基于去降Mallat离散小波变换的彩色图像分割

该文针对Mallat快速离散小波变换,提出了一种利用变换平移不变性的离散小波变换的彩色图像分割方法。首先对原始图像进行平移不变性的小波变换,然后提取颜色和纹理特征,并采用k均值算法进行分割。实验表明该方法对纹理图像和彩色自然图像都具有较好的分割效果。     

结合小波变换与图像分割的快速目标提取

基于图割理论的GrabCut算法具有全局最优性和结合多种知识的统一性,但其基于全部像素点的参数估计以及为达到一定分割精度采取的迭代求解模式,使算法效率大大降低。以GrabCut算法为基础,通过小波变换将图像分解,用分解后低频图像的像素点作为GMM参数迭代估计的样本点,减小了问题规模。实验结果表明,算法的效率得到较大提高。     

基于SLIC的改进GrabCut彩色图像快速分割

GrabCut算法用户交互量少且分割精度高,但它迭代使用GraphCuts的求解模式使得在处理高分辨率图像时,耗时巨大。提出了一种快速GrabCut算法,在高斯混合模型参数估计过程中,通过SLIC算法构建精简的GraphCuts模型以实现加速。通过SLIC算法将原始图像快速地预分割成具有确定边界且区域内相似度高的超像素图,并以此构建精简的网络图。以块内的RGB均值描述超像素特征进行高斯混合模型参数估计。为了提高分割精度,使用得到的GMM参数对原始图像进行分割。实验结果证明了该算法在时效和精度上都有很好的性能。     

基于非归一化直方图的GrabCut图像分割算法改进

针对GrabCut算法在图像分割中存在迭代求解耗时长、分割结果欠分割的问题,提出了一种基于非归一化直方图改进的GrabCut算法。在保留GrabCut第一次分割结果的基础上,通过非归一化直方图计算像素点属于前景或背景的方法来代替高斯混合模型迭代学习的过程;在构图过程中引入一类新的节点Bin进行构图以提高分割精度。选取MSRA1000数据集中部分图片进行实验验证,结果表明该算法在分割效果和效率上都有明显的提升,在进行背景复杂图像的分割时改进算法优势更加明显。     

基于特征块与小波变换的图像拼接算法

为了改进现有的基于灰度的图像拼接方法速度过慢的缺点,综合考虑了图像拼接过程中速度与精度两个因素,提出了一种基于小波变换和特征块的图像拼接算法.该算法对图像进行小波变换,在高频信号上利用简单边缘阈值法提取特征块,在低频信号上进行配准,并根据低频图像配准位移完成原始图像的配准.最后将实验结果与传统的基于灰度的图像拼接方法进行比较,结果表明了该算法在保证图像拼接精度的同时,大大提高了图像拼接速度.     

基于多分辨率马尔可夫随机场运动目标分割

提出一种基于三维时空小波变换和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)模型的多分辨率运动目标分割算法。该算法利用三维时空小波变换对图像序列进行分解得到多分辨率的图像序列,并在此基础上建立多分辨率的马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数。通过条件迭代模型优化算法(IteratedConditionalModes)求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标。实验结果证明,该算法能够很好地消除了单一分辨率的MRF运动检测结果中"空洞"现象,对运动目标分割具有很好的分割效果。     

基于多分辨率马尔可夫随机场运动目标分割

提出一种基于三维时空小波变换和马尔可夫随机场(Markov Random Field)模型的多分辨率运动目标分割算法.该算法利用三维时空小波变换对图像序列进行分解得到多分辨率的图像序列,并在此基础上建立多分辨率的马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数.通过条件迭代模型优化算法(Iterated Conditional Modes)求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法能够很好地消除了单一分辨率的MRF运动检测结果中"空洞"现象,对运动目标分割具有很好的分割效果.     

基于小波变换的纹理图像分割

基于小波的纹理图像分割方法是把小波变换应用于纹理的特征提取。通过对原始纹理图像进行高阶小波分解，构成每个象素对应一个特征矢量，对所提取的特征利用均值举类算法进行分类，最终获得图像的分割结果。为了提高纹理分割图像的边缘准确性和区域性以及降低分割错误率，提出了利用特征加权来进行后分割的方法。     

结合颜色与纹理的JPEG图像快速分割

图割方法是图像分割中的有效方法,为改善JPEG图像的分割效果,提高分割效率,提出将图割理论与JPEG图像的DCT系数相结合的方法.该方法以基于图割理论的GrabCut算法为基础,采用其交互简单的特点,为克服GrabCut算法基于全部像素迭代估计参数而导致算法效率低下,对高分辨率JPEG图像分割实时性差的不足,利用JPEG图像中的DC系数生成DC图像(低频图像)作为迭代估计GMM参数的样本点,缩小问题处理的规模,提高分割效率,提取水平、垂直、对角方向的AC系数作为纹理特征,颜色与纹理相结合,改善分割效果.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了显著提高.     

