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。     

基于改进分水岭算法的图像分割

为了改善经典分水岭算法的过分割问题,该文将图像中的噪声视为过分割的直接因素,针对人脑核磁共振图像提出了一种基于预处理的改进算法。首先应用数学形态学的开闭运算对图像进行滤波,再求取其梯度,然后依据内外标记对梯度图像进行修正,最后在修正后的梯度图像上实施分水岭变换。实验结果表明,该方法和传统分水岭算法相比较,能有效地抑制过分割。     

改进的分水岭算法在医学图像的分割

分水岭算法由于其分割速度快、精确而受到很大的关注．但它存在过分割的问题。经过研究给出了改进算法,从两个方面来改进：（1）在算法执行前对输入图像进行滤波降噪处理;（2）在算法执行中结合动态合并准则直接对算法本身的形成的过分割区域进行抑制。实验结果表明,该方法能有效地处理过分割现象,是一种行之有效的方法。     

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。     

改进的分水岭算法在医学图像的分割

分水岭算法由于其分割速度快、精确而受到很大的关注,但它存在过分割的问题。经过研究给出了改进算法,从两个方面来改进:(1)在算法执行前对输入图像进行滤波降噪处理;(2)在算法执行中结合动态合并准则直接对算法本身的形成的过分割区域进行抑制。实验结果表明,该方法能有效地处理过分割现象,是一种行之有效的方法。     

一种顺序无关的改进分水岭图像分割算法

为了减少顺序无关分水岭算法中的脊线标记RIDGE的数量,引入像素的湖最小值作为附加地形特征来消除不确定性。同时为了解决分水岭算法的过分割问题,引入落差来控制分割区域的形成过程。实验结果表明,改进算法在增加有限计算复杂度的情况下,将RIDGE标记数量减少了约80%,改善了原顺序无关算法中不确定像素过多的问题,将分割结果区域的数量减少了5%~20%,并且算法保持了顺序无关的特性。     

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。     

基于分水岭算法的医学图像分割

本文采用分水岭算法对医学图像进行分割,针对医学图像的特点以及该算法存在的过分割问题,首先将原图像转换为形态梯度图像,并对形态梯度图像定义一组形态开闭滤波器进行处理,以获得较好的参考图像;然后采用基于连接像素的分水岭算法进行分割。为了获得整体目标,还定义了一个基于分割区域边界平均灰度及其面积的检验准则,并将其作为区域合并的根据。该方法应用于医学图像分割的结果表明,形态滤波器组的引入很好地防止了过分割,基于分割区域边界平均灰度及其面积的准则对分割区域进行合并是行之有效的。     

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。     

改进分水岭算法的彩色图像分割技术

针对传统的分水岭变换可能产生严重的过渡分割,提出的分水岭变换算法在梯度图中去除了无相关点,用梯度临界值控制分割函数式。实验结果显示该算法对具有不同特征的图像均可有效地改进分割的精确性。     

一种融合分水岭与ISODATA的岩心图像分割方法

分水岭算法用于图像分割,能获得封闭的和位置准确的轮廓,但容易造成过分割;ISODATA算法能将岩心砾石颗粒聚集成一类,但会使砾石目标边缘位置漂移。为克服以上两种方法的缺点,提出融合分水岭和ISODATA的图像分割方法。该方法首先利用分水岭算法得到过分割图像,ISODATA算法得到聚类图像,然后以ISODATA算法聚类的结果为依据,校正分水岭法的过分割问题。该方法用于砾岩图像的分割,取得了较好的实验效果。     

改进多尺度分水岭算法在医学图像分割中的应用研究

针对分水岭算法存在的过分割问题以及医学图像的特点,提出了一种能够有效增强梯度图像边缘点并且消除局部极小值的方法。 首先采用多尺度滤波法提取图像的边缘信息,然后提出了基于图像边缘滤波消除局部极小值的方法,最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,即使不进行区域合并也能达到很好的效果。     

基于改进分水岭算法的熏烤肉图像分割

针对传统分水岭算法容易产生过度分割的问题,提出一种改进分水岭算法,并用来分割熏烤肉表面颜色。算法先对熏烤肉原始图像作滤波预处理,然后作传统分水岭变换,对产生的过度分割区域,在RGB颜色空间中进行自动种子选取及种子区域生长,最后对剩余小区域进行合并得到分割图像。实验表明,该方法减少了过度分割现象,成功地分割熏烤肉表面颜色,为之后的分析工作奠定了基础。     

基于动态合并准则的分水岭算法在医学图像中的应用

针对医学图像的模糊特点和实际应用的要求, 提出了一种基于动态合并准则的分水岭分割方法。阐述了在分水岭算法的基础上做的一些改进，通过动态合并准则进行边分割边合并，有效地抑制了过分割现象。结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果，并且具有较强的抗噪声能力。     

基于动态合并准则的分水岭算法在医学图像处理中的应用

针对医学图像的模糊特点和实际应用的要求，提出了一种基于动态合并准则的分水岭分割方法。阐述了在分水岭算法的基础上做的一些改进，通过动态合并准则进行边分割边合并，有效地抑制了过分割现象。结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果，并且具有较强的抗噪声能力。     

基于形态学梯度的分水岭彩色图像分割

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤之一。在改进了基于地形学距离的分水岭算法的基础上,提出了一种结合图像信息熵、形态学梯度与区域合并的图像分割方法。该算法首先利用信息熵在RGB颜色空间中对彩色图像求其形态学梯度,然后对彩色梯度图进行分水岭分割,最后对分水岭产生的过分割现象进行区域合并。通过Matlab对图像进行实验,结果证明该算法不仅能够减少分水岭算法的过分割现象,而且还提高了图像分割的精确性,同时在图像分割时具有很好的鲁棒性和适应性。