生物细胞图像阈值分割方法研究

阈值法是最基本的图像分割方法之一，被应用于很多领域，特别是在图像相对简单的生物图像处理方面得到了广泛使用。介绍了运用计算机对生物细胞图像进行处理和分析，能在一定程度上协助医生对病症的诊断。     

一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法

针对灰度图像,提出一种基于空间特征矢量的图像分割方法,分割前首先对边缘进行增强处理,并构建以像素的灰度、梯度、像素邻域均值为特征的三维特征空间.将图像像素点引入对应于空间特征点.通过计算像素特征矢量与特征矢量阈值的差矢量,求出矢量差与特征矢量阈值的夹角,比较夹角与动态分割参数的关系,以判定像素所在区域(目标或背景).实验表明,该方法能较快的实现图像分割,分割的效果也较好.     

一种新的快速动态阈值图像分割算法

简要讨论了固定阈值法、局部阈值法,对几种动态阈值分割算法做了分析研究,并提出了一种新的适用于荧光探伤的快速有效的自适应动态阈值分割算法．     

图像分割中的阈值选取方法

分析了几种基于不同准则选取阈值的方法，着重讨论了模糊阈值法的特点和不足，提出了改进算法。最后，通过实验结果验证了算法的有效性。     

一种新的自适应图像分割方法

目的研究图像分割的最佳阈值．方法一种基于灰度图像直方图嫡和遗传算法的自适应图像分割算法．结果在此研究中,分割问题被定义为一个优化问题,由于遗传算法能够有效地搜索分割参数空间,则以遗传算法的适应值作为质量标准．结论此方法可用于最佳阈值分割．     

生物细胞图像阈值分割方法研究

阈值法是最基本的图像分割方法之一,被应用于很多领域,特别是在图像相对简单的生物图像处理方面得到了广泛使用。介绍了运用计算机对生物细胞图像进行处理和分析,能在一定程度上协助医生对病症的诊断。     

一种基于模型的自适应阈值分割算法

为了减少穷举式阈值分割方法中的重复计算，提出了连通域树（CCtTree)的结构与构造算法.在进行新阈值下的分割与连通域标记时，根据原阈值分割标记后得到的结果，结合新出现的连通域，以合并的方式得到新阈值分割下的连通域来减少多余的计算过程.给出了在CCTree中利用树搜索算法进行模型匹配区域搜索的方法.实际的图像库实验表明，在保证同样的模型匹配区域检出效果的基础上，基于CCTree的方法在运行时间上明显优于ETL，并能迅速有效地筛除重叠区域，获得更好的匹配区域.利用CCTree方法可以准确而快速地获得基于模型匹配的阈值分割结果.     

一种快速、准确的图像阈值分割新方法

图像分割是数字图像处理系统中基本而关键的技术。通过阈值分割是其最简单的技术,它假设目标和背景是可以分离的．本文将自适应遗传算法与OTSU算法相结合应用于最佳阈值的确定中,提出了相应的算法并用于图像分割,仿真结果表明,该方法不仅可以实现准确的图像分割,并且使得分割速度大大提高。     

基于遗传算法的三维重构图像阈值分割

图像阈值分割是三维重构中图像处理的一个重要内容最佳熵阈值的图像分割具有很多优点,但同时也需要大量的运算时间,从而限制了其实际应用．将遗传算法应用于最佳熵阈值的确定中,提出一种新的图像阈值分割方法,以灰度图像的直方图熵作为评价标准,把图像阈值分割问题定义为一个优化问题．利用遗传算法寻优的高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割参数——图像分割阈值．实验结果表明,采用遗传算法不仅可以实现正确的图像分割．而且使得分割速度大大提高．     

动态阈值结合全局阈值对图像进行分割

首先讨论了图像阈值分割的两种方法：全避阈值图像分割和动态阈值图像分割。当背景的灰度值可看作恒定时,使用全局阈值一般会有较好的效果;在许多情况下,背景的灰度值并不是常数,物体和背景的对比度也有变化,我们可将一个随图像位置缓慢变化的函数设为值,即采用动态阈值,但由于我们要对 图像分块,简单的动态阈值分割所得的图像通常包含人为的边界和阴影,为改善图像分割效果,本文提出了把全局阈值和动态阈值结合起来对图像进行分割的一种新的图像阈值分割方法。实验表明,该方法比单独采用全局阈值或动态阈值方法性能优越。     

基于神经网络的灰度图像阈值分割方法

对于一幅目标区域和背景区域在灰度上有较明显差异的图像,为了把目标从背景中分离出来,常利用直方图谷点作为分割阈值来分割图像.本文采用一种基于神经网络的线性搜索的方法来确定直方图的谷值可以得到最优的阈值来分割图像,克服了用常规的极小值阈值法确定的极小值不稳定和不可靠的缺点,并对实际图像进行分割处理.实验结果表明采用这种新方法来搜索谷值可以得到全局极小值,用于分割图像可以把目标从背景中分离出来,并取得了满意的结果.     

