均值偏移滤波算法在活体细胞图像背景去除中的应用

活体细胞图像中细胞与背景对比度低,背景中存在密集分布的颗粒状噪声,要有效分割图像并提取细胞特征,预处理就显得尤为重要。针对这一问题将一种改进的均值偏移滤波算法应用到对活体细胞图像背景去除中,在去除图像背景的同时保留了细胞的形貌,并且探讨了核函数带宽选择对均值偏移滤波算法处理效果的影响。     

基于小波变换的数字全息再现像质量提高方法

数字全息再现像中存在的散斑噪声严重影响了数字全息的应用,通过分析边缘检测方法和小波变换阈值去噪方法的原理,提出了一种基于边缘检测的小波变换散斑噪声去除方法。首先利用高斯-拉普拉斯算法获得边缘图像,进而通过Neyman-Pearson准则获得自适应阈值,并采用改进折中阈值函数对边缘图像和非边缘图像小波系数进行处理,将两者处理后的小波系数相加,并进行反变换得到处理后的图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

火灾视频图像的边缘检测

针对火灾视频图像存在较多噪声的特点，介绍了图像边缘的概念和几种传统的边缘检测算子，对各种边缘检测算子的优缺点进行了分析，给出了一种图像阈值分割与边缘检测相结合的方法.该方法先对火焰灰度图像进行分割，采用阈值迭代算法找到分割的阈值，使火焰与背景分离，然后再应用传统的边缘检测算子.通过利用拍摄的火焰视频图像对传统的算法和给出的算法进行多次试验及图像的对比分析，结果表明，提出的边缘检测方法检测出的火焰边缘在完整性和清晰度上具有更好的效果.     

基于正则化方法的SAR图像分割及目标边缘检测算法

为了准确地分割图像并获取清晰、连续的边缘特征,在系统分析正则化技术的基础上,提出了一种基于正则化技术的SAR图像分割及目标边缘检测算法。该算法首先利用一种改进的正则化方法对SAR图像进行预处理,然后分析图像的统计特性,利用阈值化技术获取SAR图像的目标区域和阴影区域,最后通过加窗处理技术对分割后的目标区域进行边缘特征提取。并用MSTAR数据进行大量的仿真实验,结果表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法在获取良好的分割结果的同时能更精确、更完整地检测出目标的边缘特征。     

基于梯度的自适应边缘检测算法研究

对常见的边缘检测算法进行改进,基于梯度提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边界点像素灰度值的差异,分析模版中的9个像素,计算出像素的梯度幅度和梯度方向;按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.     

基于样条插值的图像分割算法研究

针对传统分割算法中的阈值选择问题,提出了一种改进的图像阈值分割算法。采用样条插值方法对图像的灰度直方图进行曲线拟合,获得直方图的曲线表达。利用函数极值的特点寻找直方图曲线的极值点,获取阈值,对图像进行阈值分割。实验结果表明,改进算法获得的阈值较其他算法有更好的分割效果。     

组合均值平移和区域合并的图像分割算法

医学图像类的多细胞图像分割过程中,经常因为细胞边界模糊而影响分割质量.针对复杂情况下的细胞图像分割问题,提出了一种组合分割方法,新方法将一种非参数聚类算法(均值平移)和区域合并相结合,先利用均值平移算法获得图像的过分割结果,再根据区域合并准则,合并过分割区域得到准确的分割结果.将此方法应用于活细胞的显微灰度图像,并与几何活动轮廓模型算法、阈值分割算法、均值平移算法及水线分割算法相比较,实验结果证明了此算法的有效性.此算法不仅可以将粘连的细胞分开,还可以获得接近细胞原始形状的边界,为进一步图像研究提供了良好的基础.     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除＂毛刺＂处理。仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架。     

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。     

PCB图像增强与分割

PCB缺陷检测的特点是建立基于边缘的样本结构,利用边缘的梯度方向进行缺陷的检测.针对这一特点对PCB图像进行增强处理,在突出图像边缘的同时滤除边缘附近的噪声,为后续图像分割时更有效的选取阈值打下良好基础.使用方差分析法得到最佳分割阈值,并应用此阈值进行图像分割.实验表明,二阶梯度图像增强不仅解决了目标图像边缘附近噪声去除问题,而且有效地突出了边缘信息,图像的黑白对比分明,尤其是目标图像靠近边缘部分灰度值明显高于其他的非边缘区域.     

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．     

基于水平集和凹点区域检测的粘连细胞分割方法

为解决具有灰度不均匀、低对比度以及边缘模糊等缺陷的粘连细胞分割问题,提出结合水平集方法的轮廓提取和凹点区域检测的细胞分割方法.利用水平集方法可很好地解决曲线演化过程中的拓扑变化问题,结合细胞图像的区域信息和边缘信息,能有效提取细胞的边缘轮廓.该方法可最大限度地保留细胞边缘轮廓的几何特征.根据多边形的凹凸性,循环迭代检测粘连细胞轮廓上的凹点区域,确定细胞的粘连位置,最后确定粘连位置的分割连接线.对几十幅不同粘连细胞图像的分割实验结果表明,该方法易于实现,鲁棒性强,效果明显,细胞分割的平均准确率达到83.01%,优于分水岭及聚类分割方法.     

