一种基于图的彩色图像分割算法

为了解决图像分割中容易出现的过分割问题,提出了一种基于图的彩色图像分割算法.该算法在区域合并的基础上,首先用Mean shift方法进行预处理,得到初始过分割区域后对其构造邻接图,然后计算邻接区域的颜色、纹理及边缘特征相似性以判断区域是否需要合并直到所有满足条件的区域都被合并.为了保持图像的全局属性,文中通过查找最优合并成本的方式进行区域合并.实验结果表明:即使在图像目标和背景区域颜色比较相似时,文中算法也能较好地实现对目标区域的完整分割;与其他4种算法相比,文中算法具有更好的分割性能.     

一种改进的分水岭图像分割算法

针对分水岭图像分割算法普遍存在受噪声影响大和过分割的问题,提出了一种基于梯度修正和相邻区域边缘强度合并的改进分水岭图像分割算法。首先对图像采用形态学开闭重建滤波,消除噪声对图像的干扰;其次,使用多尺度算子计算形态梯度,充分利用大结构元素和小结构元素的各自优点,获得更准确的形态学梯度;再用粘性形态学运算对梯度图像修正,有效去除产生过分割的局部极小梯度值;分水岭变换后,定义出相邻区域的边缘强度值,并基于相邻区域边缘强度合并过分割区域,进一步消除图像过分割,改进分割效果。实验表明:该方法不仅能够有效地去除图像噪声干扰,而且能够消除过分割区域,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,有效提高了图像分割效果。     

基于OpenCV的分水岭分割算法的研究及应用

本文对基于形态学分水岭算法进行了深入的研究,并针对其存在的过分割问题对分水岭算法提出改进:使用区域合并方法限制允许出现的区域的数目,这种改进的方法不仅可以很好地抑制过分割问题,还能有效分割出图像中的感兴趣区域,以达到提取图像有效边缘信息的目的。将此方法在OpenCV下进行实验,结果表明这种方法可以有效清除干扰噪声及局部极小值,从而得到精确的分割结果。     

基于改进模糊C均值聚类和区域合并的矿物颗粒分割方法

岩矿石薄片图像中矿物颗粒的分割提取是分析鉴定工作的前提,为了进一步提高矿物颗粒提取的准确性,提出一种新的矿物颗粒提取分割方法。该方法以一组岩矿石薄片正交偏光序列图作为输入,对每张正交偏光序列图采用改进的模糊 C 均值聚类(FCM)算法进行初始的边缘提取,并叠加多张边缘图像,再对得到的叠加边缘图像进行精细化处理并进行目标颗粒筛选,得到初始的分割提取图像。为了抑制颗粒的过分割现象,利用基于区域邻接图(RAG)的合并算法进行区域合并,首先依据颗粒的颜色纹理等特征进行初始合并操作,再根据矿物颗粒在不同正交偏光角度下的变化规律进行二次合并操作,从而得到最终的分割提取图像。通过对多组图像进行实验表明,该方法可以获得良好的效果。     

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。     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区,感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通 常存在的严重过分割现象,而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分 水岭变换,使边缘定位更准确;其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则,有效抑制过分割现象, 同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果, 边缘定位精确度较高。     

基于改进分水岭算法的球团矿图像分割

针对传统图像分割算法不能对球团矿图像中粘连球团进行准确有效分割的问题,提出一种改进的分水岭分割算法。该算法将标记和分水岭算法结合起来,利用标记带来的先验知识限定图像分割区域的数目,并对分水岭算法的梯度图像进行修改,从而能够对球团边缘准确分割,同时避免产生过分割现象。实验结果表明,改进分水岭算法对图像中粘连球团的边缘有良好的分割效果。     

均值漂移算法的铁路护栏网格提取

针对铁路沿线护栏的检测问题,提出了一种改进的均值漂移算法。首先,从阈值分割算法入手,得到铁路防护栏网格区域的颜色范围;然后,基于均值漂移算法对其进行图像平滑和分割;再针对产生的过分割图像,采用基于最小面积的合并停止准则来进行区域合并;最后进行网格提取。实例验证表明:改进的均值漂移算法的效果优于传统的均值漂移算法。     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区，感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

一种基于多分辨分析的简化的分裂-合并图像分割算法

为了减少分裂-合并算法的计算复杂性,提出了一种基于多分辨率分析的分裂-合并简化算法.首先,将原始图像用多分辨的形式分层表示,对最低层分辨率的图像用简化的分裂-合并算法进行图像分割,同时用该层的边缘信息对分割结果进行优化,得到该层的分割图像;然后,用直接影射的方法将低分辨率的分割图像映射到高分辨率空间中,并用相应的边缘信息进行优化,直到在原始分辨率空间完成上述工作,得到最终的分割结果.试验证明,所提算法简单有效,较好地解决了分裂-合并算法计算复杂的问题.     

