区域分裂合并法在图像分割中的应用

图像分割是信息处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题,也是计算机视觉技术中的关键步骤,本文介绍了区域分割中的区域分裂合并法,并用VC++6.0实现整个分割过程。     

基于形态学及区域合并的分水岭图像分割算法

针对传统分水岭算法在图像分割过程中的过分割问题,提出了基于形态学标记及MSRM的分水岭改进算法。利用形态学混合开闭运算实现图像重建,采用Laplace锐化强化图像边界,其次标记目标物和背景,修正幅值图像,经分水岭变换实现图像的粗分割,然后利用MSRM区域合并法实现目标物和背景的有效分割。对比聚类分割和基于H-minima标记的分水岭算法和Otsu类间最大间距算法,改进后的算法在分割效果、算法运行时间和分割精确度和召回率上具有明显优势,与上述其他算法在平均分割时间上提升3.86 ms,2.88 ms,5.64 ms。分割交并比IOU平均值96.42%,比其他算法平均值高出12.65%,2.77%和3.07%。     

基于梯度修正和区域合并的分水岭分割算法

分水岭是一种有效的图像分割方法,但存在过分割现象,为此提出了一种改进的分水岭分割方法,该方法首先利用形态学算子得到梯度图像,然后利用形态学混合开闭重构算子进行梯度修正,去除了易造成过分割的区域细节和噪声,接着采用基于标记的分水岭算法进行分割,有效地克服了过分割现象.为了得到更好的分割效果,提出了基于区域一致性和边界曲率光滑性相结合的区域合并准则,对分割后的图像进行有效的合并,该方法能够很好的解决过分割现象,并且产生更有意义的分割效果.通过多组实验,并且和传统的分水岭算法进行对比,得到了满意的效果,结果表明了该方法的有效性.     

基于改进分水岭及区域合并的图像分割方法

改进了基于地形学距离的分水岭算法,提出了一种结合了图像灰度、边缘信息与信息熵的图像分割方法。首先利用改进的分水岭算法将图像分成多个小区域,根据各个区域之间的临接关系,建立RAG;其次,利用提出的区域相似度合并区域;最后根据最大熵准则停止合并过程,获取最终的分割结果。实验结果表明,与改进前的分水岭算法相比,该方法边缘定位更加准确。与k-mean和基于边缘的分割方法相比,能够较好地分割出图像的细节,同时分割结果也更加符合人的视觉特性。     

插入数据结点算法的研究和应用

在数据结构中,两结点的位置交换是常用到的一种操作,常规方法是交换两结点的指针域中指针所指向的位置,如用部分代替整体的原则,只交换结点的数据域,效果将会更加理想.本文对两种不同的交换方式从时间复杂度、空间复杂度进行了比较,得出运用部分代替整体的原则来进行两结点的数据域交换具有强大的优势的结论--大大节约了运行时间,减少了辅助空间,并且与分布式传感器网络结合起来,从而提高了整个DW SN的效率.     

基于组件树滤波及快速区域合并的分水岭分割算法

针对分水岭算法存在过分割的问题,提出一种结合组件树滤波及快速区域合并的图像分割算法。该算法在图像预处理阶段利用组件树来表示梯度图像且根据顺序极值计算分水岭的相对势能和属性,并对其进行滤波,从而减少梯度图像中的局部极小值。对滤波后的梯度图像进行分水岭初始分割,然后利用完美场景准则对初始分割结果进行快速区域合并。实验结果表明,采用组件树对梯度图像进行滤波能够减少由于噪声而产生的局部极小值,大大减少了分水岭初始分割区域数量,提高了区域合并的准确性,加快了合并速度。     

边缘图像连通区域标记的算法研究和SoPC实现

针对二值边缘图像目标点较少的特点,提出了基于目标像素邻域的8方向生长区域标记算法.该算法充分利用了边缘图像的走向信息,提高了搜索效率,降低了堆栈空间消耗,消除了邻域反复扫描问题.     

基于区域合并的图像显著性检测

为了提高自然图像显著性检测准确度,提出一种基于区域合并的图像显著性检测算法.该算法直接通过区域合并的方式逐渐将图像从初始状态下的多个区域合并为显著性对象和背景2个区域.在合并过程的不同阶段采用了不同的合并策略,首先利用超像素分割方法将图像分为若干初始区域,在第一阶段仅合并相似且相邻的区域,使得属于同一对象的像素合并到同一区域;然后,处理上述过程中产生的空洞以及因遮挡造成的属于同一对象的区域不相邻的情况;再在区域显著分析的引导下,不断将显著性最差的区域合并到背景区域,而不是尝试将显著性区域合并到一起.最后利用合并过程中得到的多个候选显著性区域加权得到最终的显著性区域结果.在2个公开测试集上进行了测试并与其他算法进行了对比,实验结果证明了文中算法的有效性;特别是在难度更大的ECSSD数据集中,该算法的准确度要优于同类算法.     

