数字图像处理中的图像分割技术应用研究

在科技的支持下,数字图像处理得到了充分发展.作为其中关键技术,图像分割发挥关键作用,将图像数字处理底层技术作为依托,服务于模式识别等高层.基于此,本文将对数字图像处理中的图像分割技术进行研究.     

常用数字图像分割算法研究

图像分割是图像处理中的一项关键技术,发展至今没有一个通用的方法和标准,是一个图像处理领域的经典难题。对数字图像处理中的图像分割作了简要介绍,对常用的数字图像分割算法进行了概括和阐述,并用VC＋＋工具进行了实现和展示,对从事该领域工作的人员有一定的启发作用。     

图像分割技术分析与展望

图像分割是图像处理中的一项关键技术,也是一经典难题,文章对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的分析,并对图像分割技术的研究方向作了探讨,对从事图像处理学习与研究的人员具有一定的启发作用。     

数学形态学流域分割算法在遥感影像水系图图像分割中的应用

本文把数学形态学的流域分割算法引入到处理遥感影像图上，实现了大数据量遥感影像水系图的流域分割。本文提供的流域分割方法与传统分割方法不同，该方法是根据数学形态学的知识，通过选取极低点，以极低点为中心膨胀得到分割区域来实现的。在膨胀时本文采用了八邻域膨胀的方法，提高了效率，缩短了运行时间，使分割得到了较好的效果。这种方法对于数据量很大的影像图尤其适用。     

图像分割技术在机械测量中的应用研究

首先介绍了图像分割的概念,接着介绍了目前应用广泛的几种图像分割方法,并比较了它们的优缺点.     

基于边界定位技术的半自动图像分割

手机动漫产品的主要受众包括大中学生、在职青年等人群,他们追求时尚、新鲜,乐于亲自动手,通过易学易用的工具改变自身形象,更乐于善意地搞怪他人.文章所介绍的图像切割与粘贴自动化的方法旨在用于动漫人物的创作,以期帮助年青人实现洋溢的创作欲望,创作出众多在亲友间间流传的有趣图像.该方法的实现过程为首先对图像实施边界定位,然后将...     

图像分割在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理中的重要工作,医学图像的多样性和复杂性使其在图像分割中具有较大的难度。阈值法由于高效、简单而成为图像分割的重要方法,但对于复杂的医学图像,其效果并不很理想。Powell法是最好的直接搜索法,利用改进的Powell法可以更好地搜索目标。为此,提出了一种将Otsu法和Powell法相结合的图像分割方法,仿真实验表明,该方法可以快速有效地分割图像,鲁棒性强。     

一个基于视觉非线性的图像分割算法

提出一个基于视觉非线性的图像分割算法,其主要思想是模拟人的视觉感官机理设定图像的局域性阈值,能够有效地对光照不均匀,景物间灰度变化不明显的图像发割。文中将其应用于木捆端面和图像分割中,实验证明该算法明显优于传统的图像分割法。     

基于形态学滤波和分水线算法的目标图像分割

提出了一种基于形态学的目标图像区域划分方法。该方法先利用形态学滤波消除不同尺度的噪声和微小干扰区域对目标图像的影响，再利用改进的分水线算法对目标图像进行区域划分，得到目标图像的基本结构。为了消除传统分水线算法引起的过分割现象，本文还给出了一种新的过分割区域合并算法。该方法能够把复杂的目标图像分割成为一系列反映目标基本结构特征的简单区域．为目标的描述和识别提供了方便。实际图像的处理结果显示这种方法行之有效。     

数学形态学在图像分割中的应用研究

本文以数学形态学基本运算的介绍为基础,阐述了图像处理中常见的一些数学形态学方面的应用,其中有形态学图像重建、形态学图像滤波和形态学图像梯度。最后介绍了一种基于形态学的图像分割算法—分水岭算法,并以基于标记的分水岭分割算法为例,研究了形态学运算在图像分割前的预处理步骤和图像分割中帮助提取标记的作用,由此证明了数学形态学运算是图像处理领域中的一种有效方法和手段。     

PCB检测中图像分割技术研究

光学检测是进行印刷电路板(PCB)装配质量检验的重要手段,应用图像分割技术可以提取PCB中的目标物以进行检测。针对PCB图像分割,提出一种基于改进量子遗传算法的图像分割方法。该方法将基于阈值的图像分割方法转化为阈值优化问题,通过改进量子遗传算法的计算实现最优图像分割阈值的求取。仿真结果验证了该方法的可行性。     

