融合边缘流和归一化割的岩心图像分割

提出一种融合多尺度边缘流和归一化割的图像分割方法。首先采用多尺度边缘流,检测在大尺度和小尺度上均存在的边缘,并在小尺度上定位边缘,再通过边缘连接,得到封闭的边缘;然后把多尺度边缘流分割得到的区域作为归一化割中图的顶点,区域间的相似性度量作为相似性矩阵的元素,大大降低了归一化割对内存的需求,提高了特征方程的计算效率,使归一化割得到实用,同时也降低了边缘流的过分割现象。实验表明,在岩心扫描图像的分割中,该方法能得到很好的效果。     

基于多尺度分析及图论归一化割的矿岩颗粒图像分割及应用

为了克服矿岩颗粒图像分割中的欠分割和过分割现象,基于矿岩颗粒图像的特性, 提出了一种结合多尺度分析与图论的矿岩颗粒图象分割算法。该算法首先利用图像多尺度变换缩小图像,以去噪和减少数据量,再利用改进的图论归一化割(Normalized Cut)算法来分割矿岩颗粒图像。对多种类型的矿岩颗粒图像进行了分割实验,并与阈值、分水岭,聚类分析及FCM等常用的分割方法进行了比较。实验结果证明:研究的算法对岩石颗粒图像具有优于其它分割算法的效果;新算法应用到了大型露天矿的爆堆中的岩石块度测量与分析, 效果令人满意。     

边缘走向自适应的多尺度分水岭分割算法

针对图像分割存在过分割、欠分割以及分割边界具有不确定性等问题,提出一种边缘走向自适应的多尺度分水岭遥感图像分割算法.此算法根据梯度变化的最大方向来确定单个波段的梯度值,通过各像元邻域内波段间的相关性合成多个波段的梯度,对梯度图像进行形态学重建之后,采用多尺度标记算法进行标记分水岭分割.选取QuickBird,SPOT,Landsat TM 3种不同空间分辨率的遥感影像对此算法进行试验分析;同时,将该算法与eCognition软件中多尺度分割方法、多波段组合的传统分水岭分割方法、形态学分水岭分割方法进行比较.结果表明:该算法分割结果的边界和真实的地物边界非常接近,分割结果精度优于eCognition软件中多尺度分割方法、多波段组合的传统分水岭分割方法和形态学分水岭分割方法.     

结合粒子群算法优化归一割的图像阈值分割方法

为了快速得到图像分割的最佳阈值,依据图论知识,利用灰度级相似矩阵代替像素级权值矩阵,将归一化切割准则作为优化函数.利用粒子群优化算法代替穷举法优化归一化划分准则,提出粒子群算法优化归一割的图像阈值分割方法.实验表明在分割性能上有较大的提高,在分割速度上也有较大的改进,能够满足实时性要求.     

一种改进的形态学边缘检测算法

为提取出更丰富流畅、定位更准确的边缘信息,基于多尺度多方向结构元素,引入信息熵加权系数,改进了形态学边缘检测算法.首先,为去除图像噪声,选定2种不同尺度的结构元素进行形态学开闭运算;然后,利用4种不同方向的结构元素进行形态学边缘检测,可以获得4幅不同方向结构元素下的边缘图像;再根据每幅边缘图像的信息熵来确定权值,并将这...     

基于Ncut的自适应图像分割方法

为了解决传统归一化割(Normalized cut,Ncut)算法需要人工干预因素过多,限制了算法的通用性,本文对传统Ncut算法进行了改进,提出了自适应的图像分割方法。首先采用基团势的理论替代了传统的Ncut算法中计算权值矩阵时两个控制参数对结果的影响;然后为了减少K-means算法对分类数目和类中心的敏感,本文采用基于最小生成树的聚类方法对Ncut计算出的特征向量进行分类,得到最终的分类数目和初始类中心,然后再采用K-means算法进行聚类得到最终的分割结果。实验结果显示,本文的算法不仅提高了算法的通用性,并且分割效果比较好。     

