分水岭算法在重叠细胞图象分割中的应用

分水岭算法是一种广泛使用的分割方法,将其用于细胞图象分割可以克服由于细胞交叠造成的图象分析困难,但缺陷在于它的过分割结果.本文给出一种针对分水岭过分割问题的解决方案,引入灰度差值图的概念,提出一种基于灰度差值图和距离图的变换,将变换结果作为分水岭算法的输入图象最后对需要存在过分割的区域根据区域灰度性质合并过分割区域.     

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。     

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。     

混合分水岭变换和改进FCM的图像分割方法

分水岭变换是图像分割的一种强有力的形态工具,能够自动生成一系列封闭分割区域。其不足之处是过分割、对噪声敏感。为克服分水岭变换固有的缺点,综合利用非线性滤波和改进的FCM算法优化分水岭变换得出的初始分割,提出了一种新的混合分割算法-HWIF（Hybrid Watershed and Improved FCM）分割法。与MeanShift算法及区域合并算法相比,该方法充分利用了区域的灰度和区域间的空间信息。实验结果表明该算法能有效克服分水岭算法的过分割问题,且分割效果优于以上两种方法。     

基于分水岭变换的粘连颗粒图像分割方法

提出了一种基于分水岭变换的粘连颗粒图像分割方法. 首先对图像进行预处理,进行二值化;然后通过距离变换和灰度形态重构得到每个目标的种子区域（目标标记）;再根据目标标记使用强制最小技术修正距离变换图;最后,对修正后的距离变换图进行分水岭变换,得到分割结果. 在Matlab环境下进行实验,结果表明该算法效果良好,能有效的抑制过分割.     

基于梯度修正和区域融合的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种基于梯度修正和层次区域融合的分水岭分割方法。该算法首先利用开闭双重建操作以及非线性变换对梯度图像进行修正;然后求取浮点活动图像并作为分水岭算法的输入;最后在区域灰度相似性准则的基础上,结合对比度和边界强度准则对分水岭变换结果进行小区域的合并,得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能有效地解决过分割问题,具有良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。     

一种CT医学图像分割新算法

针对临床辅助诊断的需要,提出了一种结合传统分水岭算法和新型核聚类算法的CT医学图像分割新算法。首先,通过分水岭变换,CT图被分割成不同的小区域。然后,根据改进的KFCM算法,利用Mercer核将各个小区域的平均灰度值映射到高维特征空间,使得原来在分水岭算法分割图中未显示出来的特征显现出来。通过此方法,相较于传统核聚类(KFCM)算法,我们可实现更准确的聚类,并有效解决分水岭算法分割CT医学图像的过分割问题,因此能取得更好的分割效果。实验结果显示,本文方法能够很好分割腹腔CT图,获得更清晰的分割图像。     

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.     

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。     

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。     

基于距离变换的改进分水岭算法在白细胞图像分割中的应用

在白细胞图像中,由于白细胞细胞核的存在,直接应用分水岭算法时,往往达不到较好的效果。本文提出一种结合EM聚类的改进分水岭算法。通过将EM聚类获得的图像中细胞核区域替换,然后使用基于距离变换的分水岭分割,确定白细胞区域。对距离变换后的图像采用形态学处理减少了细胞分割中的过分割现象。同时使用细胞核位置的先验条件,合并分水岭分割区域,进一步减小过分割的影响。本文方法提供一种新的将分水岭算法应用于白细胞分割的思路。同时实验证明,方法在分割精度上有着良好的表现。     

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。     

基于小波变换的多分辨率图像分割

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容。该文介绍了基于小波变换的多分辨率图像分析和分水岭分割算法的综合分割方法。小波变换的多分辨率应用可以有效地减少分水岭算法图像过分割现象;给出了低分辨率下的分割图像到高分辨率图像层上的映射策略,完成了图像从粗糙到精细分割,从而保证了分割准确性,降低了分割的复杂性和计算量。分析了形态学滤波器降低图像噪声和保护图像中对象边界的处理方法,进一步减少了图像过分割的现象,提高了图像分割效果。经实验证明该方法的有效性。     

基于特征灰度和分水岭变换的甲藻横沟区域分割

针对分水岭变换存在的过分割问题,提出了一种新的图像分割方法。该方法利用灰度包容球获取图像特征灰度集合,通过降低图像中灰度级数目减少无意义的局部极小值区域,对灰度重构后的梯度图像极小值区域采用自动阈值法进行标记并对标记加以质心、形状和面积约束,对修改后的梯度图像采用分水岭变换实现甲藻显微图像中横沟区域的分割。实验证明,该方法可比传统方法更合理地分割出横沟区域,有效抑制了过分割现象。     

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.     

基于区域分离与聚合的分水岭分割

针对目前采用分水岭变换实现的图像分割容易出现过分割,导致图像分割边缘不明显现象,使得分割之后图像边缘失真.论文提出了一种结合拉普拉斯滤波和区域分离与聚合的改进分水岭变换图像分割方法.仿真结果表明,与传统的分水岭图像分割方法相比,该方法分割出的图像能有效抑制图像的过分割现象.     

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。     

结合进化规划的图像分水岭分割技术

为了解决分水岭算法的过分割问题,提出用一种结合进化规划的控制标记符提取技术对图像进行预处理的分水岭图像分割方法。该方法基于进化规划的生灭过程,对传统分水岭分割中的图像目标区域进行重新标记,根据新标记的区域特点,重新设置图像目标区域的控制标记符。然后通过分水岭变换,实现图像的区域分割。实验结果表明,该方法既能有效解决分水岭算法的过分割问题,又保留了各种重要的目标区域,可以得到较满意的图像分割结果。     

目标自适应图像分块与小目标提取

针对传统二维直方图方法的难点,提出了采用基于分水岭变换的图像自适应分块的解决方法,新方法能使得每个小目标都被分割在同一个图像区域内,克服了传统图像分块方法采用固定分块,易造成将同一目标分到多个区域的缺点。方法中首先采用了基于标记点的灰度图像重建方法对图像进行预处理,在自适应增强目标的同时也克服了分水岭变换易造成过度分割的影响,在此基础上进一步地对图像采取了基于分水岭变换的图像分块,接着在每一个分块区域中采用引入目标分布信息阈值选取方法,得到二值化的结果。实验表明该方法目标分割结果稳定,适合于小目标的分割提取。