基于颜色模型极小值运算的细胞图像分割算法

为了能够快速准确地检测人类细胞形态及增殖分化等情况,提出一种高效自适应细胞图像的分割方法。首先提取图像六角锥体模型中特征明显的饱和度分量图像,并使用形态学重构、H-minima技术和图像增强技术对饱和度分量图像进行梯度修正;修正图像的梯度后,使用分水岭算法对图像进行分割;根据原图像灰度的一致性对分割结果进行区域合并,得到背景、细胞和细胞核3部分,最后使用形态学方法处理合并结果中的虚假噪点并平整区域边缘。实验结果表明,细胞与细胞核分割的准确度分别为0.978 8和0.967 7;Dice系数分别为0.938 8和0.937,实现了对医学显微细胞图像的精准分割。     

基于测地形态学进行细胞 图象分割的新方法

细胞分割提取在计算机病理诊断系统中是一个重要技术，分割结果的优劣直接影响着诊断的效果，也是影响诊断系统能否应用在临床上的一个重要因素。本文使用数学形态学的测地形态学方法，利用细胞图象的灰度图特征，提出一种有效的细胞图象分割方法，对原始图象进行中值滤波预处理后，首先使用水浸分割算法得到单个细胞的分割结果和聚堆细胞的外轮廓，然后使用水线分割算法得到水线图，最后通过寻找细胞外轮廓的凹点，结合水线图，实现了聚堆细胞的分离。实验结果表明方法准确可靠，具有一定的通用性。     

Hough变换和区域分离-合并相结合的分割算法

针对传统区域分离-合并算法中过分割的问题,提出一种基于边缘提取和区域分离-合并相结合的分割算法。即利用Canny算子对图像进行边缘提取,得到边缘像素集。然后将像素集作为边缘线,采用区域分离-合并算法进行图像分割。由于Canny算子所提取的像素集是不完整的,所以需要用Hough变换对其进一步完善,得到连续的边缘线。该算法能够提高区域分离-合并算法的精确度,较好地解决其过分割的问题。实验结果表明,该算法有效。     

一种改进的CV水平集图像分割方法

由Chan Vese提出的水平集图像分割模型可以不依赖于图像的边缘信息而对弱边缘以及含有内部轮廓的图像具有良好的分割效果.但对于背景图像灰度包含两个及以上等级分层时,图像分割得不到准确的结果.提出一种新的基于C V模型的改进算法,该算法引入了快速C V方法的思想,融入全局梯度信息以及目标的先验知识.实验结果表明,该方法能够很好地分辨出背景图像复杂灰度包含多个等级分层的目标区域轮廓且具有良好的适应性.     

Improved SLIC Segmentation Algorithm for Artificial Structure Images

Simple linear iterative cluster(SLIC) is widely used because controllable superpixel number, accurate edge covering, symmetrical production and fast speed of calculation. The main problem of the SLIC algorithm is its under-segmentation when applied to segment artificial structure images with unobvious boundaries and narrow regions. Therefore, an improved clustering segmentation algorithm to correct the segmentation results of SLIC is presented in this paper. The allocation of pixels is not only related to its own characteristic, but also to those of its surrounding pixels.Hence, it is appropriate to improve the standard SLIC through the pixels by focusing on boundaries. An improved SLIC method adheres better to the boundaries in the image is proposed, by using the first and second order difference operators as magnified factors. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves an excellent boundary adherence for artificial structure images. The application of the proposed method is extended to images with an unobvious boundary in the Berkeley Segmentation Dataset BSDS500. In comparison with SLIC, the boundary adherence is increased obviously.     

基于无人机遥感影像的水体提取方法

针对无人机（UAV）影像水体提取出现的噪声干扰、光谱混淆、分割尺度难把握、无法使用水体指数等问题,提出边缘检测算法结合面向对象方法的新水体提取方法（AUCSN）. 采用各向扩散滤波算法对影像去噪;采用Canny边缘检测算子对去噪后影像进行边缘提取,提取结果与去噪后影像进行波段重组,利用改进的邻域绝对均值差分方差比法对重组影像选取最优分割尺度,开展多尺度分割. 结合水体对象的光谱、形态、纹理特征建立模型,对分割后影像实现水体粗提取. 将粗提取结果利用形态学闭运算填充孔洞,实现水体提取. 实验结果表明,采用AUCSN方法进行水体提取,不仅提高了提取效率,而且提取精度能够达到96%.     

基于SURF算法的细胞显微图像拼接方法的改进

为提高细胞显微图像的拼接速度,对基于SURF特征提取的显微图像拼接方法进行了改进.首先利用SURF算法提取待拼接图像的特征点,接着提取待拼接图像的边缘,将图像边缘上的特征点保留下来,进行下一步匹配与图像融合.实验结果表明:改进的方法能够获得理想的拼接效果,并且大大地提高了运算速度.