基于数学形态学和HSI模型的彩色舌图像分割

从数学形态学的基本理论出发,利用数学形态学能描述图像形态特征的特点,结合ＨＩＳ模型,充分考虑图像的彩色信息,提出了基于数学形态学和ＨＩＳ模型的舌图像分割算法,实验结果表明,本算法具有较好的分割性能。     

基于数学形态学的细胞图像分割

该文提出了一种基于数学形态学理论的方法,用于分割细胞图像。首先利用灰度形态学中的重构运算对输入图像进行滤波来削弱或去除噪声的影响,然后取其形态学梯度并结合Top-Hat和Bottom-Hat两个变换来增强梯度图像的对比度,最终由分水岭算法完成分割。关于过分割的改进,该文引出一个特殊的Otsu阈值来标记图像,得到的结果无需进一步的后处理。     

基于数学形态学和HIS模型的彩色舌图像分割

从数学形态学的基本理论出发,利用数学形态学能描述图像形态特征的特点,结合ＨＩＳ模型,充分考虑图像的彩色信息,提出了基于数学形态学和ＨＩＳ模型的舌图像分割算法,实验结果表明,本算法具有较好的分割性能．     

基于边缘检测的颈动脉CT图像分割技术研究

在传统图像分割算法的基础上,提出_『基于改进边缘检测的颈动脉CT图像分割方法．首先利用Canny边缘检测算子对CT图像进行边缘检测,然后利用数学形态学方法进行后续处理,并提取各种目标的轮廓．实验结果表明,该方法能有效实现目标与背景的分离,为正确诊断提供了指导信息,大大降低了工作量．     

基于数学形态学与均值方差的指纹图像分割算法

提出了一种基于数学形态学与均值方差的复合指纹分割算法,改进了指纹图像分割效果,提高了指纹图像分割的精确度。对FVC2000、FVC2002和FVC2004数据库的实验结果表明,该算法能有效地对指纹图像进行自动分割,具有较快的速度和较好的鲁棒性。     

玻璃缺陷图像分割方法研究与实现

根据玻璃缺陷的特点,提出一种采用迭代最优阈值与数学形态学相结合的方法对玻璃缺陷图像进行分割.实验结果表明,该方法实现了图像目标与背景的分割,有效提取了图像的边缘.     

复杂背景下设备防篡改技术的研究

当今社会,科学技术飞速发展,传统的设备防篡改技术面临巨大挑战。为此,本文提出一种复杂背景下基于图像分割和识别的设备防篡改方法。利用涂有红外涂料的标识条,以检测设备是否被篡改。在MATLAB下进行仿真分析,通过图像预处理、图像分割、图像数学形态学处理等一系列操作,最终得到正确标识条的图像,证明本文方法的可行性,并对基于图像分割和识别的防篡改技术前景进行了展望。     

一种基于内容的文档图像检索方法

使用一个图像作为查询检索输入,根据该图像的版面分析特征、统计特征、纹理特征与数据库中图像的相似程度检索图像.该检索方法首先利用数学形态学对文档图像进行段落分割和行分割,作为文档图像的版面结构特征;然后根据图像的统计特征包括字符数、统计数特征、纹理特征给出文档图像抽取算法;最后给出检索算法模型.实验结果表明,本算法具有较好的查准率和查全率,在基于内容的文档图像检索中具有应用价值.     

基于分水岭变换的高分辨率遥感图像分割

提出一种基于高分辨率遥感图像的分水岭分割方法。首先,利用Canny算法进行边缘检测,得到边缘梯度图。其次,利用数学形态学对梯度图像进行后处理。然后,根据自动标记分水岭变换方法实现高分辨率遥感图像分割。最后,利用基于信息熵评价方法,对遥感图像的分割结果进行非监督评价。结果表明:所提方法可以有效地抑制遥感图像的过分割现象,并取得较好的分割效果。     

基于HSV彩色空间与改进OTSU的车位线分割方法

车位线分割是智能化泊车的前提,在传统的RGB彩色空间分割车位线的基础上,提出了一种基于HSV彩色空间与改进的OTSU算法的车位线分割方法.首先,将RGB图像转化到HSV空间,利用H、S分量的不同性质并结合改进的OTSU算法依次过滤掉非车位线信息,初步将车位线分割出来.然后,利用形态学处理以及Hough变换结合的方法得到一个较为完善的车位线.改进的OTSU算法引入了粒子群优化算法,相比传统的OTSU算法,大大缩短了分割时间.利用该方法对车位线比较单一环境以及相对复杂环境的图像进行实验,结果表明:该算法能够有效地将车位线区域分割出来,人眼识别效果整体上较好,并大大减少了分割时间,具有较强的实用性.     

