基于图像区域信息与边界的分割方法研究

图像分割是图像研究中的关键步骤,其对相关工程技术领域有着重要的作用。由于图片具有一定的区域信息和边界信息,我们讨论了图像的区域分裂合并算法和边界跟踪算法。并提出了一种结合边缘与区域信息的变分水平集分割方法,通过对DRLSE(距离正则化水平集)模型的能量函数进行改进,引进了CV模型的外部能量项,实验结果表明,新模型继承了两种提取方法的优势,能够正确、快速、鲁棒的分割出目标区域。     

区域分裂合并法在图像分割中的应用

图像分割是信息处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题,也是计算机视觉技术中的关键步骤,本文介绍了区域分割中的区域分裂合并法,并用VC++6.0实现整个分割过程。     

基于MSP-ROA边缘检测和区域合并的图像组合分割方法

提出一种基于MSP-ROA边缘检测和区域合并的图像组合分割算法，算法中对边缘检测的结果做种子生长、标注和区域填充，并根据相似性准则对填充的初始分割结果进行相邻区域的合并处理，最终得到同质性和连通性都较好的图像分割结果。     

基于改进分水岭及区域合并的图像分割方法

改进了基于地形学距离的分水岭算法,提出了一种结合了图像灰度、边缘信息与信息熵的图像分割方法。首先利用改进的分水岭算法将图像分成多个小区域,根据各个区域之间的临接关系,建立RAG;其次,利用提出的区域相似度合并区域;最后根据最大熵准则停止合并过程,获取最终的分割结果。实验结果表明,与改进前的分水岭算法相比,该方法边缘定位更加准确。与k-mean和基于边缘的分割方法相比,能够较好地分割出图像的细节,同时分割结果也更加符合人的视觉特性。     

一种两阶段区域生长的遥感图像分割算法

提高图像分割算法的精度与速度对遥感影像的解译工作具有重要意义。提出了一种基于区域生长的遥感图像分割算法,包括的两个步骤分别是局部最优合并和全局最优合并。第一步注重提高图像分割的速度,在其具体实现中引入了一个局部最优合并的阈值,以减少错误的合并;第二步侧重提高图像分割的精度,在其实现过程中利用了一种高级数据结构红黑树来提高搜索最优合并区域的速度。最后,利用模拟的遥感影像和Orbview\|3高分辨率影像开展了图像分割实验。利用一种监督的图像分割精度评价方法,定量评价了该方法的性能。实验结果表明:该方法在分割精度和分割速度方面都取得了令人满意的效果。     

一种基于遗传算法的图像区域合并分裂方法

在分析图像的区域分裂合并分割法与自适应遗传算法特点的基础上,提出了将自适应遗传算法应用于图像分割的思路与方法,论证了该方法的可行性,并给出了具体的算法流程。     

基于PCNN的改进Split-merge图像分割

为了更好地分割图像,对传统Split-merge算法作出改进:PCNN先进行分裂,用一种简化的Mumford-Shah模型进行合并,使得分裂阶段不仅无效分割减少,而且无方块效应,对边缘定位准确;合并阶段能够理想地将分裂后的区域合并为感兴趣的前景与不感兴趣的背景,误合并与欠合并大幅减小.对Papav, Monkey, Twoman图像的仿真表明,其分割结果和运行时间均优于AMS,MBMS算法.仿真结果证明,本文算法是一种适用于图像分割的有效算法.     

基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割

工业生产中常根据林格曼烟气黑度判断工业烟尘的污染等级,一种有效的方式是应用计算机视觉系统对工业烟尘进行监测, 其中对烟尘目标进行准确分割是该系统的关键技术。因为工业烟尘具有形状不固定、和云相似度高等特点,现有算法在复杂场景下对烟尘进行分割时容易受到干扰,分割准确度有待提高。针对这一问题,提出一种基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割方法,在全卷积网络对图像空间特征提取的基础上,使用长短时记忆网络提取图像序列的时间信息,通过烟尘的动态特征对运动的烟尘和背景进行区分,增强复杂场景下的抗干扰能力。实验表明,本文模型相比于全卷积网络,在复杂场景下的抗干扰能力有显著提升,能够有效克服来自云的干扰,对全卷积网络分割结果中易出现干扰点的问题也有改善,IoU指标最高有8.04%的提升。     

基于边缘检测与分裂合并的图像分割算法

针对传统分裂合并算法容易产生方块效应与过分割的缺点,提出了一种结合边缘检测和分裂合并的图像分割算法.该算法直接利用图像的边缘信息进行分裂,不断将图像分裂为一些不规则形状的一致性区域,然后根据一定规则将相似的区域合并.实验表明,该算法能大幅减少分裂次数,并有效克服方块效应和过分割等缺点,图像分割效果较好.     

