改进的区域生长算法及其在肾实质自动分割中的应用

提出了一种肾脏CT图像自动分割方法,将像素点的局部统计特征和像素点的空间位置信息结合起来,以此定义了像素之间的邻域相似性指标,并根据领域相似性指标自动选取种子点、种子的生长准则及终止准则,该方法克服了传统区域生长算法需手动确定种子点和生长顺序固定等缺点,最后通过MICCAI(medical image computing and computer assited intervention)的5个评价指标对分割结果做出客观评价,结果表明,该算法具有较好的分割效果.     

基于云理论的图像分割新方法

针对区域生长算法的种子点初始化和生长准则问题,提出了一种基于云模型和区域生长的图像分割方法.该方法首先利用云变换对图像进行变换生成云模型,然后利用云模型的Ex作为区域生长的种子点,以云的极大判定法则作为区域生长准则进行区域生长,获得最终的分割结果.这种分割方法不但克服了区域生长法种子点和生长准则选取不当而产生过分割和欠分割的不足,而且很大地提高了云模型分割图片的速度,实验结果证明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.     

改进区域生长法及其在冠状动脉造影图中的应用

冠状动脉造影过程中,由于人体骨骼、肌肉、器官等组织对X射线吸收程度不同,得到的冠状动脉造影图像亮度不均匀,传统的区域生长算法无法准确分割不均匀亮度的图像,而且种子点的选取需要人工交互,效率低下.针对这些问题,提出了一种改进区域生长算法,该算法自动生成一组种子点,种子点生长时,使用生长区域的局部平均值作为生长准则中的参数,最后使用医学影像计算与计算机辅助介入(medical image computing and computer assisted intervention,MICCAI)准则对分割后的图像进行评价.实验表明,使用该算法对冠状动脉造影图像进行分割,能得到较好的结果,且不需要人工交互,提高了图像分割的效率和准确性.     

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.     

改进区域生长算法在视杯图像分割中的应用

目的:视杯图像分割对于通过眼底图像检测青光眼具有重要意义,在传统的区域生长算法基础上进行改进,提出了基于眼底图像的视杯自动检测分割方法.方法:首先,对眼底主要生理结构进行特征分析,为分割目标选取了绿色通道并根据阈值法粗略提取出感兴趣区域(ROI);其次,考虑到传统的区域生长算法在选取种子点时不精确、自适应性差等缺点,通过计算ROI的几何中心并结合中心亮度作为选取种子点的标准进行改进;最后,用5*5模板对眼底图像进行均值滤波,应用山谷差值准则和8邻域连通准则对眼底图像进行种子合并,最终准确分割出视杯.结果:应用这种方法,对高分辨率眼底图像(HRF)数据库中15张青光眼眼底图像和15张健康眼眼底图像逐张进行检测,准确率达到93.3%.结论:实验结果表明,该算法能快速、有效地自动检测出眼底图像中的视杯并将其正确的分割出来,与传统算法相比较该算法稳定可靠,有较高的分割灵敏度、特异度以及准确性.     

种子区域生长法的改进算法及其在钉螺图像提取中的应用

种子区域生长法是图像分割中一种常用的方法,其性能在很大程度上取决于种子点的选取与生长规则.为了更有效地应用种子区域生长法从真实图片中提取钉螺图像,在分析种子区域生长法的基本思想后,提出了一种改进的种子区域生长算法并用于提取钉螺图像.改进种子区域生长法使用了新的区域生长相似性规则和区域生长停止的动态阈值方法,改进算法采用人工方式来选择区域生长的种子点.结果表明,改进的种子区域生长法在复杂背景图片中能获得更好的钉螺图像提取效果.     

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.     

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏面板图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。对光伏面板红外图像的分割是对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外图像对比度低、信噪比低等特点,提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,使需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动地调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种光伏新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。而对光伏面板红外图像的分割是后期对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外光伏图像对比度低、信噪比低等特点,本文提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,针对需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动的调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

基于树重心的血管截面视频分割算法研究

由于血管截面有可能出现凹状,导致种子点位置偏移到血管外,造成分割结果出现错误.为解决该问题,提出一种基于最小生成树的种子点选取算法.利用前一帧分割结果随机取点,并保证随机点均匀覆盖整个分割区域;再运用Kruskal算法对所有随机点构建最小生成树,并以最小生成树的树重心作为当前帧的种子点;最后以区域生长算法对当前帧进行分割.实验结果表明,本算法能较为准确地定位血管截面的中心点,保证血管分割的准确性.     

基于区域生长的彩色图像颜色特征提取研究

针对彩色图像,提出了一种简单的颜色特征提取方法.该方法选取了适合彩色图像处理的区域生长算法,利用中值点法来改进其中种子点的选取方法,并结合RGB彩色空间中像素点的性质确定区域生长准则和终止准则.实验结果表明：该方法在保证区域连通性的同时,也能够简单高效地得到与人眼视觉判断相一致的有意义的图像特征提取.     

基于显著图的遥感图像多分辨区域生长分割算法

针对传统区域生长算法对噪声敏感和初始种子过度依赖的问题,本文提出一种基于显著图的遥感图像多分辨区域生长分割方法.该方法利用亮度、颜色、方向三个特征金字塔生成显著图,通过视觉选择注意模型自动选择注意区域作为种子区域.从能分辨种子区域的最大尺度开始区域生长,直到0尺度,从而分割出对遥感图像中感兴趣的区域.实验结果表明该方法能有效地从遥感图像中分割出视觉注意的区域,且有较快的速度.     

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。     

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.     

基于图像分割和孔洞修复的三维伤口测量方法

伤口测量是临床医学研究中一项重要工作。传统的接触式伤口测量方法存在测量结果稳定性差、易造成伤口二次伤害的问题,基于2D图像处理的非接触式伤口测量方法存在精度差、无法获得伤口深度信息的问题。因此,本文设计了一种基于图像分割和孔洞修复的三维伤口测量方法。采用异源图像对齐算法解决了异源图像由于视差导致的图像像素错位问题;通过基于改进的区域生长法设计了一种交互式伤口区域分割方法,实现伤口区域精准分割;最后,采用基于RBF的三维点云孔洞修复算法进行伤口皮肤复原,从而得到伤口的最大深度、体积等三维参数。实验结果表明,本文方法的测量误差低于3%,其测量精度以及稳定性皆优于接触式和基于2D图像处理的伤口测量方法,满足临床使用以及医学研究的应用需求。     

基于子区生长的移动机器人视觉图像分割

针对区域生长法中自播种过程消耗了大部分时间的问题,提出了基于子区生长的图像分割方法,以提高图像分割效率.该方法在具有区域一致性的子区生长基础上,将分割与自播种过程结合在一起,提高了图像分割速度.同时针对图像噪声干扰子区一致性检测问题,提出采用区域像素平均距离作为区域一致性标准.实验结果表明:区域像素平均距离比传统的方差具有更好的噪声抑制能力;移动机器人视觉图像分割实验验证了所提出的基于子区生长的图像分割法的有效性.