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针对分水岭算法在对复杂粘连物体图片的分割过程中产生局部极值过多和分割后区域边缘不能准确定位的弊端,提出对要分割的图像做基于形态学的开闭重建运算;然后对图像的形态学梯度图像进行滤波重建,通过对梯度幅值图像进行修改,标记出要分割区域的最小值,过滤掉无关的较小值;最后运用分水岭算法对标记的图像进行分割,取得了较好的分割效果. 相似文献
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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。 相似文献
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为了降低分水岭算法的过分割问题,提出一种新改进的基于标记的分水岭图像分割方法。该方法是在分水岭算法的基础上,算法直接应用分水岭在原始梯度图像而并非简化之后的图像进行分割,从而保证没有物体边缘信息的丢失。与此同时,新算法设计一种新的标记提取方法,从梯度的低频成份中提取与物体相关的局部极小值。它们将构成二值标记图像。然后,将提取的标记利用形态学极小值标定技术强制作为原始梯度图像的局部极小值,而屏蔽梯度图像中原有的所有局部极小值。最后,分水岭在经过修改之后的梯度图像上进行图像分割,最终获得较好的图像分割结果。利用本文提出的图像分割算法可以获得较为理想的图像分割结果。通过对不同类型的图像进行试验,证明本文提出的图像分割算法能够获得符合人类视觉特点,具有实际意义而且一致的分割区域,以及较为准确、连续、一个像素大小的物体边界。与其他的分水岭改进方法相比,本文提出的方法要求的计算复杂度较低,具有简单的参数,同时能够更为有效地降低分水岭算法的过分割问题。 相似文献
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传统的分水岭算法直接对图像的梯度图进行分割,梯度算子由于受噪声或量化误差的影响而产生很多局部最小值,从而导致严重的过分割现象,如何消除其过分割现象一直以来都是研究的热点。本文介绍一种广义形态滤波器,使用两组适应不同形状要求的含有四个结构的结构元素来构成一个滤波器组,用于分水岭算法的预处理,在平滑原始图像的同时去除了易造成过分割的区域细节和噪声,有效地抑制了分水岭算法的过分割现象,然后使用分水岭算法,获得了较好的分割效果。 相似文献
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目的 现实生活中的彩色图像往往因噪声、色彩不均匀、有较多弱边界等问题的存在导致难以准确分割,结合分水岭变换与形态学重构的优势,提出了一种基于同态滤波与形态学分层重构的分水岭分割算法。方法 首先提取彩色图像的梯度图,接着对该梯度图采用同态滤波修正梯度图。然后利用形态学开闭重构的方法,对滤波后的梯度图进行分层重构。根据梯度图像的累积分布函数及滤波后的梯度像素直方图的分布信息,给出了梯度分层数的计算公式,同时确定了形态学结构元素尺寸。最后对修正后的梯度图像应用标准分水岭变换实现了图像分割。结果 对不同类型的4幅彩色图像进行分割实验,采用区域一致性与差异性相结合的综合指标对分割结果进行无监督评价。这4幅图像的综合评价指标分别为0.6333、0.6656、0.6293、0.6484,均高于文献中两种现有分水岭算法的指标值:0.6295、0.6641、0.6230、0.6454与0.5861、0.5907、0.5704、0.5852,分割性能较好。结论 提出一种新的彩色图像分割算法,应用同态滤波保留了图像的弱边界,采用自适应形态学重构,抑制了分水岭变换中过分割。算法的分割结果更加接近人眼对图像的感知,无论从评价指标还是分割性能看,均表现出色。算法对噪声不敏感,鲁棒性较好,可广泛应用于计算机视觉、交通控制、生物医学等方面的目标分割。 相似文献
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为了克服分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于改进形态学梯度和自适应标记提取的分水岭新方法。用两组结构元素进行梯度计算;对重构后的梯度图像用Otsu算法提取标记;用h-minima变换修改标记图像,将各尺度下标记点的并集作为最终的标记图像;对修改的梯度图像进行分水岭变换。实验结果表明:与传统分水岭算法相比,该算法对于改善过分割现象有明显的效果,能够获得具有实际意义且更合理的分割区域。 相似文献
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目的 针对传统分水岭算法中产生的过分割问题,提出一种基于阈值标记的分水岭彩色图像分割算法。方法 该方法将分水岭算法直接应用到原始梯度图像上而不是简化之后的图像,这样做的目的是可以保护边缘信息不受损失;利用不同尺寸结构元求取彩色图像形态学梯度,解决了关于保护边缘和图像简化之间的矛盾。同时算法设计一种阈值自动选取与标记提取方法,从梯度的低频成分中提取与物体相关的局部极小值,用这些极小值构成的二值图像强制标定原始梯度图像,在修改后的梯度上进行分水岭分割。结果 在仿真实验中,利用本文算法针对不同RGB彩色图像进行分割,获得准确、连续封闭的分割边界,与其他同类方法相比,得到符合人类视觉的最小分割区域数,同时在运行效率上也有很大提高。结论 该方法可以自适应提取标记而不需要先验知识,有效解决了分水岭算法的过分割问题,相对于传统的算法,提高了分割性能,有较好的适用性和鲁棒性,可将其应用于机器视觉、生物医学以及高光谱遥感图像分割领域。 相似文献