一种改进的桥梁图像分水岭分割算法

针对传统分水岭分割方法存在的过分割问题,提出了一种改进的桥梁图像分水岭分割算法。该算法首先对桥梁裂缝图像进行高低帽形态学滤波,并运用多尺度梯度算子提取梯度图像,在分水岭变换之前使用自适应的标记提取方法对区域极小值进行标定,然后对初步分水岭分割的过分割区域使用改进fisher距离的区域合并算法进行合并,取散度作为停止度量。实验表明,该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高了桥梁图像分割的精确性,具有很好的鲁棒性和适应性。     

改进多尺度分水岭算法在医学图像分割中的应用研究

针对分水岭算法存在的过分割问题以及医学图像的特点,提出了一种能够有效增强梯度图像边缘点并且消除局部极小值的方法。 首先采用多尺度滤波法提取图像的边缘信息,然后提出了基于图像边缘滤波消除局部极小值的方法,最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,即使不进行区域合并也能达到很好的效果。     

基于改进的自适应分水岭图像分割方法研究

研究图像分割中由于对噪声的抑制能力弱以及对大多数图像易产生过分割现象,从而导致图像分割过程中局部分割线产生偏移现象,进而使得图像分割变得困难.为解决上述问题,提出了改进的自适应分水岭图像分割方法.首先,对输入的图像进行自适应降噪滤波,以减弱因噪声干扰导致的区域极小值;然后,运用形态梯度算子对滤波去噪后的图像进行平滑处理,以减弱噪声对分水岭分割的影响;最后,对图像进行目标标记,用来屏蔽消除其它无用的极小值,仅允许标记过的极小值生长为分割区域并得到最终的分割线,达到最终分割出感兴趣物体的目的,仿真结果表明,与传统分水岭分割方法比较,缓解了分水岭算法过分割问题,增强分割算法的鲁棒性,优于一般的分水岭算法.     

一种基于标记的分水岭图像分割新算法

为了降低分水岭算法的过分割问题,提出一种新改进的基于标记的分水岭图像分割方法。该方法是在分水岭算法的基础上,算法直接应用分水岭在原始梯度图像而并非简化之后的图像进行分割,从而保证没有物体边缘信息的丢失。与此同时,新算法设计一种新的标记提取方法,从梯度的低频成份中提取与物体相关的局部极小值。它们将构成二值标记图像。然后,将提取的标记利用形态学极小值标定技术强制作为原始梯度图像的局部极小值,而屏蔽梯度图像中原有的所有局部极小值。最后,分水岭在经过修改之后的梯度图像上进行图像分割,最终获得较好的图像分割结果。利用本文提出的图像分割算法可以获得较为理想的图像分割结果。通过对不同类型的图像进行试验,证明本文提出的图像分割算法能够获得符合人类视觉特点,具有实际意义而且一致的分割区域,以及较为准确、连续、一个像素大小的物体边界。与其他的分水岭改进方法相比,本文提出的方法要求的计算复杂度较低,具有简单的参数,同时能够更为有效地降低分水岭算法的过分割问题。     

一种快速高分辨率遥感影像分割算法

高分辨率遥感影像(如IKONOS 影像)海量数据、复杂细节的特点决定了高分辨率遥感影像分割的技术难点,提出了基于同质性梯度特征、分水岭算法和最小代价合并的快速分割方法。首先对于原始图像进行同质梯度计算得到同质梯度图像;其次利用一种高效的分水岭变换获得初始分割图像;最后给出一种改进的区域合并算法来优化初始分割区域。应用于IKONOS影像的实验证明与其他的分割算法相比,采用所提出的分割方法能快速、准确地获得高分辨率遥感图像的分割结果。     

基于均匀性图分水岭变换及两步区域合并的彩色图像分割

提出了一种基于分水岭的彩色图像分割算法。首先采用同类组滤波技术对彩色图像进行保边缘的平滑,结合梯度图和二阶矩图提取一种反映了图像更精细局部信息的均匀性图,然后利用经典分水岭算法进行初始分割,分别就区域面积和Fisher距离分两步进行区域合并,结合信息损失和区域数目关系导出的颜色散度增量作为自动终止合并的策略。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于标记的分水岭图像分割算法研究

本文针对分水岭算法的过分割问题,设计了一种结合形态学运算的基于标记的分水岭算法.算法首先对梯度图像进行形态学开重建运算和形态学闭重建运算滤波平滑;然后去掉图像中像素个数小于20的局部极小值区域,提取前景标记;用Otsu法求阈值,对二值图像进行距离变换,分水岭分割,得到的分水线图像作为背景标记;最后用强制最小技术修改梯度图像,进行分水岭分割.实验结果表明,此方法能有效抑制过分割,得到与人工标注的分割目标更接近的结果.     

基于标记的数学形态学滤波分水岭算法

经典的分水岭算法存在过分割问题,文中针对图像分割提出了一种基于预处理的改进算法。目的是为了抑制分割过程中的过分割现象,缓解过分割问题。首先对图像进行应用数学形态学去噪,滤波。再求取梯度图像,然后根据梯度图像局部极小值的综合信息自适应地提取内部标记,再进行距离分水岭变换提取外部标记。并以提取的标记为依据,对梯度图像进行修正,最后对修正后的梯度图像实施分水岭算法。实验结果表明:与传统分水岭算法相比,本算法能较好地缓解过分割问题。     

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.     