欠曝光图像的信息增强技术

在光线背景条件不好的环境下进行图像采集容易曝光不足,导致成像质量不高.为了提高欠曝光图像的成像质量,提出了一种基于Radon尺度变换的欠曝光图像信息增强技术.对采集的欠曝光图像进行分块处理,通过区域网格径向划分实现图像分割;采用模板自适应匹配方法进行光照敏感度修正,实现白平衡补偿;运用Radon尺度变换提取欠曝光图像的多尺度Retinex颜色特征分量,实现图像信息的增强,改善成像质量.仿真结果表明,采用该方法进行欠曝光图像的信息增强处理,输出图像具有较好的成像性能,归一化相关系数和峰值信噪比均高于传统方法,说明该方法的抗噪性和鲁棒性较好.     

基于图切的交互式图像分割方法

图切是一种基于图论的图像分割方法,它基于最大流/最小割定理实现能量函数最小化,其中能量函数的设定、实现的流程等方面可以改进以提高对不同图像的适应性.本文给出了一个基于图切的交互式图像分割方法,用户通过手绘封闭或不封闭线条的方法提供关于前景和背景的先验信息,在此基础上实现图像的分割.首先采用分水岭方法对输入图像进行预分割,把颜色相近的像素分为若干个小区域;设定合适的能量函数,将预分割的区域之间的颜色相似性、分割结果的平滑性等约束包含在能量函数中,利用求最大流的方法求取使得能量函数最小化的标签集合,从而实现图像的分割.实验证明,本文的方法能快速有效地实现交互式图像分割.     

基于改进的脉冲耦合神经网络模型的图像分割

提出了一种改进的脉冲耦合神经网络(Receptive field-pulse coupled neural net-works,RF-PCNN)模型。通过感受野模型对连接矩阵的优化,使脉冲耦合神经网络(Pulsecoupled neural networks,PCNN)模型具有了方向性和尺度性,能够更好地模拟视觉细胞图像分割的功能。试验结果表明:RF-PCNN模型对自然环境中车辆图像分割的有效性,分割结果具有较高的边界检出率,较好地解决了图像分割中车牌区域存在的欠分割和过分割问题。     

Contourlet变换的图像分割

针对小波域隐马尔可夫树模型分割的图像结果容易产生方向边缘成分模糊和奇异性扩散现象,根据Contourlet变换可以充分捕捉图像中高维奇异性,提出了一种基于Contourlet变换域的新的多尺度图像分割算法.该算法通过Contourlet域隐马尔科夫树模型获得各尺度上的初始分割,采用自适应的上下文结构对分割后的图像进行多...     

基于多尺度的改进Graph cut算法

针对Graph cut算法存在着计算复杂度高及可能出现过分割等不足,提出了一种基于多尺度的改进算法,以更好地解决图像分割问题。该算法将多尺度的Normalized cut作为Graph cut算法的目标函数,避免了过分割的现象,同时将精细尺度的精确性和粗糙尺度的易分割性统一结合起来,对像素点进行采样,不仅保留了原来像素点间的关系,还降低了计算复杂度。然后运用基于谱图理论的求解方式,将问题转化为对相似矩阵求解特征值和特征向量的问题,相似度较高。试验结果表明,本研究算法能够对用户选取的图片进行有效地分割,无需用户交互,分割快速且结果精确。     

基于分数阶微分、水平集及分水岭的铅锌浮选图像分割

针对铅锌浮选气泡暗颜色、细节弱、分割难的特征,提出了一种新的图像分割算法。该算法分成三个部分： 气泡边界增强： 基于分形学改进分数阶微分算法,主要是根据图像的纹理特性自动确定分数阶微分的非整数阶数,以自适应分数阶微分算法增强气泡边缘; 气泡亮点区域提取： 在改进传统的水平集算法基础上,进行精确的气泡亮点区域的提取,克服了全局自动阈值算法在提取气泡亮点时存在的缺陷; 图像分割： 利用内外标记修正梯度图像, 最后运用分水岭算法对浮选图像进行分割。对于不同铅锌矿大小气泡图像的实验,并通过与多种传统的图像分割算法分析比较,实验结果表明新算法不仅提高了浮选气泡图像的分割精度,并且有效地减少了传统图像分割算法的过分割问题,本文算法对于浮选气泡具有良好的分割效果。     