结合位图切割和区域合并的彩色图像分割

就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题，提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像，并利用位图切割重建梯度图像；对新梯度图像进行分水岭预分割；对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并，并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法，该算法引入位图切割，抑制噪声对分割结果的影响，在边缘模糊处分割准确，得到符合人类视觉的较小分割区域数目，同时在运行效率上提高。     

一种基于区域分级合并的彩色图像分割方法

在区域合并过程中,手工设置颜色相似性和边界距离的权重极大地影响了分割的精度和自动化.针对这一问题,提出了一种新的基于区域分级合并的彩色图像分割算法.该方法能够根据邻接区域的边界特点设置权重因子,从而自适应地融合区域的颜色相似性和边界距离.使用均值漂移算法对图像进行初始分割,将原图像分割为具有较好边界的同质区域;通过计算区域相似度对区域进行分级合并.多幅彩色图像的分割实验结果证明,所提算法优于传统的基于区域合并的方法.     

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。     

基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法

提出一种基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法。首先,对图像运用mean shift算法进行滤波,在对图像进行平滑的同时保持图像的边缘;然后,运用K均值算法对图像在颜色空间进行聚类,得到初始分割的结果;最后,给出了一种区域合并策略,对初始分割获得的区域进行合并,得到最终的分割结果。仿真结果表明,算法的分割结果和人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

融合快速全局K-means与区域合并的图像分割

提出一种融合快速全局K-means与区域合并的图像分割方法。该方法利用中值滤波方法对图像去噪;运用快速全局K-means算法对图像的颜色空间进行聚类分析;结合区域合并准则,对初始分割合并得到最终的分割结果。实验表明,与同类算法比较,该方法的分割结果在图像细节方面能够很好地满足人的主观视觉。     

智慧巡湖系统在湖泊管理中的探索应用

针对湖泊人工巡查方面存在的巡查效率低下、管理不全面、分工不到位、问题追踪更新不及时等问题,提出利用无人机智慧巡检方式,通过无人机沿湖泊岸线航拍提取大量图像,利用 SIFT 算法完成图像无缝拼接,提取图像主要目标区域,并利用 SIFT 特征完成目标图像与原始图像的比对,从而识别湖泊岸线变化情况。 该方法应用在石臼湖固城湖湖泊巡查中,无人机初次飞行时提取湖泊网格地理数据及建筑物构筑物的信息作为原始数据,完成 2 期巡检,覆盖范围和识别精度较人工巡查有很大提高。在实际应用中发现在水生物识别的细节和巡查频次上还有待提高,目前作为湖泊辅助性巡查上优势明显,作为一种独立的巡查方式及在智能分析决策上值得进一步探讨。     

基于色调直方图和区域合并的彩色图像分割算法

近年来随着机器视觉、模式识别和基于内容的图像检索等技术的不断提高以及彩色图像的大量使用,图像分割特别是彩色图像的分割显示出越来越重要的地位。为此提出了一种快速有效的彩色图像分割方法,主要包括三个步骤：首先将RGB颜色空间转换成HSV空间,把图像中的像素点根据饱和度和亮度划分为奇异点和非奇异点;然后对非奇异点和奇异点分别采用基于色调和灰度直方图进行分割;最后综合这两种分割结果,采用区域合并技术进行合并。实验结果表明,该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,具有一定的鲁棒性。     

基于熵率超像素和区域合并的岩屑颗粒图像分割

针对岩屑颗粒密集和颗粒表面纹理复杂的特点,提出一种基于熵率超像素分割和区域合并的分割方法。熵率超像素分割将图像分为一系列紧凑的、具有区域一致性的区域,不仅边缘定位准确且降低图像计算的复杂度;针对存在的过分割情况,提出一种结合颜色直方图和形状信息的合并准则,进行基于RAG结构的快速区域合并,得到最后分割结果。实验结果表明,将该方法用于岩屑颗粒图像分割,能够取得较好的实验效果。     

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。     

河长制河湖调查信息采集管理系统设计与应用

针对传统的河湖调查方式信息化水平低,难以适应当前调查范围广、实地情况复杂、调查任务繁重、 调查时间紧张的新形势,从实际情况出发,设计研发基于 GIS 的河湖现状调查信息采集与管理系统,由手机端外业调查 App 和电脑端内业河湖现状调查信息采集与管理系统平台组成,通过简化调查步骤、确认信息核对、 智能化结果整理,提升河长制河湖调查的效率,方便一河（湖）一档、一河（湖）一策方案编制工作进行,同时也为河湖调查信息大数据入库奠定基础。     

河南省河湖信息化监管平台研究与应用

为提升河南省河湖信息化监管水平,给河(湖)长制全面推行提供技术支撑,需建设河湖信息化监管平台.充分利用河南省电子政务云平台资源,以及现有水利、水污染监测、国土等相关信息资源,整合现有各种基础、监测、监控视频、遥感及航拍影像等数据,重点建设信息资源规划与数据库、应用支撑平台、业务应用系统、标准规范体系编制等,开发Web端...