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。     

形态学分水岭算法在粘连图像分割中的应用

针对分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出运用顶帽变换对图像进行Ostu局部阈值处理,改善光照不均和噪声对图像分割的影响;采用多尺度形态学梯度,解决结构元素的形状和尺寸对梯度图像产生的影响。实验结果表明,该算法既能有效地分割粘连颗粒,又能有效抑制过分割现象。     

改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用

分水岭算法是一种常用的图像分割方法,由于分水岭算法是基于的图像灰度梯度,对噪声很敏感,直接运用分水岭算法分割图像,很容易产生过分割。为了去除过度分割,为此本文提出了一种改进的分水岭分割方法,首先利用中值滤波消除噪声,再用形态学基本运算得到梯度图像,然后利用形态学开、闭操作重建梯度图像,最后通过实验证明,基于数学形态学的分水岭算法分割医学图像效果优于传统的分水岭算法。     

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。     

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。     

形态分水岭算法在重叠米粒图像分割中的应用

在大米检测盘上的颗粒往往会出现紧靠或者重叠的米团,导致大米检测图像中常出现重叠大米区域,这给后续大米检测分析等工作带来了很大的困难;虽然传统分水岭算法是一种广泛使用的分割方法,将其用于重叠米粒图像分割可以克服由于米粒交叠造成的图像分析困难,但缺陷在于它的过分割结果。提出了一种针对分水岭过分割问题的形态分水岭算法,它结合形态学和传统分水岭变换的优势。实验证明该算法简单、分割粘连颗粒和抑制过分割的效果很明显,运算的速度也满足实际要求。     

基于数学形态学和区域合并的医学CT图像分割*

针对传统分水岭算法分割腹部CT图像存在的过分割情况,提出了一种基于形态学优化和区域合并的分水岭分割算法。该方法先利用多尺度数学形态学方法检测出梯度图像,并用形态学重构去除细密纹理和噪声引起的局部极值,然后进行分水岭变换。为了产生有意义的分割,采用简单的区域灰度均值对变换后的图像进行有效的合并。实验结果表明,该方法能有效解决分水岭算法的过分割问题,得到较好的分割效果。     

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。     

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。     

基于数学形态学的医学图像分割

采用分水岭算法对医学图像进行分割,并针对其容易产生过分割的缺点,作了两点改进：首先对原始图像进行自适应加权的多尺度形态滤波,然后引入浮点活动图像作为分水岭算法的输入。实验表明,该方法算法简单,能有效地抑制过分割现象,得到较好的分割效果。     

DBSCAN算法与数学形态学在岩石薄片图像分割中的应用

在岩石薄片图像处理中,针对岩屑矿物个数未知、成像多为聚集的点状的特点,提出了一种基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法与数学形态学的矿物分割方法。首先,标记出每个颗粒目标,求得其中心坐标;其次,利用DBSCAN算法对岩屑颗粒目标中心进行聚类,将不同区域的岩屑目标分离出来;最后,利用数学形态学方法对聚类结果做膨胀、填孔、腐蚀等处理,得到颗粒的边界。实验分析表明:该方法聚类效果良好,参数容易控制并有一定的抗噪性能,对岩屑颗粒目标的提取有较好的效果。     

基于数学形态学的SAR图像分割方法

图像分割是遥感图像处理中很重要的一步。因SAP图像通常带有较强的嗓声，用传统的边缘检测方法效果不理想。作者利用数学形态学开闭运算和混合滤波，可据目标的形状选用算法中的探针，取得了较好的滤波去噪和目标分割的效果。     

OpenCV分水岭算法的改进及其在细胞分割中的应用

分水岭算法是一种基于形态学的图像分割算法,能快速准确地确定连通区域的边界.将基于标记的分水岭算法用于细胞图像的分割,较好地解决了粘连细胞的分割问题.在该细胞分割算法的实现过程中,发现了OpenCV分水岭算法实现的缺陷,通过对相关代码的分析,发现该缺陷存在的原因是算法流程中对相邻像素相对关系的描述存在问题.将OpenCV分水岭算法中对相邻像素取差的绝对值,改为对相邻像素取差值,对该算法进行了改进.实验证明,改进后的OpenCV分水岭算法对细胞图像的分割效果明显好于直接使用OpenCV分水岭算法得到的结果.该方法在不影响分割速度的情况下,提高了OpenCV分水岭算法分割的准确度.     

改进的分水岭算法在医学图像的分割

分水岭算法由于其分割速度快、精确而受到很大的关注,但它存在过分割的问题。经过研究给出了改进算法,从两个方面来改进:(1)在算法执行前对输入图像进行滤波降噪处理;(2)在算法执行中结合动态合并准则直接对算法本身的形成的过分割区域进行抑制。实验结果表明,该方法能有效地处理过分割现象,是一种行之有效的方法。     

改进的分水岭算法在医学图像的分割

分水岭算法由于其分割速度快、精确而受到很大的关注．但它存在过分割的问题。经过研究给出了改进算法,从两个方面来改进：（1）在算法执行前对输入图像进行滤波降噪处理;（2）在算法执行中结合动态合并准则直接对算法本身的形成的过分割区域进行抑制。实验结果表明,该方法能有效地处理过分割现象,是一种行之有效的方法。     

基于数学形态学的牙科CT 图像分割

文章提出一种基于数学形态学的牙科 CT 图像分割方法。采用形态学重建与滤波技术处理图像,从人的口腔图像 中提取出牙齿信息。初步结果表明所提出的方法可灵活用于从口腔图像中分割出需要的牙齿信息。     

交互式流域算法在医学图像分割中的应用

本文首先介绍了流域算法的基本思想、基本原理以及流域变换过程中所存在的问题,回顾了为加快流域变换的计算而进行的大量研究工作,然后利用区域信息、结合交互式流域变换分割医学图像,实验结果表明该方法能有效地解决流域变换中的过度分割问题。     

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。     

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.     

交互式流域算法在医学图像分割中的应用

图像分割是图像处理中的主要问题,而医学图像领域是图像分割的一个重要的应用领域,医学图像具有复杂性,因而医学图像分割一直是图像处理中的一个研究热点和难点,对于一般的图像分割方法很难得到满意的结果.首先介绍了流域算法的基本思想、基本步骤以及流域变换过程中所存在的过度分割问题,然后利用区域中的面积信息和平均灰度信息、结合交互式流域变换,用户有效地选择感兴趣区域分割医学图像,实验结果表明采用该方法分割区域个数明显减少,能有效地解决流域变换中的过度分割问题.