基于静脉灰度值特征的图像分割算法研究

手背静脉图像的采集过程中,由于图像采集设备、光照、皮下脂肪厚度等因素的影响,手背静脉图像的对比度比较低,同时图像噪声严重影响静脉提取。针对此问题,本文提出了一种基于静脉灰度值特征的图像分割与对比度增强算法。首先提取ROI(有效的感兴趣区域)和对ROI进行维纳滤波;然后采用新的图像分割算法对静脉图像进行静脉提取,利用8-邻接内边界跟踪方法和形态学处理方法对静脉二值图像进行去噪;最后将ROI与去噪后的图像进行加权叠加得到对比度增强的静脉图像。实验结果表明,通过采用基于静脉灰度值特征的图像分割算法可以很好地获取到静脉脉络,最终可以获得高对比度的静脉图像。     

图像分割方法综述

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。本文针对当前主流的灰度图像分割算法进行了分析、分类、归纳和总结,指出了各类方法的优缺点,为选择不同的分割算法提供了一定的依据。     

结合遗传算法与方向图法的指纹图像分割

指纹作为人体的重要特征，由于其唯一性和终生不变性，越来越成为生物测定技术的重要手段，在自动指纹识别中，指纹图像分割是图像预处理中关键的一环，不仅能够对图像信息进行压缩，保留脊谷线的主要信息，同时能够去除大量的粘连，加速后续处理的速度和提高指纹特征提取和匹配的精度，将基于遗传算法的阈值分割方法和方向图法相结合对指纹图像进行分割。     

应用于灰度图像分割的基于流体静力学原理活动轮廓模型

提出一种新的活动轮廓模型,应用于灰度图像分割。此模型建立在流体静力学理论之上,运用流体静力学理论直接驱动连续曲线,逼近被包围的目标。该模型能够分割多重目标、能够分割嵌套的目标、能够有效地控制过分割现象。     

基于灰度直方图的阈值分割算法

介绍图像灰度直方图和传统阈值分割的两种算法,传统算法对图像不加区分,分割效果欠佳,直方图分析法可以弥补其不足,处理效果较理想,是一种值得推广的算法。     

基于图像边缘的灰度加权算法应用于LED管芯检测

LED管芯检测的像素级算法受到图像分割的影响,造成目标中部分像素的丢失.本文利用图像边缘区域的灰度加权算法,以求取物体边缘所在像素点的灰度来计算边缘位置.检测结果分析表明,该算法在检测精度上有了明显提高.     

基于像素平均梯度的灰度图像分割法

提出利用邻域平均梯度(NAG)的高低差异将像素分为两个集合,将具有过渡性灰度值的高梯度像素分离后,再分析代表目标区域的其余像素的灰度差别并分割图像.证明这种新方法使分割更方便更准确.     

指纹自动识别系统中若干基于结构的指纹算法

介绍了指纹自动识别系统的基本原理及其中关于方向图、图像分割、细化、指纹分类、特征提取、点模式匹配等关键技术。     

基于尺度变化的图像灰度投影算法

为了延拓灰度投影算法计算时间上的优越性能,解决传统投影法无法估计视频序列缩放参数问题,本文提出了一种新的基于尺度变化的灰度投影算法.算法根据缩放下投影矢量的特征,采用对数映射其坐标空间的方法,将矢量缩放参数降维成平移参数估计,再使用一维矢量互相关运算求解偏移量.实验结果表明,算法具有较好的鲁棒性,缩放系数位于0.7＜a＜1.3时,256×256图像块的解算时间为0.031s;参数求取精度＜0.03,能够较好的应用于视频帧序列的实时处理.     

基于SLIC与分水岭算法的彩色图像分割

为了克服传统分水岭算法引起的过分割问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)与分水岭算法相结合的彩色图像分割算法,以获得更理想的分割效果。该算法首先利用图像复杂度计算预分割的超像素个数,并利用SLIC对原始图像进行超像素分割预处理,以减少后续处理中的冗余信息;然后,提出了一种自适应计算阈值的方法对预处理图像的梯度图像进行阈值处理,以有效去除噪声,获得较完整的轮廓信息;最后,利用分水岭分割算法对进行极小值标记提取后的图像进行分割。通过对大量图片进行实验表明,本文算法可以有效地抑制传统分水岭算法所产生的过分割问题,在LCE和GCE的对比上优于传统算法,分割质量有所提高。     

