修改标记符梯度图像的分水岭变换

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种修改标记符梯度图像的分水岭分割方法。该算法首先利用阈值分割法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记;然后根据标记的二值图像,运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正;最后,使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。实验结果表明,该算法能有效地抑制过分割问题,并且使用标记符会为分割问题带来先验知识,这为人们解决模式识别等更高级的工作提供了一种有效方法。     

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。     

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.     

基于改进控制标记符分水岭的牙体硬组织分割

针对口腔视频图像中的牙齿形态特点,提出了一种基于改进控制标记符分水岭变换的牙体硬组织分割算法,进而为临床诊断、矫正、修复等提供参考。该方法首先对牙齿图像进行预处理,并结合牙体硬组织颜色特征分析,提取出牙体硬组织区域,作为初步控制标记符;其次,利用支持向量机对初步控制标记符进行分类优化,并经形态学操作处理后,提取出最终的控制标记符;最后,利用基于改进控制标记符的分水岭方法对图像进行分割,将视频图像分成同质区域,并通过计算区域平均特征,完成牙体硬组织的自动分割。仿真实验结果表明,本算法具有较好的适应性和鲁棒性,提高了牙齿硬组织的分割精度。     

基于自适应标记提取和能量方程的分水岭算法

针对传统分水岭算法的过分割问题,提出一种基于自适应标记提取和能量方程的改进算法。根据图像中的边缘信息和图论方法,得到最短边缘路径,从而自适应地提取出区域标记,进行分水岭变换,用提出的能量方程实现区域合并。利用医学细菌图像对提出的算法进行验证,实验结果表明该算法能有效解决分水岭算法的过分割问题,得到很好的分割效果。     

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。     

基于分水岭的多目标核聚类图像分割

传统的聚类图像分割方法一般仅仅利用图像中的灰度信息。为了更好地利用图像中的区域和边缘信息,提出一种基于分水岭过分割的多目标模糊核聚类图像分割算法。该算法采用分水岭算法获得图像的过分割区域,采用多目标模糊核聚类算法对区域代表点和分水岭上的像素进行聚类。根据聚类结果将图像中的像素进行标记,得到最终的分割图像。实验结果表明,由于利用了图像区域信息,使得目标能够比较完整地从背景中分离出来。     

基于改进的自适应分水岭图像分割方法研究

研究图像分割中由于对噪声的抑制能力弱以及对大多数图像易产生过分割现象,从而导致图像分割过程中局部分割线产生偏移现象,进而使得图像分割变得困难.为解决上述问题,提出了改进的自适应分水岭图像分割方法.首先,对输入的图像进行自适应降噪滤波,以减弱因噪声干扰导致的区域极小值;然后,运用形态梯度算子对滤波去噪后的图像进行平滑处理,以减弱噪声对分水岭分割的影响;最后,对图像进行目标标记,用来屏蔽消除其它无用的极小值,仅允许标记过的极小值生长为分割区域并得到最终的分割线,达到最终分割出感兴趣物体的目的,仿真结果表明,与传统分水岭分割方法比较,缓解了分水岭算法过分割问题,增强分割算法的鲁棒性,优于一般的分水岭算法.     

一种基于重构算子的分水岭变换算法

分水岭变换是数学形态学的主要分割工具,它通过对梯度图像进行分割,能够提供单像素宽的封闭的区域边缘.但是,直接对梯度图像进行分水岭变换存在严重的过分割问题,这个问题往往采用基于标记的分水岭变换加以改进,可是,有时又会带来欠分割问题.通常过分割和欠分割问题主要发生在灰度的非极大值或极小值的过渡区域.为了克服分水岭变换易造成过分割的问题,通过对分水岭变换产生的过分割以及标记点选取可能导致的欠分割原因进行分析,提出了一种基于重构的分水岭变换算法,该算法首先通过基于重构的变换序列滤波来平滑图像,以减少目标内部差异;然后针对梯度图像,利用重构闭来消除灰度过渡区域在梯度图像上所造成的极小;最后对其进行分水岭变换,可有效控制分水岭变换的过分割现象.     

