基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭图像分割

为了解决传统分水岭算法的过分割问题,提出一种使用形态学梯度重构和标记提取技术进行图像预处理的分水岭图像分割方法。该方法基于多尺度概念,进行梯度重构时采用了不同尺寸的结构元素,在对重构后的各梯度图像的区域极小值进行标记后,将各标记点的并集作为最终标记图像,用其修改梯度图像,然后进行分水岭变换,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,又保留了各尺度下的重要目标,并且可以根据图像特点和具体的分割要求,调整分割过程中所选参数,得到满意的图像分割效果。     

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。     

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MATLAB的简谱识别算法研究

该文介绍了运用MATLAB软件实现简谱识别的算法。该算法主要实现图像的预处理、分割以及匹配识别等功能,关键是对音符进行准确的分割,因为这直接影响到识别效果的好坏。     

一种改进的细胞图像分割算法的研究

针对细胞图像的特点,提出一种改进的基于分水岭算法的细胞图像分割方法。在该方法中．对细胞图像进行数学形态学变换,即采用Top—hat变换后的图像与原始图像相加再减去Bottom—hat变换后的图像以得到最大对比度的图像．继而进行距离变换,最后运用分水岭算法进行分割。实验证明,该改进方法能够得到较好的分割结果。     

基于数学形态学的SAR图像道路提取

针对低分辨率SAR图像道路目标的各种特性,利用教学形态学的方法对道路提取进行了研究.首先利用Frost算法对图像进行相干斑抑制;然后采用改进的最大类间方差选取阈值进行分割,得到一个包含道路信息的二值图像;再利用开运算和区域选取除去非道路孤立图斑;接着,利用形态学的闲运算连接断点以及时凹凸不平的道路边缘进行平滑;最后经细化和数次剪枝得到道路.实验结果表明,该方法抗噪性好,效率高,识别道路的效果良好.     

基于声纳图像的水平集分割算法研究

针对现有的图像分割方法无法准确地分割声纳图像的问题,提出了一种改进的水平集声纳图像分割方法。介绍了LBF能量模型,借鉴其无重初始化的水平集演化思想。为克服声纳图像中复杂背景带来的负面效应,利用形态学顶帽—底帽变换对声纳图像进行预处理,并在此基础上进行无需初始化的水平集分割。进行仿真对比实验,实验结果显示:与LBF能量模型相比,改进的水平集分割方法更加适应于背景不均匀的声纳图像分割。     

数学公式的图像分割处理研究

该文通过对包含有数学公式的图片进行二值化、灰度化等图像预处理,为了要精确的进行数学公式分割,需要精准的提取出数学公式的各种特征.每个字符的主要特征就是它的骨架,通过对数学公式字符图像进行数学形态学的细化处理,然后接着进行字符骨架提取,最后使用轮廓投影的方法对图片进行分割,最后把分割的结果进行归一化处理.     

MR图像中的肝脏分割和肿瘤提取

磁共振MR(Magnetic Resonance)图像是公认的确认肝脏有无肿瘤等器质性病变的金标准检查方法,其中涉及肝脏的分割以及肿瘤的提取.由于脏器组织浸润和个体差异,在解决肝脏分割和肿瘤提取方面还没有通用的数字图像处理方法.在现有研究的基础上,以迭代四叉树(IQD)自动分割算法和基于灰度的分割方法,实现MR图像中肝脏的自动分割和肿瘤的提取.实验结果表明,这一套方法的可行性和优势.     

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。     

车牌识别(LPR)中的图像提取及分割

在车牌识别(LPR)系统的实现过程中,最关键的部分就是车牌图像的提取以及车牌字符图像的分割。本文详细介绍了一种实际应用的车牌识别系统中的图像提取及分割的过程。针对车牌的固有特点,设计了一个变换函数突出其特点从而进行车牌的提取;对车牌字的图像分割提出并解决了一些在实际中应该注意的地方。理论分析及实验结果表明文章中提出的方法是非常有效的。在我们的实验中,在Pentium Ⅱ300 ,内存64M的环境,从图像输入到识别结果输出的平均时间大概为0.6秒。     

一种基于EM算法的图像分割改进技术

图像分割是计算机视觉的基础,该文结合EM算法和PCA降维技术,给出了一种有效快速的进行图象分割的方法。该方法利用高斯混合模型对原始图像进行建模,通过EM算法将分割问题转化为参数最大似然估计的问题,同时采用PCA降维技术和随机采样来降低计算量。通过人工合成图象及真实图象的实际测试结果,验证了该算法的有效性和快速性。     

