基于模糊增强的图像区域分割算法研究

针对图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割问题,提出了一种基于模糊增强的图像分割算法.该算法依据基于模糊增强的Canny边缘检测原理,在充分分析图像纹理区和清晰边缘的像素分布特点的基础上,通过增强纹理区像素对比度,检测出更多的纹理区细节.并利用膨胀、区域连通等方法实现了图像的区域分割.实验结果表明,该算法能够准确地实现了图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割,并有较强的抗噪能力.图像分割结果可以反映更多的纹理细节信息.     

一种基于边缘检测及纹理分析的水坝图像分割算法

针对边缘检测算法的局限性及灰度水坝图像的特点,提出了一种基于边缘检测及纹理分析相结合的灰度图像分割算法,首先利用边缘检测算法对待处理图像进行边缘检测得到图像的粗分割,然后在原灰度图像中对得到的边缘位置点进行纹理分析,去除检测到的非目标对象的边缘从而得到分割图像,即细分割。将该算法应用到河坝监测系统中,实验证明该算法达到了很好的分割效果。     

一种基于纹理的车辆图像分割与提取算法

提出一种基于纹理特征的车辆分割与提取算法,该算法充分利用了车辆纹理、亮度、色度的重要信息,通过循环迭代法选取最优的阀值,通过汁算纹理掩码、亮度掩码、色度掩码,经过形态学操作和边缘提取,最终实现车辆分割.实验结果表明,本文的算法在多种复杂情况下具有较好的效果.     

一种基于纹理的图像分割方法

提出了一种基于多进制小波变换的纹理特征提取方法，通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量，利用模糊c-均值聚类算法进行纹理分割，获得了较好实验结果。     

融合Canny边缘检测的多输出损失肺炎CT图像分割算法

针对肺炎的影像学特征如弥漫、多灶、磨玻璃的特点,提出一种肺部感染CT图像分割算法CEDMO。算法主干网络使用ResNet50,在特征提取中,先利用Canny算子对分割目标边缘进行检测,得到的边缘信息再与ResNet50进行融合计算,边缘信息还在解码器部分的多目标输出计算中作为一个引导值。在解码器部分对PSA注意力机制改进并设计了多输出约束,以获得了更多的细节信息和多个尺度的特征。在多输出中,设计了5个输出路径,每个路径的Loss都参与约束计算,使得训练结果加快收敛,从而提高计算效率。最后通过实验对比基线模型的结果,3个指标优于基线模型,其中Dice系数、灵敏度(SE)、增强对准度量(E_?^m)依次提高了4.7、4.5和1.3个百分点。     

基于图像纹理自适应的边缘检测算法

通过对图像进行Fourier分析,获取能够表达图像纹理的能量谱,进而定义能量谱的环特征和楔特征.环特征可以描述纹理的粗细,楔特征可以描述纹理的方向,以这两个特征值作为边缘检测模板选择的依据,使边缘检测具有纹理自适应能力.实验表明,该算法边缘检测精确,抗干扰能力强.     

图像分割算法研究

图像分割技术是数字图像处理非常重要的研究领域之一,分割结果的好坏直接影响随后的图像分析、识别等过程的质量。因此本文介绍了常用的数字图像分割方法以及数字图像分割算法的评价方法,最后总结出数字图像分割方法的发展趋势。     

基于边缘检测算法的图像分割技术研究

基于边缘检测算法的图像分割技术是图像分析基础算法之一,在讨论边缘检测算法基本原理的基础上,在Matlab中实现了边缘检测算法,并对Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子在边缘检测中的效果进行了对比分析。     

医学图像分割算法研究

医学图像分割是医学领域不可或缺的组成部分,对于诊断和治疗具有重要意义。在MATLAB软件环境中设计了医学图像分割算法。从医学影像库中选取2张不同诊断图像,采用图像处理算法进行分割,并对处理结果进行研究和探讨。分割算法以阈值分割法和边缘检测法为主要研究对象,其中阈值分割法以大津（Otsu）算法分割为主,边缘检测法采用索贝尔（Sobel）算子、高斯拉普拉斯算子（Laplacian of Gaussian,LoG）算子、Canny算子3种算子进行对比分析。选出一种更普适的分割算法,有效提高医学图像的分割精度和效率。     

一种有效的水下图像分割算法

水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点，直接使用传统分割方法对水下图像进行处理，效果较差，存在边缘扩大、轮廓变形等缺点。为提出新的抗噪性能好、能够克服水下成像过程中非线性影响的算法，文中在模糊理论的基础上，结合用熵的概念，提出了一种能根据图像自身特点自适应选择变换参数、使图像分割效果达到最佳的算法。通过对水下图像处理实验证明，该算法对简单背景的水下图像分割是有效的。和传统分割方法相比，该算法具有更强的自适应性和抗噪性能。     

