基于标记的数学形态学滤波分水岭算法

经典的分水岭算法存在过分割问题,文中针对图像分割提出了一种基于预处理的改进算法。目的是为了抑制分割过程中的过分割现象,缓解过分割问题。首先对图像进行应用数学形态学去噪,滤波。再求取梯度图像,然后根据梯度图像局部极小值的综合信息自适应地提取内部标记,再进行距离分水岭变换提取外部标记。并以提取的标记为依据,对梯度图像进行修正,最后对修正后的梯度图像实施分水岭算法。实验结果表明:与传统分水岭算法相比,本算法能较好地缓解过分割问题。     

基于改进分水岭算法的图像分割

为了改善经典分水岭算法的过分割问题,该文将图像中的噪声视为过分割的直接因素,针对人脑核磁共振图像提出了一种基于预处理的改进算法。首先应用数学形态学的开闭运算对图像进行滤波,再求取其梯度,然后依据内外标记对梯度图像进行修正,最后在修正后的梯度图像上实施分水岭变换。实验结果表明,该方法和传统分水岭算法相比较,能有效地抑制过分割。     

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。     

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.     

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。     

面向RGBD图像的标记分水岭分割

目的 针对分水岭分割算法中存在的过分割现象及现有基于RGB图像分割方法的局限,提出了一种基于RGB图像和深度图像(RGBD)的标记分水岭分割算法。方法 本文使用物体表面几何信息来辅助进行图像分割,定义了一种深度梯度算子和一种法向量梯度算子来衡量物体表面几何信息的变化。通过生成深度梯度图像和法向量梯度图像,与彩色梯度图像进行融合,实现标记图像的提取。在此基础上,使用极小值标定技术对彩色梯度图像进行修正,然后使用分水岭算法进行图像分割。结果 在纽约大学提供的NYU2数据集上进行实验,本文算法有效抑制了过分割现象,将分割区域从上千个降至数十个,且获得了与人工标定的分割结果更接近的分割效果,分割的准确率也比只使用彩色图像进行分割提高了10%以上。结论 本文算法普遍适用于RGBD图像的分割问题,该算法加入了物体表面几何信息的使用,提高了分割的准确率,且对颜色纹理相似的区域获得了较好的分割结果。     

基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭图像分割

为了解决传统分水岭算法的过分割问题,提出一种使用形态学梯度重构和标记提取技术进行图像预处理的分水岭图像分割方法。该方法基于多尺度概念,进行梯度重构时采用了不同尺寸的结构元素,在对重构后的各梯度图像的区域极小值进行标记后,将各标记点的并集作为最终标记图像,用其修改梯度图像,然后进行分水岭变换,实现图像的区域分割。实验结果表明,该方法既能有效解决分水岭算法的过分割问题,又保留了各尺度下的重要目标,并且可以根据图像特点和具体的分割要求,调整分割过程中所选参数,得到满意的图像分割效果。     

改进梯度和自适应标记提取的分水岭新算法

为了克服分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于改进形态学梯度和自适应标记提取的分水岭新方法。用两组结构元素进行梯度计算;对重构后的梯度图像用Otsu算法提取标记;用h-minima变换修改标记图像,将各尺度下标记点的并集作为最终的标记图像;对修改的梯度图像进行分水岭变换。实验结果表明：与传统分水岭算法相比,该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。     

一种山区图像边缘信息的分水岭变换提取方法

为了能够抑制引起过分割的根本原因-噪声和细密纹理,提出了一种改进的提取山区图的山脊线、山谷线的边缘信息的分水岭算法,该算法着重于解决传统分水岭的过分割问题;该算法首先对梯度图进行一种改进的多尺度梯度算子处理,以减小图像噪声对分水岭的过度分割的影响;然后利用基于标记符控制的最小强制技术去除由噪声和不必要的图像细节形成的谷底,使修正后的梯度图像只对应包含区域极大值的标记图像,改进后的方法能准确地提取出所需要的关键边缘信息.     

基于梯度修正和区域融合的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种基于梯度修正和层次区域融合的分水岭分割方法。该算法首先利用开闭双重建操作以及非线性变换对梯度图像进行修正;然后求取浮点活动图像并作为分水岭算法的输入;最后在区域灰度相似性准则的基础上,结合对比度和边界强度准则对分水岭变换结果进行小区域的合并,得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能有效地解决过分割问题,具有良好的鲁棒性和适应性。     

阈值标记的分水岭彩色图像分割

目的 针对传统分水岭算法中产生的过分割问题,提出一种基于阈值标记的分水岭彩色图像分割算法。方法 该方法将分水岭算法直接应用到原始梯度图像上而不是简化之后的图像,这样做的目的是可以保护边缘信息不受损失;利用不同尺寸结构元求取彩色图像形态学梯度,解决了关于保护边缘和图像简化之间的矛盾。同时算法设计一种阈值自动选取与标记提取方法,从梯度的低频成分中提取与物体相关的局部极小值,用这些极小值构成的二值图像强制标定原始梯度图像,在修改后的梯度上进行分水岭分割。结果 在仿真实验中,利用本文算法针对不同RGB彩色图像进行分割,获得准确、连续封闭的分割边界,与其他同类方法相比,得到符合人类视觉的最小分割区域数,同时在运行效率上也有很大提高。结论 该方法可以自适应提取标记而不需要先验知识,有效解决了分水岭算法的过分割问题,相对于传统的算法,提高了分割性能,有较好的适用性和鲁棒性,可将其应用于机器视觉、生物医学以及高光谱遥感图像分割领域。     

