一种改进的分水岭分割算法

传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取各子区域灰度均值,然后对灰度均值进行密度模糊聚类,进行区域合并.进行多组对比实验,结果表明此算法具有可行性和有效性.     

一种改进的分水岭分割算法

传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取各子区域灰度均值,然后对灰度均值进行密度模糊聚类,进行区域合并.进行多组对比实验,结果表明此算法具有可行性和有效性.     

一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法

针对分水岭算法对在图像分割中容易产生过分割,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值(FCM)聚类算法的彩色图像分割算法。该算法先对图像进行分水岭分割,再对分水岭产生的过分割进行聚类合并。在合并过程中采用区间差异度和区域面积来确定模糊C均值聚类个数。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊C均值聚类算法的初始值以及聚类中心难以确定的问题。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标并应用到自动分割系统中。     

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.     

基于改进的Graph Cut算法的羊体图像分割

针对羊体图像复杂背景、不均匀光照且含有大量噪声等特点,提出一种融合多尺度分水岭的改进Graph Cut分割模型.引入多尺度分水岭对图像进行预分割,将基于像素级的Graph Cut算法转化为基于区域的算法以提高分割的效率.通过标记前景和背景种子点,利用模糊C均值算法实现前景和背景区域聚类.将多尺度分水岭分割的区域作为图割的顶点,以Lazy Snapping为框架计算图的边界项和数据项,并构造能量函数,通过最大流/最小割算法求解能量函数的最小值,从而实现图像分割.通过使用不同的分割算法进行实验比较,结果表明改进的算法在准确性和高效性方面都具有很好的性能.     

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.     

基于标记和模糊聚类的分水岭声纳图像分割

针对传统分水岭算法在处理声纳图像时存在严重的过分割现象,提出一种结合分割前处理和后处理两类方法优点的算法.首先利用H-min变换技术提取区域极小值和新的标记,对标记后的图像进行分水岭图像分割;然后结合改进适应度函数的粒子群全局寻优算法,从初分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心,利用这个聚类中心和改进目标函数的模糊C均值聚类算法,再对分割后的小区域聚类,并控制迭代次数,以提高分割速度.实验结果表明:该方法能够有效消除过分割现象,提高声纳图像处理效果,有效分割率达89％,处理时间提高30％以上.     

一种改进的分水岭算法在彩色图像分割中的应用

针对分水岭变换算法在图像分割中容易产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类算法相结合的彩色图像分割算法。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了模糊C均值聚类算法初始值难以确定的问题。实验结果表明,改进后的算法可以快速准确地分割出目标,因而能够很好地应用于自动分割系统中。     

基于分水岭区域差异性的多级图像分割

分水岭分割算法的不足之处在于过分割，即生成大量的小区域而使目标物淹没其中．文中通过定义分水岭区域的差异性给出一种多级图像分割方案，克服了传统的解决过分割问题时需要预先设置标记点的缺陷，也避免了多分辨率分割中边缘模糊和移位的问题．该算法可以应用于多种类型的图像。并经实验证明具有良好的分割效果．     

一种基于分水岭分割的快速图像修复算法

为快速准确地对破损图像进行修复,提高传统算法的修复质量和速度,本文提出了一种改进的基于分水岭分割的快速图像修复算法.首先针对传统算法在修复速度上的不足,采用改进的匹配区域搜索方法以缩小搜索区域,然后通过分水岭分割结果筛选匹配块以进一步加速图像修复,最后利用分水岭分割结果提出了新的分类修复方法来改进图像修复质量.实验结果表明,相较于现有算法,本文提出的算法在修复质量上有明显的改进,并且修复速度平均提升了40%左右.     

基于犹豫模糊集的古籍汉字图像切分方法

针对古籍文献版面图像切分中存在的过切分和粘连等问题,提出基于犹豫模糊集的古籍汉字图像切分方法。首先,对古籍汉字版面图像进行连通区域搜索,获取版面中的笔画部件,实现古籍汉字的初切分;然后,对过切分汉字进行特征分析,提取过切分区域的特征,利用犹豫模糊集在处理多属性决策问题方面的优势,通过建立犹豫模糊集来判断过切分区域归属同一古籍汉字的隶属度,并据此进行过切分区域的合并;最后,对存在粘连和重叠的汉字采用分段像素跳跃数突变分析方法进行分割。在28 886个古籍汉字上的实验结果显示,可以达到92. 3%的切分准确率和85. 7%的过切分合并准确率。     

综合区域和边界信息的图像自适应分割技术

针对分水岭图像分割算法中的过分割问题,提出了一种综合区域和边界信息的解决技术．该技术主要利用区域和边界的综合信息,对分水岭算法处理后的过分割区域进行聚合．在基于区域和边界信息的聚合过程中,借鉴人眼视觉模型的韦伯感知原理,针对区域的不同亮度环境,自适应地选取动态的聚合阈值;并根据强弱边界属性调节聚合阈值,以鼓励对象内区域聚合和避免对象之间的区域聚合．试验结果表明,这种技术对分水岭算法中的过分割有较好的改善．     

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SLIC和动态区域合并的岩屑图像分割

岩屑图像分割要求精度高、速度快和鲁棒性强。针对这些要求,提出了基于SLIC(simple linear iterative clustering)和动态区域合并的分割算法。SLIC算法能产生形状规则、大小均匀、排列紧凑的超像素区域。但是SLIC分割后的图像过分割问题严重,为了降低过分割率,提出了基于NNR的动态区域合并算法,将超像素区域进行相似性合并。实验结果表明,将该算法用于岩屑颗粒图像分割,能够取得较好的效果。     

基于分水岭算法的双向凝胶电泳图像分割

采用分水岭算法对电泳凝胶图像进行分割,针对其存在的过分割问题以及图像本身的特点,提出了根据拓扑曲率对过分割区域进行合并,以得到有意义的分割结果。用本算法对电泳图像进行了分割实验,结果表明,用本算法适用于电泳图像,并且效果良好。     

基于特征散度的模糊彩色图像分割算法

为提高算法的普适能力,提出了一种新的基于特征散度的模糊彩色图像分割算法(FDCIS).算法引入了特征散度和模糊相异性函数来度量差异性,利用特征散度进行数据聚类,实现图像的区域融合.实验证明,算法较好地降低了彩色图像大样本数据的运算量,简单而有效地解决了过度分割现象,避免了聚类算法对初始条件的依赖性,与人的主观视觉感知具有良好的一致性.     

基于直觉模糊等价关系的聚类算法

首先引入直觉模糊集的模运算、直觉模糊集之间的关系及合成运算的定义,然后提出了直觉模糊集的截集定义,揭示了利用直觉模糊等价关系的分类原理,并讨论了基于直觉模糊等价关系的模糊聚类算法,从而使直觉模糊集的基本理论得到进一步扩展。最后给出了该算法的一个数值实例。     

基于多尺度分析的归一化割图像分割算法

不同尺度的图像拥有不同的特性,针对单一尺度图像进行分割容易出现过分割或欠分割的问题,本文提出一种基于多尺度分析的归一化割的图像分割方法,首先利用方向能量模型得到不同尺度子图像的边缘方向能量,然后根据干涉轮廓的思想建立各个子图像像素之间的相似度,形成多个不同尺度的权值矩阵,并归一化为一个权值矩阵,最后运用归一化割算法对图像进行分割。实验表明,本文方法在融合了多个尺度图像不同特性的同时,能很好地处理含有纹理区域和弱边缘的图像,在一定程度上避免了过分割或欠分割的问题。