EM聚类和SVM自动学习的白细胞图像分割算法

白细胞图像分割是白细胞自动识别的关键环节,其分割效果直接影响后续步骤.为提高光照、颜色不稳定情况下的分割精度,提出一种基于期望最大化(Expectation maximization,EM)聚类和支持向量机(Support vector machine,SVM)自动采样-学习的彩色白细胞图像分割方法.首先采用EM算法对CIELUV颜色空间的L分量聚类得到细胞核区域.在细胞浆分割阶段,先利用EM过分割和膨胀的细胞核区域获取正负样本候选区域;接着用基于EM的分层抽样得到正负样本;再提取颜色特征自动对正负样本训练获得SVM模型;最后科用SVM分类模型得到整个细胞区域.与传统的白细胞图像分割算法相比,本文方法更能适应图像光照和颜色的变化;与同类的分割算法相比,本文方法提高了分割精度.相关实验结果表明,本文算法具有良好的精度和鲁棒性.     

基于分水岭的多目标核聚类图像分割

传统的聚类图像分割方法一般仅仅利用图像中的灰度信息。为了更好地利用图像中的区域和边缘信息,提出一种基于分水岭过分割的多目标模糊核聚类图像分割算法。该算法采用分水岭算法获得图像的过分割区域,采用多目标模糊核聚类算法对区域代表点和分水岭上的像素进行聚类。根据聚类结果将图像中的像素进行标记,得到最终的分割图像。实验结果表明,由于利用了图像区域信息,使得目标能够比较完整地从背景中分离出来。     

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。     

基于快速mean-shift聚类与标记分水岭的图像分割方法

针对传统分水岭变换算法在图像分割过程中容易产生过分割问题,提出基于快速mean-shift聚类和标记分水岭变换的图像分割算法。首先利用快速mean-shift聚类算法对原始图像进行预处理,确定分割区域和聚类数目;利用sobel算子进行梯度处理;对处理后的图像做形态学运算,并给每个集水盆分配不同的标记,按升序访问每个像素点,依次浸没到集水盆中,完成图像分割。实验结果表明,该方法可以有效分割医学影像,并解决了分水岭变换引起的过分割问题。     

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。     

基于结合空间信息的FCM聚类的分水岭图像分割

提出了一种分水岭变换和结合空间信息的FCM聚类相结合的图像分割方法。方法采用基于图论的结合区域特征信息和空间信息的距离度量,以分水岭变换得到的图像分割小区域为节点构建一个连通加权图,通过计算图上不同节点之间的最短路径来度量不同区域之间的相似程度,从而实现过分割小区域的合并。该方法综合考虑了区域的特征之间的差异和空间位置的差异,与传统的FCM聚类方法在特征空间进行聚类相比,具有较强的噪声抑制能力。图像分割的实验结果证明了该算法的可行性和有效性。     

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.     

基于分水岭变换和FCM的图像分割

针对分水岭变换算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类(FCM)的图像分割算法。该算法不仅解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了FCM算法初始值难以确定的不足。实验结果显示,该算法可以快速准确地分割出目标,是一种有效的方法。     

一种新的局部分水岭模型在图像分割中的应用

为了提高图像分割算法对图像显著区域的抓取能力及效率,将超像素思想与分水岭算法相结合,并且在模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-means,FCM）的基础上进行改进,提出了一种基于网格化局部分水岭的模糊聚类算法。该方法先根据区域方差将图像进行不均匀网格化,再对每个网格使用局部最优阈值的分水岭算法,减少了全局分水岭带来的局部信息遗失,获得各个网格内的显著性聚水盆,再实施区域融合,将每个标记区域的灰度均值化,最后使用考虑区域面积的FCM进行聚类,得到最终的分割图像。实验结果表明,该算法对噪声的鲁棒性强,能够有效剔除干扰区域,分割出图像中的显著区域,同时也具有较低的时间复杂度。     