一种融合分水岭与ISODATA的岩心图像分割方法

分水岭算法用于图像分割,能获得封闭的和位置准确的轮廓,但容易造成过分割;ISODATA算法能将岩心砾石颗粒聚集成一类,但会使砾石目标边缘位置漂移。为克服以上两种方法的缺点,提出融合分水岭和ISODATA的图像分割方法。该方法首先利用分水岭算法得到过分割图像,ISODATA算法得到聚类图像,然后以ISODATA算法聚类的结果为依据,校正分水岭法的过分割问题。该方法用于砾岩图像的分割,取得了较好的实验效果。     

基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法

提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法，采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波，并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合。针对小波分解的不同频率域，选择不同的融合规则，既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后，采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值，并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明，采用此分割方法可以获得较好的分割结果。     

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。     

基于彩色模型的重构标记分水岭分割算法

分水岭算法是一种适用于图像分割的强有力的形态学工具,但传统的分水岭算法存在严重的过分割现象,并且实际图像容易受到反射亮光和阴影的影响。针对该问题提出一种新的彩色空间重构标记分水岭分割算法。该算法首先将RGB彩色图像转换到新的彩色空间中,抽取不受反射亮光和阴影影响的分量进行梯度计算;然后利用形态学开闭重构提取感兴趣目标构成二值标记图像,利用标记图像修改梯度图;最后在修改的梯度图上进行分水岭变换。新算法不仅可以抑制由于纹理细节和噪声引起的过分割,还可以有效地抑制由于反射亮光和阴影产生的过分割,同时由于该分割算法是在原始梯度图上而非滤波简化的图像上进行的,因此物体的边缘信息也得以最大程度的保留。理论分析和实验结果表明了该算法的有效性。     

融合多结构滤波和多尺度重建的分水岭算法

为了解决传统分水岭算法中存在的过分割问题,提出一种结合多结构形态学开闭滤波和多尺度形态学开闭重建的新方法。该方法用12种不同结构的结构元对原始图像进行开闭滤波,接着对梯度图像应用多尺度开闭重建,通过加权融合不同的重建梯度为最终的梯度。在重建后的梯度上应用扩展最小变换技术（H-minima）以提取标记,用所得的标记修正原始梯度,在修改后的梯度上进行分水岭分割。实验结果表明：该方法不仅能有效抑制分水岭算法中的过分割,而且通过调节分割过程中的参数,还能防止欠分割的发生,对于不同的需求均可得到理想的分割效果。     

基于各向异性扩散的医学图像分水岭分割算法

针对医学图像形态建模过程易产生过分割的问题,提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法。该算法首先对原始图像进行自适应各向异性扩散滤波,然后引入多尺度的形态梯度图像作为分水岭变换的参考图像,以突出图像中物体的边界轮廓,平滑具有均匀亮度的区域。最后,定义基于边界平均灰度和面积的区域合并准则,对分割后的区域进一步合并。实验结果表明,该算法能有效抑制过分割,具有较强的抗噪声性能,得到的分割结果可以满足医学图像建模的需要。     

双边滤波和标记分水岭的CT心脏图像分割

由于心脏舒张、收缩以及血液的流动,CT心脏图像易出现弱边界、伪影,传统分水岭算法易产生过分割,为此,提出一种双边滤波和标记分水岭相融合的CT心脏图像分割方法（BF-WS）。采用双边滤波算法对心脏图像进行平滑滤波,并采用形态学对图像进行重构,以消除图像噪声,保留边缘信息,采用改进Otsu算法提取CT心脏图像的内、外标记,并采用分水岭分割算法实现CT心脏图像分割,采用临床CT心脏图像在Matlab平台进行性能测试。结果表明,BF-WS提高了CT心脏图像分割准确率,与专家分割结果十分接近,较好地解决了传统分水岭算法过分割难题,可以为临床医学诊断提供重要依据。     

基于形态学重建和极大值标记的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法的过分割问题,结合形态学重建和极大值标记技术研究并实现一种新算法。该算法首先进行开闭重建预处理,较好地去除了各类噪声并保留目标原有的结构;然后进行局部极大值调整及标记,有效地避免了过分割;最后对局部极大值图像进行分水岭分割,取得了较好的实验效果。论文还探讨该算法的关键因素即结构元素的选择问题,经大量实验得出结论———选择与目标图像形状相似、大小相宜的结构元素可获得较好的分割效果。