多尺度变换与标记符分水岭相结合的图像分割

针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出一种将多尺度变换与控制标记符分水岭算法相结合的分割策略。首先对原始图像进行高斯金字塔尺度变换,抑制部分噪声,降低细节干扰;再用Sobel梯度算子计算尺度变换后的图像梯度;然后对梯度图像进行重建,再采用基于控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图进行分割,最后将分割结果变换回原始尺度。实验结果表明,该方法能够抑制传统算法中的过分割问题,且分割效果较好。     

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。     

基于分水岭算法的绿色荧光蛋白图像分割

基于分水岭算法,提出了一种绿色荧光蛋白图像的分割方法．为了克服分水岭算法易于产生过分割的现象,本文主要从前期预处理和后期区域合并两个方面着手,结合了中值滤波、分水岭变换、阈值区域合并技术,运用MATlab软件,对绿色荧光蛋白图像进行分割,取得了良好的效果．     

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．     

基于模糊逻辑和区域合并的分水岭变换图像分割

通过分析分水岭变换对图像细微变化敏感而产生过分割现象的缺陷,提出一种基于模糊逻辑的分水岭变换区域合并算法。首先使用形态学滤波方法对图像进行平滑降噪处理,并进行分水岭变换。再根据相邻区域的边缘有效性与灰度相似性,通过模糊推理及去模糊化方法获得区域可合并度。最后根据可合并度进行区域合并,获得分割结果图像。实验结果的数据分析表明:该方法在保证了重要轮廓信息不丢失的前提下,克服过分割现象,大量减少无效区域,提高了分割结果对图像中物体轮廓的概括性,较好地达到分割图像的目的。     

基于形态重构的豆粒分割算法

在实现大豆图像豆粒的分离时,针对分水岭算法中容易出现过分割等问题,综合利用H-Dome形态学重构以及距离变换改善梯度图局部多个极小值问题,再使用分水岭算法找到粘结边界点,从而将颗粒分离.实验结果验证了此方法的有效性.     

基于分水岭变换的高分辨率遥感图像分割

提出一种基于高分辨率遥感图像的分水岭分割方法。首先,利用Canny算法进行边缘检测,得到边缘梯度图。其次,利用数学形态学对梯度图像进行后处理。然后,根据自动标记分水岭变换方法实现高分辨率遥感图像分割。最后,利用基于信息熵评价方法,对遥感图像的分割结果进行非监督评价。结果表明:所提方法可以有效地抑制遥感图像的过分割现象,并取得较好的分割效果。     

基于超像素和最近邻图合并的彩色图像分割

针对传统的分水岭算法在分割图像时存在过分割的问题,提出了一种基于多尺度形态学梯度重建与最近邻图合并准则的分水岭图像分割方法.该方法首先使用基于标记符控制的多尺度形态学梯度重建进行图像预处理,消除冗余的区域极值和噪声;然后通过构建最近邻图合并准则进一步对分水岭变换产生的超像素区域进行合并,提高了对目标特征的描述能力,使得...     

一种改进分水岭乳腺肿块图像分割方法

针对分水岭算法对噪声敏感、易产生过分割现象的问题,在图像的滤波和区域合并方法上做了改进.该算法首先对肿块图像做初步预处理,设计高斯差分滤波器,实现平滑滤波,增强图像的信噪比,并计算图像的梯度幅值;然后,依据传统分水岭变换算法进行粗分割,计算各个子区域的灰度均值并排序,依次合并灰度均值相似的区域,直到将整个肿块区域完整分割出来;最后,保留合并后灰度均值最大的肿块区域,去除灰度值较小的区域,得到最后的分割结果.实验结果表明:该算法相较于三层地形分割方法、自适应区域生长算法和二次分水岭算法,能够得到更准确的肿块边缘轮廓,误分率减少到23.07%,运行速度高.     

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.     

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.     

