基于形态学尺度空间的多尺度图像分割研究

给出了图像层次分割的新架构，阐述了基于重构形态学操作的尺度空间产生方法，提出了基于形态学尺度空间和形态学分水岭的多尺度分割策略，其目的是生成图像的分割堆栈，并通过链接技术获得有意义的对象分割。该文给出了对各种图像的分割的实验结果，验证了分割策略的有效性。     

一种基于数学形态学及融合技术的彩色图像分割方法

提出了一种新的彩色图像分割方法,该方法首先利用数学形态学在3个2维彩色子空间进行图像分割,然后将这些分割结果融合在一起得到最终图像的分割。对于RGB彩色图像,3个子空间分别取为RG、RB和GB。而2维直方图则可看作3维直方图在这3个子空间的投影,对这3个2维直方图分别实施形态学中的watershed分割算法,最后通过区域分裂与合并的方法融合这3个2维空间的图像分割结果,获得最终的图像分割。在计算彩色距离时,使用了CIE（L’a’b’）彩色空间。该方法比直接在3维空间的分割方法既快又节约内存,而且分割效果好。     

基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振成像(MRI)图像中因噪声、肿瘤内部灰度不均匀、模糊及边界不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度修正的控制标记符分水岭分割方法。该方法在形态学梯度图像基础上,根据不同像素点所在特定邻域内的梯度值自适应确定结构元素的大小;然后,对图像进行形态学多尺度修正,保证修正过程中目标轮廓不发生较大偏移;最后,采用控制标记符的分水岭变换对图像进行分割。实验结果表明,该方法可对脑肿瘤进行较精确的分割。     

一种自适应彩色图像分割算法

目前对图像分割技术的改进一般是通过优化某种特定的算法来实现的,这样会把对彩色的分割能力拘泥在某个范围内,而文中专门针对彩色信息采用有自适应性的级联多种方法的聚类算法,在逐步的优化中,提高对彩色的分割能力,实现对彩色图像的更为清晰细致的分割.该方法在单纯的针对色彩信息时,取得了很好的实验测试效果.     

一种自适应彩色图像分割算法

目前对图像分割技术的改进一般是通过优化某种特定的算法来实现的,这样会把对彩色的分割能力拘泥在某个范围内,而文中专门针对彩色信息采用有自适应性的级联多种方法的聚类算法,在逐步的优化中,提高对彩色的分割能力,实现对彩色图像的更为清晰细致的分割。该方法在单纯的针对色彩信息时,取得了很好的实验测试效果。     

基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振成像(MRI)图像中因噪声、肿瘤内部灰度不均匀、模糊及边界不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度修正的控制标记符分水岭分割方法。该方法在形态学梯度图像基础上,根据不同像素点所在特定邻域内的梯度值自适应确定结构元素的大小;然后,对图像进行形态学多尺度修正,保证修正过程中目标轮廓不发生较大偏移;最后,采用控制标记符的分水岭变换对图像进行分割。实验结果表明,该方法可对脑肿瘤进行较精确的分割。     

基于形态学多重分形的遥感图像多尺度分割

提出了一种基于数学形态学的局部多重分形指数特征来描述图像中的纹理信息,并构造了基于图像四叉树的多尺度分割算法来实现遥感图像的粗分割。形态学多重分形指数能够准确而全面的刻画纹理的局部尺度特性,而多尺度分割算法可以在保持分割精度的前提下大大降低时间复杂度。在遥感图像上进行的对比实验表明,该算法在分割的效果和效率上都优于使用其他纹理特征的分割算法。     

一种程度可控的形态学多尺度梯度分水岭算法*

为解决分水岭算法中的过分割现象,提出了一种基于多尺度形态学梯度的谷底填充算法,通过调整填充阈值的方式实现对分割区域数量的控制,同时利用Canny边缘检测算子获取图像边缘信息,以此对梯度图中的边缘位置进行强化和修正,确保分割出的区域轮廓在谷底填充过程中尽可能地保持与目标边缘拟合.仿真结果表明,此算法对于改善过分割现象有明显效果,并且对分割程度具备可控能力,在适应不同场景需求方面存在一定的应用价值.     

一种织物彩色图像的分割算法

提出了一种针对织物彩色图像的分割算法。该算法在颜色聚类的基础上,把每种颜色用 不同的序号来表示,生成一个与原图同大小的序号矩阵,然后根据矩阵中序号的分布进行初始分割并 产生种子区域,再把初始分割未能确定的像素指派到种子区域中,最后根据颜色信息合并过分割的区 域,并对区域边缘进行平滑,得到最终的分割结果。实验表明,该算法能较有效地实现各类彩色织物 图像的分割。     

一种基于数学形态学的CT图像脑瘤分割方法

针对传统的CT图像脑瘤分割方法往往需要先验知识指导的弊端,且脑瘤CT图像中肿瘤特征点与周围背景对比度较小,计算机自动提取这些特征点具有一定难度.为能清晰观察肿瘤具体位置,提出了一种基于数学形态学Top-Hat变换的脑瘤CT图像分割方法.利用形态学变换可得到分割迫切需要的谷峰值点、高低曲率点,再将变换结果与原始图像做"异或"运算就可以达到有效分割出肿瘤.实验结果表明,方法在无需先验知识指导情况下可使分割效果明显优于传统方法,具有很好的实用性.     

