基于形态学重建和极大值标记的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法的过分割问题,结合形态学重建和极大值标记技术研究并实现一种新算法。该算法首先进行开闭重建预处理,较好地去除了各类噪声并保留目标原有的结构;然后进行局部极大值调整及标记,有效地避免了过分割;最后对局部极大值图像进行分水岭分割,取得了较好的实验效果。论文还探讨该算法的关键因素即结构元素的选择问题,经大量实验得出结论———选择与目标图像形状相似、大小相宜的结构元素可获得较好的分割效果。     

自适应梯度重建分水岭分割算法

目的 针对灰度分水岭算法存在过分割且难以直接应用到彩色图像分割的问题,提出一种自适应梯度重建分水岭分割算法。方法 该方法首先利用PCA技术对彩色图像降维,然后计算降维后的梯度图像,并采用自适应重建算法修正梯度图像,最后对优化后的梯度图像应用分水岭变换实现对彩色图像的正确分割。结果 采用融合了颜色距离、均方差和区域信息的性能指标和分割区域数对分割效果进行评估,对不同类型的彩色图像进行分割实验,本文算法在正确分割图像的同时获得了较高的性能指标。与现有的分水岭分割算法相比,提出的方法能有效剔除图像中的伪极小值,减少图像中的极小值数目,从而解决了过分割问题,有效提升了分割效果。结论 本文算法具有较好的适用性和较高的鲁棒性。     

一种程度可控的形态学多尺度梯度分水岭算法*

为解决分水岭算法中的过分割现象,提出了一种基于多尺度形态学梯度的谷底填充算法,通过调整填充阈值的方式实现对分割区域数量的控制,同时利用Canny边缘检测算子获取图像边缘信息,以此对梯度图中的边缘位置进行强化和修正,确保分割出的区域轮廓在谷底填充过程中尽可能地保持与目标边缘拟合.仿真结果表明,此算法对于改善过分割现象有明显效果,并且对分割程度具备可控能力,在适应不同场景需求方面存在一定的应用价值.     

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。     

形态学分水岭算法在粘连图像分割中的应用

针对分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出运用顶帽变换对图像进行Ostu局部阈值处理,改善光照不均和噪声对图像分割的影响;采用多尺度形态学梯度,解决结构元素的形状和尺寸对梯度图像产生的影响。实验结果表明,该算法既能有效地分割粘连颗粒,又能有效抑制过分割现象。     

基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭图像分割

为了解决传统分水岭算法的过分割问题,提出一种使用形态学梯度重构和标记提取技术进行图像预处理的分水岭图像分割方法。该方法基于多尺度概念,进行梯度重构时采用了不同尺寸的结构元素,在对重构后的各梯度图像的区域极小值进行标记后,将各标记点的并集作为最终标记图像,用其修改梯度图像,然后进行分水岭变换,实现图像的区域分割。实验结果表明,该方法既能有效解决分水岭算法的过分割问题,又保留了各尺度下的重要目标,并且可以根据图像特点和具体的分割要求,调整分割过程中所选参数,得到满意的图像分割效果。     

基于改进快速分水岭变换的图像区域融合

提出一种改进的快速分水岭变换算法,可在只增加很小算法复杂度的情况下获得梯度图像的多尺度信息;进而构造了一个新的区域相似性函数,该函数综合考虑了灰度差异、边界强度、融合进度、边界复杂度、纹理信息等多方面因素,并将改进分水岭变换中获得的多尺度信息用作评价边界强度的指标．实验证明,该算法有很好的鲁棒性和适应性．     

基于形态学分水岭的彩色图像分割

将数学形态学理论应用到彩色图像处理是当前的研究热点问题。由于彩色图像的高维特性,导致经典的分水岭方法难以直接拓展到彩色图像处理中。已有的方法常常忽略彩色图像的色度信息,因此分割精度较低。本文提出了一种新的方法,该方法首先定义了新的彩色空间,在新的彩色空间下对彩色图像的色调和亮度分量分别进行分割,然后利用饱和度加权以实现各个分量的融合,得到最终的分割结果。实验结果表明,本文提出的新方法能正确分割彩色图像,分割效果明显优于传统的方法。     

基于多分辨率分析与形态学分水岭算法的图像分割

由于分水岭算法存在着过分割的问题,本篇论文提出了一个有效解决该问题的方法。首先,在图像预处理过程中先对图像进行小波分解;其次,采用形态学求梯度的方法得到小波分解后的低频图像的梯度图并对其进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的低频梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割,并将低分辨率的分割结果图像向全分辨率映射。试验结果表明该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性。     