基于分水岭和种子生长的彩色图像分割

提出一种基于分水岭和种子区域生长的彩色图像改进分割算法。该算法先对彩色图像进行分割前预处理,使用分水岭算法对图像进行初始分割,然后根据一定的规则从分水岭算法分割形成的区域中自动选取种子区域并进行生长,最后合并相似区域或小区域。以区域作为种子生长单位,使用种子区域一次性生长方法进行生长。实验结果表明,该算法分割结果较好,分割速度较快。     

改进的分水岭图像分割算法

针对分水岭图像分割算法对噪声敏感和易于产生过分割现象,提出了一种基于粒子群和区域生长的改进分水岭算法。该算法将区域生长与分水岭分割算法相结合,依据香农熵构建一个目标函数,确定区域生长参数;利用灰度均值计算区域间的差异度,将比较小的区域合并到与之相邻的差异度最小的区域中;利用粒子群算法对该目标函数进行全局寻优,实现图像分割。实验证明新算法较已有的几种分割算法有了很大提高,并有效地解决了分水岭算法的过分割问题,分割结果更加符合人的直观视觉特性,是一种有效、准确且实用的图像分割方法。     

多分辨率下自适应阈值判定的分水岭车辆图像分割算法

针对分水岭算法产生过分割现象,提出一种基于自适应阈值判定分水岭算法的图像分割方法,首先对图像进行多分辨率小波分解,再在某一尺度下计算梯度图像,并对该梯度图像进行自适应阈值判别,最后使用分水岭算法进行图像分割。实验结果表明该方法能取得较好的分割效果,有效的降低了过分割现象。     

基于分水岭和模糊 C 均值聚类的图像分割方法

针对分水岭算法对微弱边缘和噪声非常敏感、容易导致过分割现象的问题,提出综合运用分水岭算法和基于区域的模糊 C 均值聚类的图像分割方法.与单独使用分水岭方法相比,该方法不仅利用区域的灰度信息,而且考虑了区域间的空间信息.实验结果表明,本方法能有效地对图像进行分割,克服了分水岭算法的过分割问题.     

形态学分水岭算法在粘连大米图像分割中的应用

在获取大米图像的过程中,经常会有大米颗粒接触粘连的情况,这给图像的后续处理带来很大困难.针对该情况,引入了一种形态学分水岭算法.首先运用顶帽变换对粘连图像进行局部阈值处理,然后用形态腐蚀运算来减弱接触大米的粘连程度,最后结合距离变换和分水岭算法对粘连大米进行分割,使相互接触的粘连大米图像得到分离.实验验证了该算法的有效性.     

基于标记提取分水岭算法的医学图像分割

针对医学图像分割中分水岭算法的过分割问题,提出了一种改进的基于标记提取的分水岭算法．此算法埘分水岭算法进行厂两点改进：一是在预处理阶段,先对原始图像做腐蚀滤波和膨胀滤波处理,将原始吲像与腐蚀图像相加后减去膨胀图像得到合并图像,再对合并图像做开、闭运算,从而达到滤除原始图像中的噪声和非感知信息、保留原始图像结构信息的目的;二是在分割阶段,对开、闭运算后的图像进行分水岭分割,该分割由形态梯度计算、标记提取和分水岭分割二部分组成．改进后的算法因为无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性,同时能较好地抑制慨部医学图像中的过分割问题,并把图像中的病变区域有效分割出来．     

一种基于分水岭变换的图像分割方法

根据分水岭变换的模拟浸水原理,笔者设计并实现了一种新的、快速有效的分水岭图像分割算法,用于对粘连目标物进行分割.该算法把图片中各个粘连物体视做一个个的盆地,只需扫描初始图片中各个象素的四连通和盆地的边缘情况即可,且其简单明了,执行速度快,又达到了对目标图像进行有效分离的目的,成功有效的解决了由于目标物体粘连而造成的不便和对后续处理的干扰等问题,是一种切实可行的图像分割方法.     

小波包分割技术在钢材计数系统中的研究

分水岭算法在图像分割中能有效抑制大颗粒噪声,且处理速度较快,但不能对钢材粘连目标进行有效分割,识别精度不能满足实际需要。引入小波包分割算法之后,有效克服了分水岭算法的缺点,在图像尺寸较小的情况下,分割精度显著提高。     

气液两相流图像中黏连气泡分割技术研究

针对气液两相流图像中的气泡黏连现象，提出了一种同时依据灰度和形状分布特性进行黏连气泡分割的图像处理算法.利用差影算法滤除背景干扰，依据形态梯度和自适应阈值分离前背景，得到预分割图像.基于面积重构顶改进变换滤除噪音能力强的特点，分别提取预分割图和距离灰度图中的峰值区域，融合后作为分水岭改进变换的标识，由此得到分水线，从而完成对黏连气泡的分割.实验结果表明，与现有的算法相比，该算法能够有效地分割开前背景和黏连气泡，具有分割效果好、分水线定位准确等优点.