结合分水岭和互信息的医学图像自适应分割方法

针对现有的改进分水岭算法中对弱边界分割精度不高、计算复杂及梯度谷底阈值不能自适应选取等缺点,提出一个结合互信息的自适应医学图像分割方法。首先通过形态学滤波和高斯平滑滤波来增强图像的边缘区域和抑制图像噪声;然后经过多尺度形态学梯度的谷底填充算法来减少分割区域块数,同时利用基于数学形态学的多元图像边缘检测算法来提取图像的边缘对获得的梯度图像进行修正;通过引入互信息量对填充的阈值进行自适应调整实现控制分割区域的数量,最后实现自动优化分割。实验结果表明,该方法最大程度保留了图像的弱边缘信息,参数选取更加合理,自适应程度提高。     

重要性图约束的均值漂移图像分割

针对已有算法结果分割区域过多问题,提出采用边缘正交场构造重要性图,通过边缘特征稳定性约束分割区域,从而有效地提高分割质量。构造边缘正交场,通过高斯积分提高边缘线的连续性和稳定性。采用边缘特征进行距离变换,生成图像的重要性图。采用均值漂移进行图像预分割,根据相邻区域边界上的重要性强度对分割区域结果进行合并。实验结果表明,和原有分割方法相比较,算法在保持原始图像重要区域的同时,对细节区域进行有效合并,明显提高分割质量。     

结合位图切割和区域合并的彩色图像分割

就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题，提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像，并利用位图切割重建梯度图像；对新梯度图像进行分水岭预分割；对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并，并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法，该算法引入位图切割，抑制噪声对分割结果的影响，在边缘模糊处分割准确，得到符合人类视觉的较小分割区域数目，同时在运行效率上提高。     

基于边缘检测与分裂合并的图像分割算法

针对传统分裂合并算法容易产生方块效应与过分割的缺点,提出了一种结合边缘检测和分裂合并的图像分割算法.该算法直接利用图像的边缘信息进行分裂,不断将图像分裂为一些不规则形状的一致性区域,然后根据一定规则将相似的区域合并.实验表明,该算法能大幅减少分裂次数,并有效克服方块效应和过分割等缺点,图像分割效果较好.     

一种程度可控的形态学多尺度梯度分水岭算法*

为解决分水岭算法中的过分割现象,提出了一种基于多尺度形态学梯度的谷底填充算法,通过调整填充阈值的方式实现对分割区域数量的控制,同时利用Canny边缘检测算子获取图像边缘信息,以此对梯度图中的边缘位置进行强化和修正,确保分割出的区域轮廓在谷底填充过程中尽可能地保持与目标边缘拟合.仿真结果表明,此算法对于改善过分割现象有明显效果,并且对分割程度具备可控能力,在适应不同场景需求方面存在一定的应用价值.     

基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法

提出一种基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法。首先,对图像运用mean shift算法进行滤波,在对图像进行平滑的同时保持图像的边缘;然后,运用K均值算法对图像在颜色空间进行聚类,得到初始分割的结果;最后,给出了一种区域合并策略,对初始分割获得的区域进行合并,得到最终的分割结果。仿真结果表明,算法的分割结果和人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

基于区域增长和改进分水岭算法的胃腺癌细胞图像分割

提出了一种基于区域增长和改进分水岭算法的胃腺癌细胞图像分割方法。该法具有分割准确，算法结构简单等优点。该方法利用Canny边缘算子提供的边缘信息，采用区域增长法对彩色癌细胞图像进行区域分割并填充颜色。同时得到了区域的周长、面积和形态因子。在此基础上，利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法处理粘连区域，最终得到分割图像。     

融合聚类和分级区域合并的彩色图像分割方法

提出了一种融合聚类的分级区域合并彩色图像分割方法。为平滑图像且保持良好边缘,首先用均值偏移算法进行滤波,在此基础上运用改进的k均值聚类方法在颜色空间对图像进行聚类,形成图像的初始分割区域。融合颜色、空间和邻域信息度量区域的距离,对初始分割区域进行分级合并,直至满足停止区域合并的准则。利用形态学腐蚀与膨胀算法对区域边缘进行平滑。仿真结果表明,算法的分割结果符合人类主观视觉感知,具有良好的一致性。     

