基于局部自适应阈值的细胞图像分割方法*

为了实现对细胞图像的有效分割,提出了一种自适应的图像分割算法。该算法首先将整幅图像分为若干子块;然后计算每个子图像的梯度直方图,对每幅子图像进行Otsu分割;最后还考虑图像中噪声的影响,采用形态学噪声滤波器去噪。实验结果表明,该算法对细胞图像细节有很好的区分和分割,适用于背景与目标对比不是很明显并具有一定噪声的图像。     

基于自适应局部阈值的交互式图像分割

目前比较主流的交互式图像分割技术,对用户的输入位置和输入量比较敏感,而且用户的输入具有试探性,所以为了得到满意的分割结果,用户不得不多次调整自己的输入,比较繁琐。针对这种不足,提出一种新的交互式图像分割方法。首先采用基于自适应局部阈值的图像分割算法,生成一系列同质区域,并描绘出其轮廓;然后用户用不同颜色,粗略标记出组成不同目标的区域集;最后通过合并同色标记的区域集,完成图像分割。实验结果表明,该算法不仅满足用户对交互式图像分割输入更直观、结果更准确的需要,同时方便地实现了多区域多目标的图像分割。     

基于图论的彩色图像快速分割方法研究

基于图论的图像分割方法作为一种全局的分割方法,当图像的信息量增大时,问题求解将非常耗时.提出一种基于图论的彩色图像快速分割方法,该方法首先用区域生长法将彩色图像划分为内部相似的一些区域,再用最小支撑树MST(Minimum spanning tree)方法在这些区域之间进行分割,产生最终的分割图像.以彩色图像作为研究对象,实验结果表明,相对于传统的MST图论分割方法,该方法在取得较好分割效果的同时,提高了分割速度.     

阈值标记的分水岭彩色图像分割

目的 针对传统分水岭算法中产生的过分割问题,提出一种基于阈值标记的分水岭彩色图像分割算法。方法 该方法将分水岭算法直接应用到原始梯度图像上而不是简化之后的图像,这样做的目的是可以保护边缘信息不受损失;利用不同尺寸结构元求取彩色图像形态学梯度,解决了关于保护边缘和图像简化之间的矛盾。同时算法设计一种阈值自动选取与标记提取方法,从梯度的低频成分中提取与物体相关的局部极小值,用这些极小值构成的二值图像强制标定原始梯度图像,在修改后的梯度上进行分水岭分割。结果 在仿真实验中,利用本文算法针对不同RGB彩色图像进行分割,获得准确、连续封闭的分割边界,与其他同类方法相比,得到符合人类视觉的最小分割区域数,同时在运行效率上也有很大提高。结论 该方法可以自适应提取标记而不需要先验知识,有效解决了分水岭算法的过分割问题,相对于传统的算法,提高了分割性能,有较好的适用性和鲁棒性,可将其应用于机器视觉、生物医学以及高光谱遥感图像分割领域。     

基于改进飞蛾扑火算法的多阈值彩色图像分割

针对彩色图像多阈值分割存在计算量大、运行时间长等问题,在飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization,MFO)的基础上,引入莱维飞行策略和自适应权重变化策略,提出LSMFO算法(Levy Self-adaptive Moth Flame Optimization)对最佳分割阈值进行优化搜索。为了验证该算法的有效性,选取4幅伯克利大学经典图像,将LSMFO算法与另外5种元启发式算法进行对比。应用Otsu方法进行多阈值图像分割实验,并用SSIM、PSNR、EPI三个指标评估分割后的图像效果。实验结果显示,LSMFO算法在指标衡量比较上整体水平优于其他算法,表明该算法运行时间短、分割精度高,能够有效解决彩色图像多阈值分割问题。     

微分进化的自适应彩色图像阈值分割

针对阈值的选择依赖于经验和试验的问题,提出了结合微分进化算法和二维最大熵算法得到图像自适应阈值的方法。该方法首先利用全局阈值法中的迭代法得到图像的阈值并初次对图像进行分割,然后利用微分进化算法并且结合二维最大熵阈值进行适应度的计算、个体编码、终断条件等计算图像的自适应阈值,最后对测试的图像应用微分进化算法实现对图像的正确分割。采用微分进化算法可以准确地对图像进行分割,是一个比较高效的方法,有效地提升了分割效果。与现有的自适应阈值分割算法相比,本文算法缩短了计算时间。阈值分割不仅可以对灰度图像进行分割,彩色图像也可以用阈值分割。     

一种应用遗传算法的彩色图像分割方法

遗传算法在复杂大空间搜索近似最优值有着很好的效果,利用遗传算法的优势,应用其解决图像分割问题.图像分割中,区域间差别度和区域内相似度是评价图像分割的重要因素,用遗传算法优化图像区域间差别和区域内相对相似度,获得高质量的图像分割结果.为了提高算法效率,采用贪心方法进行图像预处理,以及最小生成树初始化来减小算法的规模和搜索空间.实验证明采用遗传算法在图像分割问题可取得有效的结果.     

