基于边缘流和区域合并的岩屑颗粒图像分割

边缘流分割算法可利用图像的多种特征进行准确的图像分割,但传统的边缘流分割算法运算复杂度高,容易造成过分割.针对这些问题,作者对边缘流算法进行改进,并提出一种基于边缘流和区域合并的图像分割方法.该方法首先对原始彩色图像进行改进的边缘流分割;再通过曲线演化和边缘连接得到封闭的边缘;最后根据区域颜色相似度对初分割的图像进行区域合并,得到最终的分割结果.实验表明,该方法提高了分割效率,解决了过分割问题,将该方法应用于岩屑颗粒图像分割取得了较好效果.     

基于JSEG改进算法的高分辨率遥感影像分割

高分辨率遥感图像中细节信息丰富、地物几何结构明显,对JSEG算法进行了改进,使其对高分辨率遥感图像分割可以取得更合理的结果。算法使用增量式的生长方式完成初始分割,并综合使用颜色和形状信息对过分割区域进行合并。实验表明,改进后的算法符合高分辨率遥感图像的特点,可以得到更好的效果。     

一种基于熵优化的区域生长图像分割方法

提出了一种基于熵优化的结合区域生长的图像分割算法,它利用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割,然后再沿着图像中每个类的边缘试探性地调整分割,以熵的大小作为优化分割的指标逐步优化图像的分割．实验结果证明了该算法的有效性,而且比其他一些常用的灰度图像分割算法更准确．     

弱边缘医学超声图像目标区域的自动定位与分割

医学超声图像分割是图像处理中的一项关键技术.以胆结石超声图像为例,介绍一种新的弱边缘超声图像分割算法.首先采用基于直方图凹度分析的阈值分割方法确定Snake模型的初始蛇,再基于Snake模型结合贪婪算法对图像进行目标分割.实验结果表明该算法对弱边缘现象较为严重的医学超声图像进行目标分割时,定位准确,且分割效果良好.     

基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割

本文提出一种基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割方法.文中采用对图像进行分块后进行图切割的方法,大大降低了算法的时间复杂度,在分割的过程中利用先验知识和图像边缘信息,对分割进行约束和指导,并与区域生长算法相结合从而实现了超声图像的快速自动分割.实验结果证明该方法分割效果良好,具有一定的应用和研究价值.     

图像分割及其常用的方法

图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。本文从原理、应用和应用效果上对经典的图像分割方法如域值分割技术、区域增长和边缘检测等进行了分析,同时对目前图像分割领域中新的技术如分形、数学形态和神经网络技术进行了讨论。分析了图像分割技术研究的方向,以及需要解决的问题。     

改进CV的图像分割

为了提高传统CV分割算法对含纹理的图像分割效果,该文分析了图像纹理分量的统计特性,在图像TV平滑的基础上,设计了新的保边平滑函数,建立了保边平滑模型;运用传统CV分割算法对平滑分量进行分割;根据不同平滑分量分割区域不同,设计了基于区域置信度的分割平滑收敛函数,解决了分割曲线消失问题。实验表明,相对于传统CV分割算法,该算法对自然图像分割的效果较好,对非一致区域不敏感。     

基于改进的大津方法与区域生长的医学图像分割

提出了一种自动分割边缘模糊图像的新方法.该方法利用小波变换对图像进行压缩与多解像度分解,通过强调各解像度上高周波成分的极值进行图像锐化;利用邻域平均与中值滤波方法对图像进行平滑;利用改进的大津方法与多种子投票机制的区域生长方法进行图像的自动分割;根据分割效果对阈值进行迭代控制;通过自动分割的区域与影像医生手动分割区域的误差、平均最短距离进行自动分割效果的评价.将本方法应用于实际的30幅边缘模糊的腹部MRI图像,证明了其对复杂图像分割的有效性.     

融合图像边缘和区域特征的道路检测算法

利用图像分割技术对车载视频进行图像处理,提取道路信息,以用于智能车自动驾驶.首先,将彩色通道图像转换成灰度图像,并进行直方图均衡化和滤波预处理;然后,利用自定义差分算子和区域生长法,进一步对处理后的灰度图像进行分割,分别获得图像的边缘和区域特征.最后,结合区域和边缘分割的互补特性,提出一个融合两者信息的分割算法,对不同条件下获得的车载视频进行图像分割,实现道路检测.实验结果表明,所提出的方法能够获得边缘精确平滑、区域均匀的道路分割,而且算法具备较好的实时性和鲁棒性.     

