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.     

基于改进分水岭变换的遥感图像建筑物提取

遥感图像的分割是遥感信息提取与目标识别的基础和关键。以高分辨率城镇地区遥感图像为研究对象,提出一种基于全局阈值的多级分水岭算法,用于遥感图像的分割。该算法通过引入差异度函数,在执行传统分水岭算法的过程中对图像中存在的噪声区域进行修正,并通过使用全局阈值有效的控制欠分割问题。首先基于全局阈值的多级分水岭算法对高分辨率遥感图像进行初始分割,然后综合利用分割对象的颜色和形状特征信息,进行区域合并和梯度边缘提取,得到最终的建筑物提取结果。实验结果表明,所提出的基于全局阈值的多级分水岭算法较好地避免了过分割和欠分割现象,结合区域合并和梯度提取,能够快速准确地对城镇遥感图像中的建筑物进行提取。     

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。     

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。     

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.     

一种改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用研究

分水岭算法在图像处理领域得到了广泛的应用,但单独使用分水岭进行图像分割会产生过分割现象,难以得到令人满意的结果。针对分水岭算法存在的过分割问题,提出一种改进的分水岭算法,能有效的抑制过分割现象。首先对输入图像进行平滑滤波处理并计算该图像的多尺度灰度梯度图像;然后提出基于多阈值分割的方法消除无效的梯度信息;再进行分水岭变换并对相似的区域进行合并。实验结果表明,提出的改进的分水岭算法能有效地处理过分割问题,比传统的分水岭算法得到的分割效果要好很多。     

形态学分水岭算法在粘连图像分割中的应用

针对分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出运用顶帽变换对图像进行Ostu局部阈值处理,改善光照不均和噪声对图像分割的影响;采用多尺度形态学梯度,解决结构元素的形状和尺寸对梯度图像产生的影响。实验结果表明,该算法既能有效地分割粘连颗粒,又能有效抑制过分割现象。     

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。     

结合巴氏系数和灰度共生矩阵的遥感影像分割

针对遥感影像纹理信息丰富的特点,以及传统分水岭变换用于遥感影像分割容易出现过分割的问题,提出了一种基于巴氏系数和灰度共生矩阵的区域合并方法改进分水岭算法的分割结果。首先,利用数学形态学的方法提取原始影像的梯度图像,并且从梯度图像中获取标记;其次,在标记的梯度图像上进行分水岭变换,得到初始分割图像;最后,利用所提出的结合巴氏系数和灰度共生矩阵的区域合并方法对过分割区域进行合并,得到最终分割结果。实验结果表明,该算法既能得到连通,封闭的分割轮廓,还能有效解决分水岭分割算法的过分割问题,得到了较为准确的分割结果。