一种解决IFT分水岭变换过分割问题的方法

针对IFT分水岭变换在医学图像分割方面易产生过分割的问题,提出了在IFT分水岭变换前后分别进行预处理和后处理的方法.预处理算法由图像简化和简化后的求梯度图像两个部分组成,后处理主要是区域合并.实验结果表明:该方法不但有效地抑制了过分割现象而且得到了较好的分割效果.     

基于小波变换和数学形态学的图像分割算法

传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像分割算法.该方法首先利用小波变换去除红外图像的混合噪声,利用形态学开闭重建运算消除梯度图像中由于灰度非规则扰动和噪声引起的局部极值;最后通过采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,该算法可以实现更好的分割效果,不需要再进行后续的合并处理就能够得到较为理想的结果.     

基于图割和分水岭变换的图像分割方法

为了解决分水岭变换在图像分割中的过分割现象和提高图割在图像分割上的速度,提出了一种基于图割和分水岭变换相结合的图像分割算法。首先对图像进行分水岭变换,将图像分割成多个小区域;然后利用每个区域内的像素平均信息代替每个像素信息,构造简化的网络图;最后利用图割算法实现网络图分割,产生最终分割结果。实验结果表明:本文算法既能解决分水岭变换所产生的过分割现象,又能提高图像分割的速度。     

基于细胞神经网的快速图像分割方法

细胞神经网(CNN)是一种局部互联的非线性并行模拟视觉处理系统,具有适合硬件实现处理速度快的优点.首先利用CNN-PDE非线性异质扩散滤波对图像作预处理,随后给出了一种基于CNN的图像分割方法.分割试验结果及仿真时间估计表明,CNN分割方法能以非常快的速度完成相应处理,是高效可行的.     

改进的分数阶微分及图论的粘连血细胞图像分割

针对血细胞图像模糊及对比度不高的现象,提出一种改进的分数阶微分的图像预处理方法.即将形态学去噪和改进的类圆形掩膜算子的分数阶微分增强结合起来,在滤除血细胞图像的染色污染和颗粒噪声的同时较好地保留了细胞边缘细节.针对分水岭算法存在的过分割和最小生成树算法存在的效率较低问题,采用分水岭算法和最小生成树算法相结合的图像分割算法.首先用分水岭算法初分割分数阶微分增强的细胞图像,接着算法选取过分割区域映射为节点,最后基于改进的最小生成树算法再分割细胞图像.实验表明,该算法能有效缓解分水岭算法的过分割,并且有效减少了最小生成树算法中节点的数目,提高算法效率.     

基于标记分水岭算法的高分辨率遥感图像分割方法

由于Quickbird等高分辨率遥感图像信息分布的特殊性,一些面向视频(或自然)图像分割方法并不完全适合于高分辨率遥感图像的分割.基于标记的Watershed图像分割算法是一种改进的分水岭算法, 它很好地被应用于人脸及其他一些场景图像的分割.把该方法引入高分辨遥感图像的分割,并针对遥感图像的特点,在分割之前采用中值滤波对高分辨率遥感图像进行预处理;同时,在分割过程中采用用小波滤波器替代Butterworth滤波器对梯度图像的低通滤波.不同地物特征的Quickbird图像的分割实验表明,对于纹理比较均一的高分辨率遥感图像,该方法避免了过分割现象,且效率较高;但对于纹理比较复杂的图像,该方法具有一定的局限性.     

联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法

针对红外图像在分割过程中容易产生过分割和边缘断裂的问题,该文提出了 一种联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法.首先,根据图像的像素矩阵确定邻域窗口,再利用图像整体与局部的灰度值信息选取修正系数,改善了传统Niblack参数选择方法的不足;然后,通过局部邻域熵确定背景因子,实现图像的背景分类;最后,采取最大熵法...     

一种改进的分水岭分割算法

为了提取人脑CT图像中的脑部组织,提出了一种改进的分水岭算法,首先采用K-means聚类算法对图像进行初始分割,从而有效地抑制了由图片表面的灰度变化引起的过分割,使边缘定位更加准确;然后在聚类图像的梯度图上利用自动阈值法增强其对比度,进行分水岭分割。最后为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并。实验表明该方法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果。     

基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法

文章针对合成孔径雷达(SAR)图像受相干斑噪声影响严重的问题,提出了一种基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法.该梯度计算方法是:通过各向异性相干斑降噪算法对SAR图像进行滤波,利用瞬态系数从该滤波图像中计算梯度,并将梯度图像与分水岭算法相结合进行初始分割;为解决分水岭算法导致的过分割问题,通过构建区域邻接图和区域马尔科...     

