薄壁焊缝X射线图像缺陷的自动提取与分割

根据薄壁焊缝X射线图像的特点,针对基于数学形态法的图像分割技术进行了改进。首先利用数学形态学选取适当的结构元素模拟图像背景,然后利用数字剪影法提取缺陷目标。文章将使用较好的几种阈值化方法进行分析,比较各种方法的基本思想、优缺点及使用范围,最终提出选择迭代分割方法得到图像最佳阈值将图像二值化。实验结果表明,针对不同的缺陷均能得到轮廓清晰的分割效果,为缺陷特征参数的提取和识别的实现打下坚实的基础。     

基于Lab颜色模型的聚类舌图像分割

舌图像分割是舌诊客观化的基础,针对舌图像的特点,提出了一种基于Lab颜色模型的聚类舌图像分割算法,该算法对原始图像进行ROI提取、均值滤波等预处理;对预处理过后的图像进行偏色校正和Lab颜色模型转换,以改善环境、人为等外界因素带来的影响;用K-means算法完成舌图像的自动分割.     

HSI颜色模型在有核骨髓细胞图像分割中的应用

对经染色得到的有核骨髓细胞图像进行分割可以为白血病形态学诊断提供依据。颜色模型的选择对于彩色图像中颜色信息的充分利用、图像分割效果的好坏起着重要作用。HSI颜色模型符合人类的视觉习惯与视觉心理,有利于程序对图像颜色信息的利用,在本文中采用它作为表达有核骨髓细胞图像颜色信息的模型,根据不同系列细胞在颜色上的不同表现,分别使用H分量、S分量作为阈值条件分割细胞的核区域和浆区域。     

基于RGB模型颜色相似性的彩色图像分割

图像分割是图像处理的重要步骤,由于彩色图像含有的信息比灰度图像还多,因而对彩色图像分割的研究越来越受到人们的关注.提出一种新的基于RGB空间颜色相似性的彩色图像分割方法.首先比较各种颜色模型的优势与不足,然后根据RGB颜色空间的颜色信息和亮度信息提出一种计算在RGB空间下颜色相似性的方法,再结合提出的图像颜色分量计算方法,从而形成颜色分类地图,最后根据颜色分类图进行像素划分,得到分割结果.实验在Matlab平台上进行,结果表明:对于颜色分明的图像,该算法准确性高,有较好的健壮性和较低的计算复杂度,能很好应用在图像前景与背景分割应用上.     

复杂背景下圆形物体分割算法

对如何从复杂的工业图像中准确提取圆形目标进行了研究。阐述了传统分割方法应用于复杂图像中提取圆形目标的局限性,提出了基于双阈值结合数学形态学运算的分割算法。首先分别根据两个阈值进行分割得到两幅二值图像,然后根据目标是圆形以及其大致位置等先验知识分别对两幅图进行腐蚀,开启,闭合等数学形态学运算,将高阈值分割得到的图像中的边界信息叠加到低阈值分割得到的图像中,实现对复杂背景图像中圆形物体的准确分割与提取,解决了复杂背景图像中物体识别率低的问题。实验结果表明本方法对复杂背景的图像预处理是有效的。     

基于颜色特征与直方图阈值相结合的田间青椒图像分割算法

通过对青椒RGB模型、颜色因子、直方图阈值的分析,提出了一种颜色特征与直方图阈值相结合进行田间青椒图像分割的方法,该方法无需灰度转换.试验结果表明,该算法能很好地从图像背景中分离田间青椒果实,并较好地保存青椒轮廓信息,分割成功率高于85%.进一步对分割的图像进行平滑,形态学处理,如膨胀、腐蚀等,可以有效消除孔洞现象,有利于对青椒的进一步识别.     

基于混合颜色空间的免疫组化图像分割研究

根据大鼠肝脏免疫组化彩色图像的特征,提出一种阳性产物分割算法。在任意3幅图像中选择一批样本点,通过对这些样本点的分析找到阳性像素在RGB和HSI空间中的特征,根据这些特征提取阳性产物所在区域,采用中值滤波方法去除噪声。实验结果表明,该算法约有82.9%的分割结果与病理医生目视鉴别结果一致,比现有算法更适合大鼠肝脏免疫组化彩色图像的分割。     

基于形态学约束的B-Snake模型的细胞图像自动分割方法

由于在细胞图像中经常出现细胞重叠的现象，从而给后续处理带来了困难，为了准确分离细胞，提出了一种自动分割方法，即首先使用一种可变腐蚀元的迭代腐蚀算法来产生改进的距离图，然后提出了受数学形态学约束的B样条活动轮廓模型，利用形态学方法初始化活动轮廓，最后通过该模型求出各细胞的准确边界。实验结果表明，该方法能有效地分离重叠细胞，并能准确定位细胞的完整边界。     

