基于均值漂移和区域合并的指针仪表图像分割

均值漂移算法在图像分割中有着十分重要的作用,考虑到图像的噪声和边缘保持等因素,提出了一种基于均值漂移的图像平滑和基于阈值的区域合并的指针式仪表图像分割方法.首先利用均值漂移算法对图像进行滤波降噪,然后对滤波降噪后的图像通过阈值的区域合并方法进行阈值分割.经过均值漂移滤波后的图像不仅能很好地保持指针仪表图像的边缘特征,还能有效地去除噪声,而基于阈值的区域合并方法能够使得分割的图像效果更明显.     

基于轮廓结构元素和阈值分割的形态学去噪

将图像分割技术应用于图像复原,提出基于轮廓结构元素和阈值分割的数学形态学去噪算法。该算法对图像进行阈值分割得到目标图像和背景图像,采用不同的轮廓结构元素滤波器算子对得到的2幅图像进行滤波并合成。实验结果表明,与其他形态学滤波算法相比,该算法有效地抑制了噪声,对主要目标的边缘细节起到了较好的保护作用。     

一种新的SAR目标及其阴影图像分割方法

针对相干斑对SAR图像分割质量的影响,给出一种新的SAR目标及其阴影图像分割方法。首先应用空域Wiener滤波器抑制棚干斑,然后根据滤波后图像统计特性确定分割阈值,对阈值分割结果进行形念学处理得到分割图像。利用MSTAR数据所作实验结果表明,采用有效的相干斑抑制方法可以更好地保持滤波图像中的目标,分割结果更为精细,并且算法速度快,有助提高ATR系统。     

一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法

针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法。在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想。根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确。最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像。实验结果表明该方法具有较好的分割效果。     

改进的二维最小卡方散度图像分割方法

传统的交叉熵阈值法具有抗噪性能差,计算时间长等问题。为了改进算法的性能,提出了一种二维最小卡方散度图像阈值化分割新准则,构建了基于改进中值滤波的新型二维直方图。利用对称卡方散度描述分割前后图像之间的差异程度。使用关键阈值对滤波图像进行分割,达到最佳的分割效果。实验结果表明,与二维Otsu和二维最小交叉熵法相比,提出的方法不仅大大缩短了分割时间,而且分割性能与抗噪性能更强。     

一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法

针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法.在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想.根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确.最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像.实验结果表明该方法具有较好的分割效果.     

基于Retinex原理和区域生长的猪卵母细胞切片显微图像去背景分割

基于Retinex原理对猪卵母细胞切片图像进行一定比例的高频图像分割,从分割后的图像中获取种子点和生长阈值信息后,用区域生长法得到二值化图像,经过轮廓填充、中值滤波得到分割模板,最后将细胞原图填充至得到的分割模板中得到去背景的细胞图像。得到的结果图分割良好,消除了细胞背景图像的噪声,突出了细胞轮廓特征。     

基于机器视觉的非结构化道路检测算法研究

提出了一种提高非结构化道路边缘检测实时性和准确性的算法。该算法中首先对原始道路图像进行中值滤波,抑制随机噪声,并选择基于双峰法的多阈值Otsu方法进行图像分割,使分割效果和分割时间得到优化。通过Canny算子进行初次边缘检测,然后,采用数学形态学修正,从而得到完整、清晰的道路边缘图像。仿真结果表明:该非结构化道路检测方法具有良好的实时性和准确性。     

一种在低照度情况下自适应滤波牌照定位算法

提出一种在低照度情况下进行自适应滤波牌照定位算法.该方法首先设计一种×字形窗口的自适应中值滤波改进算法,对车牌灰度图像进行中值滤波滤除噪声.接着采用Sobel边缘检测器进行车牌边缘检测;再将Sobel算子卷积结果采用最大类间方差法阈值分割算法对图像进行预分割,将图像分割为目标和背景;接着采用模糊分割方法求得最终分割阈值...     

多方法融合的类圆形堆积物分割

针对类圆形堆积物图像的前景和背景在色彩或灰度上相近,难以用传统阈值分割等算法进行有效分割的问题,提出一种多方法融合的类圆形堆积物图像区域分割策略。对图像进行滤波等一系列预分割处理后进行投影得到目标图像的外接矩形区域,以排除噪声的干扰,在区域内采用改进的灰度共生矩阵方法进行粗分割,以解决窗口大小与分割精度的问题,采用二维OTSU阈值分割方法对粗分割结果进行量化。实验结果表明,该方法得到的区域分割结果边缘清晰、准确度高。     

变形运动图像多尺度级连分割方法与参数估计

针对变形运动图像分割中,分割模型和分割过程过于依赖分割初始化过程,并可能由此而产生较大误差的问题,提出了一种新的变形运动图像级连分割方法,并提出采用多尺度随机场的方法来对其中的背景运动参数进行估计,最终得到分割结果.根据仿真结果可以看出,本方法能够很好地对感兴趣的图像区域进行有效地分割.     

