基于Gabor 变换的GrabCut 纹理图像分割

多数自然图像都包含纹理信息, 它相对颜色特征而言具有描述方向性与尺度差异的特性. 因此, 可以利用半交互式的GrabCut 的图像分割方式对图像前景区域与背景区域进行有效的分割, 通过建立前景和背景所对应的高斯混合模型(GMM), 结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化, 并利用前景和背景的KL 测度, 自适应地终止分割过程. 实验对比分析表明, 所提出的方法对于合成纹理图像与自然纹理图像具有较好的整体分割效果及较高的分割准确率.

     

基于小波变换的图像分割研究

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,提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法.此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像,与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较,该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象,经实验证明了该方法的有效性和实用性.     

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。     

基于小波变换的自适应阈值三维图像分割

图像分割技术是由图像处理到图像分析的关键步骤,应用基本的分割技术很难得到精确的阈值。研究了三维图像分割技术,提出一种自适应阈值三维图像分割技术,先对三维图像分解成一系列二维图像,根据小波变换理论,分析不同分辨率下小波变换的特点,确定分割区域数和分解层次,再由低分辨率开始对每幅二维图像直方图进行小波变换,逐步到最高分辨率,并根据不同分辨率下小波变换结果,由粗到细地自动设定精确的阈值分割每幅二维图像,最后将多幅二维图像合成三维图像。实验表明了该方法的有效性,能够满足目标识别的要求。     

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。     

基于小波变换的并行图像分割算法分析与优化

研究了基于小波变换图像处理的可行性,在分析了二维小波变换的数学模型后,改进了基于多处理机的均匀分块并行算法,有效减少了算法中的通信量。该算法具有通信量小、负载均衡等特点,适合实现多级小波变换,符合实际应用中对分辨率的要求。     

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。     

基于GrabCut的改进分割算法

针对GrabCut算法对于特征不明显、纹理复杂的图像分割效果不理想,且需要用户交互的问题,提出一种基于GrabCut的改进分割算法.首先,运用图像增强,对特征不明显的图像进行改善,提高图像质量;然后,利用YOLOv4网络对图像进行目标检测,获取前景目标所在矩形框位置,从而减少用户操作;其次,在高斯混合模型(GMM)中加...     

基于小波变换的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好地对SAR图像进行分割,该文结合SAR图像和小波变换多分辨分析的特点,提出了一种新的SAR图像分割方法。首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征信息,然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像小波能量纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

基于小波变换的医学图像压缩

数字医学图像具有高质量、高分辨率、数据量大等特点。因此，任何数字医学图像在存储和通信系统（PACS）的建设中，都要面对大量数据的传输与存储等技术难题。由于小波变换有能够分离高低频的特点，能够极大程度上保留信号重要的信息成分。通过小波变换后对原信号进行滤波，去除图像中多余的干扰信号，还原图像本身的清晰，得到与原信号基本相符的信号。本文通过对图像分割后做处理，在保留病灶的清晰度的基础上，对选中区域以外进行压缩处理，能够达到非常好的压缩比，同时保证关键信息不损失。     

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。     

利用小波和分层聚类进行彩色图像分割

提出了一种有效的基于颜色和位置相关信息的图像分割方法。图像以块为单位进行划分，在YUV空间，提取块的颜色特征，并对每小块进行小波变换，获得其小波能量特征。将颜色特征和能量特征作为每小块的特征向量，采用分层聚类的方法进行区域的合并。该方法在聚类过程中考虑了小块的位置关系，并能最终自动确定聚类的类别数。     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

背景自适应的GrabCut图像分割算法

图割用于图像分割需用户交互,基于激光雷达传感器,提出了阈值法得到目标的外截矩形,再映射到图像完成交互.针对GrabCut算法耗时、对局部噪声敏感和在复杂背景提取边缘不理想等缺点,提出了背景自适应的GrabCut算法,即在确定背景像素中选取可能目标像素邻近的一部分像素作为背景像素,使背景变得简单,尤其适用于前景像素在整幅图中所占比例较小和在目标像素周围的背景相对简单的情况.实验结果表明,所提算法与GrabCut算法相比,减少了图的节点数,降低了错误率,有效的提高了运行效率,提取的目标边缘信息更加完整、平滑.     

基于小波变换的图像二维直方图分割方法

鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和小波变换多尺度滤波思想,提出了一种基于小波变换的二维直方图分割结合方案;实验结果表明本文方法的有效性。     

基于小波的文档图像分割改进算法

文档图像分割的研究对于打印、传真以及这样的数据处理工作具有十分重要的意义 .提出了一个文档图像分割的新算法 .分割算法的特征是基于根据文档图像中各种图像类型直方图的不同特性 .算法中重要的特征是通过小波图像来加强原始图像的特征 ,从而使得精确度提高     

基于小波变换的图像二维直方图分割方法

鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和小波变换多尺度滤波思想,提出了一种基于小波变换的二维直方图分割结合方案;实验结果表明本文方法的有效性。     

基于小波零树结构的一种图像压缩

本文分析了图像小波分解系数的特点及零树结构，提出了一种基于小波零树结构的图像压缩编码方法，描述了小波图像矩阵及多分辨率、多方向的矩阵元素，给出了求取每个子带中最大绝对值小波系数及忽略此子带引起的均方误差计算公式，定义了编码结构，并用Lena图对该编码方法进行仿真实验．仿真结果与EZW编码方法进行比较，结果表明：此方法在相同的PSNR下，获得了较高压缩比，具有较好性能．     

基于小波变换和KFCM的彩色图像分割

提出一种将小波变换和核模糊C均值聚类算法相结合的快速彩色图像分割算法。利用小波变换的多分辨率特性,在分辨率最大尺度上的LL子带进行均值漂移聚类,快速获得初始粗分割结果,在其基础上进行模糊核聚类分割,将上一层的结果用于下一层的初始化,重复至最低分辨率后用最小分类器对原始图像进行最终分割。实验结果证明,该算法分割速度快,对自然彩色图像的分割结果优于模糊C均值算法和均值漂移算法。