基于数学形态学和区域合并的医学CT图像分割*

针对传统分水岭算法分割腹部CT图像存在的过分割情况,提出了一种基于形态学优化和区域合并的分水岭分割算法。该方法先利用多尺度数学形态学方法检测出梯度图像,并用形态学重构去除细密纹理和噪声引起的局部极值,然后进行分水岭变换。为了产生有意义的分割,采用简单的区域灰度均值对变换后的图像进行有效的合并。实验结果表明,该方法能有效解决分水岭算法的过分割问题,得到较好的分割效果。     

形态学梯度重建的改进快速分水岭算法

提出一种基于形态学梯度重建的改进快速分水岭分割算法。该方法在形态学梯度图像基础上,利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建;定义了分水岭的强度指标--落差,基于此对快速分水岭算法进行了改进,并将此算法结合图像重建进行了仿真实验,整个分割过程无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性。仿真实验证明,改进的算法无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面,均具有较好的分割效果。     

基于梯度修正和区域合并的分水岭分割算法

分水岭是一种有效的图像分割方法,但存在过分割现象,为此提出了一种改进的分水岭分割方法,该方法首先利用形态学算子得到梯度图像,然后利用形态学混合开闭重构算子进行梯度修正,去除了易造成过分割的区域细节和噪声,接着采用基于标记的分水岭算法进行分割,有效地克服了过分割现象.为了得到更好的分割效果,提出了基于区域一致性和边界曲率光滑性相结合的区域合并准则,对分割后的图像进行有效的合并,该方法能够很好的解决过分割现象,并且产生更有意义的分割效果.通过多组实验,并且和传统的分水岭算法进行对比,得到了满意的效果,结果表明了该方法的有效性.     

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。     

数学形态学在图像分割中的应用研究

本文以数学形态学基本运算的介绍为基础,阐述了图像处理中常见的一些数学形态学方面的应用,其中有形态学图像重建、形态学图像滤波和形态学图像梯度。最后介绍了一种基于形态学的图像分割算法—分水岭算法,并以基于标记的分水岭分割算法为例,研究了形态学运算在图像分割前的预处理步骤和图像分割中帮助提取标记的作用,由此证明了数学形态学运算是图像处理领域中的一种有效方法和手段。     

结合各向异性扩散和分水岭算法的图像分割

传统分水岭算法受到噪声干扰时容易出现过分割现象，为了抑制噪声的同时尽可能多地保留住图像边缘信息，提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法。首先对原始图像进行滤波操作，传统P-M算子通常人为设定固定边界阈值，容易丢失细节信息，应用梯度模的变化设定阈值并连结图像结构张量形成一个扩散函数，边缘处沿切线方向扩散易于保留边缘细节，平坦处具有各向同性易于平滑噪声，这样保证了良好的分水岭结构。其次对图像的梯度信息进行计算，为了使梯度信息得到补偿，采用数学形态学的开闭运算对图像梯度信息进行处理。然后运用形态学极小值标定方法标记处理后的图像局部极小值，最后用分水岭算法对图像进行分割。实验对无噪声图像和加噪声图像进行分割，结果表明该方法具有良好的分割效果，尤其对噪声图像有较好的鲁棒性。     

基于彩色模型的重构标记分水岭分割算法

分水岭算法是一种适用于图像分割的强有力的形态学工具,但传统的分水岭算法存在严重的过分割现象,并且实际图像容易受到反射亮光和阴影的影响。针对该问题提出一种新的彩色空间重构标记分水岭分割算法。该算法首先将RGB彩色图像转换到新的彩色空间中,抽取不受反射亮光和阴影影响的分量进行梯度计算;然后利用形态学开闭重构提取感兴趣目标构成二值标记图像,利用标记图像修改梯度图;最后在修改的梯度图上进行分水岭变换。新算法不仅可以抑制由于纹理细节和噪声引起的过分割,还可以有效地抑制由于反射亮光和阴影产生的过分割,同时由于该分割算法是在原始梯度图上而非滤波简化的图像上进行的,因此物体的边缘信息也得以最大程度的保留。理论分析和实验结果表明了该算法的有效性。     

基于偏微分方程和分水岭算法的图像分割

提出一种基于偏微分方程构造、具有良好分水岭结构梯度幅值图像来改进分割性能的方法,首先,对原始图像进行边界检测,得到梯度幅值图像,利用1维梯度向量流偏微分方程对梯度幅值图像作用、扩散边界信息和去除噪音,使其具有良好的分水岭结构,然后检测梯度图像的局部最小值点,通过形态学膨胀运算自动合并相近的局部最小值点,使图像更有利于分水岭算法的分割,最后用分水岭算法分割处理后的图像,实验结果表明,该方法降低分水岭算法的过分割现象,为后续处理提供较为可靠的基础.     

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.     

基于标记的数学形态学滤波分水岭算法

经典的分水岭算法存在过分割问题,文中针对图像分割提出了一种基于预处理的改进算法。目的是为了抑制分割过程中的过分割现象,缓解过分割问题。首先对图像进行应用数学形态学去噪,滤波。再求取梯度图像,然后根据梯度图像局部极小值的综合信息自适应地提取内部标记,再进行距离分水岭变换提取外部标记。并以提取的标记为依据,对梯度图像进行修正,最后对修正后的梯度图像实施分水岭算法。实验结果表明:与传统分水岭算法相比,本算法能较好地缓解过分割问题。