颜色空间变换在烟纸污点检测中的应用

图像分割是当前计算机视觉与模式识别领域中十分活跃的热点,也是计算机图像理解方法实现的基础。各种颜色模型在不同颜色空间的变换是图像处理中的重要方法。本文给出了一种基于颜色空间变换的图像分割与检测方法,经过试验取得了令人满意的效果。     

一种两阶段区域生长的遥感图像分割算法

提高图像分割算法的精度与速度对遥感影像的解译工作具有重要意义。提出了一种基于区域生长的遥感图像分割算法,包括的两个步骤分别是局部最优合并和全局最优合并。第一步注重提高图像分割的速度,在其具体实现中引入了一个局部最优合并的阈值,以减少错误的合并;第二步侧重提高图像分割的精度,在其实现过程中利用了一种高级数据结构红黑树来提高搜索最优合并区域的速度。最后,利用模拟的遥感影像和Orbview\|3高分辨率影像开展了图像分割实验。利用一种监督的图像分割精度评价方法,定量评价了该方法的性能。实验结果表明:该方法在分割精度和分割速度方面都取得了令人满意的效果。     

一种基于插值的图像分割方法

提出了一种新的基于插值的图像分割方法,采用自适应阈值方法,用局部最大类间方差法确定各个子图像的阈值,用一种新的插值法对阈值矩阵进行插值处理,使之成为与原图像像素数目相同的新矩阵,利用新的阈值矩阵对原图像进行二值化处理。结果表明,利用该方法具有很好的分割效果。     

A local-spectral fuzzy segmentation for MSG multispectral images

In this article, a segmentation approach for cloud detection in Meteosat Second Generation (MSG) multispectral images is proposed. The proposed algorithm uses recursive segmentation that dynamically reduces the number of classes. This algorithm consists of two steps. First, an initial segmentation of the image is obtained using local fuzzy clustering. The clustering algorithm is formulated by modifying the similarity measure of the standard fuzzy c-means (FCM) algorithm. The new similarity function includes the spectral information as well as the homogeneity and spatial clustering information of each considered pixel. In the second step, a hierarchical region-merging process is used to reduce the number of image clusters. At each iteration, the segmentation algorithm proceeds with a new partition until the final result of the segmentation is obtained. The proposed method has been tested using synthetic and MSG images. It yields a compact and coherent segmentation map, with a satisfactory reproduction of the image contours. Moreover, the different types of clouds are well detected and separated with appropriate accuracy.     

结合全局和局部信息的水平集图像分割方法*

LBF模型对初始轮廓大小和位置非常敏感,并且只考虑了图像的局部信息,没有考虑图像的全局信息。CV模型利用图像全局信息,对初始轮廓具有较强的鲁棒性。两种模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的结果。针对以上问题, 在原有CV模型和LBF模型能量函数基础上,各自构造一个新的能量拟合项,增强对高斯噪声和椒盐噪声的抗噪性。采用新构造的CV模型,使用图像的全局信息得到粗分割轮廓。以粗分割轮廓作为新构造LBF模型的零水平集,利用图像的局部信息得到图像的精确分割结果。同时提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高模型的抗噪性。相较于CV模型,LBF模型,结合全局和局部信息的Wang模型和Qi模型,提出模型能得到更优的图像分割结果,具有较强的抗噪性。     

改进的三维Otsu图像分割快速算法

针对三维Otsu图像分割算法运算量大和图像细节分割不够准确的问题,提出一种改进的三维Otsu图像分割算法。该算法基于灰度-邻域平均灰度-梯度的新的三维特征模型,构建三维直方图;将三维Otsu分解为三个一维Otsu;在同时考虑类间距离和类内距离的基础上,提出一种新的最大散度差准则。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快900倍左右。     

Heuristic Linking Models in Multiscale Image Segmentation

This paper presents a novel approach to multiscale image segmentation. It addresses the linking of pixels at adjacent levels in scale-space and the labeling of roots representing segments in the original image. In previous multiscale segmentation approaches, linking and root labeling were based on intensity proximity only. The approach proposed here contains multiple heuristic mechanisms that result in a single criterion for linking (affection) and root labeling (adultness). The segmentations are validated by measuring the amount of postprocessing that is needed to reach an objectively defined accuracy of segmentation. The evaluation is performed using three artificial 2D images with different characteristics, and two 2D magnetic resonance brain images. A comparison is made with a pyramid segmentation method. It is found that several of the proposed heuristic link and root mechanisms improve the performance of multiscale segmentation. A very satisfactory segmentation of all images could be obtained by using a fixed set of compromised weight settings of the most effective mechanisms.     

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.     

基于遗传算法的自适应聚类图像阈值分割方法

文中针对复杂背景条件下的红外图像分割问题,将遗传算法引入最大类间方差法中,同时结合人类视觉感知原理,探讨了一种新的多阈值图像分割方法即基于遗传算法的图像阈值分割方法,该算法引入了一个自动判别且时空可变的目标背景条件和调整最佳分割区域的步骤,提高了分割算法的质量及鲁棒性,克服了传统阈值方法在图像分割中的局限性。通过计算机仿真实验,验证了该方法的有效性。