基于人类视觉模型的区域生长图像分割

在人类视觉阈值选择模型基础上,结合C均值聚类思想,提出一种基于人类视觉模型的区域生长图像分割算法。根据人类视觉模型选取初始种子,并自适应调整区域生长的相似性准则,既从全局考虑了种子的生长对误差平方和的影响,又从局部考虑了像素的邻域相似度信息,实现了类似于边缘的限制效果。实验表明,即使在复杂背景下,该方法依然能得到接近人眼视觉特性的分割效果,且具有较高的执行效率。     

基于分水岭和区域合并的图像分割算法*

提出一种应用分水岭与区域合并相结合的图像分割算法.本方法首先利用数学形态学分水岭算法对图像进行分割,然后对分割后的图像进行相似区域合并,以减少分水岭方法产生的过分割现象,从而得到较好的分割效果.     

微粒群优化和区域生长结合的图像分割方法

提出了一种基于微粒群算法的区域生长图像分割方法,该方法利用微粒群较强的搜索能力搜索像素种子点。由于搜索像素种子点是按密度进行,计算量小,大幅度提高了算法的计算速度,同时克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性。实验表明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法

如何准确地从CT图像中提取出感兴趣的组织,是医学图像分割中的难点。提出了一种基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法：先根据用户指定的感兴趣区域的灰度范围预分割图像,然后用户从结果图像中选择目标和背景种子点,计算出各像素点与两类种子点的模糊连接度,最后根据连接度大小将像素点划分到目标或背景区域。分割过程中,用户可以通过增设或删除目标或背景种子点,修正分割的结果。实验表明,该算法能准确有效地分割出感兴趣区域。     

基于子区域相似度的医学图像分割算法

将传统的区域生长算法思想融入到一种轮廓线逼近方法中。通过定义子区域的相似度准则,利用围绕像素的子区域的统计相似性,作为一个初始多边形轮廓演化的驱动因子,从粗到细,实现了对目标区域的逼近分割。实验表明,所提算法具有较好的抗噪性和较高的分割效率,可以有效分割出医学图像中的目标区域。     

基于子块的区域生长的彩色图像分割算法

提出了一种基于图像子块的区域生长算法,应用于彩色图像分割。首先将图像划分成多个不重叠子块,然后利用从CIE L*a*b*颜色空间中提取出的每个子块的颜色和纹理特征,先进行子块内颜色聚类,达到子块分类的目的,再根据生长准则进行基于分类子块的区域生长,实现对自然彩色图像的分割。实验结果证明了算法的有效性,分割结果符合人的主观感知。     

融合多特征的运动一致性图像分割

目的:在彩色图像分割中,光流法能够得到运动区域,但难以获得运动目标准确的分割边界,而常用的算法往往会产生过分割。为了克服光流法的不足,在保留显著性区域的同时抑制过分割,从而获得具有运动一致性区域的分割结果,提出融合多特征的运动一致性图像分割算法。方法:首先通过Mean Shift算法获取图像的初始分割,然后利用空域信息（包括颜色、边缘和区域面积）对视觉感知上具有相似性的区域进行合并,再利用时域信息进行运动一致性区域合并,最终得到分割结果。结果:实验结果表明通过结合时空信息,该方法能够有效抑制过分割,不仅弥补了光流场不能准确提取目标边缘的不足,而且提高了分割目标的完整性。结论:与两种流行的彩色图像分割算法相比,所提方法获得了更加理想的结果。     

基于梯度的图像分割新方法

针对玉米图像和Lena图像的分割方法进行了讨论与研究,将传统的阈值分割与图像梯度计算结合在一起,提出了一种新的彩色图像分割方法.该方法对玉米图像和Lena图像不但具有较好的分割效果,而且具有计算简单,抗噪声能力强,并且同时适用于灰度与彩色图像的场合,较好地克服了传统阈值分割方法的缺点.实验表明该算法不仅能够较好地分割出图像边界,且具有较好的时间性能和较好的分割效果.     

区域生长的轮对图像分割

轮对作为列车的重要组成部分,其踏面磨耗参数的在线检测对保障轨道交通安全具有重要意义。在基于光截图像测量技术的轮对外形尺寸动态检测中,能否获取完整的轮对轮廓图像至关重要。针对轮对图像特点,提出一种基于区域生长的轮对图像分割新算法。该算法根据不同情况下轮对图像特点,通过基点位置选取恰当的种子点,并确定合适的生长准则。经过区域生长,有效地提取轮对轮廓图像。通过大量图像验证,该算法分割结果图的交迭面积比大于80%,误分面积比小于0.02%。可以在多种情况下有效地提取轮对轮廓曲线,具有良好的抗噪能力。     

光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割

针对工业图像经常存在不均匀光照的干扰,提出一种光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法。从水平及垂直方向上提取图像的灰度波动曲线,并迭代搜索每条曲线上满足给定波动幅度阈值的较大尺度波峰点和波谷点;在每对交替波峰点或波谷点之间求取浮动阈值来划定目标和背景像素的归属;对两个方向上取得的阈值图像进行相交操作得到最终分割图像。实验结果表明,与二维Otsu法、二维Tsallis熵法、Niblack法等几种算法相比,该算法的分割效果及实时性都具有明显的提升。