基于分水岭算法的医学图像分割

本文采用分水岭算法对医学图像进行分割,针对医学图像的特点以及该算法存在的过分割问题,首先将原图像转换为形态梯度图像,并对形态梯度图像定义一组形态开闭滤波器进行处理,以获得较好的参考图像;然后采用基于连接像素的分水岭算法进行分割。为了获得整体目标,还定义了一个基于分割区域边界平均灰度及其面积的检验准则,并将其作为区域合并的根据。该方法应用于医学图像分割的结果表明,形态滤波器组的引入很好地防止了过分割,基于分割区域边界平均灰度及其面积的准则对分割区域进行合并是行之有效的。     

基于分水岭算法的图像分割方法研究

图像分割是图像处理中的一项关键技术,在图像工程中占据着重要的位置.随着信息技术的快速发展,它在地质、环保、气象、医疗等领域有着广泛的应用.常见的分割算法包括阈值分割方法、边缘榆测方法、区域提取方法和结合特定理论工具分割方法.利用了分水岭算法的原理及特点,针对算法所产生的图像过分割问胚,采用形态学处理函数,以典型的pears图像为例.用MATLAB 7.0图像处理软件,进行厂仿真研究.结果表明,利用分水岭算法和形态学处理函数,使得图像中相连的多个对象被分割成多个单对象,实现了图像的有效分割,并尽可能地减少或消除了过分割现象.     

基于标记的分水岭图像分割算法研究

本文针对分水岭算法的过分割问题,设计了一种结合形态学运算的基于标记的分水岭算法.算法首先对梯度图像进行形态学开重建运算和形态学闭重建运算滤波平滑;然后去掉图像中像素个数小于20的局部极小值区域,提取前景标记;用Otsu法求阈值,对二值图像进行距离变换,分水岭分割,得到的分水线图像作为背景标记;最后用强制最小技术修改梯度图像,进行分水岭分割.实验结果表明,此方法能有效抑制过分割,得到与人工标注的分割目标更接近的结果.     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于改进分水岭算法的图像分割技术

针对交通中的车辆图像提出了一种基于标记提取的改进分水岭算法.首先应用形态学的开闭运算重建滤波,然后对修改了标记符的梯度图像进行分水岭分割,最后将目标区域提取出来并进行合并.实验结果表明,这种方法可以达到较好的分割效果.     

基于分水岭算法的MELK图像分割*

提出一种基于分水岭算法的MELK图像分割方法,以解决信息量较小的MELK图像分割问题。综合应用多种技术以避免分水岭算法的过分割问题。首先应用高斯低通滤波器对MELK图像进行增强;采用加权差分算子求取梯度图像;应用Ostu方法进行对梯度阈值化,并进行分水岭变换;最后,应用RAG区域合并方法完成MELK图像分割。实验结果表明,该分割方法能够有效地分割信息量较小的MELK图像。     

分水岭算法与其他方法融合的粘连虫卵图像分割

在分水岭算法基础上融合多种方法,试图找出适合粘连虫卵图像的有效分割方法。通过对比实验发现,最小误差阈值法、极小值合并、分水岭等多种方法的融合能够准确地将粘连虫卵图像分离,取得很好的效果。     

基于改进分水岭算法的VCH-F1图像分割

针对分水岭算法存在的过分割问题以及VCH-F1切片图像的特点,提出了一种能够有效消除局部极小值和噪声干扰的分割方法。首先比较并选取彩色分量图像梯度信息的最大值,达到提取图像有效边缘信息的目的;然后提出基于多阈值分割的方法消除无效梯度信息;最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果证明,基于该方法处理梯度图像进行分水岭算法处理可以得到准确的分割结果。     