基于改进分水岭算法的医学图像分割

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将形态学滤波、多尺度形态学梯度和控制标记符分水岭相结合的分割策略。首先利用数学形态闭-开运算完成预处理以滤除原始医学图像中的噪声和非感知信息。其次做闭运算以平滑图像,并对平滑的图像计算多尺度的形态学梯度。再次对形态学梯度图像进行重建,然后采用控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图像进行分割。最后将分割结果变换回原始尺度。仿真实验结果表明,这种改进的方法不但使经典分水岭算法中的过分割现象得到了很好的抑制,医学图像中的病变区域被有效分割出来;而且分割算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

一种基于鲁棒估计的自适应图像平滑方法

基于鲁棒统计理论,提出一种新的保持图像边缘的图像平滑算法.将图像滤波与平滑转化为一个分段常数模型的鲁棒估计问题.并由此导出基于分段常数模型的尺度自适应鲁棒滤波器.为了自动确定鲁棒滤波器的最优尺度参数,使用直方图分析,结合非参数统计的方法来确定各点的鲁棒尺度参数.该算法可以在平滑图像的同时,保持原始图像中的边缘结构.实验表明,该算法平滑图像的效果,明显优于固定尺度的平滑算法.     

基于非线性局部滤波的红外小目标检测方法

为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法。首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标。实验结果表明：与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快。     

微光图像中值滤波与众值滤波理论与实验研究

中值滤波法是图像平滑技术中常用的一种方法。但中值滤波法处理微光图像时有一定的局限性。该文对此做了进一步的实验与讨论，与众值滤波法进行了比较性研究。众值滤波法是对滤波窗口内所有像素点的灰度值作数学统计，并取出现几率最大的像素灰度值为为滤波结果，累此处理过的图像更接近真实。     

基于梯度倒数的无人机遥感图像融合滤波方法

为了实现对无人机遥感图像去噪处理时兼顾滤波和边缘保持效果,提出了一种基于梯度倒数的无人机遥感图像融合滤波方法——梯度倒数自适应开关均中值滤波。首先计算出模板内中心像素点与邻近像素点的梯度导数;然后选取局部梯度变化阈值,并定义标志数组来标记各像素点是否超过梯度变换阈值。最后,如果当前滤波像素点超过梯度阈值,则采用提出的自适应开关均中值滤波;否则采用梯度倒数加权平滑方法处理。该方法结合了图像的梯度信息,利用图像的连通性和相关性原理以及自适应开关均中值滤波算法去噪的优点,在去除高斯噪声和脉冲噪声同时可以很好地保持图像的边缘和细节信息。实验结果表明:与传统梯度倒数加权平滑方法相比,算法滤波后图像的平均梯度提升3. 16%,MSE下降了约5%,可以有效提升滤波后无人机遥感图像质量,应用价值明显。     

基于形态学方法的工件表面缺陷红外热像检测技术

提出一种基于形态学理论的红外热像分割方法,用于工件表面缺陷的自动检测。首先在含缺陷钢制试件红外热成像检测试验的基础上,对工件的红外热像进行灰度化、高斯高通滤波、对数变换和二值化等方法相结合的增强处理;然后采用形态学方法,基于缺陷的空间连续性和缺陷与噪声的尺寸差别,设定连通分量所含像素数的阈值,最终实现红外热像的有效分割。结果表明,新的红外热像处理方法可以实现缺陷位置和形状的精确检测,可作为含缺陷部件的红外检测和自动识别手段。     

一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法

传统的中值滤波算法在去除脉冲噪声时会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊,提出一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法.该算法先检测出脉冲噪声点,采用自适应窗口对噪声点进行中值滤波.仿真实验表明,与传统中值滤波相比,这种新算法很好地保留了图像的细节,提高了峰值信噪比.     

基于分水岭算法的气泡图像分割

针对水中气泡图像的特点,设计了由反色,低通滤波和降低图像灰度级构成的预处理方法,使用基于形态学理论的分水岭算法对气泡图像进行分割,较好地从掺气水流图像中提取出了气泡。与常用的全局阈值法相比较,本研究方法具有精度高,能自动分割粘连气泡的优点。     

基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法

为了解决光伏板热斑故障检测时受噪声影响的红外图像分辨率低而导致热斑区域难以识别的问题,提出一 种基于主成分分析的红外图像混合噪声自适应去噪方法。 该方法通过自适应窗口预处理算法将获取的热斑红外 图像进行初步去噪,滤除图像中的低密度椒盐噪声,减小噪声信号对后续选取降噪训练集时所造成的影响;然后, 采用基于块匹配的主成分分析法对预处理后的图像信息进行降维处理,提取信号的主要特征,降低噪声滤除时的 计算复杂度;最后,使用线性最小均方误差估计对图像进行二次去噪处理,滤除残余噪声;此外,在二次去噪之前重 新计算图像噪声水平,使最终的去噪图片获得了更好的视觉效果。 实验结果表明:该方法能够有效去除光伏热斑 红外图像中的混合噪声,客观评价指标显示噪声较小时,图像结构相似性可保持在 0. 9,在高密度噪声影响下,峰值 信噪比相较于修正的阿尔法均值滤波算法平均提高 2 dB,实际视觉效果中保留了图像细节特征,可以明显观测到 热斑区域。     

三维数字图象象素邻接性和空域平滑滤波

空域滤波是数字图象处理中重要的预处理方法之一。由于象素邻接性有所差异，三维空域滤波与二维空域滤波不完全对应。文章分析了三维数字图象数据的表示及其与二维图象邻接性的不同，将二维空域均值滤波扩展到三维。