一种基于模糊梯度算法的图像边缘检测方法

图像的边缘是图像最基本的特征.进行了图像分割、模板匹配和图像识别等方面的研究,无不例外都会使用到图像的边缘.对图像边缘检测方法中的模糊梯度算法进行了探讨,并提出了一种改进方法,得到了较好的检测效果.     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明,该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

基于DIS边缘检测和自适应边缘生长的图像分割方法

提出一种基于DIS(differenceinstrength)边缘检测和自适应边缘生长的图像分割方法.此方法是边缘检测、边缘生长、区域生长等分割技术的有机结合.通过DIS进行边缘检测,产生了比梯度算子、sobel算子等更完全的边缘信息.为了解决伪边缘及不连续点的问题,提出了自适应的边缘生长方法,较好地解决了该问题,连接了不连续边缘点,产生了边缘点集组成的闭合轮廓.通过进行区域生长,得到了最终的分割结果.实验表明,该分割方法都能获得很清晰可靠的分割效果,提供精确的目标轮廓线.     

融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法.该方法不需要去除相干斑噪声的预处理过程,利用具有恒虚警特性的Ratio算子提取合成孔径雷达图像的边缘信息,并与无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,采用变分水平集方法求解演化方程,实现了合成孔径雷达图像的分割.分别采用模拟和真实合成孔径雷达图像对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法实现了合成孔径雷达图像中目标与背景的正确分割,具有较好的边缘定位能力.     

基于边缘检测终止条件的区域生长算法

提出了一种边缘检测和区域生长分割算法相结合的病灶区域提取的新方法.通过最大最小曲线流保留边缘算法对图像进行平滑去噪,利用区域生长算法对图像进行分割.采用Canny算子做为分割的终止条件.实验证明,该方法能够精确的提取出病灶区域.     

玻璃缺陷图像分割方法研究与实现

根据玻璃缺陷的特点,提出一种采用迭代最优阈值与数学形态学相结合的方法对玻璃缺陷图像进行分割.实验结果表明,该方法实现了图像目标与背景的分割,有效提取了图像的边缘.     

火灾视频图像的边缘检测

针对火灾视频图像存在较多噪声的特点，介绍了图像边缘的概念和几种传统的边缘检测算子，对各种边缘检测算子的优缺点进行了分析，给出了一种图像阈值分割与边缘检测相结合的方法.该方法先对火焰灰度图像进行分割，采用阈值迭代算法找到分割的阈值，使火焰与背景分离，然后再应用传统的边缘检测算子.通过利用拍摄的火焰视频图像对传统的算法和给出的算法进行多次试验及图像的对比分析，结果表明，提出的边缘检测方法检测出的火焰边缘在完整性和清晰度上具有更好的效果.     

一种双路网络语义分割模型

深度卷积神经网络对高分辨率遥感影像进行语义分割时,对图像的下采样会造成物体边缘模糊,使分割结果在边缘附近划分不清晰,误分类较多.通过在网络中增加边缘信息可以提升模型对遥感图像的分割能力.因此,提出了一个用于语义分割的双路网络模型,增加一路边缘网络学习目标的边缘特征,并利用边缘特征对分割特征进行细化.同时,作为一个多任务...     

一种基于边缘与分区的棒材端面图像的分割方法

提出了一种利用图像边缘检测与图像分区的综合图像分割的方法。首先运用索贝尔边缘检测技术对原图像副本提取边缘并二值化,然后,对图像分区,结合各分区内边缘点集的特点,分别由全局阈值、子块阈值及分区扩大后阈值对各个分区实施合理分割。实验证明：该分割技术实现简单,应用于具有光照不均匀、子目标粘连、变形等特点的棒材端面图像的分割,效果十分理想。与已有分割方法的对比实验表明,该方法具有目标分割完整,子目标分割也较为合理的特点。     

基于分水岭变换的高分辨率遥感图像分割

提出一种基于高分辨率遥感图像的分水岭分割方法。首先,利用Canny算法进行边缘检测,得到边缘梯度图。其次,利用数学形态学对梯度图像进行后处理。然后,根据自动标记分水岭变换方法实现高分辨率遥感图像分割。最后,利用基于信息熵评价方法,对遥感图像的分割结果进行非监督评价。结果表明:所提方法可以有效地抑制遥感图像的过分割现象,并取得较好的分割效果。     

结合形态学运算的谱抠图声纳图像分割法

针对数字抠图与图像分割之间的联系,提出一种结合形态学运算的谱抠图声纳彩色图像分割法。首先通过形态学中的顶帽(top-hat)变换和底帽(bottom-hat)变换去除声纳图像中阴影的影响和背景的不均匀性,并进行图像增强;其次,将数字抠图中的alpha值考虑到图像分割中,通过全局平均迭代阈值法获取阈值,对抠图所获alpha图像进行阈值处理得出分割结果;最后,与多种现有的分割方法进行仿真对比实验,实验结果证明了本文分割方法的有效性。     