复杂交通环境中车辆的视觉检测

基于复杂的交通环境中检测行驶车辆是视觉交通监控系统的一个关键问题,提出了一种新的检测行驶车辆的方法.用序列图像中连续三帧图像的差分粗分出运动区域,并用一种基于图论的静止分割产生的区域信息来修正运动分割的结果.给出了一种模板来增强图像区域间的对比度,以改进分割效果.实验结果表明,该检测方法能有效地在复杂背景中定位运动车辆.     

激光共焦显微生物医学图象分割方法的研究

提出了用于激光共焦显微生物医学图象分割的循环递增阈值分割法。先用最低分割阈值把图象分割成子区域,然后测量每个子区域的灰度均匀度。如果灰度均匀度不满足灰度均匀度分割准则,则增加分割阈值,对该区域进行再分割。循环这个过程,直到没有区域需要分割为止。介绍了围线积分法区域标号和灰度均匀度分割准则的设计。给出了用该法分割图象的两个实例。     

基于改进模糊C均值聚类和区域合并的矿物颗粒分割方法

岩矿石薄片图像中矿物颗粒的分割提取是分析鉴定工作的前提,为了进一步提高矿物颗粒提取的准确性,提出一种新的矿物颗粒提取分割方法。该方法以一组岩矿石薄片正交偏光序列图作为输入,对每张正交偏光序列图采用改进的模糊 C 均值聚类(FCM)算法进行初始的边缘提取,并叠加多张边缘图像,再对得到的叠加边缘图像进行精细化处理并进行目标颗粒筛选,得到初始的分割提取图像。为了抑制颗粒的过分割现象,利用基于区域邻接图(RAG)的合并算法进行区域合并,首先依据颗粒的颜色纹理等特征进行初始合并操作,再根据矿物颗粒在不同正交偏光角度下的变化规律进行二次合并操作,从而得到最终的分割提取图像。通过对多组图像进行实验表明,该方法可以获得良好的效果。     

一种形态学梯度滑降算法的研究

滑降算法是一种重要的图像分割工具,然而基于滑降算法的图像分割在很大程度上依赖于待分割图像梯度的计算.提出了一种多尺度形态学梯度滑降分割算法.该算法首先利用多尺度形态学梯度,通过大小不同的结构元素提取图像梯度特征,获得梯度图像,然后利用滑降算法进行图像分割,为了减少滑降算法的过分割现象,提出了区域面积和区域相似性规则的区域合并的方法.实验结果表明,本方法具有较好的分割效果,同时分割中结构元形状、尺度可以灵活选取,使得该方法适用范围相对比较广泛.     

一种去除单张图片中高光的方法

在计算机视觉研究领域,高光的存在对计算机视觉的各种算法影响很大,比如图像的分割和 特征提取等,如何检测和消除图像中亮度过高的区域一直是个热点问题.介绍了一种去除单张图片中高光的方法,通过提取并转换高光区域的亮度特征达到去除高光的目的.     

基于颜色和纹理特征的道路图像分割

针对移动机器人的视觉导航需求,研究彩色道路图像的精确分割问题.为解决图像中的干扰因素对道路分割精度所带来的负面影响,首先对道路图像进行了基于颜色特征的过分割,对颜色过分割结果再进行基于小波纹理特征的区域融合.通过考察区域空间位置的相邻性以及小波纹理特征的相似性,该算法将过分割区域进行了再融合,实现了复杂环境下对道路区域及环境区域的精确分割.实验结果表明,所提出的区域分割算法快速、有效、实时性好,并对复杂环境具有良好的鲁棒性,可以满足移动机器人实际运行的要求.     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割； 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

基于显著图的遥感图像多分辨区域生长分割算法

针对传统区域生长算法对噪声敏感和初始种子过度依赖的问题,本文提出一种基于显著图的遥感图像多分辨区域生长分割方法.该方法利用亮度、颜色、方向三个特征金字塔生成显著图,通过视觉选择注意模型自动选择注意区域作为种子区域.从能分辨种子区域的最大尺度开始区域生长,直到0尺度,从而分割出对遥感图像中感兴趣的区域.实验结果表明该方法能有效地从遥感图像中分割出视觉注意的区域,且有较快的速度.     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割; 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

一种新的基于区域合并的图像分割算法

提出了一种新的彩色图像分割算法,以区域合并为基础并使用联合彩色纹理直方图.利用彩色直方图与最大相似性的区域合并算法已成功地应用在彩色图像分割,在某些情况下,只使用彩色直方图信息并不能充分且有效地达到优越的分割.所提出的方法将彩色直方图和纹理直方图的信息用于测量不同地区的相似性,从而引导区域合并的进程.此外,为了获取纹理信息,采用局部二进制模式(LBP),以便嵌入主要的统一LBP模式来测量不同地区的相似性.实验结果表明,与基于经典图像分割方法的区域合并相比,该算法取得了很大的进步.此外,与其他类似的方法相比,该算法更加健全和精确.