采用二次灰度直方图的砂轮磨粒图像阈值分割

为了解决金刚石砂轮表面磨粒灰度直方图阈值分割方法对区域划分存在误分割的缺陷,提出一种基于二次灰度直方图连通区域标记磨粒图像分割方法.首先,将原始金刚石磨粒图像转换为灰度图像,并对其滤波处理消除噪声.其次,设定阈值完成第一次直方图阈值分割,消除较小结构暗细节.然后,标记各个连通区域,填上不同的颜色.最后,设定阈值完成第二次直方图阈值分割,获取感兴趣目标磨粒区域.结果表明:文中方法可将感兴趣目标磨粒与背景分离,得到较好的分割效果和较高的分割效率.     

一种紫色土图像的分割与提取方法

【目的】研究紫色土的图像分割与提取，为将来实现机器视觉识别紫色土打下基础。【方法】利用在RGB颜色空间的像素值分布特点，计算多变量条件概率，通过建立优化模型提取颜色特征值的边界，结合分段函数构建分割测度；然后，使用构建的分割测度建立基于密度峰值思想的优化模型，按照两次迭代差异最小化原则，优化局部分割阈值，从多个局部分割阈值中利用类内方差最小化模型获得优化的分割阈值，实现紫色土的图像分割；最后，以像素四邻域连通标记递归算法标记包含空洞的紫色土区域图像的连通区域以消除分割结果中的背景离散区域。同理，标记背景连通区域以填充紫色土区域图像空洞实现图像中紫色土区域的提取。【结果】计算综合评价指标F1、调整的兰德系数ARI和归一化互信息NMI来评价分割提取的结果。试验表明，提出的方法平均分割准确率达96.01%,97.16%和82.02%；与对比方法比较，提出的算法可以更加准确完整地分割与提取紫色土区域图像，最终实现紫色土图像土壤区域的完整分割。【结论】提出的算法是有效的。     

种子填充算法的改进

针对种子填充算法程序存在的重复入栈以及对一类连通区域不能进行正确填充的问题,提出了改进方法:修改入栈顺序来解决重复入栈问题,修改入栈数据结构添加标志数组来防止对某条线重复扫描,改进算法对种子所在扫描线分上下两个区域进行分别逐行扫描;提出扫描线种子填充算法的改进算法,对非空的凸形区域特殊情形给出了单独的算法,使填充速度得到很大提高。     

扩充堆栈结构的种子点区域填充算法

采用扩充填栈结构的方法,对已有的扫描线种子点区域填充算法进行改进,改进后的新算法在几何上的填充单连通区域时避免了任何重复操作,对几何上的多连通区域仅需要复检查少量的像纱,使扫描线种子点区域填充算法臻于完善,最后给出了新算法的类Ｃ语言的算法描述和说明。     

扫描线种子填充算法的问题及改进

指出扫描线种子填充算法程序对一类连通区域不能进行正确填充,通过分析其原因提出修改入栈数据结构的方法对原算法进行改进,改进后的算法避免了原算法存在的问题,而且不增加复杂度。     

一种基于像素标记的二值图像区域围线追踪方法

在研究了多种二值图像连通区域围线追踪算法的基础上,提出了一种改进型的二值图像连通区域围线追踪算法。该算法在已有围线追踪算法的基础上,通过定义特定追踪方向,使得追踪过程始终按照逆时针或顺时针方向沿着连通区域边缘进行。在追踪过程中对像素点进行多次标记,通过在按照追踪方向确定的像素点基础上判断像素标记值来确定下一次待追踪像素点的选取。由于对像素点进行多次标记,有效区分了一次追踪像素点和二次追踪像素点,解决了追踪过程中出现的追踪间断现象,使得追踪结果呈现一条完整围线。实验结果表明,此方法可以快速有效地完成二值图像连通区域的围线追踪和提取。     

一种二值图像连通区域标记快速算法

由于处理时间和存储空间的限制，常规的区域标记算法往往无法满足实时图像处理的需要。针对这些不足，提出了一种新的二值图像区域标记快速算法。该算法通过结合轮廓跟踪技术，经过一次图像扫描即可完成所有连通区域的标记，避免了大多数改进算法都必须处理的标记冲突问题，此外，本算法不受所标记的区域的形状和面积的影响，能够准确标记任意形状的连通区域，表现出良好的鲁棒性。最后与现存的多种算法进行了比较，实验结果表明该算法是快速和高效的。     

融合模糊连通图和区域生长的MRI脑组织图像分割算法

针对磁共振脑组织图像中存在灰度不均匀,不利于分割的问题,提出了一种应用模糊连通图和区域生长的MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑组织图像分割算法。首先用大津法对脑组织进行粗分割,得到脑白质部分的大致轮廓,。然后计算粗分割结构的中心点,根据中心点得到图像的模糊连通图。最后用区域生长算法对模糊连通图中的脑白质进行更精确的分割。试验结果表明,此方法能够精确的得到脑白质轮廓的边缘,并且大大降低了区域生长种子点位置和阈值选取对分割结果的影响。     

基于机器视觉的环形工件表面字符的提取识别

文章针对工件环形表面字符检测的困难提出一种视觉检测算法.首先对相机采集的照片进行空间滤波、二值化处理的预处理操作,得到便于处理的圆形轮廓区域;然后对圆形轮廓进行基于梯度算法的轮廓查找、极坐标变换展开,使用基于连通域的方法对待检测区域实现字符区域定位,重复使用该方法分割单个字符图像;最后基于卷积神经网络识别算法对分割后的...     