基于分水岭和种子生长的彩色图像分割

提出一种基于分水岭和种子区域生长的彩色图像改进分割算法。该算法先对彩色图像进行分割前预处理,使用分水岭算法对图像进行初始分割,然后根据一定的规则从分水岭算法分割形成的区域中自动选取种子区域并进行生长,最后合并相似区域或小区域。以区域作为种子生长单位,使用种子区域一次性生长方法进行生长。实验结果表明,该算法分割结果较好,分割速度较快。     

基于自适应阈值的储粮害虫图像分割算法

阐述了储粮害虫图像分割是储粮害虫智能检测识别系统的基础和关键。详细分析了高斯直方图、矩量保持、模糊集、最小误差闺值分割算法在储粮害虫图像中分割的应用。分析比较了这四种算法对特定粮虫图像分割效果的优劣，由此得到最优性能的分割方法。     

基于水平集方法的胎儿3维超声图像交互分割算法

针对目前胎儿3维超声成像主要靠经验丰富的医生手动方式来分割母体部分的不足,提出了一种基于水平集演化的3维超声图像交互分割方法.该算法通过构造基于梯度方向和大小的演化控制函数来找到处于零水平集的物体边界,为了将水平集方法应用于3维超声,提出窄带方案将演化过程限定在与初始态曲线等距的2条曲线中,而不是在每次演化中更新3维图像中的每个点,提高了分割的速度和精度.实验中使用2种不同来源的超声图像集,它们是来自于不同位置、不同方向、不同时期的胎儿30幅图像.结果显示,该方法能对3维胎儿超声图像进行快速准确的分割,在处理器为dualcore 2.0 GHz的机器上能在5 s内完成对像素大小为255×255×128的图像进行分割.     

SAR图像的二维灰熵模型快速分割方法

为提高图像分割速度和抵抗噪声的能力,综合利用小波分析、遗传算法、图像熵和灰色理论,提出一种基于二维灰熵模型的快速SAR图像分割方法．该方法首先对待分割图像进行小波变换,将表征图像概貌特征的低频信息重构为概貌图像,表征图像细节和边缘的部分高频信息重构为梯度图像,然后构造两者的概貌-梯度共生矩阵模型,根据最大熵原理设计二维灰色熵模型作为遗传算法的适应度函数．最后,利用遗传算法高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值．实验表明,该方法不仅在图像分割过程中能够滤除SAR图像中的噪声,而且分割速度明显加快．     

Flotation bubble image segmentation based on seed region boundary growing

Segmenting blurred and conglutinated bubbles in a flotation image is done using a new segmentation method based on Seed Region and Boundary Growing (SRBG). Bright pixels located on bubble tops were extracted as the seed regions. Seed boundaries are divided into four curves: left-top, right-top, rightbottom, and left-bottom. Bubbles are segmented from the seed boundary by moving these curves to the bubble boundaries along the corresponding directions. The SRBG method can remove noisy areas and it avoids over- and under-segmentation problems. Each bubble is segmented separately rather than segmenting the entire flotation image. The segmentation results from the SRBG method are more accurate than those from the Watershed algorithm.     

一种基于边界和区域的MRI脑图像分割方法

应用一种基于多分辨率边缘检测、区域选择和取灰度阈值相结合的方法实现了MR I(磁共振成像)脑图像的分割,得到了脑白质(WM)、脑灰质(GM)和脑脊液(CSF)的组织结构.并且针对该方法对模糊、不均匀的MR I脑图像分割时可能出现的问题进行了分析,提出采用动态阈值法对其进行改进,实验结果表明改进方法对模糊和不均匀图像,能得到较好的分割结果.     

野外大空间火焰目标红外图像的分割算法研究

提出了一种基于图像坐标的火焰图像的自适应动态阈值方法。对发生火灾时产生的火焰图像信息进行了深入的研究和分析,根据所拍摄图片R—G-B颜色空间信息,得到火焰信息更明确的灰度图,再对图像按照坐标分块,对图像分块后的每个子块进行分析,阈值根据图像像素的实际性质而设定,最后应用以对火焰图像进行分割。采用工业监控摄像机和红外滤光片实现双波段图像的采集。实验中分别应用经验值单阈值分割法、迭代法、OSTU法、区域双阈值法和本文所提出的方法进行图像火焰的分割。结果表明：提出的算法在不同光照条件、背景复杂情况下,基本可以摒除干扰物,突出火焰目标,且处理速度较快。     

基于改进的局部二值拟合主动轮廓模型的指静脉图像分割

对应用于图像分割的局部二值拟合(LBF)模型进行改进,提出一种加权全变分局部二值拟合能量泛函分割模型。改进后的模型在加权全变分分量中加入边缘停止函数,使得模型对边缘信息更加敏感,解决了指静脉图像对比度低、不易分割的问题。同时模型中采用正则化约束项,避免水平集函数的重新初始化,缩短了演化时间。对合成图像和真实指静脉图像的分割实验结果表明,本文模型比LBF模型具有更强的边缘细节分割能力,且不易陷入局部收敛,更加适用于指静脉图像的分割。     

基于BP神经网络的混凝土超声CT图像分割

由于图像直观的特点，超声波层析成像技术在混凝土结构的无损检测中扮演日益重要的角色。采用BP神经网络模型，研究了超声波CT彩色图像的分割方法。以超声CT检测图像和起导师信号作用的二值图像为训练样本，采用BP算法进行训练，对实测图像分割后得到了目标边缘清晰的较好分割效果：此方法主要优点是设计简单，易于实现；欠缺是BP网络学习时间过长，