面向RGBD图像的标记分水岭分割

目的 针对分水岭分割算法中存在的过分割现象及现有基于RGB图像分割方法的局限,提出了一种基于RGB图像和深度图像(RGBD)的标记分水岭分割算法。方法 本文使用物体表面几何信息来辅助进行图像分割,定义了一种深度梯度算子和一种法向量梯度算子来衡量物体表面几何信息的变化。通过生成深度梯度图像和法向量梯度图像,与彩色梯度图像进行融合,实现标记图像的提取。在此基础上,使用极小值标定技术对彩色梯度图像进行修正,然后使用分水岭算法进行图像分割。结果 在纽约大学提供的NYU2数据集上进行实验,本文算法有效抑制了过分割现象,将分割区域从上千个降至数十个,且获得了与人工标定的分割结果更接近的分割效果,分割的准确率也比只使用彩色图像进行分割提高了10%以上。结论 本文算法普遍适用于RGBD图像的分割问题,该算法加入了物体表面几何信息的使用,提高了分割的准确率,且对颜色纹理相似的区域获得了较好的分割结果。     

双边滤波和标记分水岭的CT心脏图像分割

由于心脏舒张、收缩以及血液的流动,CT心脏图像易出现弱边界、伪影,传统分水岭算法易产生过分割,为此,提出一种双边滤波和标记分水岭相融合的CT心脏图像分割方法（BF-WS）。采用双边滤波算法对心脏图像进行平滑滤波,并采用形态学对图像进行重构,以消除图像噪声,保留边缘信息,采用改进Otsu算法提取CT心脏图像的内、外标记,并采用分水岭分割算法实现CT心脏图像分割,采用临床CT心脏图像在Matlab平台进行性能测试。结果表明,BF-WS提高了CT心脏图像分割准确率,与专家分割结果十分接近,较好地解决了传统分水岭算法过分割难题,可以为临床医学诊断提供重要依据。     

基于形态学梯度的分水岭彩色图像分割

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤之一。在改进了基于地形学距离的分水岭算法的基础上,提出了一种结合图像信息熵、形态学梯度与区域合并的图像分割方法。该算法首先利用信息熵在RGB颜色空间中对彩色图像求其形态学梯度,然后对彩色梯度图进行分水岭分割,最后对分水岭产生的过分割现象进行区域合并。通过Matlab对图像进行实验,结果证明该算法不仅能够减少分水岭算法的过分割现象,而且还提高了图像分割的精确性,同时在图像分割时具有很好的鲁棒性和适应性。     

二维直方图分水岭分割方法的研究

提出了一种二维直方图分水岭分割方法。该方法选取遥感影像总体分辨能力较强的两个特征构建二维直方图,直接将二维直方图看作一幅灰度影像,然后用标记分水岭算法对二维直方图进行分割以确定不同类别的地物在特征空间中的位置,最后对遥感影像中的每个像素进行类别标记。与传统二维直方图分割方法相比,新方法可以筛选出区分能力较强的两个特征构建二维直方图,因而能取得更为理想的分割效果。     

OpenCV分水岭算法的改进及其在细胞分割中的应用

分水岭算法是一种基于形态学的图像分割算法,能快速准确地确定连通区域的边界.将基于标记的分水岭算法用于细胞图像的分割,较好地解决了粘连细胞的分割问题.在该细胞分割算法的实现过程中,发现了OpenCV分水岭算法实现的缺陷,通过对相关代码的分析,发现该缺陷存在的原因是算法流程中对相邻像素相对关系的描述存在问题.将OpenCV分水岭算法中对相邻像素取差的绝对值,改为对相邻像素取差值,对该算法进行了改进.实验证明,改进后的OpenCV分水岭算法对细胞图像的分割效果明显好于直接使用OpenCV分水岭算法得到的结果.该方法在不影响分割速度的情况下,提高了OpenCV分水岭算法分割的准确度.     

基于数学形态学的医学图像分割方法研究

文章介绍了医学图像处理中的医学图像分割的有关概念和数学形态学进行图像分析的基本步骤,重点论述了几种医学图像分割方法和基于数学形态学的分水岭分割算法,并给出了该算法的优点。