改进的一种图论分割方法在舌像分割中的应用

由于人舌体的特殊性质,从舌像中直接分割舌体时常存在过分割和过合并现象。针对舌像特点提出了一种结合图论分割和多分辨率分割的图像分割算法,用一种图论分割算法让舌像在两种分辨率下分别进行分割,根据两种分割的结果把它们进行交或者并处理,从而有效地分割出舌体。实验结果表明这种方法能够有效避免直接使用图论分割时出现分割过度或者欠分割的情况。     

Adaptable image segmentation via simple pixel classification

We propose an approach to image segmentation that views it as one of pixel classification using simple features defined over the local neighborhood. We use a support vector machine for pixel classification, making the approach automatically adaptable to a large number of image segmentation applications. Since our approach utilizes only local information for classification, both training and application of the image segmentor can be done on a distributed computing platform. This makes our approach scalable to larger images than the ones tested. This article describes the methodology in detail and tests it efficacy against 5 other comparable segmentation methods on 2 well‐known image segmentation databases. Hence, we present the results together with the analysis that support the following conclusions: (i) the approach is as effective, and often better than its studied competitors; (ii) the approach suffers from very little overfitting and hence generalizes well to unseen images; (iii) the trained image segmentation program can be run on a distributed computing environment, resulting in linear scalability characteristics. The overall message of this paper is that using a strong classifier with simple pixel‐centered features gives as good or better segmentation results than some sophisticated competitors and does so in a computationally scalable fashion.     

Otsu方法在多阈值图像分割中的应用

图像分割是数字图像处理中的一个重要问题.该方法改进了传统的最大类间方差法(Otsu法),使其可以应用于图像的多阈值分割.提出以双峰法引导来提高Otsu法多阈值分割图像的运算速度和稳定性.对样本图像的分割结果显示,此算法在分割速度和效果上都取得了较好的结果.     

复杂背景下彩色数字图像分割算法研究

为了提高复杂背景下彩色数字图像分割的准确率,减少噪声对图像处理的干扰,尽可能的缩短运行时间,需要对复杂背景下彩色数字图像分割算法进行研究。当前图像分割算法在彩色数字图像分割的过程中,仅仅考虑了图像像素的亮度值,没有考虑其空间特征,存在计算的复杂性过大等缺陷,影响彩色数字图像处理效果。为此,提出了一种基于随机权重粒子群的复杂背景下彩色数字图像分割算法。该算法先采用多尺度均匀滤波方法,对复杂背景下彩色数据图像进行划分,其中包含噪声和不含噪声的像素点的亮度值、结构元素以及局部区域内的图像像素加权亮度密度特征。采用多段图分割获取彩色数字图像的优化分割,在平滑项中代入彩色数字图像梯度信息,对彩色数字图像分割结果中的弱边界进行剔除,从而实现准确的彩色数字图像分割。实验仿真证明,所提算法增加了彩色数字图像分割的对比度和信噪比,提高了复杂背景下彩色数字图像分割的准确性。     

一种改进的Split-Merge图像分割算法

图像分割的经典算法Split-Merge算法思路简洁、运算效率高,但存在边界定位不准确和过分割等问题。针对过分割问题提出了一种改进的Split-Merge算法,在合并过程中引入全局目标函数,并在目标函数中定义了长度项,使用贪心法完成合并过程。长度项以及贪心法的使用促使相邻区域充分合并,有效地克服了过分割等问题,取得了较好的分割效果。     

图像分割中字符号码类目标的快速定位方法

针对字符号码类目标,提出一种无需全图阈值分割和先验特征匹配计算的方法。先利用方向梯度块精确定位目标,再对目标区域作局部阈值分割,从而快速地得到高质量的目标信息。     

指针式仪表图像的快速分割法研究

在指针式仪表图像中，由于目标和背景的灰度比较单一，出现了直方图中大部分灰度级上像素数为零的现象。根据这一特点并且考虑到传统的熵最大法分割效果好但耗时的缺点，提出了一种改进的快速算法。由熵最大法的原理推理可知，对于像素数为零的灰度级可以不进行熵值的计算。因此该算法比传统的熵最大法多采用一个环节，用来判断灰度级上的像素数是否为零，如果为零则忽略对应的灰度级。这样既不会影响分割效果，又通过减少指数运算次数节省了处理时间。实验表明，该算法在不影响传统算法分割性能的基础上，提高了图像分割的效率，为指针式仪表图像的实时识别奠定了良好的基础。     

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。