基于语义分割的图像风格迁移技术研究

随着民族服装文化的碰撞与融合,对图像风格迁移技术进行了研究,阐述了当前风格迁移的研究现状,将蒙古族服饰风格与汉族风格进行融合,继承和弘扬了民族文化。针对蒙古服饰元素多样、颜色差异大、花纹不规则性等特征而引起的风格提取难度大的问题,采用[K]均值与封闭式自然抠图算法相结合的方法进行图像分割,基于神经网络提取图像的风格和内容,利用图像重建技术合成结果图,实现蒙汉服饰图像风格迁移;针对输出图像伪影严重的问题,采取一种改进的图像风格迁移算法,将输入图像到输出图像的变换约束在色彩空间的局部仿射变换中,将这个约束表示成一个完全可微的参数项,有效抑制图像扭曲,针对真实照片风格迁移过程中存在的空间不一致问题,进行平滑处理确保风格处理后空间风格一致,该方法大大加快了运算速度。     

氧化铝回转窑火焰图像分割和特征提取技术

窑内参数难以准确在线检测是氧化铝回转窑自动控制的瓶颈之一;通过CCD工业摄像头采集窑内火焰图像,采用增强FCM算法对图像进行分割,针对不同情况采用有效的滤波方式,并实时准确提取了火焰温度、熟料温度、料高和黑靶子面积等多个参数,为回转窑自动控制奠定了基础。     

一种基于EM算法的图像分割改进技术

图像分割是计算机视觉的基础,该文结合EM算法和PCA降维技术,给出了一种有效快速的进行图象分割的方法。该方法利用高斯混合模型对原始图像进行建模,通过EM算法将分割问题转化为参数最大似然估计的问题,同时采用PCA降维技术和随机采样来降低计算量。通过人工合成图象及真实图象的实际测试结果,验证了该算法的有效性和快速性。     

基于改进的ISODATA算法彩色图像分割

如何对彩色图像中的目标进行快速、精确的有效分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点。提出了一种基于区域的彩色图像分割方法。该方法首先选择合适的彩色空间,提取出图像中的每个像素点的颜色、纹理、位置等综合特征,形成特征向量空间;在特征空间中,运用改进的ISODATA算法自适应地确定初始聚类数目和聚类中心,然后对图像进行聚类和区域分割,最后抽取出图像区域的特征,并与相类似的方法进行了比较实验。实验结果表明,该方法能够产生较好的分割效果及较快的分割速度,适合于基于图像区域检索系统,具有较好的应用价值。     

图像测量中多件分割提取方法的应用研究

目前市场上大多图像测量的对象只是针对单个工件,本文提出了多件同时检测的概念,并在对区域分割和团块提取方法研究的基础上,开展了多件同时检测分割提取的测量应用。即可同时对同一视场中的多个工件采集图像数据,把该图像分割出不同的连通区域后进行团块提取,其目的在于方便对单件的细节特征进行后续的图像测量和分析。经实验证明该方法对多件整体图像进行目标分割提取具有较高的有效性和准确性。     

基于数学形态学的医学图像分割方法研究

文章介绍了医学图像处理中的医学图像分割的有关概念和数学形态学进行图像分析的基本步骤,重点论述了几种医学图像分割方法和基于数学形态学的分水岭分割算法,并给出了该算法的优点。     

基于改进分水岭算法的图像分割

为了改善经典分水岭算法的过分割问题,该文将图像中的噪声视为过分割的直接因素,针对人脑核磁共振图像提出了一种基于预处理的改进算法。首先应用数学形态学的开闭运算对图像进行滤波,再求取其梯度,然后依据内外标记对梯度图像进行修正,最后在修正后的梯度图像上实施分水岭变换。实验结果表明,该方法和传统分水岭算法相比较,能有效地抑制过分割。     

基于最佳熵法棉花图像分割与提取的研究

为了提高棉花图像的分割精度、速度,避免强光照的干扰,提出了一种基于YCbCr颜色空间下,利用最佳熵法对棉花图像进行阈值分割,并对分割后的图像采用连通区域标记去噪。通过试验验证了图像的分割效果并与迭代式阈值分割算法做了比较,结果表明,提出的算法分割时间为0．5732s。此算法适合在强光照和阴影的干扰下从复杂的背景提取棉花,而且最后对棉花进行了质心标记,为后续的棉花定位奠定了基础。