基于边缘检测与分裂合并的图像分割算法

针对传统分裂合并算法容易产生方块效应与过分割的缺点,提出了一种结合边缘检测和分裂合并的图像分割算法.该算法直接利用图像的边缘信息进行分裂,不断将图像分裂为一些不规则形状的一致性区域,然后根据一定规则将相似的区域合并.实验表明,该算法能大幅减少分裂次数,并有效克服方块效应和过分割等缺点,图像分割效果较好.     

一种基于遗传算法的图像区域合并分裂方法

在分析图像的区域分裂合并分割法与自适应遗传算法特点的基础上,提出了将自适应遗传算法应用于图像分割的思路与方法,论证了该方法的可行性,并给出了具体的算法流程。     

一种基于分裂-合并方法的中医舌像区域分割算法及其实现

舌像的区域分割是实现计算机中医舌诊自动化系统的一项前期工作,只有实现了良好的区域分割,后续工作的开展才能得以保证。为此提出了一种改进的分裂一合并算法对舌像进行区域分割,和其他几种分割算法的处理效果进行了分析比较,其结果表明,该算法在均匀一致性的判别条件,算法速度和处理效果等方面都显示出了其优势,传统方法的时间复杂度为O(n(n 1)／2),而该算法的时间复杂度为O(n),该算法在舌像分割方面具有普遍的适应性和实用性,实验结果令人满意。     

区域分割或连通分量标记分裂-合并法的一种实现

基于图像块的分裂—合并法是一种高效的区域分割算法 ,提出了该算法的一种实现方案 ,重点讨论了灰度均匀性度量、灰度相似性度量、块合并的种子算法、小区域的处理等问题 .对比试验表明该方法效率高 ,效果好     

基于Morton码的图像分裂合并算法研究

分裂合并算法是一种基于区域的串行图像分割算法.在图像的分裂阶段,从图像区域的表示出发,引入Morton码,降低了算法的空间复杂度.同时在图像的相邻区域的合并阶段,提出了一种新的合并原则,增加了满足合并条件的相邻区域的匹配率,减少算法的迭代次数,提高了算法的执行效率.最后给出并分析了相关的实验数据,证明了算法的有效性.     

区域分裂合并法在图像分割中的应用

图像分割是信息处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题,也是计算机视觉技术中的关键步骤,本文介绍了区域分割中的区域分裂合并法,并用VC++6.0实现整个分割过程。     

一种新型的链接锥及其在图象分割中的应用

本文根据基本链接方法,在链接结构及其在建根方法上作了进一步改进,提出了一种新型的链接锥.它可对复杂物体图象进行准确分割、平滑、特征提取在同一过程中进行的特点.我们结合实际细胞核图象进行了图象分割的研究,证明此方法具有较高的分割精度及广泛的使用价值.     

利用三维自适应分裂-合并的MRI图像分割算法设计

为了在医学图像分割中,发现均匀几何三维区域的复杂形状,以提高分割准确率,提出一种基于3D几何特征分裂-合并(ASM)的脑部MRI图像分割算法;首先构建简单平行六面体的12种3D区域分割策略,体积分割技术将整个体积划分为许多大的均匀三维几何区;然后,在体积内定义更多小的均匀区域,以便在随后的合并步骤中有更大的生存概率;最后,进行多级区域合并,合并阶段只涉及复杂ASM树的叶子,考虑灰度相似性和共同边界区的大小,将小的区域合并为大邻近区;相比其他几种MRI图像分割算法,提出的方法在分割过程对噪声具有鲁棒性,提高了分割性能和准确率;另外提出的方法不需要训练数据集。     

基于处理-分裂-合并的彩色图像自动分割系统

叙述一个基于处理-分裂-合并的彩色图像自动分割处理系统。其主要功能为：根据图像的区域特征将彩色图像自动分割成若干块并存储区域的边界特征，实现了地图的面查询，并可实现原图和分割出来的区域图的放大和缩小显示。采用适当的去噪、平滑方法使区域图像分割更精确。本系统采用面向对象的分析设计方法，在Windows平台上，进行编程开发实现。系统对GIS、图像数据库及其检索和图像及文字模式识别的研究有较重要的意义。     

树数据结构存取的一种改进算法

提出了将树结构和数据写入文件及将原树结构和数据进行恢复的一种改进算法,并给出了详细的算法流程和相关图表。     

基于边缘信息的分开合并图象分割方法

图象分割是目标识别和图象理解的关键的第一步处理。分开合并方法是一种有效的、实用的图象分割方法。本文提出了基于边缘信息实现分开合并方法,它利用边缘信息解决了自适应确定最佳初始层和在分开、合并过程中度量图象块属性一致性的问题。基于边缘信息的分开合并方法改进了图象分割质量,缩短了处理时间,分割复杂图象的实验结果是令人满意的。     