基于模糊自适应共振理论的图象分割

提出了一种基于模糊ＡＲＴ神经网络的灰度门限化图象分割方法,该方法不仅可以自动确定分类数目,而且还能有效抑制噪声,对人工和实际图象的分割实验结果验证了本方法的有效性。     

基于羽毛图像纹理分割的毛杆提取方法

为了有效地从羽毛图像中提取毛杆,在对比各种分割方法的基础上,提出基于小波纹理分割方法．考虑羽毛的特点,为去噪和加深纹理特征,对图像进行恢复和增强．经过二层小波分解后提取各细节子图的特征,形成特征向量,并由聚类法进行分类分割．实验结果表明,该方法能较好地提取毛杆．     

Segmentation of Vessels by Morphological Filters and Dynamic Thresholding

Themedicalimagesegmentationalgorithmises sentialasafirstprocedureoftheanalysisofblood vessels[1-3].Thresholdingtechniquebasedontheimagegray levelhistogramisstilloneofthemostcommonlyseg mentationprocesses.Manyalgorithmsarereportedto extendthethresholdingapplicationindifferentim ages[4-6].Thekeyissueofthresholdingishowtoset thethreshold.Thegray levelofthevesselsandthe backgroundvariesacrossthemedicalimages,and complexsituationsmaketheimagequalitypoor.For suchcases,thespatialinformationoftheimag…     

基于双阈值的移动机器人视觉图像分割

为了提高移动机器人识别目标的快速性,针对RIRAII移动机器人的图像处理和图像匹配问题,考虑到环境中的光照条件的影响和满足实时性的要求,在图像分割中,采用了将RGB和HSV两种色彩系统混合使用的方法,提出了基于颜色信息的RGB和HSV模型下利用双阈值图像分割的方法,对图像进行分割的试验结果证明,该算法能够取得较好的图像分割效果,并且图像分割处理时间减少,满足移动机器人跟踪目标的实时性要求.     

一种新的灰度图像阈值分割方法

假设灰度直方图服从正态分布且二个子分布的方差相等 ,基于条件分布的最大相关原则等价于Otsu阈值分割方法。本文在灰度直方图服从泊松分布的假设下 ,运用条件分布的最大相关原则提出了一种新的图象分割方法。对四幅图片进行分割处理的实验结果表明 :在有些场合新方法的分割结果优于Otsu方法     

一种基于阈值初始化的变分水平集牙菌斑图像分割方法

将变分水平集和图像阀值化两种图像分割方法相结合,在分析灰度图像直方图分布的基础上提出利用图像阈值设定C-V模型的初始化轮廓的新方法,改变了原有C-V模型的初始轮廓线设置中存在的不足.新方法应用于牙菌斑图像分割中能够较好的识别牙齿图像边缘信息,为下一步对牙菌斑进行量化分析提供了良好的数据基础.     

基于金字塔连接算法的彩色图像分割

根据金字塔连接算法的特性，提出一种彩色图像自动分割算法。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关，将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间，然后用基于金字塔的图像分割算法对色调、饱和度和亮度3个分量进行分割．通过合并得到最终分割结果．试验表明，这是一种计算高效的自动分割算法，     

彩色图像分割在视频跟踪系统中的应用研究

在视频跟踪系统中,图像分割是进行跟踪的前期处理。只有在视频序列图像中有效的分割出运动目标,才能实现后续对目标的准确跟踪。提出一种混合算法,将一种基于灰度直方图的阈值化分割算法应用到了HSI颜色空间上,利用H进行阈值化,在阈值化之前,先根据R、G、B值对像素进行了筛选;文章应用董立菊等人提出的-种基于RGB空间的K均值聚类算法、一种基于灰度直方图的阈值化算法和混合算法,以目标颜色为特征,对彩色图像进行了分割;针对特定的视频跟踪系统,对各结果进行了比较,得出了结论,找出了较优算法——混合算法效果较理想,能够较有效的分割目标,为后续跟踪工作做好了前期处理工作。