基于自适应标记提取的分水岭彩图分割算法

针对分水岭算法过分割问题,提出一种基于自适应提取标记的改进算法。该算法结合极小值深度和汇水盆地尺度信息提取与物体相关的极小值标记,根据梯度图像中极值点的统计信息自适应设定标记提取的阈值。提取到的标记采用形态学极小值标定技术强制作为原始梯度图像的极小值,在修改过的梯度图像上进行分水岭分割。仿真结果表明,该算法能有效解决分水岭算法的过分割问题,具有更强的抗噪性能和边缘定位能力,且计算复杂度较小。     

工业彩色图像的局部自适应滤波

针对工业彩色图像的特点和实时性较高的要求,提出了简单的局部自适应滤波方法。该方法可以按照设定参数自动选择局部灰度平稳区,根据选定领域范围内像素的统计特性来判断中心像素的类型,可以较为准确地区分背景点、脉冲噪声点和边界点。结合邻域大小和类型,设计了不同的滤波模板。该方法不需人为选定待滤波区域,效果较好,且运算时间短,满足实时要求。     

基于自适应阈值的舌像分割方法

中医舌诊是目前医学领域的重要前沿课题之一,而舌体轮廓的正确分割是实现中医舌诊信息化的重要前提,目前主流的阈值分割方法对对比度较小的舌像仍不能实现很好的分割。为此提出了一种舌像的自适应阈值分割算法,该算法是以VC＋＋为开发平台,首先把图像分成多个子块,然后运用迭代的方法计算每个子块的最佳阈值,根据每个局部最佳阈值构成的阈值矩阵进行分割。实验结果表明,该算法对背景和目标分界不明显的舌像有很好的分割效果,对中医舌诊的继续发展有很强的现实意义。     

一种改进的基于图论的图像分割方法

由于传统基于图论的图像分割方法是基于像素级别的,随着像素的增多,其应用也受到了限制,因此,提出一种改进的图像分割方法。该图像分割方法利用Dijkstra算法,将图像的像素点聚集形成超像素;应用Kruskal算法,得到最小生成树,确定并删除最小生成树的不一致边,完成图像分割。实验结果表明,改进方法分割的区域内部特征具有较好的均匀性和一致性。     

基于Mumford-Shah理论的最小生成树图像分割方法

基于最小生成树的图像分割方法虽然具有较快的分割速度,然而这类方法的结果较为粗糙、冗杂.结合Mumford-Shah理论,提出了一种优化的方法.通过考虑图像中区域间的结合程度以及各区域的几何性质,计算区域间基于结合度的权值并将之加入到最小生成树图像分割方法的区域合并判断公式中,使相互结合较好的区域更易于合并.该方法能够在保留目标区域间较弱边缘的同时,很好地合并目标区域内部结合较好的区域,并得剑简洁平滑的轮廓.     

基于局部特征的自适应快速图像分割模型

基于区域的活动轮廓模型如Chan-Vese(CV)模型等以其能较好的处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中.然而基于灰度分布均匀假设,该模型对于含灰度不一致性的目标分割结果较差.此外,纹理是周期性重复出现的细节,依靠灰度信息无法正确检测.针对这些问题,提出一种基于局部特征的自适应快速图像分割模型.一方面,利用两种区域项检测卡通部分和纹理部分的特征信息,在自适应的局部块中提取局部统计信息以克服卡通部分的灰度不一致性;另一方面,利用自适应的局部块中的纹理特征来计算背景和目标区域的Kullback-Leibler(KL)距离以检测图像的纹理部分.进一步,基于分裂Bregman方法对该模型进行快速求解.分别对医学和纹理图像进行了实验,准确性和时效性都有显著提高.     

基于分量直方图的移动机器人视觉图像自适应分割

提出一种基于分量直方图的自适应分割方法．首先对图像的3个分量统计直方图进行自适应分割,确定出各分量的分类数目及类的取值范围;然后,对分割类进行分量间组合,获得原图像中主要的几种颜色;最后以这些颜色作为聚类中心,按照颜色相似性准则对图像进行聚类分割．在移动机器人CASIA 1上进行的实验证明：该算法实现了图像主要区域的自适应分割与提取,并且能够满足移动机器人对视觉处理过程的实时性要求．     

结合聚类与改进分水岭算法的彩色图像分割

针对传统分水岭算法产生严重的过分割问题,提出了一种聚类和改进分水岭算法结合的彩色图像分割算法.该算法首先利用聚类算法在HSV颜色空间将特征相似的像素归为一类,然后对分水岭算法产生的分割区域进行种子区域生长,并利用区域合并将剩余的小区域进行合并,从而完成了对彩色图像的分割.实验证明该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高...     

一种用于彩色图像目标识别的自适应阈值分割方法

机器人视觉系统利用颜色、形状等信息来识别环境目标,但是难点在于识别的鲁棒性和实时性的保证。采用移动机器人做平台,提出一种基于颜色学习的实时目标识别系统,并提出了一种目标颜色学习和分割算法,该算法基于自适应阈值分割图像,考虑环境的光照变化进行调整,改善了系统的实时性和鲁棒性。     

基于颜色衰减的自适应去雾算法

雾霾使室外拍摄的图像、视频画质退化严重,给室外安防和交通监控等系统的正常运行带来困难。去雾算法旨在恢复图像质量,增强图像对比度和清晰度。本文提出了一种结合大气散射模型与颜色衰减先验的去雾复原模型,并以新增可见边比为评价标准,给出了模型参数的自适应求取方法,并采用引导滤波对透射率进行优化,从而较好地恢复出无雾图像。对有雾图像分别采用本文方法和三种现有去雾算法进行对比实验,从实验结果看,基于颜色衰减的自适应去雾算法可使图像清晰度、对比度得到较大的提高,与其他算法相比,在实时性和清晰度方面有一定优势。     

基于颜色与边缘融合的非局部立体匹配算法

针对基于最小生成树的非局部算法在无纹理以及边缘区域出现误匹配的问题,提出了一种改进代价计算和颜色与边缘融合的非局部立体匹配算法。首先重新构造了基于颜色-梯度的代价计算函数,以提高无纹理区域像素对代价聚合的贡献率;其次利用颜色与边缘信息进行融合来构造自适应边权函数,并利用该权重构建树结构进行代价聚合;最后通过视差计算和非局部视差优化得到最终的视差图。在Middlebury数据集上进行了测试,实验结果表明,提出的算法在无纹理及边缘区域都取得了良好的匹配效果,有效地改善了视差。