基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法

传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。     

彩色图像的分割技术

图像分割是计算机早期视觉不可缺少的一步。彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信息,受到了越来越多的重视。文章将彩色图像的分割技术分为6类,并分别加以介绍,分析了各种技术的优缺点。最后提及了彩色图像分割技术与彩色空间的关系。     

基于模糊技术的彩色图像分割方法

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,目前对彩色图像的分割已提出了许多种算法,在这些算法中由于模糊技术能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。本文主要介绍了基于模糊技术的模糊阈值分割法、模糊聚类分割法和模糊连接度分割法。     

费歇算法在彩色图像分割中的应用

费歇算法是一种优良的线性判决方法，适用于很多分类场合。本文简要介绍了费歇算法的原理，结合实例说明了利用费歇算法分割彩色图像的方法和步骤。分割结果表明，费歇算法能有效地对彩色图像进行分割，取得比较好的效果。     

一种针对手机彩色图像中的数字分割算法

由于图像质量和计算能力较低,传统的图像字符分割算法并不适合在手机中应用。针对手机图像特点,提出了一种快速手机图像中的数字分割算法,该算法对行投影信息运用Hough变换快速检测倾斜角,然后进行行校正和行分割,最后根据相邻的波谷值对灰度投影图中的波峰值进行变换后进行列分割。实验结果表明,所提出的算法较传统的字符分割算法更为适合于手机应用。     

基于色彩空间变换的彩色图像分割方法

彩色图像是当今数字图像的主要表现形式之一，彩色图像分割是图像处理的热点与难点问题之一。针对彩色图像分割的精度与速度问题，提出了一种基于色彩空间变换的彩色图像分割方法。该色彩空间重在突出图像三分量间的差异，从而充分利用彩色信息。同时，分割方法以向量化图像为对象，从背景去除的思想出发，采用分裂Bregman快速求解算法，从而达到高效分割的目的。数值实验表明，该方法能有效分割出图像的所有目标区域，分割区域较为完整，结果具有较高的精度。     

基于交叉视觉皮质模型的彩色图像自动分割方法

通过对传统彩色图像分割方法的分析,结合最新的交叉视觉皮质模型,给出了一种新的彩色图像自动分割算法。将图像转换到HSV色彩空间,并利用判决机制选择熵最大的分量进行分割,与传统的对H,S,V分别进行处理并将处理结果合并作为分割结果的方法相比,传统HSV方法耗时7533 s,该算法整个处理过程耗时257 s,约为传统HSV方法耗时的三分之一,大大提高了处理的速度;将最大类间交叉熵判决机制引入到交叉视觉皮质模型中,从而实现图像自动分割,避免了人为干预,提高了分割的准确性。将该方法与基于最大香农熵的分割方法进行了比较,仿真结果表明,该算法对于彩色图像自动分割具有良好的性能。     

多颜色空间上的交互式图像分割

介绍了视觉颜色空间及其在交互式图像分割中的作用,实验分析了它的奇异性,在此基础上,考虑像素的空间和色彩分布,提出了基于区域生长法的多颜色空间、多度量准则的聚类算法和零碎区域的合并算法,颜色空间选取HSL和RGB两种,相似性度量包括了种子点、扩张点和生长区域三个方面,并用于敦煌壁画图像的分割。     

足球机器人彩色视觉图像的分割与识别

足球机器入世界杯(RoboCup)比赛要求视觉处理子系统能够准确地定位出场上机器人和球(共11个目标)的位置。受场地光照等比赛环境的影响,需要识别的各种色彩空间并非是规则且互不相交的矩形区域。因此用传统的阚值分割方法很难得到满意的结果。论文采用了一种结合阚值分割与种子点区域生长(SRG)的混合方法,这种方法先用阚值法将HSI色彩空间分成若干各不相交的子集,在每个子集中分别确定若干种子点,然后从这些种子点进行区域生长,在进行区域生长时,定义了一种适合HSI色彩空间的同类判据(homogeneity criterion),引入两个像素的联合抗噪因子P来衡量H的可信度。实验表明,采用的这种方法可以明显地提高区域分割的精度,实现彩色图像的准确分割,很好地满足了比赛的需要。