Live Wire和Watershed Algorithm在图像分割中的应用及改进

分水岭算法是一种广泛使用的图像分割方法,该方法很细致的刻画边缘,克服了交叠造成的图像分析困难。Live wire算法是用来确定图像中轮廓线的方法。本文通过分析造成分水岭算法过分割的原因,简化灰度变换以及利用数学形态学不同结构元素对距离变换的影响,提出一种改进的分水岭与Live wire相结合的算法,在减轻过度分割效应的同时,使计算量大大减小。     

一种基于规则的脑组织磁共振图像分割新方法

本文将小波算法、分水岭算法及基于区域的模糊C均值算法相结合,提出了一种基于规则的二次分割方法实现对脑组织磁共振图像的分割。首先,采用一种基于小波的滤波嚣去除图像中的噪声;然后采用分水岭算法实现对图像的初始分割。为克服分水岭算法的过度分割问题,本文提出了基于区域的模糊C均值（RFCM）聚类算法实现对过度分割区域的合并。尽管分水岭算法存在过度分割现象,仍有一些区域分割得并不完全,尤其是在脑脊液与灰质,或灰质与白质的过渡区域。为此,本文提出一种局部区域连续性与全局信息相结合的基于规则的多阈值分割方法,对分水岭算法初始分割不完全的区域再次分割。通过对大量模拟数据和真实数据分割的实验证明了此方法的准确性和可靠性。     

自适应梯度重建分水岭分割算法

目的 针对灰度分水岭算法存在过分割且难以直接应用到彩色图像分割的问题,提出一种自适应梯度重建分水岭分割算法。方法 该方法首先利用PCA技术对彩色图像降维,然后计算降维后的梯度图像,并采用自适应重建算法修正梯度图像,最后对优化后的梯度图像应用分水岭变换实现对彩色图像的正确分割。结果 采用融合了颜色距离、均方差和区域信息的性能指标和分割区域数对分割效果进行评估,对不同类型的彩色图像进行分割实验,本文算法在正确分割图像的同时获得了较高的性能指标。与现有的分水岭分割算法相比,提出的方法能有效剔除图像中的伪极小值,减少图像中的极小值数目,从而解决了过分割问题,有效提升了分割效果。结论 本文算法具有较好的适用性和较高的鲁棒性。     

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.     

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。     

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。     

自适应H-minima的改进分水岭堆叠细胞分割方法

针对传统分水岭方法初始分割结果存在过分割问题,本文提出自适应 的改进堆叠细胞分割方法。该方法利用不同 值 变换抑制种子噪声;并以对应候选种子为中心,分别采用改进K-均值算法合并初始分割区域,产生候选分割结果; 然后,基于形状先验定义圆度指标FuzzyR,并将堆叠细胞平均圆度作为评价函数,自适应提取各堆叠区域最优 值,实现正确分割。实验结果证明,针对于人工合成和真实堆叠细胞图像,本算法均能有效抑制过分割、减少欠分割,分割性能显著提高。     

结合聚类与改进分水岭算法的彩色图像分割

针对传统分水岭算法产生严重的过分割问题,提出了一种聚类和改进分水岭算法结合的彩色图像分割算法.该算法首先利用聚类算法在HSV颜色空间将特征相似的像素归为一类,然后对分水岭算法产生的分割区域进行种子区域生长,并利用区域合并将剩余的小区域进行合并,从而完成了对彩色图像的分割.实验证明该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高...     

Multiresolution-based watersheds for efficient image segmentation

This paper presents an efficient method for image segmentation based on a multiresolution application of a wavelet transform and watershed segmentation algorithm. The procedure toward complete segmentation consists of four steps: pyramid representation, image segmentation, region merging and region projection. First, pyramid representation creates multiresolution images using a wavelet transform. Second, image segmentation segments the lowest-resolution image of the pyramid using a watershed segmentation algorithm. Third, region merging merges the segmented regions using the third-order moment values of the wavelet coefficients. Finally, the segmented low-resolution image with label is projected into a full-resolution image (original image) by inverse wavelet transform. Experimental results of the presented method can be applied to the segmentation of noise or degraded images as well as reduce over-segmentation. In addition, we applied our method to human face detection with accurate and closed boundaries.