一种新的基于区域增长的ROI分割算法*

为克服现有算法带来边缘定位不精确和人工参与太多等缺点,提出了一种新的基于区域增长的适合医学图像中ROI的分割算法。该算法先利用改进的Canny边缘算子进行边缘粗检测,再利用给出的灰度和纹理等信息进行区域增长,最终得到分割图像。为了更好地进行区域增长,新算法通过对ROI中像素的灰度和纹理进行分析,给出结合点向量运算和灰度判断的增长准则。实验结果表明,该方法能对医学图像中复杂区域或畸形区域进行分割,具有很好的鲁棒性与实用性。     

融合模糊聚类的蚁群图像增强算法

为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法。该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果。实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7%;在精度方面提高了14.8%,图片分割效果更好,纹理更清晰。     

基于灰度共生矩阵纹理特征的SAR图像分割

同时考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,建立多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法用于一些高分辨SAR图像,其分割精度及分割边缘的平滑度均优于基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割。     

一种基于数据融合的医学图像分割方法

针对一类纹理特征明显的医学图像,提出了一种融合纹理信息和灰度信息的图像分割方法,设计了基于金字塔结构的区域增长分割算法,该方法在区域内部结合使用纹理信息和灰度信息,在区域边缘部分则充分利用灰度信息,计算结果表明,该方法对某一类医学图像能够获得较好的分割效果。     

基于分裂合并算法的道路标线分割方法研究

针对现有的道路标线分割方法在阴影、光照、裂缝等干扰下存在分割精度不足的问题,提出了基于分裂合并算法的道路标线分割方法.该方法通过分析道路标线图像的灰度、边缘、纹理特征,首先采用Bresenham算法进行道路标线有无判定,并根据道路标线边缘实现路面检测图像标线区域和非标线区域的分裂,然后采用基于重心连线灰度值的区域合并和基于灰度与直线边缘特征的区域合并两种方法进行道路标线区域合并,最终完成道路标线的准确分割.实验表明,该方法分割精度较高,具有良好的抗噪性能,能够很好地满足道路检测车采集图像实时处理的需求.     

图像纹理区检测及分割算法研究

图像纹理区是指在进行边缘检测时边缘分布相对密集,并存在一些伪边缘的区域。研究表明,现有的很多图像处理算法的误差集中在纹理区。图像纹理区分割的目的就是将这一区域分割出来以便对其采用不同的处理方法。本文提出了一种基于模糊增强的图像纹理区检测及分割算法。本文算法根据图像纹理区特点,首先增强纹理区像素对比度,并利用Canny边缘检测算法提高纹理区检测效果,最终实现了图像纹理区的准确检测和分割。     

基于模糊增强的图像区域分割算法研究

针对图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割问题,提出了一种基于模糊增强的图像分割算法.该算法依据基于模糊增强的Canny边缘检测原理,在充分分析图像纹理区和清晰边缘的像素分布特点的基础上,通过增强纹理区像素对比度,检测出更多的纹理区细节.并利用膨胀、区域连通等方法实现了图像的区域分割.实验结果表明,该算法能够准确地实现了图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割,并有较强的抗噪能力.图像分割结果可以反映更多的纹理细节信息.     

基于色彩均匀度的自然图像色彩—纹理分割方法

针对现有图像分割方法中存在的计算复杂，分割结果平滑性不好等问题，提出了基于色彩均匀度的自然图像色彩—纹理分割方法ISBEC。该方法首先对输入图像进行色彩量化，然后利用量化得到的索引图同时进行色彩分割和基于色彩均匀度的多尺度纹理分析，接着将纹理和色彩分割的结果加以结合，最后合并去掉过分割区域。将灰度图像转为色彩分量相同的彩色图像后，ISBEC算法同样可以用于灰度图像的分割。实验结果验证了ISBEC对自然图像色彩—纹理分割的有效性。     

基于图像分割的立体匹配算法

针对在立体匹配中弱纹理及纯色区域匹配不准确和图像分割算法耗时较多的问题,提出一种融合图像分割的立体匹配算法。首先,将初始图像进行高斯滤波和Sobel平滑的处理,获取图像的边缘特征图;然后,将原图的红、绿、蓝三个通道值采用最大类间方差法进行二分类,再融合得到分割模板图;最后,将所得到的灰度图、边缘特征图和分割模板图用于视差计算和视差优化的过程,计算得到视差图。相比绝对差值和(SAD)算法,所提算法在精度上平均提升了14.23个百分点,时间开销上平均每万个像素点只多消耗了7.16 ms。实验结果表明,该算法在纯色及弱纹理区域和视差不连续区域取得了更加平滑的匹配结果,在图像分割上能够自动计算阈值且能够较快地对图像进行分割。     

