一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法,该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像,然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割,得到初始的分割区域,最后利用区域标记和小波反变换,得到高分辨率图像的分水岭分割结果,从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时，容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点，提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法，该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像，然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割，得到初始的分割区域，最后利用区域标记和小波反变换，得到高分辨率图像的分水岭分割结果，从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

基于小波变换的多分辨率图像分割

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容。该文介绍了基于小波变换的多分辨率图像分析和分水岭分割算法的综合分割方法。小波变换的多分辨率应用可以有效地减少分水岭算法图像过分割现象;给出了低分辨率下的分割图像到高分辨率图像层上的映射策略,完成了图像从粗糙到精细分割,从而保证了分割准确性,降低了分割的复杂性和计算量。分析了形态学滤波器降低图像噪声和保护图像中对象边界的处理方法,进一步减少了图像过分割的现象,提高了图像分割效果。经实验证明该方法的有效性。     

一种改进的医学图像分水岭分割算法

为了提高医学图像分割的准确性, 针对分水岭分割算法中的过分割问题, 提出了一种改进的医学图像分水岭分割算法。该算法首先在分水岭变换前进行预处理初步分割, 主要包括多尺度形态学滤波、多尺度梯度算子计算、自适应标记提取以及分水岭变换; 然后在初步分割变换后, 通过基于邻接图的区域灰度相似性与边界相似性相结合的合并准则, 对分割后的区域进一步合并。实验结果表明, 新算法有效地解决了分水岭算法的过分割问题, 具有较强的抗噪性能和边缘定位能力, 能够满足医学图像的分割要求。     

一种改进的细胞图像分割算法的研究

针对细胞图像的特点,提出一种改进的基于分水岭算法的细胞图像分割方法。在该方法中．对细胞图像进行数学形态学变换,即采用Top—hat变换后的图像与原始图像相加再减去Bottom—hat变换后的图像以得到最大对比度的图像．继而进行距离变换,最后运用分水岭算法进行分割。实验证明,该改进方法能够得到较好的分割结果。     

利用分水岭分割的多分辨率遥感图像融合算法

对全色图像和多光谱图像进行融合可以获得更加清晰的图像信息。提出了一种基于分水岭分割和小波变换的多分辨率图像融合算法。利用正交小波变换得到原图像的小波金字塔表示。对近似图像进行分水岭分割,并且用小波逆变换把原始分割结果逐步映射回更高的分辨率层。通过联合区域分析,得到各层的联合区域分割图,并用此图来指导各层小波系数的融合。对融合系数进行小波逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该法对遥感图像的融合十分有效,能很好地兼顾融合图像的光谱质量和空间清晰度。     

基于小波变换和形态学分水岭的血细胞图像分割

医学图像处理提取细胞中使用分水岭方法时,容易产生过分割现象且对噪声的干扰极为敏感,为了解决此缺点,提出一种基于小波变换和形态学分水岭的细胞图像分割新方法。首先采用小波变换多分辨率分析对图像进行分解,选取合适的小波基和改进去噪阈值函数对图像进行小波去噪,然后对去噪后小波重构的细胞图像应用数学形态学距离变换、灰度重建等技术产生的区域标记进行分水岭变换,最终得到分割结果。实验结果表明,该算法能稳定、准确地提取细胞和实现粘连细胞的自动分割,同时具有很好的鲁棒性和普适性。     

基于马尔可夫模型的多分辨率图像分割算法

为解决图像分割中过分割、欠分割和依赖初始分割问题,提出一种基于马尔可夫模型的多分辨率图像分割算法。利用变权重方法改进多分辨率马尔可夫随机场算法,结合曲波和小波变换对图像进行多分辨率分析,并通过区域合并减少图像中的区域数。实验结果表明,与经典算法相比,该算法的分割性能较好。     

基于数学形态学和区域合并的医学CT图像分割*

针对传统分水岭算法分割腹部CT图像存在的过分割情况,提出了一种基于形态学优化和区域合并的分水岭分割算法。该方法先利用多尺度数学形态学方法检测出梯度图像,并用形态学重构去除细密纹理和噪声引起的局部极值,然后进行分水岭变换。为了产生有意义的分割,采用简单的区域灰度均值对变换后的图像进行有效的合并。实验结果表明,该方法能有效解决分水岭算法的过分割问题,得到较好的分割效果。     

基于融合自适应形态滤波的分水岭分割新算法*

针对分水岭分割易产生过分割问题,提出一种基于融合自适应形态滤波的分水岭分割算法。该算法对图像进行多结构多尺度自适应形态滤波处理,从而抑制图像的暗噪声和暗纹理细节。为了增强目标和背景的对比度,进行高低帽变换,再应用浸没模型的分水岭算法进行图像分割。实验结果表明,与一般的分割算法相比,该算法能有效地抑制各种噪声对分割的影响,具有较强的抗过分割性能,快速有效地实现图像的分割。     

基于二阶段小波多分辨率分析的掌纹分割算法

针对复杂掌纹纹线难以分割、有效性低的问题,提出一种基于二阶段小波多分辨率分析的掌纹分割算法.该方法首先利用小波多分辨率分析高频子图的候选子区域,对得到的相似掌纹纹线集合进行合并;接着对合并相似区域的集合和二值化集合求交集得到融合图像;最后利用区域生长法和形态学去噪得到掌纹主要纹理特征.实验结果表明,该方法不仅能有效地剔除复杂掌纹的噪声,而且能准确提取掌纹特征,从而达到准确识别的目的.     

