聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割； 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

基于K-均值算法的植物彩色图像分割

图像的分割实质是将图像中的像素点依据对象的不同分为不同的类；应用经典的聚类算法即K-均值算法对植物彩色图像进行分割，实验结果表明：经该算法处理后能够将图像中的对象与背景分离开，并取得了较好的图像分割效果，拓宽了聚类图像分割算法应用的新领域。     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割; 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

彩色图像分割综述

图像分割是进行图像理解的基础，是图像工程技术中的一个重要问题。近几年来，人们越来越重视彩色图像的分割算法，并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法，本总结了近几年出现的彩色图像分割技术进行了讨论。     

基于灰度最优阈值的图像分割方法及应用

讨论了在对图像进行分割时的一维、二维灰度直方图分割方法，对最优阈值灰度分割方法原理进行了描述，得出了最优阈值灰度分割算法。实验结果表明：利用此算法对图像进行分割能够得到较好的分割效果。     

航空图像的分割与定位算法研究

通过航空图片的图像分割和特征提取，对几种分割算法进行了比较。通过比较发现，当图像的目标与背景的灰度值相差比较大时，用多阈值的灰度分割方法来获取目标I而当图像的目标与背景的灰度值相差不大时，使用模糊差影滤波算法可获得理想的分割结果。同时，对采用多阈值分割方法后的图像进行目标定位。结果表明，对于复杂航空图像，该算法分割效果好，噪声小，定位算法简单，定位准确，有较好的应用前景。     

一种改进的粒子群爬山优化图像分割方法

针对粒子群优化算法在图像分割中存在算法搜索能力不足并且分割不够精准的问题，文章提出了一种改进的粒子群爬山优化图像分割方法。文章首先引入爬山算法，检测粒子群搜索空间中多个全局极值点，增强粒子群算法的局部搜索能力；其次将算法作用于图像中生成K个峰值的三维直方图，根据欧几里德距离，将每个像素分配给最近的峰值从而分割图像；利用标准图像数据集进行实验，并与其他基于粒子群优化的图像分割方法对比分析，该算法在图像分割的视觉效果和5种常用的客观评价指标都具有更优越的性能。     

一种纹理图像分割的松弛算法

利用分层马尔可夫随机场模型表征纹理图像，根据最大后验概论分布准则提出一种确定型松弛分割算法。对纹理图像进行分割的实验表明，该算法与模拟退火算法相比，明显地减少了计算时间，其分割误差与模拟退火分割误差非常接近。     

基于相对色彩因子的树木图像分割算法

图像分割是利用实时视觉传感技术指导农药精确对靶施用进行林木化学防治的难点。笔提出了基于相对色彩因子的树木图像分割算法。与传统方法相比，新图像分割算法在不影响分割效果的同时大大提高了图像分割的实时性，在“精确林业”中将有很好的应用前景。     

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。     

基于图像分割的视频差错复原算法

人们可能更多的注意感兴趣的区域和倾向于对背景的改变不太敏感。根据人眼的这一视觉特性；论文提出了基于图像分割的视频差错复原算法，并实现了支持该算法的H．264编解码器。该算法利用；灵活宏块排序技术对图像帧进行分割，将图像帧分割为前景子图像和背景子图像。与背景子图像相比，对前景子图像按更高图像质量的要求进行编码，并且对对前景子图像的传输进行更有效的保护。实验结果表明，论文提出的基于图像分割的差错复原算法具有良好的容错性能，重建图像的主客观质量良好。     

基于亚像素文本图像的分割算法

在Niblack和Otsu算法的基础上，提出了运用亚像素图实现图像分割的算法.经实验证明，所提出的算法能更好地保持字符的拓扑结构和光滑字符的边缘，分割效果比使用原图像直接进行分割有明显的改进.     

一种新的红外舰船图像分割方法

为了能够较好地分割出舰船目标，实现后续的目标检测和识别，提出一种基于显著性检测的红外舰船图像分割方法。首先利用AC算法和FT算法对图像进行处理，将两种方法处理后的显著图合并，提高目标轮廓亮度，然后利用选大恒虚警检测的原理对图像进行二值化分割。通过对比其他几种分割算法，证明此算法有更强的抗干扰能力，分割效果更好。     

基于改进蚁群算法的图像分割

为了对图像进行准确的分割,提出了一种基于改进蚁群算法的图像分割。对图像分割中的边缘分割法、传统蚁群算法和改进后的蚁群算法进行了分析,对图像分割结果进行了比对,对传统蚁群算法中的动态更新信息素浓度、初始聚类中心和参数变量进行了改进。实验结果表明:改进后的蚁群算法可以有效地提高图像的分割精确度,同时减少传统蚁群算法的搜索时间,缓解传统蚁群算法求解速度较慢的缺陷。     

图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤,而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域,也是一个经典难题。从应用的特定角度,论述了医学图像处理中图像分割的几种算法,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述,并简要介绍了每种算法的特点及应用。     

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.     

基于改进分水岭算法的图像分割算法

针对传统分水岭图像分割算法存在的对噪声敏感、误分割率高等缺陷,提出一种基于改进分水岭算法的图像分割方法,以获得更理想的图像分割结果.首先对原始图像进行滤波预处理,消除噪声对图像分割的干扰,保护分割目标的边缘信息;然后对图像进行变换处理以增强图像对比度,并在此基础上采用分水岭算法分割图像;最后采用多种类型图像在MATLAB2014平台上进行仿真测试.仿真测试结果表明,该方法避免了噪声对图像分割结果的影响,能获得更理想的图像分割效果,且分割精度和效率明显优于其他图像分割方法.     

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。     

基于分水岭算法的磁共振脑图像自动分割

基于分水岭算法，提出了一种新的非脑组织去除和自动的脑磁共振图像的分割方法，利用区域合并技术克服分水岭算法固有的过分割问题，通过参数的设置，可以将图像中的非脑组织去除掉；对已去除非脑组织的图像，巧妙地将分水岭算法、区域合并和κ—均值算法相结合，可进行全自动地分割，效果良好。