一种视频序列图像中运动目标的分割算法

提出了一种新的用于检测视频序列图像中运动目标的算法。该算法通过对差帧图像进行模板检测及形态学滤波,并结合Canny算子边缘检测获得运动目标的分割掩模,提取出运动目标。实验结果表明,该方法能够有效分割运动物体,具有较强的鲁棒性。     

基于局部期望阈值分割的图像边缘检测算法

传统图像边缘特征检测通过梯度算子卷积计算获取梯度图,并根据梯度变化情况设定阈值得到边缘信息,但图像的各局部区域梯度变化不均匀,采用统一阈值分割边缘信息往往会造成获取的边缘信息不准确。本文提出一种基于图像局部区域期望的自适应阈值方法,首先采用Sobel算子获取图像梯度矩阵,然后将梯度矩阵分割为多个子区域,并计算每个子区域的局部期望作为该区域阈值,进行边缘特征提取。实验表明,提出的方法提高了图像主要目标物边缘特征的识别度,区域边缘信息划分准确。     

基于改进的最大类间方差算法的图像分割研究

每种图像分割方法都只利用了图像信息中的部分特征,必然带有局限性,因此只能针对各种实际应用领域的需求来适当选择所需的方法.比较了几种阈值分割和边缘检测算法,着重研究了最大类阃方差算法,并对其进行改进.针对不同的图像进行了仿真,对实验结果进行了分析、研究、比较.结果表明,改进的Otsu算法能有效地提高图像分割的质量.     

巨核细胞图像分割方法的研究

随着现代医学研究的飞速发展,显微图像定量分析已经广泛应用到临床诊断、病理分析、癌变分级分类等越来越多的医学领域之内。巨核细胞是骨髓切片图像中个体较大的细胞,形状不规则,对其进行有效提取和分割对骨髓成份统计分析、血液疾病诊断等都有重要意义。该文根据数学形态学的知识,利用直方图势函数提取标记点,并将这些标记点作为种子点来对梯度图进行Watershed变换,进而实现骨髓切片中巨核细胞的有效分割。该方法是一种谱信息与空间信息相结合的分割方法,对分割结果与传统算法的对比分析表明,改进后的算法在分割的完整性和一致性上具有更好的效果。     

一种改进的图像边缘检测算法的研究

图像边缘时图像的基本特征之一,阐述了边缘检测的基本理论和传统的边缘检测算子理论,提出了一种改进的图像边缘检测方法。通过实验表明,该方法能够有效的对图像边缘进行检测,目标边缘定位精度较好,并且能有效减少噪声对图像的干扰,从而提高了图像边缘检测的抗干扰能力。     

小波融合技术在图像分割算法中的应用研究

针对图像分割出现一些重要信息丢失与过分割的问题,提出了将小波融合技术应用到图像分割算法中,并对其进行实验验证。首先将图像分别进行Canny分割与迭代阈值分割;然后将这两种分割后的图像进行小波融合,得到融合图像。实验验证结果表明,与传统的Canny分割、迭代阈值分割相比,该算法能结合这两种分割算法的优点,互相弥补各自的一些不足之处并具有一定的抗噪声能力。     

基于边缘检测的图像分割方法及其在机器鱼中的应用

针对仿生机器鱼在目标识别、追踪任务中的需求,结合基于阈值的图像分割算法和基于Sobel算子的边缘检测技术,给出了一种基于目标图像阈值自适应调整策略的图像分割方法．克服了基于固定阈值的图像分割算法不能适应环境光照变化的缺点．该方法应用于仿生机器鱼的水下目标识别任务中,实验结果表明了该方法是有效的．     

一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真

针对相似图像分割过程中,输入像素数据在转换空间上存在的不连贯和幅度变化特征差异很小,像素的隶属关系很难准确界定,导致分割阀值设定过程出现较大衰减,分割误差较大的问题,提出一种改进的模糊聚类图像分割算法.分析了传统的模糊C-均值聚类图像分割算法的弊端,对像素模糊划分矩阵和聚类中心进行推导,将迭代过程中像素数据集对聚类隶属的可能性和不确定性关系融入分割目标函数中,依据可能隶属度和不确定隶属度建立改进分割准则函数,同时对像素聚类进行更新,实现图像分割.仿真结果验证了所提算法的有效性,结果表明,改进后的方法在分割检测过程中,图像误差明显减小.     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。