基于灰度与纹理信息融合的影像分割方法

文章提出了一种融合遥感影像像元各波段灰度信息与影像纹理信息的图像分割方法, 设计并实现了一种基于四分树的区域分开-合并算法。该方法有效地利用了遥感影像像元各波段灰度信息以及影像纹理信息, 用SPOT 5 卫星数据的实验结果表明, 该方法对影像分类以及制图工作有一定的促进作用。     

EM algorithms for Gaussian mixtures with split-and-merge operation

In order to alleviate the problem of local convergence of the usual EM algorithm, a split-and-merge operation is introduced into the EM algorithm for Gaussian mixtures. The split-and-merge equations are first presented theoretically. These equations show that the merge operation is a well-posed problem, whereas the split operation is an ill-posed problem because it is the inverse procedure of the merge. Two methods for solving this ill-posed problem are developed through the singular value decomposition and the Cholesky decomposition. Accordingly, a new modified EM algorithm is constructed. Our experiments demonstrate that this algorithm is efficient for unsupervised color image segmentation.     

区域生长法图像分割的数据并行方法研究

针对基于区域增长的图像分割方法,讨论和研究了其数据并行实现方法,证明了这种数据并行方法的正确性,并简要对算法性能进行了分析。对有关结论进行了仿真验证,结果表明,这种基于区域生长法的图像分割的数据并行方法是正确且切实可行的。     

快速数码影像合成系统的研究与实现

文章研究并实现了一个快速数码影像合成系统。采用了基于缩略图目录窗口的界面技术,使影像的选取、替换直观快速,可对单张源影像进行色调、对比度、亮度等色彩处理,镜射、旋转、缩放、平移等图像变换操作,运用动态蒙板实现多幅源影像的快速合成,对合成后的复合影像进行智能化管理。通过在数据结构中引入“层”的概念,高保真地保存源影像和复合影像的数据信息,对复合影像的拆解修改趋于零失真。     

O-Buffer based IFT watershed from markers for large medical datasets

The watershed transform from markers is a very popular image segmentation operator. The image foresting transform (IFT) watershed is a common method to compute the watershed transform from markers using a priority queue, but which can consume too much memory when applied to three-dimensional medical datasets. This is a considerable limitation on the applicability of the IFT watershed, as the size of medical datasets keeps increasing at a faster pace than physical memory technologies develop. This paper presents the O-IFT watershed, a new type of IFT watershed based on the O-Buffer framework, and introduces an efficient data representation which considerably reduces the memory consumption of the algorithm. In addition, this paper introduces the O-Buckets, a new implementation of the priority queue which further reduces the memory consumption of the algorithm. The new O-IFT watershed with O-Buckets allows the application of the watershed transform from markers to large medical datasets.     

三维医学图象可视化技术综述

概要地分析和评述了近年来三维医学图象可视化技术的发展,并主要从三维医学图象的分割标注、多模态医学图象的数据整合、体数据的绘制等3个角度对三维医学图象的可视化技术进行了分类综述,同时介绍了各种算法的原理和最新进展,由于医学图象可视化的目的是辅助医学了解生物内部组织的信息,因此除图象绘制技术外,组织及组织特性的精确自动分割标注技术,以及将不同图象模态提供的互补信息综合起来的匹配/融合技术外,都是医学图象可视化需要解决的重要问题,其中,多模态图象的可视化在三维医学图象可视化领域中最具有挑战性和发展前景。     

全二分最大匹配快速分词算法

分词对于中文信息处理的诸多领域都是一个非常重要的基本组成部分,对于诸如搜索引擎等海量信息处理的应用,分词的速度是至关重要的。该文在对中文编码体系和中文分词的算法进行研究的基础上,提出一种新的分词词典,基于这种分词设计了一种快速的分词算法,给出了算法的实现过程。     

Detecting and tracking regional outliers in meteorological data

Detecting spatial outliers can help identify significant anomalies in spatial data sequences. In the field of meteorological data processing, spatial outliers are frequently associated with natural disasters such as tornadoes and hurricanes. Previous studies on spatial outliers mainly focused on identifying single location points over a static data frame. In this paper, we propose and implement a systematic methodology to detect and track regional outliers in a sequence of meteorological data frames. First, a wavelet transformation such as the Mexican Hat or Morlet is used to filter noise and enhance the data variation. Second, an image segmentation method, λ-connected segmentation, is employed to identify the outlier regions. Finally, a regression technique is applied to track the center movement of the outlying regions for consecutive frames. In addition, we conducted experimental evaluations using real-world meteorological data and events such as Hurricane Isabel to demonstrate the effectiveness of our proposed approach.     

基于分形和分水岭的图像分割方法

图像分割是一种重要的图像处理技术,也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题.提出了结合分水岭分割与图像分形维数的一种新方法用于对自然背景下人造目标的提取.实验结果证明,该方法能有效抑制自然背景,并提取出人造目标的轮廓.