基于形态学重建和梯度分层修正的分水岭脑肿瘤分割*

针对脑部核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)图像中因噪声、灰度不均匀及边界模糊不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出一种基于形态学重建和梯度分层多尺度修正的分水岭分割方法。首先对原始图像进行形态学混合开闭重建以平滑去噪,同时保留目标轮廓信息;然后根据梯度图像的三维地貌体积对其进行分层多尺度修正,自适应地确定修正所需的结构元素尺寸,对低梯度层级采用较大尺寸结构元素进行闭运算修正,消除产生过分割的非规则局部极小值,而对较高梯度层级则采用较小尺寸的结构元素,保持区域轮廓的位置不变;最后在修正基础上,运用标准分水岭变换实现图像分割。实验结果表明,该方法与标准分割的相似度指数和Jaccard指数均较高,且过分割率和欠分割率均较低,具有较好的分割效果。     

一种基于重构算子的分水岭变换算法

分水岭变换是数学形态学的主要分割工具,它通过对梯度图像进行分割,能够提供单像素宽的封闭的区域边缘.但是,直接对梯度图像进行分水岭变换存在严重的过分割问题,这个问题往往采用基于标记的分水岭变换加以改进,可是,有时又会带来欠分割问题.通常过分割和欠分割问题主要发生在灰度的非极大值或极小值的过渡区域.为了克服分水岭变换易造成过分割的问题,通过对分水岭变换产生的过分割以及标记点选取可能导致的欠分割原因进行分析,提出了一种基于重构的分水岭变换算法,该算法首先通过基于重构的变换序列滤波来平滑图像,以减少目标内部差异;然后针对梯度图像,利用重构闭来消除灰度过渡区域在梯度图像上所造成的极小;最后对其进行分水岭变换,可有效控制分水岭变换的过分割现象.     

基于梯度修正和区域融合的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种基于梯度修正和层次区域融合的分水岭分割方法。该算法首先利用开闭双重建操作以及非线性变换对梯度图像进行修正;然后求取浮点活动图像并作为分水岭算法的输入;最后在区域灰度相似性准则的基础上,结合对比度和边界强度准则对分水岭变换结果进行小区域的合并,得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能有效地解决过分割问题,具有良好的鲁棒性和适应性。     

基于多尺度形态滤波的分水岭图像分割方法

采用多尺度形态滤波器对输入噪声图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑,实现了消除噪声、简化图像、保持物体重要轮廓信息的作用．最后,给出一种改进的快速区域合并算法优化分割结果．实验证明,采用文中分割方法可以获得很好的分割结果。     

修改标记符梯度图像的分水岭变换

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种修改标记符梯度图像的分水岭分割方法。该算法首先利用阈值分割法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记;然后根据标记的二值图像,运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正;最后,使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。实验结果表明,该算法能有效地抑制过分割问题,并且使用标记符会为分割问题带来先验知识,这为人们解决模式识别等更高级的工作提供了一种有效方法。     

基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法

提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法,采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波,并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合。针对小波分解的不同频率域,选择不同的融合规则,既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后,采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值,并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明,采用此分割方法可以获得较好的分割结果。     

基于形态学重建改进的FCM算法

传统的FCM(fuzzy c-means)算法可以准确的分割多数无噪声图像,但对噪声图像非常敏感。针对于此类问题,提出了一种基于形态学重建的改进FCM算法。首先利用形态学闭合重建算子对含噪图像进行光滑化。然后利用基于邻域信息的改进FCM算法对合成图像及医学图像进行分割处理,最终得出了更加精确的分割结果。通过与其它两类算法进行数值实验对比,验证了所提出算法的有效性和实用性。     

基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振成像(MRI)图像中因噪声、肿瘤内部灰度不均匀、模糊及边界不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度修正的控制标记符分水岭分割方法。该方法在形态学梯度图像基础上,根据不同像素点所在特定邻域内的梯度值自适应确定结构元素的大小;然后,对图像进行形态学多尺度修正,保证修正过程中目标轮廓不发生较大偏移;最后,采用控制标记符的分水岭变换对图像进行分割。实验结果表明,该方法可对脑肿瘤进行较精确的分割。     

基于形态学梯度的X射线数字图像边缘检测方法

研究和分析了形态学梯度算子,提出了一种适合X射线数字图像边缘检测的多尺度形态学梯度算子;这种算子的取值来自于膨胀梯度图和腐蚀梯度图中同位置像素的最小值,它结合了膨胀和腐蚀的优点。也考虑了X射线数字图像对比度低的特点;实验证明这是一种检测X射线数字图像边缘的有效方法。