一种改进的基于蛇模型的分割方法

CT图像的分割在临床的诊断和治疗中有着重大的意义。其中Snake分割算法能够得到较好的分割结果,该文通过对传统Snake算法基本原理的研究,提出了一种改进的Snake分割模型。首先,通过数学形态学的方法得到CT图像的边缘,其次,运用改进的能量方程对分割过程进行迭代。优化的Snake模型能够克服传统Snake模型无法收敛于极凹处以及对噪声敏感的问题。通过实验将模型应用于实际CT图像分割,并且得到较精确的实验结果。     

基于Snake和外观模板的组合式图像对象分割

针对目前图像对象分割方法对图像的特征提取和抽象度不够,导致的分割精度低的问题,提出了基于Snake模型和外观模板的组合式图像对象分割研究方法,该方法将改进的外观模板图像对象分割算法得到的分割结果经过预处理作为改进的Snake模型的图像分割算法的输入初始轮廓进行精确处理。该算法在提升对象分割精度的有效性上达到了96%以上。     

基于色貌模型的图像颜色校正

近二三十年来,色貌模型的飞速发展促使颜色校正技术从传统的色度阶段步入到色貌阶段。针对颜色校正技术以及色貌模型和图貌模型的研究现状进行了综述,并对模型的性能进行了比较和评价,进一步展望了基于色貌模型的颜色校正技术的发展趋势。     

一种基于数学形态学及融合技术的彩色图像分割方法

提出了一种新的彩色图像分割方法,该方法首先利用数学形态学在3个2维彩色子空间进行图像分割,然后将这些分割结果融合在一起得到最终图像的分割。对于RGB彩色图像,3个子空间分别取为RG、RB和GB。而2维直方图则可看作3维直方图在这3个子空间的投影,对这3个2维直方图分别实施形态学中的watershed分割算法,最后通过区域分裂与合并的方法融合这3个2维空间的图像分割结果,获得最终的图像分割。在计算彩色距离时,使用了CIE（L’a’b’）彩色空间。该方法比直接在3维空间的分割方法既快又节约内存,而且分割效果好。     

基于物理模型的彩色图像分割

本文给出一个基于光学物理模型的真实彩色图像分割算法.算法首先对图像上的颜色变化(由光照和物体颜色引起)进行分析与综合,然后分割图像.算法的基础是双色反射模型理论,该理论认为反射光的颜色是界面反射(耀斑颜色)和本体反射(物体颜色)的线性组合,这两种反射光在颜色空间的三维直方图中形成特定的聚类(点簇).因此分析聚类的性质可帮助确定光照和物体的颜色,但是有意义的聚类的生成又以图像中物体区域的确定为前提.算法按照假设检验的策略,依据图像中的连通性和颜色空间中聚类的特征,完成彩色图像的分割,并产生对景物中所发生的光学过程的物理描述.该描述包括本征反射图像、分割图像、物体和光照颜色的符号描述.本征反射图像包括只反映界面反射的耀斑图像和从原图像中去除耀斑影响后的本体图像.     

基于HIS空间的彩色图象分割

提出了一种基于HIS空间的彩色图象自动分割算法．在这个算法中，彩色图象首先被转化到HIS颜色空间．图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(1分量)．我们对彩色通道采用基于J-图象的自动分割算法进行分割．对亮度通道采用水线阈值算法进行分割，然后将分割后的结果进行组合．得到最终分割结果．试验表明，这种方法计算快速简单．是一种高效的自动算法。     

基于云模型的彩色图像分割方法

以云模型理论为基础分析彩色图像分割概念,研究已有的彩色图像分割方法,并与云模型相结合,提出基于云模型的彩色图像分割方法。该方法在HSV颜色空间对彩色图像进行非均匀量化,并寻找量化后图像的基本直方图,最后通过云模型的“3En规则”对图像进行前景/背景分割。通过与K均值算法、IS-RSC算法进行比较,实验结果表明了该方法对彩色图像分割的有效性。     

基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法

传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。     

基于B样条曲线模型的彩色图像分割

提出一种可靠的色彩建模方法,建立基于亮度变化的色彩统计特征数学模型,其特征包含随亮度变化的色度、饱和度的均值以及标准偏差,应用B样条对模型进行曲线拟合,实现彩色图像分割。实验结果表明,该算法的分割效果较好,鲁棒性强。能够适应不同光照条件下彩色图像的分割。     

基于色彩空间变换的彩色图像分割方法

彩色图像是当今数字图像的主要表现形式之一，彩色图像分割是图像处理的热点与难点问题之一。针对彩色图像分割的精度与速度问题，提出了一种基于色彩空间变换的彩色图像分割方法。该色彩空间重在突出图像三分量间的差异，从而充分利用彩色信息。同时，分割方法以向量化图像为对象，从背景去除的思想出发，采用分裂Bregman快速求解算法，从而达到高效分割的目的。数值实验表明，该方法能有效分割出图像的所有目标区域，分割区域较为完整，结果具有较高的精度。