多窗口局部分形特征的目标分割方法研究

提出了新的图像多窗口局部分形特征计算方法,并结合传统的图像分割方法,给出了一种新的复杂背景下人造目标分割算法。用指数小波滤波器在一个尺度上对图像进行滤波,突出图像的边缘信息。根据滤波后图像像素点的亮度大小,对原始图像进行多窗口几何度量空间变化率的计算,在此基础上,运用区域生长实现目标分割。对分割得到的图像进行数学形态学处理,提取出图像的目标。实验表明,该算法能够有效地实现复杂背景中的目标分割,并且计算复杂度低。     

结合伪彩色与上下文感知的肺癌PET图像分割算法

由于肺癌PET成像质量较低且待分割区域边界没有明显的灰度差,使得基于颜色特征的图像分割算法不能做到有效分割。本文提出了结合伪彩色与上下文感知的肺癌PET图像分割算法。首先,将原始的肺癌PET图像根据彩色查找表生成对应的伪彩图;然后,使用改进的上下文感知模型获得伪彩图对应的显著图,并采用大津法对显著图进行二值化处理,初始化显著图的分割区域;最后,使用改进的GrabCut算法迭代分割图像。算法应用于肺癌的PET图像分割。实验结果表明,本文算法有效提升肺癌PET图像的分割效率、提升分割精度,取消GrabCut算法、Snake算法的用户操作,实现图像分割自动化,具有较高的可靠性、执行效率、以及实际应用价值。     

利用分水岭分割的多分辨率遥感图像融合算法

对全色图像和多光谱图像进行融合可以获得更加清晰的图像信息。提出了一种基于分水岭分割和小波变换的多分辨率图像融合算法。利用正交小波变换得到原图像的小波金字塔表示。对近似图像进行分水岭分割,并且用小波逆变换把原始分割结果逐步映射回更高的分辨率层。通过联合区域分析,得到各层的联合区域分割图,并用此图来指导各层小波系数的融合。对融合系数进行小波逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该法对遥感图像的融合十分有效,能很好地兼顾融合图像的光谱质量和空间清晰度。     

基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法

提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法，采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波，并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合。针对小波分解的不同频率域，选择不同的融合规则，既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后，采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值，并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明，采用此分割方法可以获得较好的分割结果。     

基于小波变换的图像过渡区提取与分割

复杂背景下目标的准确分割是自动目标识别中的关键技术之一。该文将基于过渡区提取的图像分割技术应用于自然纹理场景的图像分割,提出了基于小波变换的过渡区提取与分割算法,克服了以往过渡区直接提取方法的不足。实验结果表明,该方法用于自然纹理场景下的目标分割具有很好的分割效果。     

基于极小值跟踪法的水线变换图像分割

提出了一种基于极小值跟踪法的水线变换图像分割方法。针对水线变换中的过分割及水线漂移的问题,该方法用形态闭求得图像的凹谷,对所得的凹谷图像采用极小提升法,以减少凹谷图像中的极小值的个数,然后跟踪极小值在原凹谷图像中的位置,根据标记对原凹谷图像进行测地重建后,采用水线变换进行分割。实验结果表明,该算法可以有效地解决地分割及水线漂移问题,改善分割质量。     

基于小波变换的多分辨率图像分割

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容。该文介绍了基于小波变换的多分辨率图像分析和分水岭分割算法的综合分割方法。小波变换的多分辨率应用可以有效地减少分水岭算法图像过分割现象;给出了低分辨率下的分割图像到高分辨率图像层上的映射策略,完成了图像从粗糙到精细分割,从而保证了分割准确性,降低了分割的复杂性和计算量。分析了形态学滤波器降低图像噪声和保护图像中对象边界的处理方法,进一步减少了图像过分割的现象,提高了图像分割效果。经实验证明该方法的有效性。     

综合边界和纹理信息的合成孔径雷达图像目标分割

目的 针对传统Grab Cut算法需要人工交互操作,无法实现合成孔径雷达（SAR）图像的自动分割,且方式单一（仅利用边界或纹理信息中的一种）的问题,提出一种综合利用边界和纹理信息的改进Grab Cut算法,实现对SAR图像目标的自动分割。方法 首先将其他格式的彩色或灰度SAR图像转化为24 bit的位图,采用图形理论对整幅SAR图像建模,根据最大流算法找到描述图的能量函数最小的割集,从而分割出目标区域;然后采用中值滤波抑制相干噪声;最后通过邻域生长算法滤除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现自动对SAR图像中的目标进行分割。结果 在64位Window 7环境下采用MATLAB R2014处理平台,对楼房、车库、大树、汽车群等4幅分辨率不同的SAR图像进行目标分割实验,特征目标被自动分割出来,耗时分别为1.69 s、1.58 s、1.84 s和3.09 s,相比Mean-shift和Otsu算法,平均计算效率分别提升150%和3%,并且图像中的背景杂波、目标阴影和干扰小目标均被有效去除。结论 综合利用边界和纹理信息能够有效抑制相干噪声,去除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现对SAR图像目标的自动分割。实验结果表明,本文算法可以满足工程化应用要求,自适应性强,分割精度高,且具有较好的鲁棒性。     

改进的GrabCut方法在舌诊系统中的应用

数字舌象图片的正确分割是实现计算机中医舌诊自动化系统的重要前提,为了高效而准确地分割出舌象,提出了一种基于四叉树与GrabCut的舌象分割方法.该方法首先利用四叉树分解对采集的舌象初分割,然后用相似区域的颜色均值优化GrabCut算法中高斯混合模型参数,最终完成舌象分割.实验结果表明：该算法使得舌象分割效率大大提高,具有很好的实用性.     

一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法,该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像,然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割,得到初始的分割区域,最后利用区域标记和小波反变换,得到高分辨率图像的分水岭分割结果,从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。