基于多尺度形态滤波的分水岭图像分割方法

采用多尺度形态滤波器对输入噪声图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑，实现了消除噪声、简化图像、保持物体重要轮廓信息的作用．最后，给出一种改进的快速区域合并算法优化分割结果．实验证明，采用文中分割方法可以获得很好的分割结果。     

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。     

基于区域谱聚类的极化合成孔径雷达图像分割

极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)经常用于地物图像的分割和分类.实际中监测范围广,需要算法快速有效;地物复杂,需要算法能够处理不均匀地物.针对上述问题,提出了基于区域合并和谱聚类的极化SAR图像分割方法.先对图像进行一个区域合并步骤完成粗分割,产生许多具有相似统计特性的区域块,再对过分割的区域块进行谱聚类.多个场景下的实验表明:所提方法相对于传统针对像素点的谱聚类,运算复杂度低;相对于完全进行区域融合的方法,更能适应不均匀地物和大场景分割.