基于动态合并准则的分水岭算法在医学图像中的应用

针对医学图像的模糊特点和实际应用的要求, 提出了一种基于动态合并准则的分水岭分割方法。阐述了在分水岭算法的基础上做的一些改进，通过动态合并准则进行边分割边合并，有效地抑制了过分割现象。结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果，并且具有较强的抗噪声能力。     

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。     

一种改进型分水岭算法

本文在传统分水岭算法的基础上进行改进,对图像进行中值滤波和直方图均衡预处理以后,将梯度值经过阈值和尺度的非线性变换后的图像作为输入图像进行分水岭分割。本算法定义边缘准确、能很好地分割出图像的细节,不经过后续处理也能解决过分割的问题。     

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。     

基于改进分水岭算法的图像分割

为了改善经典分水岭算法的过分割问题,该文将图像中的噪声视为过分割的直接因素,针对人脑核磁共振图像提出了一种基于预处理的改进算法。首先应用数学形态学的开闭运算对图像进行滤波,再求取其梯度,然后依据内外标记对梯度图像进行修正,最后在修正后的梯度图像上实施分水岭变换。实验结果表明,该方法和传统分水岭算法相比较,能有效地抑制过分割。     

基于改进的自适应分水岭图像分割方法研究

研究图像分割中由于对噪声的抑制能力弱以及对大多数图像易产生过分割现象,从而导致图像分割过程中局部分割线产生偏移现象,进而使得图像分割变得困难.为解决上述问题,提出了改进的自适应分水岭图像分割方法.首先,对输入的图像进行自适应降噪滤波,以减弱因噪声干扰导致的区域极小值;然后,运用形态梯度算子对滤波去噪后的图像进行平滑处理,以减弱噪声对分水岭分割的影响;最后,对图像进行目标标记,用来屏蔽消除其它无用的极小值,仅允许标记过的极小值生长为分割区域并得到最终的分割线,达到最终分割出感兴趣物体的目的,仿真结果表明,与传统分水岭分割方法比较,缓解了分水岭算法过分割问题,增强分割算法的鲁棒性,优于一般的分水岭算法.     

基于标记的数学形态学滤波分水岭算法

经典的分水岭算法存在过分割问题,文中针对图像分割提出了一种基于预处理的改进算法。目的是为了抑制分割过程中的过分割现象,缓解过分割问题。首先对图像进行应用数学形态学去噪,滤波。再求取梯度图像,然后根据梯度图像局部极小值的综合信息自适应地提取内部标记,再进行距离分水岭变换提取外部标记。并以提取的标记为依据,对梯度图像进行修正,最后对修正后的梯度图像实施分水岭算法。实验结果表明:与传统分水岭算法相比,本算法能较好地缓解过分割问题。     

分水岭算法分割显微图像中重叠细胞

为实现医学临床显微图像自动快速分析,通过先将二值化后的图像进行距离变换,然后采用快速灰度重建算法重建距离变换后图像,最终用分水岭算法分割变换图像,有效地避免了为防止过分割而提取分水岭标记点过分依赖于图像先验知识的缺陷,实现自动探测目标细胞并分割重叠细胞,并使其适合于临床对算法速度的要求。将算法进行了C++程序实现,并应用于实际临床脱落细胞和病理免疫组化显微图像的自动分割。经过多幅不同疾病、不同背景的临床图像的分割验证,在光照均匀的情况下,该算法可以快速实现图像中细胞的提取以及粘连细胞的自动分割,完成一幅768×576图片的分割在AMD1600+的CPU上处理时间小于2 s,分割效果得到主任医师的认可,因此,该算法应用于临床细胞图像的分割是可行的。     

分水岭算法在CAS-LIBB装置图像处理中的应用

在CAS-LIBB微束装置的图像处理过程中,经常遇到一幅图像中多个样品相互重叠的情况,给样品图像识别带来了不少麻烦.本文首先对CAS-LIBB微束装置和装置的图像处理模块做了简单介绍,接下来详细探讨了采用分水岭算法解决样品图像重叠的问题.最后通过实例验证了分水岭算法在解决图像重叠中的可行性.     