一种适合于多目标检测的图像分割方法

提出一种适合于多目标检测的8邻域图像分割方法,用以获取目标特征量,准确分割图像。在对二值化图像扫描形成目标块的过程中,标记各个目标像素,记录目标的边界点,得出分割目标的面积、周长、质心坐标。利用这些信息,可以选择跟踪一个或多个目标。仿真结果证明了该方法实用可行。     

一种改进的势函数聚类多阈值图像分割算法

针对基于势函数聚类的多阈值图像分割算法的不足,定义了伪势的概念,并在原算法基础上提出了一种改进的图像分割算法。由伪势概念确定了伪势合并的判别方法,按照此方法,当相邻的两个峰之间的距离小于所定义的自适应模糊伪势因子时,则应该进行伪势合并。改进后的算法在计算剩余势函数时判断是否存在伪势,然后在势划分函数组的确定过程中相应地进行伪势合并计算。利用多幅图像进行了多阈值分割的仿真试验,结果表明,改进的基于势函数的多阈值图像分割算法具有更好的鲁棒性和分割效果。     

一种累积帧差视频对象分割算法

经过对视频序列的多帧累积,利用帧间变化信息可求得帧差之和,并用数学形态学方法处理之后,即可提取出对象边界。由此,提出了一种累积帧差的视频对象分割算法。实验结果表明,该算法能对低比特率视频序列中运动较为缓慢、背景相对简单的对象进行有效的分割,而且所用时间较短,算法简单、高效。     

红外序列图像的支持向量机分割方法

红外序列图像的准确分割是自动目标识别的关键,而当图像背景复杂时,传统的图像分割技术往往难以满足要求,为此,提出了基于支持向量机的红外序列图像分割方法。序列图像中的部分帧被作为训练样本,通过选择适合的模型参数,运用支持向量机方法建立学习机器,将后续图像帧中的目标从复杂的背景中识别出来,从而实现红外图像分割。实际红外序列图像分割表明,基于支持向量机的图像分割方法不需要复杂的预处理和后处理工作,分割效果理想,对于小目标的图像,识别正确率可达 99%。     

综合边缘检测和区域生长的红外图像分割方法

针对红外图像的特点,提出了一种综合应用边缘检测和区域生长方法的图像分割方法。其思路为:先对图像进行边缘提取,得到边缘像素点集;然后利用该点集的平均灰度和目标区域的连通性作为生长判决条件,采用区域生长法实现图像分割。仿真结果表明,该方法能快速准确有效地实现红外图像分割,避免了单独使用边缘提取或区域生长法进行图像分割时的典型分割错误。     

一种基于DA-GMRF的无监督图像分割方法

提出一种基于间断自适应高斯马尔可夫随机场(DA-GMRF)模型的无监督图像分割方法.针对MRF模型中的过平滑问题,利用边缘信息构造能量函数,定义了一种DA-GMRF模型.利用灰度直方图势函数自动确定分类数及分割阈值,进行多阈值分割,得到DA-GMRF模型中标记场的初始化,用Metroplis采样器算法进行标记场的优化,实现了图像的无监督分割.实验结果表明了该方法的有效性.     

红外图像的动态阈值分割

在深入探讨目前图像分割算法的基础上，针对实际红外图像的分割提出了一种新的方法－－动态阈值分割算法。它利用局部空间阈值适度调整全局统计最优阈值，因而其分割阈值是动态的。实验表明该算法能够突出图像中感兴趣的细节，单动态阈值的分割效果相当于常规固定双域值的分割。     

基于多分辨率分析和分水岭的图像分割方法

提出了一种基于小波多分辨率分析和分水岭算法的图像分割方法.在小波分解后的低分辨率图像上进行分水岭分割,提高了分割的速度;由低分辨率图像返回到高分辨率图像时,采用了一种基于边缘信息的合并函数,避免了边缘信息的丢失,保证了分割的准确性.此外预处理过程中,在梯度图像上基于Rayleigh分布采用阈值处理的方法,有效抑制了高斯噪声对梯度图像的影响,避免了过分割.实验结果证明,本文所提出的基于小波多分辨率分析的图像分水岭分割算法能够很好地兼顾算法的效率和分割的准确性.