图像边缘分割算法的优化研究与仿真

研究图像边缘分割问题,提高分割的准确性.针对图像中物体像素与其边缘像素容易发生像素粘连,粘连部分由于发生像素灰度混合,造成像素差异极小,传统的基于灰度的边缘检测算法由于不能很好的区分粘连部分的灰度差异,不能完整检测图像边缘的问题.提出了一种离散余弦变换(DCT)和数学形态学边缘分割算法.通过对提取过的特征图像在同一尺度下用多个结构元素分别对图像进行边缘分割,经过合成得到多尺度多结构元素形态学检测的边缘图像,摆脱分割算法对像素灰度的依赖.仿真结果表明:方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,分割的边缘更为完整准确,取得了令人满意的效果.     

基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割

受相干斑噪声影响,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像成像质量低,目标判读困难。针对传统方法对SAR图像分割存在噪声敏感、细节缺失、过度分割等问题,提出一种基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割方法。首先引入双边滤波构建级联滤波器,对SAR图像进行保边抑噪;然后建立基于纹理复杂度的阈值估算模型,实现阈值自适应目标SAR图像边缘检测;最后提出基于边缘特征的自适应区域生长分割方法,较好解决了传统区域生长算法对SAR图像分割时出现的过度生长和过度分割之间的矛盾问题。该方法综合利用了SAR图像二维熵、边缘灰度信息、区域灰度信息,实现了对单极化目标SAR图像的自动分割。实验表明,相较于其他传统分割方法,该方法保边抑噪能力更强,目标细节检测更准确,较好解决了SAR图像过分割问题。     

带钢缺陷图像的自动阈值分割研究

文章根据带钢缺陷图像的特点,提出了基于灰度统计特性的图像边缘检测方法,结合纹理检测、聚类分析,实现了对带钢缺陷图像的自动阈值分割。实验结果表明,该方法具有在精度和速度方面的优势,适合对带钢表面图像的缺陷进行实时检测。     

An Improved Method for Edge Detection and Image Segmentation Using Fuzzy Cellular Automata

Image segmentation is one of the most important and challenging problems in image processing. The main purpose of image segmentation is to partition an image into a set of disjoint regions with uniform attributes. In this study, we propose an improved method for edge detection and image segmentation using fuzzy cellular automata. In the first stage, we introduce a new edge detection method based on fuzzy cellular automata, called the texture histogram, and empirically demonstrate the efficiency of the proposed method and its robustness in denoising images. In the second stage, we propose an edge detection algorithm by considering the mean values of the edges matrix. In this algorithm, we use four fuzzy rules instead of 32 fuzzy rules reported earlier in the literature. In the third and final stage, we use the local edge in the edge detection stage to more accurately accomplish image segmentation. We demonstrate that the proposed method produces better output images in comparison with the separate segmentation and edge detection methods studied in the literature. In addition, we show that the method proposed in this study is more flexible and efficient when noise is added to an image.     

用Sobel算子细化边缘

提出了一种用Ｓｏｂｅｌ算子细化边缘的新方法,通过引入衰减因子得到不失真的灰介边缘图Ｐ１,然后将灰阶边缘图Ｐ１用Ｓｏｂｅｌ算子进行正理２,得以边缘的边缘图Ｐ２,再用前者减去后者得差值图Ｐ３,再将Ｐ３中为负的点改为０,用以除去３图中边缘外侧的点,从而得取边缘产细的边缘,对于边缘模糊的部分这种过程可以重复多次,最后也可得到较细的边缘（但不一定连接）,此种方法对于处理其它边缘检测方法得到的边级也有效。边缘     

基于纹理分析的指纹图像分割算法

低质量指纹图像处理是近年来自动指纹识别技术的研究重点,对低质量指纹图像的分割是实现后续处理的前提。文中在分析了方差作为分割指标的局限性基础上,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于纹理的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于基于灰度方差的指纹图像分割算法,文中算法的分割效果更好,对噪声的抵抗能力更强。     

一种基于边缘生长的灰度和彩色图象分割方法

边缘检测可以快速准确地提供区域分割的边缘点,是图象处理的一个重要领域。但由于边缘点不连续和难以把存在大量碎边缘点的高细节区提取出来这两个原因,而不能直接实现完整意义上的图象分割。为此提出用边缘生长的方法来解决不连续的边缘点链接问题和通过找出高细节区周围的区域,以便间接地将高细节区围成一个区域。该算法是边缘检测的后续处理,适合于多种应用目的,同时还可以嵌入到其它利用边缘信息的分割算法中。     

一种用细胞神经网提取遥感图像边缘的新方法*

针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传统的Sobel和Canny边缘检测算法相比,本算法不仅能有效地去除噪声对边缘检测的影响,而且能够快速完整地提取图像边缘。