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多尺度形态梯度算法及其在图像分割中的应用 总被引:14,自引:0,他引:14
分水岭变换是一种适用于图像分割的强有力的形态工具.然而,基于分水岭变换的图像分割方法的性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法.本文首先提出了一种计算图像形态梯度的多尺度算法,对阶跃边缘和"模糊"边缘进行了有效的处理其次,提出了一种去除因噪声或量化误差造成的局部"谷底"的算法.实验结果表明,采用本文算法后进行分水岭变换,即使不进行区域合并也能产生有意义的分割,极大地减轻了计算负担. 相似文献
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提出一种基于形态学分水岭算法的医学CT图像分割方法。针对传统分水岭算法易产生过分割现象的问题,分析产生过分割现象的原因并提出解决方案:首先利用形态学重构算法滤波,然后合并极小值,对梯度图像进行修正,最后对修正的梯度图像进行分水岭变换。仿真结果表明该方法能够抑制过分割现象,得到理想的分割结果。 相似文献
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基于种子点的粘连巨噬细胞图像的分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
粘连细胞的分割是医学细胞图像处理中的关键,随着形态学在图像分割中的应用,分水岭分割成为粘连细胞分割中最有效的方法之一。然而,由于巨噬细胞图像中的噪声和形态的不规则性,传统分水岭算法容易产生过分割。若在经距离变换得到的距离图中提取"种子点",并将其中距离小于某一阈值的两两"种子点"合并得到新的"种子点",在新"种子点"重新分布的距离图基础上使用分水岭分割。实验结果表明:该算法虽然要比传统分水岭算法多花费些时间,但可以有效地分割粘连巨噬细胞并抑制过分割现象。分割后,对细胞进行标记并提取细胞的特征参数,如周长、面积、圆度因子、灰度均值等。 相似文献
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基于聚类预分割和高低精度距离重构的彩色浮选泡沫图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
该文针对矿物浮选过程泡沫图像质量不理想、气泡大小形状灰度不均的问题,提出一种基于聚类预分割和高低精度距离重构的泡沫图像分割方法。首先,利用k-均值聚类进行前景泡沫与背景矿浆彩色图像分割,依据灰度分布和形状分布特征对提取到的泡沫图像进行滤波;然后,基于形态重构提出结合高低精度距离变换对距离图像进行重构,同时利用面积重构h顶改进变换为分水岭变换提取准确的特征标识;最后利用分水岭算法得到分水线,从而完成浮选泡沫的分割。由分割后的泡沫图像可统计分析出气泡个数与尺寸等物理特征参数从而为浮选控制提供依据。仿真结果表明了方法的有效性。 相似文献
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高光谱影像是一个三维的海量数据立方体,如果对高光谱图像直接进行分割,那么算法运算量会很大;如果对高光谱影像先进行数据降维再进行分割,则会损失图像的部分细节信息,影响分割效果.本文提出一种基于光谱角空间变换的高光谱图像分割方法,首先计算每个像元与其周围领域像元之间的光谱夹角,并把这些光谱角的值作为坐标值,将像元映射到一个低维空间中,计算低维空间中样本点到原点的距离并将其转换为灰度值,从而生成一幅突出了地物区块边缘信息的灰度图像.然后利用分水岭变换对生成的灰度图像进行分割,提取分割后各区块局部极小值点的光谱矢量,进行对比分析,将具有相似光谱矢量的区块合并,以解决分水岭变换的过分割问题.最后采用美国印第安纳州的AVIRIS高光谱数据对本文算法进行了验证和分析.实验结果表明,相比SVM、ECHO、SVMMSF等高光谱图像分割方法,本文方法能够获得更高的图像分割精度. 相似文献