基于医学图像分割的半自动ROI提取

针对当前ROI提取方法，提出了一种基于图像分割的半自动ROI提取算法，一方面保证提取出的ROI是有意义的对象，另一方面人为指定因素更小，对ROI提取的智能性有较大提高。在图像分割中提出一种基于改进的分水岭算法的医学图像分割方法，引入了浮点活动图像代替梯度图像进行分水岭变换，使分割结果边缘定位更准确，在分水岭变换之后，提出基于面积和对比度控制的合并小区域准则，可得到更好的分割效果。     

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。     

基于形态学尺度空间和梯度修正的分水岭分割

分水岭是一种有效的图像分割方法,但存在过分割现象,为此提出了一种基于形态学尺度空间和梯度修正的分水岭图像分割方法,该方法利用形态学混合开闭重建尺度空间和梯度修正技术,在平滑原始图像的同时保留了重要的区域轮廓而去除了易造成过分割的区域细节和噪声,克服了传统的形态学开闭尺度空间在平滑细节和噪声时,部分重要区域轮廓也被平滑及不满足尺度因果性的问题。对平滑后的图像采用梯度修正分水岭变换,保持了尺度和分割区域数目间的因果性,进一步消除了标准分水岭的过分割现象。仿真实验表明,该方法能有效地消除过分割现象,分割的区域数目满足尺度因果性,且具有较高的区域轮廓定位能力。     

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。     

基于B样条函数的图像分割分水岭算法研究

针对传统分水岭算法存在的过分割和对噪声敏感问题,提出了一种能很好地抑制噪声、剔除图像的伪边缘、准确定位图像边缘信息的方法。首先采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,然后利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割。实验结果表明,通过该法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过度分割问题;同时准确定位了图像边缘信息,提高了分割精度。     

基于模糊增强的医学图像分割分水岭算法研究

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。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,提出了一种将多尺度形态学边缘检测、模糊增强和控制标记符分水岭相结合的分割策略。该方法首先结合大结构元素和小结构元素各自的优点,用多尺度形态学边缘检测降弱过分割;其次用模糊增强算法使原始医学图像中粗细的边缘都能够得到增强;最后采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割。仿真实验表明,该算法不仅可以有效的克服分水岭变换严重的过分割问题,得到有意义的区域分割,而且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,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

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.     

基于时空信息融合的视频对象分割系统

提出了一种有效的时空融合视频分割系统.首先利用基于梯度的分水岭算法对图像进行分割,并利用基于时空联合的区域合并方法克服过分割现象,然后结合改进的帧差掩模对目标进行提取.试验结果表明,由于该系统充分利用了图像的颜色信息,能较完整地分割出对象,并且对象边缘更加准确.     

结合光谱相似性与相位一致模型的高分辨率遥感图像分割方法

提出一种结合高分辨率遥感图像的光谱相似性与相位一致边缘检测模型的分水岭分割方法.分水岭分割算法的性能依赖干图像边缘梯度图.利用同类地物的光谱相似性特点,可有效抑制相位一致模型边缘检测中产生的伪边缘和噪声信息,从而获得更好的遥感图像分割结果.首先基于目标像元与其邻域像元之间的光谱曲线距离之和定义光谱相似性模型,结合相位一致模型获得边缘响应强度;然后利用自动标记分水岭变换方法实现高分辨率遥感图像分割.基于此方法和其它方法进行了分割实验,并利用基于多光谱信息熵方法对分割结果进行了非监督评价和比较,同时对比分析了计算耗时.结果表明此方法可有效抑制遥感图像过分割现象,并取得较好的分割结果.     

基于自适应预处理的图像分割方法

为了防止分水岭算法过分割问题,该文提出了一种基于自适应预处理的图像分割算法。该方法在分水岭算法的基础上,首先结合像素点亮度特征和空间分布特性应用自适应方法对梯度图像进行预处理。通过考察各像素点邻域中像素分类后的分布情况,来判断考察点是处于区域中心还是处于边界,并据此对考察点的梯度值进行调节。然后在预处理后的梯度图像上选定标记,将预处理后的梯度图像中大于200个像素的连通区域标定为标记。最后用分水岭分割方法对带标记的参考图像进行分割。试验结果表明,该分割方法具有良好的分割效果。     

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.     

基于分水岭变换和蚁群聚类的图像分割

针对传统分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,提出一种新的基于分水岭和蚁群智能聚类的图像分割方法(CWAC,Combining watersheds and ant colony clustering).CWAC方法首先用分水岭变换对图像做初分割,然后用蚁群方法在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果.CWAC不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了蚁群聚类算法的搜索效率;本文利用分水岭变换后的灰度信息和空间信息,定义了一种新的引导函数,可更准确有效引导蚁群聚类.实验结果表明CWAC可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.     

基于梯度重建与形态学分水岭算法的图像分割

由于分水岭算法存在着过分割的问题,文章提出了一个有效解决该问题的方法。首先,在图像预处理过程中先对图像进行形态学滤波,消除部分噪声;其次,采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对其进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。试验结果表明：该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性。     

基于最小生成树和局部阈值的彩色图像分割方法

针对分水岭图像分割算法对于彩色图像的过度分割问题,本文提出一种基于最小生成树和局部阈值的解决方法。该方法主要利用图论中的最小生成树,对分水岭算法产生的过度分割区域进行合并。与其它的基于最小生成树的方法不同,该方法只有当构造出一棵完整的最小生成树时,才能计算出一个局部阈值,该局部阈值可确定原构造最小生成树过程的终止条件,进而可分割出彩色图像中的两个区域。重复上述过程,可分割出原彩色图像中的所有区域。实验证明,本文方法能够对彩色图像进行准确的分割,并且分割结果能很好地符合人眼的感知。     

基于人体手指静脉图像分割算法的研究

根据人体手指静脉图像的结构及特点,提出了一种能很好地抑制噪声、剔除图像的伪边缘、准确定位手指静脉图像边缘信息的方法。首先采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,然后利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割。实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过分割问题,同时准确定位了手指静脉图像边缘信息,提高了手指静脉图像分割精度。     

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.     

基于分水岭的分割算法在无损检测中的应用

通过分析焊接缺陷X射线检测方法的现状和目前存在的主要问题,针对缺陷图像的模糊特点和实际应用的要求,提出了一种基于动态合并准则的分水岭分割方法.阐述了在分水岭算法的基础上做的一些改进,其内容是通过动态合并准则进行边分割边合并的方法,有效地抑制了过分割现象.结果表明,该方法对工业射线获取的缺陷图像能够快速、准确地得到分割结果,并且具有较强的抗噪声能力.