基于形态学梯度的分水岭彩色图像分割

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤之一。在改进了基于地形学距离的分水岭算法的基础上,提出了一种结合图像信息熵、形态学梯度与区域合并的图像分割方法。该算法首先利用信息熵在RGB颜色空间中对彩色图像求其形态学梯度,然后对彩色梯度图进行分水岭分割,最后对分水岭产生的过分割现象进行区域合并。通过Matlab对图像进行实验,结果证明该算法不仅能够减少分水岭算法的过分割现象,而且还提高了图像分割的精确性,同时在图像分割时具有很好的鲁棒性和适应性。     

一种计算图象形态梯度的多尺度算法

分水岭变换是一种非常适用于图象分割的形态算子,然而,基于分水岭变换的图象分割方法,其性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图象梯度的算法。为了高效地进行分水岭变换,提出了一种计算图象形态梯度的多尺度算法,从而对阶跃边缘和“模糊”边缘进行了有效的处理,此外,还提出了一种去除因噪声或量化误差造成的局部“谷底”的算法,实验结果表明,图象采用本文算法处理后,再进行分水岭变换,即使不进行区域合并,也能产生有意义的分割,因而极大地减轻了计算负担。     

基于数学形态学和区域合并的医学CT图像分割*

针对传统分水岭算法分割腹部CT图像存在的过分割情况,提出了一种基于形态学优化和区域合并的分水岭分割算法。该方法先利用多尺度数学形态学方法检测出梯度图像,并用形态学重构去除细密纹理和噪声引起的局部极值,然后进行分水岭变换。为了产生有意义的分割,采用简单的区域灰度均值对变换后的图像进行有效的合并。实验结果表明,该方法能有效解决分水岭算法的过分割问题,得到较好的分割效果。     

基于凸松弛方法的医学 B 超图像快速分割

利用活动轮廓线方法进行图像分割的一个重要缺陷是目标函数是非凸的, 这不仅使得分割结果容易陷于局部极小, 而且还使得一些快速算法无法开展.本文首先从贝叶斯风险估计的方法出发,针对B超幅度图像, 给出一种基于Rayleigh分布的活动轮廓线模型. 然后结合凸松弛的方法,得到一个新的放松的凸模型.原有模型和放松后模型的关系可由定理1给出. 最后结合分裂Bregman算法, 给出基于B超分割模型的快速算法.与传统梯度下降法相比较,本文提出的算法不仅能得到全局最优解,而且在算法收敛速度上也 大大优于梯度下降法.     

A multiscale gradient algorithm for image segmentation using watershelds

Watershed transformation is a powerful tool for image segmentation. However, the effectiveness of the image segmentation methods based on watershed transformation is limited by the quality of the gradient image used in the methods. In this paper we present a multiscale algorithm for computing gradient images, with effective handling of both step and blurred edges. We also present an algorithm for eliminating irrelevant minima in the resulting gradient images. Experimental results indicate that watershed transformation with the algorithms proposed in this paper produces meaningful segmentations, even without a region merging step. The proposed algorithms can efficiently improve segmentation accuracy and significantly reduce the computational cost of watershed-based image segmentation methods.     

基于特征灰度和分水岭变换的甲藻横沟区域分割

针对分水岭变换存在的过分割问题,提出了一种新的图像分割方法。该方法利用灰度包容球获取图像特征灰度集合,通过降低图像中灰度级数目减少无意义的局部极小值区域,对灰度重构后的梯度图像极小值区域采用自动阈值法进行标记并对标记加以质心、形状和面积约束,对修改后的梯度图像采用分水岭变换实现甲藻显微图像中横沟区域的分割。实验证明,该方法可比传统方法更合理地分割出横沟区域,有效抑制了过分割现象。     

基于分裂式K均值聚类的图像分割方法

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种有效的无监督图像分割方法,适用于任意分类数,不需要预知图像特征,但其聚类效果直接受待分类样本噪声和分类初始条件的影响。因此,提出了一种适用于彩色图像分割的分裂式K均值聚类(FKM)算法,该算法首先使用中值滤波对分类样本去噪,然后使用一种分裂聚类法对图像样本进行预分类,得到一组样本集初始划分,最后以这组划分为起点,使用基于概率距离的K均值聚类对图像分割进行迭代优化。实验结果表明,该算法可以避免FCM的误分类,诸如陷于中心死区、中心重叠和局部极小值,而且提高了分割速度。     

基于Quaternion-Gabor滤波器的彩色纹理分割算法研究

提出一种的简单快速的多通道Gabor滤波技术对彩色纹理进行分割。首先,通过DRBFT和IDRBFT对彩色纹理的进行多通道Gabor滤波,再运用PCA对滤波得到的特征向量进行降维,对降维后的特征向量进行k-mean聚类,最后再对聚类后的区域用mean shift进行平滑,通过对平滑后的区域进行边缘检测就可以得到不同纹理的边界。最后给出几种分割算法的实验结果比较,表明该算法对于分割彩色纹理还是非常有效的。