一种自适应产生超像素个数的道路图像分割算法

针对超像素分割算法需要人为设置初始超像素个数和目标边缘分割不精确等问题,提出一种自适应产生超像素个数的道路图像分割算法。该算法主要包含超像素的获得和超像素的合并两阶段。在超像素的获得阶段,首先通过计算图像区域数对应的图像颜色分量直方图峰值个数自动获得初始超像素个数,然后基于简单线性迭代(SLIC)算法在图像过分割的基础上利用颜色分量最大差值对过分割超像素块进行欠分割检测与处理,实现超像素的精确分割。在超像素的合并阶段,通过融合超像素颜色和纹理特征建立超像素间相似度信息表,最后在结合空间位置相邻性的基础上实现超像素的合并。实验在自动驾驶场景评测数据集KITTI上对本文算法进行验证和测试。结果表明,本文提出的算法与其他道路图像分割算法相比,在总体精度、平均召回率以及F1值3个指标上均有较好的效果。     

基于模糊颜色提取的彩色图像分割

为了对彩色图像进行有效分割,提出了一种基于模糊颜色提取的新型彩色图像分割算法,这种算法可以有效的进行区域分割.首先,提出了一种模糊颜色提取方法,然后介绍了该算法,算法经过迭代可以选择典型的种子颜色来提取颜色分量,最后应用区域生长法可以确保所需区域的完整连通性.区别于现有的图像分割方法,本方法是将相同的像素分成几个模糊集,分割成功率提高10%左右.实验结果表明该算法可以合理分割出所需区域,避免冗余,并且具有较好的噪声抑制力和鲁棒性.     

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.     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明, 该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

微粒群优化和区域生长结合的彩色图像分割算法

提出了一种微粒群优化和区域生长相结合的彩色图像分割算法,以彩色图像直方图中自适应搜索到的峰值作为像素种子。由于搜索像素种子点是按密度进行,计算量小,大幅度提高了算法的计算速度,同时克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性。实验表明：该方法提高了图像分割速度,并可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

一种GrabCut分割边缘的优化方法

针对GrabCut分割精度不够以及边缘不平滑的问题,提出一种目标边缘优化方法.首先使用GrabCut算法获取目标的α掩像,然后对α掩像进行形态学处理而获取目标边缘区域,再将目标边缘区域内的像素与已知的绝对背景和绝对前景的部分像素进行颜色信息比较,根据比较结果重新分割边缘区域像素,最后对重新分割的目标边缘进行平滑处理.实验结果表明,本文的方法对边缘分割的精准性和平滑度都优于GrabCut算法.     

由粗定位到精提取的图像显著区域检测

图像显著区域检测旨在找出最具信息性的图像,将该任务归纳为一种由粗定位到精提取的处理过程。首先,将图像过分割为超像素,并根据其颜色差异、分形差异及空间分布求得一个表征超像素间相似性的矩阵。依据这个矩阵,利用相似传播算法对超像素聚类;并通过度量类间颜色对比度、类的结构紧凑度与偏离中心度评价每类的显著度。然后,通过比较像素与每类的颜色差异及位置关系更新像素的显著度,最终得到像素精度的、全分辨率的显著性图。对当前流行数据库的实验测试表明,算法具有令人满意的检测效果。     

基于颜色相似系数的彩色图像分割方法

基于两种像素之间颜色相似系数的计算,根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性·计算在RGB颜色空间进行,省去了其他分割方法中的颜色空间转换过程·为提高图像分割过程的效率,采用了改进的区域生长法实现整个彩色图像的分割·实验结果表明,本方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉感知特性,适合于不同的应用目的·     

基于颜色信息与区域生长的图像分割新算法

提出了一种新的结合了颜色特征与区域生长的彩色图像分割算法B-JSEG．该算法是在彩色图像分割的JSEG算法和边缘检测中的方向算子的基础上实现的．根据已有算法的缺陷，利用新的参数描述纹理颜色信息，并通过区域增长和合并来获得最后的分割结果．由于在JSEG算法中加入了方向算子，同时考虑了区域的相似性和边界的非连续性，减少了过分割．大量图像的实验结果表明，所提出的算法具有很好的鲁棒性，比JSEG算法更符合人类的视觉感知．     