一种融合分水岭与ISODATA的岩心图像分割方法

分水岭算法用于图像分割,能获得封闭的和位置准确的轮廓,但容易造成过分割;ISODATA算法能将岩心砾石颗粒聚集成一类,但会使砾石目标边缘位置漂移。为克服以上两种方法的缺点,提出融合分水岭和ISODATA的图像分割方法。该方法首先利用分水岭算法得到过分割图像,ISODATA算法得到聚类图像,然后以ISODATA算法聚类的结果为依据,校正分水岭法的过分割问题。该方法用于砾岩图像的分割,取得了较好的实验效果。     

一种改进的分水岭图像分割算法

分水岭算法在医学图像分割中有着广泛的应用。针对传统分水岭分割算法对噪声敏感和严重的过分割问题．本文提出了一种基于数学形态学的改进的分水岭图像分割算法。通过前期的预处理和汇水盆地的选取，有效地抑制了过分割现象。实验表明，该算法能够对血细胞图像进行快速、准确的分割，边缘定位精确，并且能够较好的克服噪声对图像的影响。     

一种改进的桥梁图像分水岭分割算法

针对传统分水岭分割方法存在的过分割问题,提出了一种改进的桥梁图像分水岭分割算法。该算法首先对桥梁裂缝图像进行高低帽形态学滤波,并运用多尺度梯度算子提取梯度图像,在分水岭变换之前使用自适应的标记提取方法对区域极小值进行标定,然后对初步分水岭分割的过分割区域使用改进fisher距离的区域合并算法进行合并,取散度作为停止度量。实验表明,该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高了桥梁图像分割的精确性,具有很好的鲁棒性和适应性。     

改进多尺度分水岭算法在医学图像分割中的应用研究

针对分水岭算法存在的过分割问题以及医学图像的特点,提出了一种能够有效增强梯度图像边缘点并且消除局部极小值的方法。 首先采用多尺度滤波法提取图像的边缘信息,然后提出了基于图像边缘滤波消除局部极小值的方法,最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,即使不进行区域合并也能达到很好的效果。     

一种改进的医学图像分水岭分割算法

为了提高医学图像分割的准确性, 针对分水岭分割算法中的过分割问题, 提出了一种改进的医学图像分水岭分割算法。该算法首先在分水岭变换前进行预处理初步分割, 主要包括多尺度形态学滤波、多尺度梯度算子计算、自适应标记提取以及分水岭变换; 然后在初步分割变换后, 通过基于邻接图的区域灰度相似性与边界相似性相结合的合并准则, 对分割后的区域进一步合并。实验结果表明, 新算法有效地解决了分水岭算法的过分割问题, 具有较强的抗噪性能和边缘定位能力, 能够满足医学图像的分割要求。     

改进分水岭算法的彩色图像分割技术

针对传统的分水岭变换可能产生严重的过渡分割,提出的分水岭变换算法在梯度图中去除了无相关点,用梯度临界值控制分割函数式。实验结果显示该算法对具有不同特征的图像均可有效地改进分割的精确性。     

分水岭优化的Snake模型肝脏图像分割

Snake算法是主动轮廓模型的经典算法,是近年来图像分割和视频领域研究的热点。针对Snake模型中存在的初始轮廓敏感和能量函数中曲率约束不足等问题,提出将分水岭变换和主动轮廓模型相结合的主动轮廓分割算法。首先通过引入标记函数和强制最小值技术解决传统分水岭变换可能导致的过分割问题,然后利用改进的强制标记分水岭算法优化Snake模型的初始轮廓曲线,最后通过在Snake模型中增加一项与曲线形状相关的外部力弥补能量约束函数中曲率约束的不足,从而实现更精确的图像分割。改进后的Snake模型应用于腹部MR图像中,对肝脏图像的识别和分割取得了良好效果。     

改进分水岭医学图像分割方法的研究

针对分水岭分割算法极易出现过分割现象这一弊端,对传统分水岭算法进行了改进,提出了一种新的基于阈值标记法的分水岭医学图像分割方法。其中采用最大熵阈值法来提取图像内部标记,对内部标记进行分水岭变换得外部标记。用内、外标记修正原始梯度图并作分水岭变换,所得的图为最终的分割图。实验发现,该方法对于抑制过分割是有效的。     

一种改进的医学图像压缩编码算法

提出了一种基于四叉树分割的分形图像编码的改进算法,通过调整父块与子块的误差来控制编码速度和解码质量。仿真实验表明,该算法有效地提高了图像编码的效率,具有可行性。