割和高低精度距离重构的泡沫图像分割方法。首先,利用k-均值聚类进行前景泡沫与背景矿浆彩色图像分割,依据灰度分布和形状分布特征对提取到的泡沫图像进行滤波;然后,基于形态重构提出结合高低精度距离变换对距离图像进行重构,同时利用面积重构h顶改进变换为分水岭变换提取准确的特征标识;最后利用分水岭算法得到分水线,从而完成浮选泡沫的分割。由分割后的泡沫图像可统计分析出气泡个数与尺寸等物理特征参数从而为浮选控制提供依据。仿真结果表明了方法的有效性。     

基于2DGE图像先验的蛋白质点检测方法

各种改进的分水岭变换是目前应用最广的二维凝胶电泳(2DGE)图像蛋白质点分割算法.其中标记控制分水岭分割效果较好,但由于忽略了蛋白质点大小和形状,导致外标记落在部分蛋白质点区域内而无法正确分割.针对该问题,提出一种结合2DGE先验的分水岭分割方法.首先,根据2DGE图像蛋白质点中心灰度极小先验提取中心标记,并通过中心标记膨胀提取距离标记;然后,根据2DGE图像背景灰度极大先验,在距离标记划分的区块内提取原始2DGE图的局部自然分区标记,并对二者进行融合优化,获得最佳背景标记;最后在梯度图像各区块内进行分水岭变换,提取蛋白质点边缘.通过对四组真实扫描2DGE图像进行实验,结果表明,该方法明显改善了蛋白质点边缘检测正确率.     

基于形态学梯度重建的分水岭分割

提出一种基于形态学梯度重建的分水岭图像分割方法。该方法存形态学梯度图像的基础上，利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建，在保留重要区域轮廓的同时去除了细节和噪声。避免了标准分水岭仔在的过分割现象及传统形态学开闭运算先平滑原始图像．后进行分水岭变换而造成的区域轮廓位置偏移。仿真实验证明．无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面，该方法均具有较好的分割效果。整个分割过程无需进行分割后的区域合并处理，降低了分割的复杂性；且分割过程只需选择合活的结构元素大小，增强了算法的灵活性。     

A Multi-Scale Gradient Algorithm Based on Morphological Operators

Watershed transformation is a powerful morphological tool for image segmentation. However, the performance of the image segmentation methods based on watershed transformation depends largely on the algorithm for computing the gradient of the image to be segmented. In this paper, we present a multi-scale gradient algorithm based on morphological operators for watershed-based image segmentation, with effective handling of both step and blurred edges. We also present an algorithm to eliminate the local minima produced by noise and quantization errors. Experimental results indicate that watershed transformation with the algorithms proposed in this paper produces meaningful segmentations, even without a region-merging step.     

A Multi-Scale Gradient Algorithm Based on Morphological Operators

1 Introduction The performance of a watershed-based image segmentation method depends largely on the algorithm used to compute the gradient. Conventional morphological gradient operators[2~3] produce too many local minima because of noise and quantization…     

多级分割融合算法提取红外舰船目标潜在区

针对海天背景下红外舰船图像目标与背景对比度低,图像边缘模糊的特点,提出了一种红外图像舰船目标潜在区的提取算法.算法对图像进行了预处理和频域增强,在海天线附近区域进行多级分割融合以提取目标潜在区.实验结果表明,对于海天背景红外图像,采用该算法能够克服传统分割方法中单一阈值不好选取的问题.多级分割融合的结果能够覆盖目标区域,为后续的目标识别和跟踪奠定了良好的基础.     

改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用

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,提出了一种将同态滤波增强与控制标记符分水岭相结合的分割策略.该方法先进行同态滤波增强预处理,再采用改进控制标记符的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,提出的算法很好地抑制了过分割,实现了有意义的医学图像区域分割,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,不需要再进行后续的合并处理,算法简单,并且能够适应医学图像分类与信息提取的需求.     

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。     

基于SUSAN算法和行列均值分割的海面舰船检测

提出一种基于SUSAN检测和行列均值分割的复杂海天背景的红外舰船目标检测算法。首先建立一个简单的舰船轮廓模型,结合SUSAN算子检测得到感兴趣区域ROI,并且感兴趣区域的大小可以由轮廓模型进行一定的控制;然后对感兴趣区域运用改进的行列均值分割得到舰船目标。实验结果表明,提出的算法能正确分割出舰船目标。     

基于多模态特征图融合的红外热图像目标区域提取算法

红外热图像目标区域(Region of Interest,ROI)提取对故障检测、目标跟踪等有着重要意义.为解决红外热图像干扰多、需人工标记及准确率低等问题,提出一种基于多模态特征图融合的红外热图像ROI提取算法.通过对比度、熵及梯度特征构建多模态特征图并进行区域填充,实现ROI提取.将新算法应用于实际采集的光伏太阳能板图像中.结果表明,新算法具有平均查准率高(93. 0553%)、平均查全率高(90. 2841%)、F1指数和J指数均优于图割法,人工标记少等优点,可有效用于红外热图像ROI提取.     

基于形态学分水岭的Normalized Cut图像分割方法

针对传统分水岭分割后所产生的过分割问题,提出了一种基于形态学分水岭算法和Normalized Cut算法相结合的图像分割方法。在传统分水岭分割的基础上,融合形态学算法进行初步分割,并将分割后各个子区域的形心和平均灰度值作为Normalized Cut算法的输入参数,完成图像分割。结果表明,组合算法既避免了过分割现象,也达到了Normalized Cut算法的分割精度,是一种有效的图像分割算法。