基于色彩均匀度的自然图像色彩-纹理分割方法

针对现有图像分割方法中存在的计算复杂,分割结果平滑性不好等问题,提出了基于色彩均匀度的自然图像色彩—纹理分割方法ISBEC。该方法首先对输入图像进行色彩量化,然后利用量化得到的索引图同时进行色彩分割和基于色彩均匀度的多尺度纹理分析,接着将纹理和色彩分割的结果加以结合,最后合并去掉过分割区域。将灰度图像转为色彩分量相同的彩色图像后,ISBEC算法同样可以用于灰度图像的分割。实验结果验证了ISBEC对自然图像色彩—纹理分割的有效性。     

基于HSV色彩模型与区域生长法的水文图像分割

针对水文监测过程中视频图像信噪比高、观测目标颜色特征明显以及目标区域位置关系特定等特点,提出一种改进的水文图像分割方法。通过将HSV色彩模型划分为量化区间,三维颜色信息转换成一维数组,对HSV模型的明度分量进行二次量化,从而根据颜色区域进行优化分割。在此基础上,利用改进的区域生长法得到当前水位值,实现水文图像的分割。实验结果表明,该方法能够快速分割出目标区域,并且解决了水文图像像素间的连通性和邻近性问题。     

CT图像分割几种算法

图像分割在许多图像分析和图像识别过程中都是必需的步骤。目前,借助图像分割技术来进行医学影像处理正成为当今医学界的一个发展方向。本文正是在这一背景下对医学影像处理中的几种分割算法进行了研究,主要包括FastMarching分割算法、LiveWire分割算法、区域增长分割算法和阈值分割算法;同时,结合脑部CT片进行了实验研究,为这些算法在医学影像处理上的应用提供了一定的科学依据。     

一种基于纹理的车辆图像分割与提取算法

提出一种基于纹理特征的车辆分割与提取算法,该算法充分利用了车辆纹理、亮度、色度的重要信息,通过循环迭代法选取最优的阀值,通过汁算纹理掩码、亮度掩码、色度掩码,经过形态学操作和边缘提取,最终实现车辆分割.实验结果表明,本文的算法在多种复杂情况下具有较好的效果.     

结合纹理信息的图像分割方法及其应用

文章提出了一种结合纹理信息的图像分割方法,设计并实现了一种基于子区域的区域增长算法,该方法较有效地利用了欲分割对象区域的灰度以及纹理信息．该方法应用于医学图像的分割问题,得到了较好的效果．实验表明,该方法针对一类图像能够获得较好的结果.     

一种基于边缘检测及纹理分析的水坝图像分割算法

针对边缘检测算法的局限性及灰度水坝图像的特点,提出了一种基于边缘检测及纹理分析相结合的灰度图像分割算法,首先利用边缘检测算法对待处理图像进行边缘检测得到图像的粗分割,然后在原灰度图像中对得到的边缘位置点进行纹理分析,去除检测到的非目标对象的边缘从而得到分割图像,即细分割。将该算法应用到河坝监测系统中,实验证明该算法达到了很好的分割效果。     

一种基于改进分水岭算法的图像分割方法

使用分水岭方法对图像进行分割引起了人们的重视,但是在图像分割中,分水岭变换使用的是梯度图像,容易造成过度分割。因此首先对原始图像进行平滑,将平滑后的图像使用分水岭变换,同一标号的像素属于同一贮水盆地,而将距不同贮水盆地距离相等的像素标为分水岭点,这样就得到了图像的初始分割结果;最后应用灰度齐次性准则和边界强度准则进行区域的融合,从而解决了过度分割问题。实验结果表明,该方法得到了精确的、有意义的分割结果。     

一种基于改进分水岭算法的图像分割方法

使用分水岭方法对图像进行分割引起了人们的重视,但是在图像分割中,分水岭变换使用的是梯度图像,容易造成过度分割.因此首先对原始图像进行平滑,将平滑后的图像使用分水岭变换,同一标号的像素属于同一贮水盆地,而将距不同贮水盆地距离相等的像素标为分水岭点,这样就得到了图像的初始分割结果;最后应用灰度齐次性准则和边界强度准则进行区域的融合,从而解决了过度分割问题.实验结果表明,该方法得到了精确的、有意义的分割结果.     

一种彩色纹理图像的分割方法

纹理分析一直是图像理解和计算机视觉等领域研究的重点和难点,现有的纹理分割方法大多集中于研究灰度纹理图像,文中提出一种基于分形理论的BP神经网络原彩色纹理图像分割方法,该方法将彩色图像由RGB色彩空间转换为HSI色彩空间,根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D（q)和“空隙”等纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为另外两个分类特征,采用经过有监督训练的BP神经网络作为分类器,通过对纹理图像的分割实验,结果证实该方法行之有效。     

一种基于纹理的图像分割方法

提出了一种基于多进制小波变换的纹理特征提取方法，通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量，利用模糊c-均值聚类算法进行纹理分割，获得了较好实验结果。     