一种改进的基于图论的图像分割方法

提出了一种融合边缘检测与图论的图像分割方法,在基于图论方法进行图像分割之前,引入边缘检测对像素点进行预分类,以消除图论方法因为区域的过合并导致的欠分割现象.实验结果表明该文的算法能取得很好的分割效果.     

基于模糊形态学的图像边缘轮廓提取改进分割算法

图像边缘轮廓提取在国计民生、军事等领域有广泛应用,为了克服噪声等影响导致的图像过度分割现象,探讨了一种基于模糊形态学的图像分割改进算法.该方法借助模糊形态学的开、闭运算,首先对原始图像进行平滑处理,然后基于形态学梯度算子进行梯度计算,最后基于改进分水岭算法与IFT分割算法的融合,对梯度图像进行分割得到期望的边缘轮廓图像.仿真以图像识别为例,实验显示基于改进的图像分割算法可较好地消除过分割现象,正确识别图像,实现目标与背景的分离.研究结果表明,提出的图像分割算法是合理可行的.     

基于小波变换和形态学的图像分割方法

提出一种基于小波变换的分水岭图像分割方法。首先,源图像进行形态学开闭重建滤波,然后将滤波后的图像进行小波分解,在小波分解顶层的低频概貌图像中用分水岭分割算法将图像分割成若干个小区域,根据一定的区域合并准则进行区域合并,获得初始分割图像,最后将初始分割图像投影到全分辨率图像上,得到最终的分割图像。该方法有效地解决了传统分水岭算法对噪声敏感和过分割问题,并提高了计算速度。     

基于彩色图像分割的可伸缩性压缩编码

按各区域重要程度的不同，采用改进的嵌入零树小波方法组织码流，以得到可伸缩性压缩码流．算法首先将图像分割为纹理均一或表示独立意义的区域，并按重要程度排序；然后对各区域边缘像素进行DCT和各区域进行小波变换；最后采用改进的嵌入零树小波(MEZW)对小波系数进行处理并复合为输出码流．该算法能实现图像冗余的去除，得到高压缩比．     

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.     

基于改进的SLIC区域合并的宫颈细胞图像分割

针对现有细胞图像分割算法对噪声敏感,传统SLIC(simple linear iterative clustering)算法对边界分割不精确的问题,提出一种基于改进的SLIC融合区域合并的方法:首先对宫颈细胞图像进行均值漂移处理,消除细微噪声点;然后进行二维Otsu自适应阈值处理得到初始轮廓,应用SLIC算法得到超像素区域,并融合到原图中完成初始分割;最后,在初始分割图中进行初略标记获得交互信息,利用最大相似准则进行合并,不需要预先设定分割阈值,没有被标记的背景区域将成功合并到标记的背景区域,同时,没有被标记的目标区域会被识别出,有效地阻止与背景区域合并。对宫颈细胞图像进行大量的细胞质分割实验,结果表明本文算法能够在较短时间内准确识别出宫颈细胞的细胞质边缘。     

基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法

针对目前常用的视频分割方法易受到噪声、亮度突变的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于帧差法和边缘检测法相结合的视频分割算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分得到运动区域,然后对当前帧进行Kirsch边缘检测得到边缘图像,综合二者的检测结果得到更为精准的运动对象边缘.采用边缘连接算法完成对断裂边缘的连接,最后通过区域填充得到运动目标掩模图像,从而分割出完整的运动目标.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

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.     

形态学边缘信息引导的区域合并合成孔径雷达图像分割算法

针对基于区域合并的合成孔径雷达(SAR)图像分割中,初始分割过度碎片化影响后续区域合并效率和质量的问题,提出了利用形态学边缘信息引导的区域合并(MEI-RCBLP)SAR图像分割算法。首先利用高斯和伽马函数赋权的加权中值滤波构造各向异性形态学方向比率算子,提取图像的边缘强度映射来表征边缘响应的强弱,并对边缘强度映射进行阈值化处理和分水岭变换得到高质量的初始分割;然后利用现有的相对公共边界长度惩罚区域合并技术,迭代地合并初始分割中最相似的相邻区域,直到满足合并终止条件,输出最终的分割结果。实验结果表明,相比利用统计区域生长、MISP超像素和均值比边缘信息引导的分割算法,所提出的MEI-RCBLP算法显著改善了初始分割质量,在保证最终分割质量的前提下初始分割区域数目减少了25%以上,同时最终的分割结果在不同的性能评价指标上总体优于上述对比算法。     

一种融合区域生长和边缘检测的彩色图像分割方法

介绍了一种融合边缘检测和区域生长的彩色图像分割方法。算法首先对图像进行边缘检测,然后计算像素之间在HSI彩色空间的颜色相似度,利用像素间相似度并结合边缘信息确定区域生长的种子,再基于颜色和空间信息对各个种子进行区域生长,最后进行区域合并。该算法能够实现种子的自动选取,这在传统方法中是很难实现的,此外,还能有效防止过分割。实验结果表明该算法有效。