一种基于分水岭变换的图像分割方案

针对传统分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题，提出了一种基于开闭二次重建和非线性处理的分水岭图像分割方案.该方案根据噪声与信号在尺度与幅度分布上的差异，结合形态学开闭运算的特点，对原始图像进行形态开闭预重建，在计算形态梯度之后采用开闭后重建，对梯度进行给定的阈值变换，引入给定尺度等级的非线性分类，在像素连通关系的基础上，研究了一种改进的分水岭标记算法进行分割，并给出了具体实现流程,.仿真实验结果说明，该方案能够抑制传统算法中的过分割，且边缘定位准确.     

改进的分水岭分割算法在图像分割中的应用

针对基于区域的分水岭分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,其分割流程大致为：先求形态梯度图像的浮点活动图像,然后进行分水岭变换,这样边缘定位会更准确;接着使用区域生长法对图像作进一步分割,可以很好地抑制过分割现象,感兴趣的区域也得以保留．实验表明该算法简单有效,能够得到理想的分割结果．     

一种基于马尔科夫随机场的脑MR图像分割改进算法

高斯混合模型（GMM）易受噪声影响,马尔科夫随机场（MRF）模型能够很好地刻画空间特性。两者结合适用于对含有噪声的图片进行分割,但MRF模型用于图像分割时,容易出现过分割现象。针对这个问题,提出一种自适应权值系数的图像分割改进算法,从核磁共振成像（MRI）中较好地分割出脑脊液、灰质和白质组织。首先,使用K?means算法得到初始分割结果,通过期望最大化算法（EM）估计GMM参数,进而得到图像像素灰度的联合概率能量函数。然后,利用MRF邻域系统中心像素与邻域像素的灰度值、后验概率和欧式距离得到自适应的权值系数,使用MRF模型得到先验概率能量函数。最后,借助贝叶斯准则得到最终图像分割结果。实验结果表明,该算法具有较强的自适应性,能够较好地克服噪声对图像分割的影响织。与同类算法相比,该算法对含有噪声的脑部MRI图像具有较高的分割精度,可得到较好的图像分割结果。     

基于照度划分的多尺度图像增强新算法

针对数字图像在获取过程中动态范围容易产生线性压缩,导致图像的对比度较低的问题,提出一种照度分割下的多尺度增强算法。根据韦伯定律,将图像分成不同的照度区域分别增强。新算法在区域增强上,提出多尺度下差分图像的自适应权重和来实现,再将不同区域的增强图像线性融合;在尺度的选择上,通过分析尺度在所提方法下对于增强图像的影响特性,对各照度区域选取不同的尺度组合。本文给出了该算法与其他算法的对比效果和评价指标。实验结果表明,该算法在对比度提升的同时,还起到一定的锐化作用,具有良好的增强效果。     

基于分水岭的粘连雾滴图像分割方法

针对雾滴图像中粘连雾滴的特点,运用基于距离变换的分水岭分割算法对粘连雾滴进行分割,对距离变换的算法进行优化,使该算法的效率得到提高,应用灰度重建方法避免雾滴图像过分割现象的产生。实例表明,该方法可实现对粘连雾滴的分割。     

基于改进的分水岭算法的图像分割

考虑到分水岭算法存在过分割问题,本文提出一种有效解决方法。在图像预处理过程中首先对图像进行中值滤波来消除部分噪声;然后采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对梯度图像进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除了噪声和图像细节。在此基础上对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。实验结果表明该方法能够较好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,降低了分割的复杂性。