基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割算法

提出了一种基于区域的自动种子区域生长法进行彩色图像分割的算法.该方法首先应用分水岭算法对图像进行初始化分割,形成过分割效果.然后从分水岭算法形成的区域出发,根据一定的规则自动选出一些区域作为种子区域,进行种子区域生长.与传统的种子区域生长法(SRG)以图像中的像素点作为种子进行生长的方法不同,本方法以区域作为种子并以区域作为生长单位进行区域生长.实验结果表明,该算法能够产生较好的分割效果及较快的分割速度.     

基于区域分割的彩色航空影像建筑物自动检测

为了从高分辨率遥感图像中完整提取建筑物区域,采用区域分割的原理,研究了建筑物自动检测的方法。该方法首先利用利用K-Mean分类方法将地物分为两类:人工地物类和非人工地物类,然后利用阴影、Mean Shift分割信息来剔除人工地物类中干扰区域,再根据形状分析来确定真实的建筑物区域。本文用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,实验结果证明了该方法有着较高的识别率、较好的准确性和鲁棒性,具有实用价值。     

一种基于图像融合的岩石裂隙充填物分割方法

岩体的变形特性主要取决于结构面、裂隙，尤其是微裂隙及充填物等方面的共同作用，因此在研究岩石节理时对充填物的研究也非常重要。研究充填物首先须把其图像分割出来。由于彩色图像的噪声太多，以往对岩石裂隙及充填物的分割方法均是基于灰度图像的处理．这不利于对充填物的进一步分析。在处理一个欧盟项目所提供的两种光照图像（普通日光和紫外线光）时，我们发现了一种新的获取岩石裂隙和充填物的方法。该方法基于RGB空间，利用普通日光和紫外线（UV）两种光照系统对岩石样本进行拍照，对所获得的图像分别处理后，再融合、屏蔽掉无关数据，最后利用区域生长法自动在彩色图像上实现了对裂隙充填物的提取。试验证明这是一种高速低噪声的彩色图像分割方法。     

一种基于图像融合的岩石裂隙充填物分割方法

岩体的变形特性主要取决于结构面、裂隙,尤其是微裂隙及充填物等方面的共同作用,因此在研究岩石节 理时对充填物的研究也非常重要。研究充填物首先须把其图像分割出来。由于彩色图像的噪声太多,以往对岩石 裂隙及充填物的分割方法均是基于灰度图像的处理,这不利于对充填物的进一步分析。在处理一个欧盟项目所提 供的两种光照图像〔普通日光和紫外线光〕时,我们发现了一种新的获取岩石裂隙和充填物的方法。该方法基于 RGB空间,利用普通日光和紫外线（UV）两种光照系统对岩石样本进行拍照,对所获得的图像分别处理后,再融合、 屏蔽掉无关数据,最后利用区域生长法自动在彩色图像上实现了对裂隙充填物的提取。试验证明这是一种高速低 噪声的彩色图像分割方法。     

反馈型颜色分割在边缘检测中的应用

针对传统的边缘检测算子容易产生边缘丢失和畸变的缺点,为准确获取彩色图像的边缘,本文提出了将传统方法提取的边缘作为反馈对原始彩色图像进行初步颜色分割,根据区域内颜色信息的分布统计,进行分裂合并及均衡化处理,对颜色区域边界进行骨架细化,从而提取边缘。实验结果表明:与传统方法比较,该方法可以更有效地检测出边缘信息。     

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.     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.     

基于Alpha稳定分布模型的彩色图像边缘检测新算法

 在彩色图像的边缘检测中,如何去掉噪声的干扰及怎样更精确的检测出边缘是图像处理中一个非常重要的问题。本文提出了一种去除脉冲噪声干扰的彩色图像的边缘检测算法。首先,提出一种基于Alpha稳定分布模型的图像去噪算法。其次,利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其邻域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘。实验证明,该算法能够克服脉冲噪声的影响,较精确的检测出彩色图像的边缘。