一种基于纹理方向场的图像分割方法

提出了一种基于纹理方向场的图像分割方法。根据图像平滑滤波原理构造了高斯滤波器与分块滤波器相结合的平滑方法,利用纹理梯度方向场特征形成纹理梯度图像,以此为基础用分水岭算法对图像进行分割。结果表明,将该方法应用于粘连大米颗粒图像,能有效分割粘连大米图像,较好地解决了分水岭算法的过分割问题,具有较强的边缘稳定性。     

融合颜色与纹理的复杂场景下的服装图像分割算法

针对复杂场景下拍摄到的服装图像的分割问题,提出一种基于先验知识的融合颜色和纹理特征的无监督分割算法。首先利用块截断编码思想将传统的三维颜色空间截断成为六维空间,得到更为精细的颜色特征,并结合改进的局部二值模式纹理特征实现对图像的特征描述;然后根据目标区域和背景区域在图像中出现的统计规律,提出了一种基于先验知识的两分法来对图像进行分割。由于对图像做了分块处理,因此在子图像块的基础上进行的图像分割将更加高效。实验表明,设计的算法能快速有效地将目标区域从各类不同的复杂场景中分割出来,且整个过程无须人工设定任何参数,对后续的图像理解和图像检索具有重要意义。     

综合纹理和颜色的图像分割方法

本文基于Gabor小波变换，综合图像的纹理和颜色信息，提出了一种简单的图像分割方法。实验结果表明，这种方法能够很好的处理纹理图像和弱纹理图像，对于简单的自然图像也有良好的分割效果。     

一种基于图像上下文信息的无监督彩色图像分割算法

提出一种基于图像上下文信息的彩色图像无监督分割算法.根据传统马尔可夫随机场(MRF)势函数的定义,引入图像邻域内每两像素问亮度欧氏距离及空间位置信息,完善传统马尔可夫随机场模型中的势函数.将分割问题转化为最大后验问题并运用迭代条件模型求解.运用K均值算法在设定的分类数范围内初始化分割,运用最小消息长度准则选择最佳分类数,实现无监督分割.实验中,将合成图像及真实图像用于分割过程并与其它算法比较,证明本文算法更具优势.     

基于萤火虫算法的无监督最小视觉差彩色图像分割

针对传统阈值分割算法中阈值个数的选择问题,提出一种基于萤火虫算法的无监督最小视觉差彩色图像分割方法。首先,从图像中自动获取差异性比较大的像素作为后续步骤的监督信息,随后,设计萤火虫算法对基于像素的邻域信息和最小视觉差理论的阈值进行优化选择,最后,采用峰值信噪比和概率边缘信息对分割性能相当的结果进一步评价进而选择最终的分割结果。对实际图像的分割实验表明,本文算法在分割效果上和鲁棒性都有了极大的提高。     

基于颜色和纹理特征提取彩色图像的有意义区域

针对猪肉眼肌彩色图像中眼肌区域的提取，提出一种基于颜色和纹理特征的彩色图像分割方法，实现了眼肌区域的自动分割。该研究在RGB彩色空间下进行，改进以往区域生长算法中种子点的选取方法，实现了基于彩色图像的区域生长算法，并比较以灰度为特征，以颜色为特征和以颜色与纹理相结合为特征进行区域生长的分割效果。研究结果表明，基于R、G、B和纹理特征的改进区域生长算法具．有较好的分割效果。     

一种基于纹理信息和遗传神经网络的图像分割方法

提出了一种基于纹理信息和遗传神经网络的图像分割方法,根据分形理论构造了图像的一组分形纹理特征参量,利用遗传神经网络作为图像素的分类器,以此为基础对图像进行分割,分数维的计算采用改进的盒子计算法.试验表明,将该方法应用于生物医学图像,能够区分图像不同的纹理区域,达到满意的分割效果.     

基于综合特征的图像分割

文章提出了一种有效的基于颜色和纹理综合特征的图像分割方法。将图像以块为单位进行划分,在YUV空间,提取块的颜色特征和纹理特征,在这种综合特征基础上,采用改进的K均值聚类法进行图像分割。该方法能自适应确定聚类中的参数,且兼顾点的位置连通关系,从而达到了较好的分割效果。     

综合颜色和纹理特征的图像检索算法

基于内容的图像检索是当前多媒体信息检索的热点之一。基于内容的图像检索技术是根据对图像内容(特征)的描述和提取,在图像库中找到具有指定内容(特征)的图像。本文对图像颜色特征和纹理特征的提取、相似性度量等基于内容的图像检索的关键技术进行了分析和研究,并在此基础上,提出了一个基于颜色特征和纹理特征的图像检索算法并验证了其有效性。该算法采用HSV颜色空间的直方图作为颜色特征向量,采用灰度共生矩阵的四个纹理特征:能量、熵、惯性矩和相关性构成纹理特征向量,采用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该算法实现的系统具有良好的图像检索功能。     

一种基于颜色区域分割的图像修复算法

现有的基于样本块纹理合成的数字图像修复技术在全局式搜索样本匹配块时可能选择错误的匹配块,导致繁衍错误信息而使修复结果不理想。该文提出一种基于颜色区域分割的图像修复方法,其目标匹配块的搜索限定在源样本块所覆盖的颜色区域中。实验结果表明这是一种更健壮、视觉效果更理想的修复算法,可以有效修复各种破损情况,尤其是具有复杂背景的较大区域填充。