基于多方法融合的非监督彩色图像分割

针对传统K-means聚类彩色图像分割方法需要人为设定初始分割类别数目、易受噪声干扰等缺陷,提出一种多方法融合非监督彩色图像分割算法。该算法对原始图像进行光谱信息增强处理以提高图像信息提取效率,对K-means聚类引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index, DBI)自动化确定最佳分割类别数目,通过图像聚类分析并进行像素标签标记,并结合高斯马尔科夫随机场(Gauss-Markov random field, GMRF)理论对标记图像进行分割,最后使用形态学算子进行后处理完成分割操作。试验结果表明。本研究方法具有一定的鲁棒性,且分割效果更接近真实性。通过对分割结果进行量化评价,进一步说明本研究方法在分割精度和准确性方面更具优势。     

基于目标区域约束的人体手臂运动轨迹图像分割

针对传统分割方法存在分割完整性不足、分割耗时较长以及分割精度较差的问题,提出基于目标区域约束的人体手臂运动轨迹图像分割方法.采取多阈值分割方法,对目标区域约束阈值进行设定,根据阈值取值,得出图像阈值分割曲面图.通过对比巴氏距离系数描述轨迹目标区域与候选目标区域之间的相似度,根据Mean Shift检索邻域范围内密度评估的极大值,迭代上述过程,不断更新运动轨迹目标,根据图像轨迹目标跟踪结果,利用目标区域约束法实现图像分割.结果表明,利用该方法后图像分割区域较为完整,耗时较短,分割精度明显提高.     

基于PCNN的图像多区域迭代分割

对传统经典的PCNN网络进行改进,提出一种新的基于PCNN的多区域图像分割方法。去掉原模型中的一些次要参数,突出灰度对分割的影响;根据图像中存在不同灰度变化的特性,分2阶段完成对图像的分割:初次分割和二次分割。初次分割是利用灰度直方图谷底灰度作为动态阈值进行,使动态阈值对分割边界的影响达到最小;二次分割则对初次分割的结果进行细分割,点火区域和非点火区域灰度差较小,其动态链接系数通过循环迭代搜索确定。二次分割迭代进行,从而实现了对整幅图像的完整分割。其实验结果表明,该方法的错误率小于常规的聚类分割算法和GBS算法。       

基于图切的交互式图像分割方法

图切是一种基于图论的图像分割方法,它基于最大流/最小割定理实现能量函数最小化,其中能量函数的设定、实现的流程等方面可以改进以提高对不同图像的适应性.本文给出了一个基于图切的交互式图像分割方法,用户通过手绘封闭或不封闭线条的方法提供关于前景和背景的先验信息,在此基础上实现图像的分割.首先采用分水岭方法对输入图像进行预分割,把颜色相近的像素分为若干个小区域;设定合适的能量函数,将预分割的区域之间的颜色相似性、分割结果的平滑性等约束包含在能量函数中,利用求最大流的方法求取使得能量函数最小化的标签集合,从而实现图像的分割.实验证明,本文的方法能快速有效地实现交互式图像分割.     

基于面积和结构特征的水表图像二步分割方法

针对在水表图像中对指针进行分割提取这一问题,提出了一种基于面积和结构特征的水表图像二步分割方法;介绍了该分割方法的思路和分割过程;详细阐述了构成该分割方法的基于结构和灰度特征的哈夫变换分割算法和基于面积特征的阈值分割算法。通过实例,给出了采用该分割方法对水表图像进行分割的效果。     

图像灰度级相关图及应用

以目标背景相近的图像分割为例,分析图像中的各灰度级像素点分布信息与灰度级的关系,研究该信息的获取和累加方法,提出一种基于该信息的分割方法,该方法对目标和背景峰重叠的图像分割是有效的.     

基于属性直方图的图像分割方法及其在声呐图像分割中的应用

图像分割是图像识别中的主要问题，同时它又是一个经典难题；声呐图像恶劣的品质使图像的分割变得更为困难，属性直方图概念是直方图概念的推广；Otsu阈值化方法是一种性能良好的方法，本文将属性直方图概念应用于Otsu法中，提出了一中基于属性直方图的图像分割方法，文中阐述了这种方法的原理，并以声呐图像分割作为实例说明了这种方法的可行性。     

基于颗粒参数测量方法的图像分割评价研究

提出了用图像颗粒参数测量方法来计算颗粒形状和粒度分布等,以此评价图像分割的精确度,并和已有的七种分割评价方法进行比较,通过仿真实验进行定性和定量的分析,证明此方法能更好地评价图像分割算法的优劣.