基于标记的改进分水岭分割算法

针对传统分水岭分割算法中存在的过分割问题,提出了一种基于标记的改进分水岭分割算法。该方法首先对原图像进行形态学开闭预重建,去除图像中的暗纹理和噪声,在计算形态梯度之后采用开闭后重建,然后,对重建后的梯度图像利用最大熵阈值方法进行标记处理,依据标记对原始梯度图像进行修正,最后使用分水岭算法在修正后的梯度图像上进行分割。从实验结果来看,该方法能较好地抑制传统分水岭算法的过分割现象。     

基于FCM和标记分水岭的粘连岩石颗粒图像分割

模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割,但不能分割粘连物体;传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓,但容易造成过分割.为了解决这个问题,提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割.该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类;对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换;然后根据距离变换图像找出局部最大值,得到种子图像;最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割,得到最终的分割图像.该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割,取得了较好的实验效果.     

基于AFM图像的分割方法的研究

该文针对AFM图像的特点,提出了一种基于内部标记的分水岭分割算法.首先利用LoG滤波器对图像进行滤波并通过二值化得到内部标记图像,然后利用最小标定技术得到外部标记图像,最后使用分水岭分割算法得到最后的分割图像.实验结果表明,该算法能够有效地对图像进行分割.     

基于边界剥离分水岭算法的重叠颗粒分离研究

针对采集的洗煤厂煤尘图像颗粒重叠严重的问题,运用传统图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像。分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,为了提高图像分割的效率和鲁棒性,提出一种新的基于边界剥离距离变换分水岭算法的图像分割方法。该方法通过将图像分割为不相交的N个子窗口,并求出各个窗口对应像素的灰度均值,经改进动态阈值法进行二值化处理,得到的二值化图像经边界剥离距离变换获得灰度图像,最后利用分水岭算法对图像进行分割处理。数值实验结果表明,与传统分割方法比较,此方法处理效率高、鲁棒性好。不但成功地解决了分水岭存在的过分割问题,还大大提高了算法的搜索效率;可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于标记分水岭算法的高分辨率遥感图像分割方法

由于Quickbird等高分辨率遥感图像信息分布的特殊性,一些面向视频(或自然)图像分割方法并不完全适合于高分辨率遥感图像的分割.基于标记的Watershed图像分割算法是一种改进的分水岭算法, 它很好地被应用于人脸及其他一些场景图像的分割.把该方法引入高分辨遥感图像的分割,并针对遥感图像的特点,在分割之前采用中值滤波对高分辨率遥感图像进行预处理;同时,在分割过程中采用用小波滤波器替代Butterworth滤波器对梯度图像的低通滤波.不同地物特征的Quickbird图像的分割实验表明,对于纹理比较均一的高分辨率遥感图像,该方法避免了过分割现象,且效率较高;但对于纹理比较复杂的图像,该方法具有一定的局限性.     

多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割

时频谱图干扰强,目标之间、目标与干扰之间有重叠,其分割是重要而困难的问题.提出一种基于图像熵定义的时频谱图多尺度形态梯度图像融合方法,将该方法与标记分水岭分割结合形成一种基于多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割方法.实验结果表明,与基于单尺度形态梯度和标记分水岭的分割方法相比,新方法实用性更强;与Otsu法相比,新方法分割更准确.     

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.     

复合形态滤波和改进型分水岭算法的图像分割

提出了一种基于复合形态学滤波和改进型分水岭的图像分割算法.为克服传统分水岭算法进行图像分割时产生的过度分割和耗时的不足,定义了由开-闭以及闭-开加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,设计一种应用内、外部标记的形态学分水岭算法,确定区域中梯度低频成分的局部极小值作为内部标记,区域之间确定为外部标记,内、外标记随处理信息的变化而变化,从而实现了对图像信息的自适应分割.仿真结果表明,采用本文算法实现的图像分割,其抗噪的MSE、PSNR性能明显地优于开-闭、闭-开单一运算的抗噪性能;同时,减小了梯度图中由于噪声造成虚假局部极小值而产生的过分割现象,准确地提取图像信息的轮廓、边缘等信息.     

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。     

基于运动轮廓标记提取的分水岭运动目标检测

针对运动目标差分相乘产生的空洞问题,提出了一种基于运动区域轮廓信息和自适应标记约束的分水岭运动目标检测新算法,来实现移动机器人平台上较大运动目标的完整检测.首先,结合相位相关法和Fourier-Mellin变换配准图像的缩放和平移量;然后,利用运动区域轮廓信息和分层投影法来提取前景和背景标记.先通过连续三帧配准图像差分相乘方法检测出运动区域轮廓,并结合形态学腐蚀、膨胀操作和投影法生成前景和背景标记模板;再将前景和背景标记模板分为若干层,通过水平投影得到每一层轮廓的边界点,并按一定方式连接得到前景和背景标记;最后,根据重构的梯度图像,用标记约束分水岭分割出完整的运动区域.实验结果表明,该算法能够准确完整地分割出规则和非规则运动目标,具有较好的实时性.