基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法

针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息;第二阶段,利用小波图像融合算法对得到的多分辨率图像和原始图像进行融合,进而增强被处理图像的清晰度并降低噪声;第三阶段,利用改进型FCM技术对所处理的图像进行分割。在BrainWeb数据集上进行实验,与现有相关算法相比,提出的算法具有较高的分割精度,且对噪声的鲁棒性比较强,处理时间也没有明显增加。     

基于多分辨率分割的区域图像融合

图像融合是一项综合同一场景的多幅源图像信息的技术.现有的区域图像融合方法或者是只对最高层低频带分割并以此分割信息来指导所有层的融合,或者是其多分辨率分割方法过于复杂难以满足实时性.鉴于此,该文发展了一种基于多分辨率分割的区域图像融合方法.它的主要特点是多分辨率分割.其步骤为:首先对源图像进行小波变换的多分辨率分解,然后对分解后每一层的低频图像都进行区域分割,最后用每一层分割得到的区域信息来分别指导每一层的融合.仿真表明该文发展的基于多分辨率分割的区域图像融合方法的融合性能要优于传统的基于窗口的图像融合方法和只对最高层低频带分割的区域图像融合方法.     

结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法

针对改进的模糊C均值聚类算法在进行图像分割时构建的邻域权值函数未能同时考虑空间结构信息和灰度值域信息,而导致对噪声敏感及边缘纹理信息的处理粗糙的问题,提出了一种结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法.该算法首先在原始灰度图像的基础上进行小波多分辨率分析的自适应阈值去噪处理;然后在重构图像上结合双边滤波的思想构建一个基于图像块局部空间邻域信息和灰度值域信息的改进邻域权值函数.实验结果表明,该算法比传统FCM算法以及FCM的改进算法有更高的分割精确度,对强噪声更具鲁棒性,图像边缘也更加平整.     

基于小波域广义高斯分布的SAR图像分割算法

针对利用灰度共生矩阵作为纹理特征的传统方法不能够有效表征图像的边缘高频信息的问题,结合小波的多分辨率分析,提出了一种基于小波变换域统计特性的合成孔径雷达（SAR）图像分割算法。图像经过小波变换后,其统计特性服从广义高斯分布（GGD）,利用最大似然（ML）估计,推导出GGD的两个参数[α]、[β],提出了利用Newton-Raphson法对[β]进行快速迭代求解。并将[α]、[β]作为SAR图像的纹理特征,利用K-Means对其进行分割。通过对典型的SAR图像结果分析,表明了该算法的有效性。     

基于Hilbert扫描和小波变换的自适应图像分割

阈值的选择是图像阈值分割法的关键,针对现有阈值法中存在的没有充分地考虑图像像素之间的空间相关信息等问题,提出把Hilbert图像扫描方法和小波变换相结合,获得了连续光滑的阈值曲线,从而建立了一种局部自适应阈值法。首先通过Hilbert图像扫描的方法将2维图像信息转化为1维Hilbert序列;然后利用小波变换对其进行多分辨分析获得信号的发展趋势曲线,并将该曲线作为阈值曲线对Hilbert序列进行量化处理;最后对量化后的Hilbert序列运用Hilbert图像扫描的反过程恢复为2维图像信息,从而实现原图像的分割。该方法所建立的阈值曲线能够随像素点的环境变化而自适应调整,反映出当前区域图像灰度信息的变化趋势,从而充分地保留了图像的局部信息和原图像中相邻像素的相关性,提高了图像分割效率。实验结果表明,该方法具有分割性能好以及受噪声影响小等优点,是一种非常有效的图像分割方法。     

Unified HMM-based layout analysis framework and algorithm

To manipulate the layout analysis problem for complex or irregular document image, a Unified HMM-based Layout Analysis Framework is presented in this paper. Based on the multi-resolution wavelet analysis results of the document image, we use HMM method in both inner-scale image model and trans-scale context model to classify the pixel region properties, such as text, picture or background. In each scale, a HMM direct segmentation method is used to get better inner-scale classification result. Then another HMM method is used to fuse the inner-scale result in each scale and then get better final segmentation result. The optimized algorithm uses a stop rule in the coarse to fine multi-scale segmentation process, so the speed is improved remarkably. Experiments prove the efficiency of proposed algorithm.     

基于突变信号检测的光学标记识别图像分割方法

针对无定位信息的光学标记识别(OMR)图像填涂区的精确定位问题,提出了一种基于小波变换突变信号检测的图像分割方法。该算法首先计算图像的水平和垂直投影函数,然后投影函数经过迭代小波变换后检测其突变点,突变点能够精确地反映OMR信息的边界位置。检测算法的适应性基于有限次数的小波变换和突变信号检测过程。实验结果表明该算法具有较高的分割精度和稳定性,分割精度均方差可以达到0.4167个像素。而且由于算法只使用图像的水平和垂直投影信息,因此具有较高的执行效率;投影函数的统计特性和小波变换的多分辨特性则使得该分割算法对噪声不敏感。     

基于小波变换与图割的彩色图像分割方法

为提高图割算法的分割效率与质量并改善shrinking bias现象,提出将图割理论与小波变换相结合的方法.该方法利用小波变换多分辨率分析的特点,将变换中的低频子带图像作为估计GMM参数的训练样本进行多尺度迭代分割,提高算法效率,利用简单高效的CS_LBP纹理描述子提取高频子带图像中的纹理信息,将颜色与纹理特征相结合改善分割效果,并利用高频系数进行多尺度边缘检测,用于计算局部自适应的正则化参数,改善对细长边界的分割.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了提高.