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。     

基于梯度修正和区域合并的分水岭分割算法

分水岭是一种有效的图像分割方法,但存在过分割现象,为此提出了一种改进的分水岭分割方法,该方法首先利用形态学算子得到梯度图像,然后利用形态学混合开闭重构算子进行梯度修正,去除了易造成过分割的区域细节和噪声,接着采用基于标记的分水岭算法进行分割,有效地克服了过分割现象.为了得到更好的分割效果,提出了基于区域一致性和边界曲率光滑性相结合的区域合并准则,对分割后的图像进行有效的合并,该方法能够很好的解决过分割现象,并且产生更有意义的分割效果.通过多组实验,并且和传统的分水岭算法进行对比,得到了满意的效果,结果表明了该方法的有效性.     

基于标记的分水岭图像分割算法研究

本文针对分水岭算法的过分割问题,设计了一种结合形态学运算的基于标记的分水岭算法.算法首先对梯度图像进行形态学开重建运算和形态学闭重建运算滤波平滑;然后去掉图像中像素个数小于20的局部极小值区域,提取前景标记;用Otsu法求阈值,对二值图像进行距离变换,分水岭分割,得到的分水线图像作为背景标记;最后用强制最小技术修改梯度图像,进行分水岭分割.实验结果表明,此方法能有效抑制过分割,得到与人工标注的分割目标更接近的结果.     

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。     

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。     

基于快速mean-shift聚类与标记分水岭的图像分割方法

针对传统分水岭变换算法在图像分割过程中容易产生过分割问题,提出基于快速mean-shift聚类和标记分水岭变换的图像分割算法。首先利用快速mean-shift聚类算法对原始图像进行预处理,确定分割区域和聚类数目;利用sobel算子进行梯度处理;对处理后的图像做形态学运算,并给每个集水盆分配不同的标记,按升序访问每个像素点,依次浸没到集水盆中,完成图像分割。实验结果表明,该方法可以有效分割医学影像,并解决了分水岭变换引起的过分割问题。     

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.     

基于分水岭算法的MELK图像分割*

提出一种基于分水岭算法的MELK图像分割方法,以解决信息量较小的MELK图像分割问题。综合应用多种技术以避免分水岭算法的过分割问题。首先应用高斯低通滤波器对MELK图像进行增强;采用加权差分算子求取梯度图像;应用Ostu方法进行对梯度阈值化,并进行分水岭变换;最后,应用RAG区域合并方法完成MELK图像分割。实验结果表明,该分割方法能够有效地分割信息量较小的MELK图像。     

基于偏微分方程和分水岭算法的图像分割

提出一种基于偏微分方程构造、具有良好分水岭结构梯度幅值图像来改进分割性能的方法,首先,对原始图像进行边界检测,得到梯度幅值图像,利用1维梯度向量流偏微分方程对梯度幅值图像作用、扩散边界信息和去除噪音,使其具有良好的分水岭结构,然后检测梯度图像的局部最小值点,通过形态学膨胀运算自动合并相近的局部最小值点,使图像更有利于分水岭算法的分割,最后用分水岭算法分割处理后的图像,实验结果表明,该方法降低分水岭算法的过分割现象,为后续处理提供较为可靠的基础.     

结合各向异性扩散和分水岭算法的图像分割

传统分水岭算法受到噪声干扰时容易出现过分割现象，为了抑制噪声的同时尽可能多地保留住图像边缘信息，提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法。首先对原始图像进行滤波操作，传统P-M算子通常人为设定固定边界阈值，容易丢失细节信息，应用梯度模的变化设定阈值并连结图像结构张量形成一个扩散函数，边缘处沿切线方向扩散易于保留边缘细节，平坦处具有各向同性易于平滑噪声，这样保证了良好的分水岭结构。其次对图像的梯度信息进行计算，为了使梯度信息得到补偿，采用数学形态学的开闭运算对图像梯度信息进行处理。然后运用形态学极小值标定方法标记处理后的图像局部极小值，最后用分水岭算法对图像进行分割。实验对无噪声图像和加噪声图像进行分割，结果表明该方法具有良好的分割效果，尤其对噪声图像有较好的鲁棒性。     

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。     

基于特征灰度和分水岭变换的甲藻横沟区域分割

针对分水岭变换存在的过分割问题,提出了一种新的图像分割方法。该方法利用灰度包容球获取图像特征灰度集合,通过降低图像中灰度级数目减少无意义的局部极小值区域,对灰度重构后的梯度图像极小值区域采用自动阈值法进行标记并对标记加以质心、形状和面积约束,对修改后的梯度图像采用分水岭变换实现甲藻显微图像中横沟区域的分割。实验证明,该方法可比传统方法更合理地分割出横沟区域,有效抑制了过分割现象。     

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.     

一种基于标记的分水岭图像分割新算法

为了降低分水岭算法的过分割问题,提出一种新改进的基于标记的分水岭图像分割方法。该方法是在分水岭算法的基础上,算法直接应用分水岭在原始梯度图像而并非简化之后的图像进行分割,从而保证没有物体边缘信息的丢失。与此同时,新算法设计一种新的标记提取方法,从梯度的低频成份中提取与物体相关的局部极小值。它们将构成二值标记图像。然后,将提取的标记利用形态学极小值标定技术强制作为原始梯度图像的局部极小值,而屏蔽梯度图像中原有的所有局部极小值。最后,分水岭在经过修改之后的梯度图像上进行图像分割,最终获得较好的图像分割结果。利用本文提出的图像分割算法可以获得较为理想的图像分割结果。通过对不同类型的图像进行试验,证明本文提出的图像分割算法能够获得符合人类视觉特点,具有实际意义而且一致的分割区域,以及较为准确、连续、一个像素大小的物体边界。与其他的分水岭改进方法相比,本文提出的方法要求的计算复杂度较低,具有简单的参数,同时能够更为有效地降低分水岭算法的过分割问题。     

基于自适应标记提取的分水岭彩图分割算法

针对分水岭算法过分割问题,提出一种基于自适应提取标记的改进算法。该算法结合极小值深度和汇水盆地尺度信息提取与物体相关的极小值标记,根据梯度图像中极值点的统计信息自适应设定标记提取的阈值。提取到的标记采用形态学极小值标定技术强制作为原始梯度图像的极小值,在修改过的梯度图像上进行分水岭分割。仿真结果表明,该算法能有效解决分水岭算法的过分割问题,具有更强的抗噪性能和边缘定位能力,且计算复杂度较小。     

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。