图像检索中图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。针对图像检索中应用的图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点并探讨了图像分割技术的发展方向。具体介绍了基于颜色布局的分割方法,基于无监督的分割方法。     

图像分割方法综述

图像分割是图像处理与机器视觉的基本问题之一,本文主要对图像分割方法的分类情况,图像分割系统的一般结构做了介绍,并且介绍了几种常见的核心分割算法。     

基于CT图像的自动肺实质分割方法

在肺癌、肺气肿等肺部疾病计算机辅助诊断方法中,肺实质分割是最核心的步骤.提出一种基于三维CT图像序列的新的自动肺实质分割方法,综合利用了阈值分割、区域增长及数学形态学等算法,并在特定体层通过图搜索算法精确定位左右肺前后连接线狭窄区域,有效解决了肺实质边缘结节易分割遗漏及左右肺分离的难题.通过多组胸部CT序列图像的实验证明,该方法对于肺实质分割非常精确有效.     

基于彩色图像区域生长法的变电站红外图像分割

变电站红外图像的分割是对其进行进一步分析处理的基础。本文介绍了变电站红外图像的特点,并通过对现有分割方法的分析,提出了适合实际图像特点的彩色图像区域生长法。实验结果表明,该方法能较好的实现红外图像的分割,有利于后期的图像识别和特征数据的提取,适合于在变电站自动监控系统中应用。     

基于CT图像的肺实质分割

在肺部计算机断层扫描图像的肺实质分割中,针对固定阈值法分割图像不稳定的问题,提出最佳阈值法对图像进行二值化,分割出肺实质区域,剔除肺纵膈区域及衣物等背景。与固定阈值法相比,该方法有较高的稳定性。针对由病变造成的肺部大面积坏死所引起的左右肺分开判断错误的问题补充了判断准则,直接给出结论。实验表明,该方法对肺实质分割具有较高的鲁棒性。     

图像分割技术探究

本文分析了图像分割的含义,总结了图像分割的途径,详细介绍了灰度阈值法分割图像的方法。     

图像分割技术探究[这篇稿子作者简介必须保留]

本文分析了图像分割的含义，总结了图像分割的途径，详细介绍了灰度阂值法分割图像的方法。     

基于医学影像数据的图像分割方法研究述评

医学影像分割是提取影像中感兴趣的物体或特殊组织,对病变组织进行定性和定量分析。本文从医学应用的角度,简要介绍了几种经典医学图像分割方法的原理并对其进行医学影像分割的特点进行了分析。     

医学图像分割处理技术的应用

医学图像分割是对医学图像进行三维重建操作的基础,本文阐述了医学图像分割处理技术的应用发展状况,对医学图像分割处理技术的类别及目前常用的分割方法进行了综述,并对医学图像分割处理技术的发展趋势进行了研究探讨.     

医学图像分割方法综述

医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题.本文在对国内外医学图像分割相关文献进行研究总结的基础上,对国内外常用医学图像分割方法的基本理论和特点进行了较为全面的论述,对各种分割方法的优缺点及其应用效果进行了总结.     

医学图像分割方法综述

医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。本文在对国内外医学图像分割相关文献进行研究总结的基础上,对国内外常用医学图像分割方法的基本理论和特点进行了较为全面的论述,对各种分割方法的优缺点及其应用效果进行了总结。     

图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤,而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域,也是一个经典难题。从应用的特定角度,论述了医学图像处理中图像分割的几种算法,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述,并简要介绍了每种算法的特点及应用。     

基于均值漂移的SAR图像分割方法研究

本文主要讨论了均值漂移算法在图像分割中的应用,指出均值漂移算法是一个稳定的图像分割算法,该算法具有很强的适应性.对于遭受噪声污染的图像,它的分割效果会受到很大的影响.因此针对噪声特性,提出了用滤波器来改善基于均值漂移的SAR图像分割的方法.该方法的关键是设计合适的滤波器.基于该方法进行了图像分割实验表明,该方法可以改进图像分割效果.     

图像分割技术的发展

图像分割是图像处理中的一项关键技术 ,也是一经典难题 ,从发展至今仍没有找到一个通用的方法 ,也没有制定出判断分割算法好坏的通过标准 .本文对图像分割方法中的域值分割方法、边缘检测方法和区域提取方法等作了一概述 ,并介绍了一些近年来出现的各种新方法和对分割评价标准的研究情况 .最后 ,指出了图像分割技术今后的发展方向     

计算机视觉检测技术的发展及应用研究

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，本文就图像分割的具体内容及常见的图像分割方法进行了综述。介绍了计算机视觉技术的研究内容、研究方法，说明了计算机视觉技术在图像采集系统、立体视觉测量系统、汽车车身视觉检测系统及逆向工程中的典型应用，分析了计算机视觉技术发展过程中存在的问题。     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

图像分割技术的发展

图像分割是图像处理中的一项关键技术,也是一经典难题,从发展至今仍没有找到一个通用的方法,也没有制定出判断分割算法好坏的通过标准.本文对图像分割方法中的域值分割方法、边缘检测方法和区域提取方法等作了一概述,并介绍了一些近年来出现的各种新方法和对分割评价标准的研究情况.最后,指出了图像分割技术今后的发展方向.     

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨,并且结合实际ＣＴ片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和可用性强的结果,实验表明：瓶值分割对于ＣＴ切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割分割效果了;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果,几种算法的评估为其在ＣＴ图像分割上的实际应用提供了科学依据。     

白细胞图像分割的研究与实现

随着科学技术的发展,计算机在生物医学领域的应用也越来越重要。用计算机进行图像分割是图像识别和图像分析的基础。文中首先简单介绍了图像分割的原理及有关的一些概念,然后对一幅给定的白细胞原图,将细胞核和细胞浆分离。用两种不同的图像分割方法(直方图阈值法和匹配法)实现图像分割,并且对两种方法的优缺点做了比较。理论分析和实验结果表明采用这种方法基本上能把细胞核提取出来,并保持它的形状不变;用直方图阈值法可取得较好的效果。     

基于OpenCV的图像分割

图像分割是图像处理中的一个经典难题,也是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术。虽然已有上百种分割方法,但至今没有一种通用的分割方法。OpenCV是近年来推出的开源、免费的计算机视觉库,利用其所包含的函数可以很方便地实现数字图像和视频处理。本文主要介绍了用OpenCV实现的图像分割的三种算法:分水岭分割算法、金字塔分割算法和均值漂移分割算法。