完全基于边缘信息的快速图像分割算法

为快速准确地进行图像分割和对象提取,达到图像实时处理的要求,提出一种完全基于边缘信息、具有良好并行计算特性的图像分割和对象提取算法.首先对经典Canny算子边缘检测进行改进、引入了断点检测和递归可控的低阈值边缘追踪算法,得到图像的原始二值边缘图;然后采用基于断点的边缘连接算法得到待提取对象的完整闭合边缘;最后提出四向扫描区域填充算法从边缘图中完整地提取出有意义的对象.实验结果表明,文中算法不仅可以准确地处理图像中的各类复杂边缘、获得良好的图像分割效果,同时具有优秀的并行计算特性,可以以并行方式、基于GPU实现完全实时的图像处理.     

基于改进分水岭及区域合并的图像分割方法

改进了基于地形学距离的分水岭算法,提出了一种结合了图像灰度、边缘信息与信息熵的图像分割方法。首先利用改进的分水岭算法将图像分成多个小区域,根据各个区域之间的临接关系,建立RAG;其次,利用提出的区域相似度合并区域;最后根据最大熵准则停止合并过程,获取最终的分割结果。实验结果表明,与改进前的分水岭算法相比,该方法边缘定位更加准确。与k-mean和基于边缘的分割方法相比,能够较好地分割出图像的细节,同时分割结果也更加符合人的视觉特性。     

一种具有拓扑自适应性的图象两步分割方法

为了准确提取出感兴趣区域的边界，研究出一种具有拓扑自适应性的图象两步分割方法，即基于棱边检测算子的B样条活动围道分割方法，该方法首先是进行图象的底层分割，即用基于图象局部特性（像元邻域）操作的棱边检测算子来检测图象的棱边点，然后进行图象的高层分割，即用基于图象全局统计特性的B样条活动围道分割方法来求取对象的准确边界，另外，还提出了基于区域欧拉数的拓扑自适应处理方案，该两图像分割方法具有人为干预少，对初始条件不敏感，拓扑自适应性强等优点，试验结果证明了该方法的有效性。     

融合区域和边缘特征的水平集水下图像分割

目的 水平集模型是图像分割中的一种先进方法,在陆地环境图像分割中展现出较好效果。特征融合策略被广泛引入到该模型框架,以拉伸目标-背景对比度,进而提高对高噪声、杂乱纹理等多类复杂图像的处理性能。然而,在水下环境中,由于水体高散射、强衰减等多因素的共同作用,使得现有图像特征及水平集模型难以适用于对水下图像的分割任务,分割结果与目标形态间存在较大差异。鉴于此,提出一种适用于水下图像分割的区域-边缘水平集模型,以提高水下图像目标分割的准确性。方法 综合应用图像的区域特征及边缘特征对水下目标进行辨识。对于区域特征,引入水下图像显著性特征;对于边缘特征,创新性地提出了一种基于深度信息的边缘特征提取方法。所提方法在融合区域级和边缘级特征的基础上,引入距离正则项对水平集函数进行规范,以增强水平集函数演化的稳定性。结果 基于YouTube和Bubblevision的水下数据集的实验结果表明,所提方法不仅对高散射强衰减的低对比度水下图像实现较好的分割效果,同时对处理强背景噪声图像也有较好的鲁棒性,与水平集分割方法（local pre-fitting,LPF）相比,分割精确度至少提高11.5%,与显著性检测方法（hierarchical co-salient detection via color names,HCN）相比,精确度提高6.7%左右。结论 实验表明区域-边缘特征融合以及其基础上的水平集模型能够较好地克服水下图像分割中的部分难点,所提方法能够较好分割水下目标区域并拟合目标轮廓,与现有方法对比获得了较好的分割结果。     

