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区域生长法在PCB元件分割中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对PCB图像中元件区域的提取,提出一种基于种子窗口和自适应生长阈值的区域生长算法,实现元件的自动分割.算法改进了以往区域生长算法中种子点的选取方法,并以初始种子点附近区域的统计值和已生长区域的特征相结合的方法自动确定生长阈值,分割过程兼顾元件的局部特征和全局特征.实验结果表明,基于种子窗口和自适应生长阈值的改进区域生长法具有较好的分割效果. 相似文献
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针对传统种子区域生长算法在分割具有复杂纹理的彩色图像中存在的问题,提出一种改进的种子区域生长算法,该算法在YCbCr颜色空间中进行,采用离散余弦变换提取图像纹理特征值,进行自动种子及种子区域的生长,并用区域合并改善过度分割。实验结果表明,该算法能有效提高图像分割的精确性。 相似文献
3.
为了解决传统体素生长算法中容易产生分割泄漏问题以及左右肺分离的难题,提出了一种动态自适应的体素生长算法,用于对肺部CT图像进行3维分割.该算法采用了半侧肺预分割的方式,并针对分割区域的局部统计信息动态调整分割参数,有效地避免了分割泄漏,并在准确度和鲁棒性方面得到了很大的改进,而且能够应用于纯3维环境的自动分割.该算法通过对多组实验数据,包括健康人和不同类型肺病患者的肺部CT图像进行试验,取得了良好的效果,为肺部组织的定量计算以及临床应用提供了可靠的基础. 相似文献
4.
在基于区域生长的车牌字符分割算法中,区域生长数据需要进行复杂的修正才能更为精确地定位出车牌字符。本文在区域生长算法的基础上对区域生长数据进行了分类定义,提出了基于方差递归的字符宽度和高度估算方法,并以此为依据对区域生长数据进行补足和修正;提出了基于区域生长数据的水平倾斜矫正方法。实验结果表明,本文提出的方法具有较好的性能。 相似文献
5.
针对医学图像中微细管道结构灰度连续性差,采用常规区域生长法进行分割容易丢失末梢的问题,提出一种定向区域生长算法,可以在生长过程中跨越管道结构中的低灰度
区域。算法向图像中已生长区域外灰度最高的方向进行生长,每次将一个体素加入已生长区域,将图像转变为一颗以种子点为根结点的树,再从叶子结点进行回溯以确定感兴趣区
域。对实现算法的数据结构进行了讨论。算法可以应用于任意维的图像。对2维和3维图像的测试结果表明,相对于常规的区域生长法,算法可以分割出更多的血管分支。算法对3维
图像的运行时间为秒钟量级,可以满足临床应用的要求。 相似文献
6.
为了对彩色图像进行有效分割,提出了一种将分水岭算法与自动种子区域生长相结合的分割算法。该算法首先利用基于边缘信赖度的各向异性扩散方程对图像进行平滑预处理,以便在去除图像噪声的同时,保持图像的边缘信息,从而有效解决了分水岭算法的过分割现象;然后在此基础上,设计了一种基于色调均值差的自动种子区域选取算法,即根据色调均值和饱和度均值的相似性来对分水岭算法分割形成的区域进行种子区域生长,并利用小图像区域消解算法对区域生长所遗留的小区域进行消解,减少了图像中小区域的数目,从而实现了对彩色图像的有效分割。实验结果表明,该算法简单、快速,且能得到较其他算法更好的分割效果。 相似文献
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乳腺X图像中肿块特征的复杂多变,给肿块的分割带来了很大困难,区域生长为肿块分割提供了一种比较可靠的方法。传统的区域生长由于生长次数和准则比较单一,就会出现较多的过生长和欠生长,从而影响其分割精度和可靠性,针对这一问题,提出了一种利用自适应区域生长对乳腺肿块进行分割的方法。对肿块感兴趣区域进行背景去除和领域抑制得到预处理后的图像,利用预处理后图像各像素个数确定区域生长的种子点,再利用肿块图像的梯度分布及变化趋势确定自适应区域生长是否过边缘,从而确定最佳生长准则。实验结果表明,相对于三层地形分割算法及模型分割算法,自适应区域生长算法分割得更准确、可靠。 相似文献
8.
传统区域生长算法的分割结果依赖于种子点的选取,且图像自身的噪声以及灰度值不均匀等问题易在分割目标过程中形成分割空洞,针对以上问题提出了基于超像素的改进区域生长算法。采用拉普拉斯锐化,增强待分割目标边界,之后根据像素灰度相似的特征采用SLIC(简单线性迭代聚类算法)超像素分割将原始图像分割成若干不规则区域,建立不规则区域间的无向加权图,选取种子区域,根据无向加权图以分割好的不规则区域为单位进行区域生长,最后在分割目标边缘处以像素为单位做区域生长,细化边界。对比于传统区域生长算法,改进后的算法在分割结果上受种子点选取影响较小,且能有效地解决分割空洞等问题。对比于聚类分割,Otsu(最大类间方差)阈值分割法等典型算法,该算法在分割精度上具有明显优势。 相似文献
9.
针对现有高阶支气管分割算法计算成本过大或分割精度不足等问题,提出一种基于T-prim模型的肺气管树分割算法。通过形态学灰度重建对CT图像进行初步处理,使用区域生长算法得到主支气管;从马尔可夫随机场的角度对分水岭算法分割框架进行优化,得到优化的分割框架;利用主气管骨架提取自动获得种子节点,算法迭代构造出T-prim模型,利用优化的分割框架得到完整的肺气管树。通过与两种EXACT09竞赛算法的对比实验证明了该算法在不依赖于种子点的人工选择,不需要训练集的条件下,能以极低的泄漏量获得更完整的分割结果。 相似文献