基于连通区域选择的导航线特征点确定算法

提出了一种基于连通区域选择的导航线特征点确定算法。首先在传统农业图像分割的基础上选取面积最大的连通区域,然后通过开操作去除连通区域边界的毛刺,再逐行提取图像的特征点。对25幅图像分别按传统方法,未进行开操作的连通区域选择法,进行开操作的连通区域选择法进行导航线特征点提取,统计分析结果表明与传统方法比较进行开操作的连通区域选择法的特征点误差显著降低。     

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.     

激光标刻的复杂区域填充算法

为减少填充线段和提高激光加工效率，对复杂区域的填充算法进行了研究．采用延长某些岛屿边界将包含岛屿的区域变为单连通域；然后用最长边延长法和最长边平行截取法将单连通域分解为简单凸多边形，简单凸多边形填充方法是先找到凸多边形所有边对应的高最小的那条边，平行该边进行填充，最后对填充线段的连接顺序进行优化处理．与传统的固定方向扫描填充相比，采用本算法可使复杂区域和实心文字的激光标刻效率提高20％～40％．     

基于模糊集与区域生长算法的胎儿下腔静脉血管超声分割

本方研究了胎儿下腔静脉血管在B型超声图像中的分割问题.B型超声使用方便,在临床中有广泛使用,但其图像有噪声多、对比度差的缺陷.为了有效地在B型超声图像中分割血管,提出了一种基于模糊集与区域生长算法的分割算法;该算法预先使用模糊集算法处理,以提高图像对比度;并使用基于梯度改进的自适应区域生长算法进行分割.实验以医生的手工分割结果作为金标准,并与阈值分割和水平集算法进行了对比.实验表明,该方法的准确度和稳定性高于阈值分割和水平集分割方法结果.     

基于区域划分的一种新的图像变形算法

针对图像变形过程中，经典像素填充算法复杂度高，矩形填充算法不能直接对非规则区域进行填充等缺点，提出了一种基于区域划分思想的填充算法．通过区域划分，填充区域变成规则的矩形区域和小块的非规则区域．对于矩形区域利用标准的矩形填充算法进行填充，对于非规则区域提出一种新的基于预测的像素填充算法．该算法思想可适用于任意形状区域的填充，在填充效率上非常接近仅适用于矩形区域填充的标准矩形填充算法．     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

基于数据网格的肝脏CT图像感兴趣区域分割

通过图像分割获取医学图像感兴趣区域是医学图像处理与分析要解决的首要问题及技术难点。为了获取肝脏CT图像中的感兴趣区域,针对肝脏CT图像的自身特点,提出了一种基于数据网格和改进的区域生长法相结合的肝脏CT图像感兴趣区域分割方法。首先利用数据网格对肝脏CT图像做粗分割,最大程度地去除骨骼及背景对后期分割的影响。其次,利用先验知识,确定区域生长的种子点,做基于改进的区域生长法的二次分割。实验结果表明,能较完整的分割出CT图像的肝脏区域。实验结果为进一步的医学肝脏图像的处理与分析奠定了基础。     

序列图像中运动区域的检测与几何特征提取

提出了一种基于色度的运动区域检测算法,利用像素的色度分量进行检测,克服了亮度变化和阴影的影响,并利用形态学方法对检测结果进行后处理,对处理后的运动区域进行标记,提取每个区域的面积、周长、形状因子等几何特征参数,为运动目标后期的分析和跟踪奠定了基础.最后给出了实验结果和数据,证明了算法的有效性.     

植根区域生长法(SRG)中的边界像素及其改进算法

根植区域生长法(Seeded Region Growing)是处理图象分割的一种快捷的半自动算法([1]，R．Adams and L．Bischof，1994)，也是目前处理图象问题的一种公认的有效方法和技术．边界像素对该算法的行为及效果有着微妙的但却是重要的．在应用中我们发现，当分割块处于狭窄连通状态时，这一算法常常是失败的，而失败的结果通常会导致原始图象的细节失真或者过分地依赖种子的选择．针对这一问题，我们对R．Adams和L．Bischof的植根区域生长法进行了改进，给出了一个有效算法，解决了原来算法对狭窄连通分割块失败的问题．     

邻域编码二值图像跟踪的快速算法

讨论了如何通过快速实现８－邻域编码来解决快速完成３×３窗局部运算 的问题。给出了一个快速跟踪任意复杂图像边界的完全边界跟踪算法 （ＮＣＣＢＦ）；与经典的ＢＦ和ＣＣＴ边界跟踪算法相比，ＮＣＣＢＦ算法具有速度 快和适应性更强的优点；其独特边界标记方法补充和完善了ＮＣＢＦ算法。     

基于概率图谱和Random Walker的肝脏三维分割算法

针对腹部CT图像内部结构复杂和相邻脏器灰度相近而导致分割精度较低的问题,提出了一种新的基于概率图谱和Random Walker的三维肝脏分割算法.首先利用大量的由医生分割的肝脏区域图像建立肝脏存在位置的概率图谱,表示肝脏解剖位置信息;然后提出了改进的全自动的Random Walker算法,并建立由Random Walker优化的灰度概率图谱;最后基于该灰度概率图谱从腹部CT图像进行肝脏三维分割.实验结果表明,提出的算法能够有效地进行肝脏区域的分割并具有较好的鲁棒性,与传统算法相比,分割精度得到了明显的提高.