基于广义形态滤波和分水岭算法的图像分割

传统的分水岭算法直接对图像的梯度图进行分割,梯度算子由于受噪声或量化误差的影响而产生很多局部最小值,从而导致严重的过分割现象,如何消除其过分割现象一直以来都是研究的热点。本文介绍一种广义形态滤波器,使用两组适应不同形状要求的含有四个结构的结构元素来构成一个滤波器组,用于分水岭算法的预处理,在平滑原始图像的同时去除了易造成过分割的区域细节和噪声,有效地抑制了分水岭算法的过分割现象,然后使用分水岭算法,获得了较好的分割效果。     

基于分水岭算法的虹膜区域分割

在论文中使用了分水岭分割算法与区域合并相结合的方法,有效地对虹膜图像进行分割,并减少过度分割现象。首先对原图像做平滑处理,使用sobel梯度算子得到原图像的梯度图,然后使用分水岭算法对梯度图进行区域分割,最后将分割图像的过度分割部分进行区域合并。实验证明这种方法可以应用于分割带有噪声的图像,也能够减少过度分割现象。仿真结果表明,把这种方法用于虹膜区域分割中,可以得到精确的、封闭的虹膜边缘。     

梯度分层重构的彩色图像分水岭分割

目的 现实生活中的彩色图像往往因噪声、色彩不均匀、有较多弱边界等问题的存在导致难以准确分割,结合分水岭变换与形态学重构的优势,提出了一种基于同态滤波与形态学分层重构的分水岭分割算法。方法 首先提取彩色图像的梯度图,接着对该梯度图采用同态滤波修正梯度图。然后利用形态学开闭重构的方法,对滤波后的梯度图进行分层重构。根据梯度图像的累积分布函数及滤波后的梯度像素直方图的分布信息,给出了梯度分层数的计算公式,同时确定了形态学结构元素尺寸。最后对修正后的梯度图像应用标准分水岭变换实现了图像分割。结果 对不同类型的4幅彩色图像进行分割实验,采用区域一致性与差异性相结合的综合指标对分割结果进行无监督评价。这4幅图像的综合评价指标分别为0.6333、0.6656、0.6293、0.6484,均高于文献中两种现有分水岭算法的指标值：0.6295、0.6641、0.6230、0.6454与0.5861、0.5907、0.5704、0.5852,分割性能较好。结论 提出一种新的彩色图像分割算法,应用同态滤波保留了图像的弱边界,采用自适应形态学重构,抑制了分水岭变换中过分割。算法的分割结果更加接近人眼对图像的感知,无论从评价指标还是分割性能看,均表现出色。算法对噪声不敏感,鲁棒性较好,可广泛应用于计算机视觉、交通控制、生物医学等方面的目标分割。     

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。     

基于标记分水岭的植物重叠叶片改进分割算法

针对番茄穴盘幼苗的重叠叶片,提出一种基于HOG描述子的改进标记分水岭分割算法。首先,利用超绿变换和最大类间方差法分割叶片区域和背景区域,确定叶片分割的总体轮廓;然后利用形态学彩色图像梯度计算方法计算图像梯度;再借助图像梯度的HOG描述子,筛选出有叶片边缘的区域和没有叶片边缘的区域,将没有叶片边缘的区域进行形态学操作后作为分水岭分割的标记;最后利用标记对图像梯度进行重建,执行分水岭分割,得到重叠叶片的分割结果。实验结果表明,该算法可以较为准确地选定分水岭标记和实现叶片分割,能够为穴盘幼苗分级研究提供支持。     

Multispectral image segmentation by a multichannel watershed‐based approach

Watershed transformation in mathematical morphology is a powerful morphological tool for image segmentation that is usually defined for greyscale images and applied to the gradient magnitude of an image. This paper presents an extension of the watershed algorithm for multispectral image segmentation. A vector‐based morphological approach is proposed to compute gradient magnitude from multispectral imagery, which is then input into watershed transformation for image segmentation. The gradient magnitude is obtained at multiple scales. After an automatic elimination of local irrelevant minima, a watershed transformation is applied to segment the image. The segmentation results were evaluated and compared with other multispectral image segmentation methods, in terms of visual inspection, and object‐based image classification using high resolution multispectral images. The experimental results indicate that the proposed method can produce accurate segmentation results and higher classification accuracy, if the scales and contrast parameter are appropriately selected in the gradient computation and subsequent local minima elimination. The proposed method shows encouraging results and can be used for segmentation of high resolution multispectral imagery and object based classification.