基于块仿射分类和HD跟踪的视频分割方法

提出一种自动视频分割方法,分为运动对象检测、对象跟踪、模型更新、分水岭轮廓提取四个阶段。与变化检测方法不同,该基于块的运动分类器能够检测背景具有一致运动情况下的运动对象。自动得到运动对象的二值模型并在随后帧中使用Hausdorff距离进行跟踪。将视频对象运动分为慢变和快变两部分,分别结合背景边缘模型进行匹配更新。最后提出彩色多尺度梯度修正的分水岭算法提取对象的轮廓。实验证明了算法的有效性。     

基于相关特征约束的分水岭路面裂缝图像分割算法

针对路面裂缝图像的分割问题,提出一种相关特征约束的分水岭分割算法。该算法基于形态学分水岭思想,为了解决分水岭过分割问题,分析了裂缝图像狭长山谷的特点,选择从梯度图像的高频成分中提取与裂缝特征信息相关的局部极小值,从而约束伪极小值的出现,再对原始梯度图像强制标记,消除了过分割现象。同时解决了在消除过分割时边缘信息被滤除的问题,保留了细微有用的边缘。实验表明,该算法分割出的路面裂缝图像准确清晰,有效降低了过分割现象。     

一种CT医学图像分割新算法

针对临床辅助诊断的需要,提出了一种结合传统分水岭算法和新型核聚类算法的CT医学图像分割新算法。首先,通过分水岭变换,CT图被分割成不同的小区域。然后,根据改进的KFCM算法,利用Mercer核将各个小区域的平均灰度值映射到高维特征空间,使得原来在分水岭算法分割图中未显示出来的特征显现出来。通过此方法,相较于传统核聚类(KFCM)算法,我们可实现更准确的聚类,并有效解决分水岭算法分割CT医学图像的过分割问题,因此能取得更好的分割效果。实验结果显示,本文方法能够很好分割腹腔CT图,获得更清晰的分割图像。     

基于区域统计特征的PolSAR影像分割

本文提出一种利用区域统计特征的PolSAR影像分割方法,以解决目前研究中在降低斑点噪声和提高分割效率方面的不足。首先利用基于梯度分割影像的分水岭算法进行SAR影像初分割,针对差值梯度非恒虚警率(CFAR),可能给出虚假边缘从而导致分割错误的问题,引入恒虚警率的均值比率梯度（ROA,Ratio of Average）;同时,考虑到梯度影像中存在大量局部极小值,直接用分水岭处理得到初分割结果,存在过度过分割,给出了一种利用形态学方法进行梯度重构以消除局部极小值、抑制过分割的方法。然后,基于初分割得到区域,计算区域相干矩阵的最大似然估计,结合假设检验和相干矩阵的Wishart分布,给出一种有效描述区域相似度的目标函数,通过建立区域邻接关系图(RAG,Region Adjacent Graph),执行等级区域合并得到最终分割结果。利用模拟数据,德国奥伯法芬霍芬L波段实测数据和中国海南陵水黎族自治县X波段的高分辨率数据,验证文中方法,初分割结果证实梯度重构处理不会破坏原有梯度结构,并能有效抑制过分割;最终分割结果定性定量对比分析表明,文中给出的目标函数,在分割效率、信息保持和分割精度上都有较好表现。上述结果证实了文中方法能有效降低斑点噪声,提高分割效率,从而提供更加准确的分割结果。     

改进梯度和自适应标记提取的分水岭新算法

为了克服分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于改进形态学梯度和自适应标记提取的分水岭新方法。用两组结构元素进行梯度计算;对重构后的梯度图像用Otsu算法提取标记;用h-minima变换修改标记图像,将各尺度下标记点的并集作为最终的标记图像;对修改的梯度图像进行分水岭变换。实验结果表明：与传统分水岭算法相比,该算法对于改善过分割现象有明显的效果,能够获得具有实际意义且更合理的分割区域。     

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.     

分水岭算法应用于主动轮廓模型能量分割算法的研究

主动轮廓模型(snake模型)被广泛应用于边缘提取、图像分割等领域。该模型能对目标适当初始化,并进行自主收敛,使得能量处于极小值状态,以达到目标分离的效果。当目标初始位置敏感时,需要依赖其他机制对内部能量进行合理初始化,由于模型的非凸性,它有可能收敛到局部极值点甚至发散。将分水岭算法应用于主动轮廓模型的能量分割算法,通过改进的分水岭算法确定主动轮廓模型的初始轮廓,利用迭代完成对轮廓点周围的局部近邻点的检索,以选取更小的轮廓模型,当获得最小值时完成目标轮廓的提取。     

一种基于改进分水岭算法的图像分割方法

使用分水岭方法对图像进行分割引起了人们的重视,但是在图像分割中,分水岭变换使用的是梯度图像,容易造成过度分割.因此首先对原始图像进行平滑,将平滑后的图像使用分水岭变换,同一标号的像素属于同一贮水盆地,而将距不同贮水盆地距离相等的像素标为分水岭点,这样就得到了图像的初始分割结果;最后应用灰度齐次性准则和边界强度准则进行区域的融合,从而解决了过度分割问题.实验结果表明,该方法得到了精确的、有意义的分割结果.     

摄像机运动的视频图像分割

通常所研究的视频图像序列是由摄像机对真实场景的拍摄形成的.在拍摄过程中摄像器件会发生缩放、旋转、平移等运动,当视频中的分割目标也在运动时,就会导致运动目标在图像上造成的变化与背景本身的变化混淆在一起,很难区分出哪个是前景,哪个是背景.在这种情况下如何精确地实时分割出运动目标成为研究的重点.采用时空联合的分割方法,先对视频图像进行空域单帧分割,采用形态学重建对图像进行处理,通过分水岭算法,得到精确的分割效果;根据图像序列间的运动信息,采用背景运动估计和补偿技术,以6参数仿射模型为运动模型,通过超松弛迭代获得仿射模型参数,取得了较准确的运动估计结果.通过全局运动补偿,对当前帧与补偿帧进行差分运算显露出局部运动区域.在此基础上对已有的分割结果进行区域合并,分割出运动目标.实验证明,本算法能准确实时地分割出运动目标.     

自适应H-minima的改进分水岭堆叠细胞分割方法

针对传统分水岭方法初始分割结果存在过分割问题,本文提出自适应 的改进堆叠细胞分割方法。该方法利用不同 值 变换抑制种子噪声;并以对应候选种子为中心,分别采用改进K-均值算法合并初始分割区域,产生候选分割结果; 然后,基于形状先验定义圆度指标FuzzyR,并将堆叠细胞平均圆度作为评价函数,自适应提取各堆叠区域最优 值,实现正确分割。实验结果证明,针对于人工合成和真实堆叠细胞图像,本算法均能有效抑制过分割、减少欠分割,分割性能显著提高。