融合边缘流和模糊区域聚类的岩心图像分割

提出一种融合边缘流和模糊区域聚类的图像分割方法。选用高精度的灰度边缘流对图像进行分割,得到边缘流的矢量方向和边缘能量,通过曲线演化得到初始分割图像;在初始分割产生的小区域上,综合小区域的色彩空间特征和图像空间特征,进行了模糊区域聚类;将聚类结果用于修正初始分割图像,去除过分割。实验表明,在对岩心图像的分割中,该方法能取得良好的效果。     

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。     

基于改进C-V模型的图像分割方法

传统C-V模型分割图像利用图像区域特征,忽略 了边缘等能够反应图像细节的特征。为了达到更好的图像分割效果,对于这些细节信息的处理则显得尤为重要。图像的梯度信息在边缘区域具有较大幅值,在同质区域具有较小幅值,因而可以用图像梯度来反映图像的边缘信息。把边缘信息融入C-V模型,利用同质区域信 息和边缘信息控制曲线演化,则可以达到更好的分割效果。本文提出的新模型克服了C-V模型的一些 缺陷,对背景灰度不均匀或含弱边缘的图像能够获得更好的分割效果。     

基于边缘约束局部区域MRF的图像分割方法

针对常规马尔科夫随机场（MRF）模型对复杂自然图像分割时,存在对噪声敏感且边缘模糊的问题,构建一种基于边缘约束局部区域MRF（ECLRMRF）的图像分割模型。利用欧氏距离度量局部区域内邻接像素的相似度,依据其相似度构建局部空间来约束高斯混合模型,有效描述丰富的局部区域统计特征,并建立MRF模型的局部区域一致性约束项。利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘特征,并在分割过程中建立图像分割区域的边缘约束,通过在MRF模型框架下将局部区域统计特征和图像边缘特征相融合,解决局部区域MRF模型对图像分割边缘模糊的问题,再采用Gibbs采样算法实现对复杂自然图像的准确分割。实验结果表明,该模型能够更好地保留图像边缘信息,并且具有更好的分割效果。     

一种基于数学形态学的多结构元图像分割算法

针对Canny图像分割算法容易出现目标边缘断裂和粘连现象,根据数学形态学中开闭运算的性能,结合目标基本形状特征,提出了多结构元多层次图像分割后处理算法。算法利用多个尺寸逐渐增大的圆盘结构元,对目标边缘图进行闭运算,每次运算前根据目标基本形状特征过滤已达到好的分割效果目标,同时选择合适尺寸结构元对分割不好目标图像进行开运算,消除目标之间粘连及目标边缘突起。实验结果表明算法能够有效平滑目标轮廓,连接断裂边缘,去除目标粘连,算法提高了Canny边缘检测算子的图像分割准确性,减少了对Canny算子对参数的依赖性。     

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。     

结合RGB三维直方图和DBSCAN算法的图像分割

合并超像素生成大面积同质区对目标检测、跟踪和识别及遥感影像处理具有现实意义。在合并过程中,要求超像素具有良好的边缘保持性,传统的超像素分割方法追求形状规则而忽略边缘的贴合度。有鉴于此,提出一种基于RGB三维直方图结合DBSCAN的图像分割方法。首先分析图像三维RGB直方图获取边缘贴合度很高的初始超像素,进而选择适当的特征值利用DBSCAN算法对超像素合并以生成较大同质区。实验证明：新方法获取超像素的边缘保持性和运算效率都优于传统方法,采用DBSCAN合并超像素时,其分割精度有明显提升,而且同质区边缘更加准确。     

一种基于边缘检测及纹理分析的水坝图像分割算法

针对边缘检测算法的局限性及灰度水坝图像的特点,提出了一种基于边缘检测及纹理分析相结合的灰度图像分割算法,首先利用边缘检测算法对待处理图像进行边缘检测得到图像的粗分割,然后在原灰度图像中对得到的边缘位置点进行纹理分析,去除检测到的非目标对象的边缘从而得到分割图像,即细分割。将该算法应用到河坝监测系统中,实验证明该算法达到了很好的分割效果。