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.     

基于改进FCM和形态学的浮选泡沫形态特征提取

针对浮选过程中因气泡粘连及形状不规则导致泡沫形态特征难以提取的问题,提出一种基于改进模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类和数学形态学的浮选泡沫形态特征提取方法。引入聚类有效性指数及特征散度对模糊C均值聚类算法加以改进,并利用改进的聚类算法对泡沫图像进行聚类,得到泡沫大致区域。依据灰度分布和形状特征,采用面积重构开闭算法对图像进行除噪处理。基于形态重构方法思想,提出采用高低精度距离变换方法,同时,结合改进面积重构变换提取标志图像,进而利用分水岭算法对泡沫图像进行分割。通过测量分割区域和标定像素提取泡沫形态特征,并与浮选工艺参数做相关性分析。研究结果表明,该方法能够准确地分割粘连泡沫,且提取的泡沫形态特征能有效反映浮选工况。     

基于迭代腐蚀的粘连细胞图像分割研究

为对显微粘连细胞图像进行分割,该文提出1种基于数学形态学运算的迭代腐蚀方法。对二值化细胞图像进行迭代腐蚀得到细胞种子点图像,通过分水岭分割提取细胞分割边界,形成最终的分割图像。在每一次腐蚀后得到的图像中保存细胞种子点,在整个迭代腐蚀过程中避免细胞种子点被误删,为后续使用分水岭分割进行图像分割提供了可靠的先验信息。实验表明,该算法能较好地解决距离变换方法中的过分割问题并改善极限腐蚀方法中的欠分割问题。     

光学显微注射过程中人类卵细胞分割的实现

针对卵胞浆内单精子显微注射过程中人类细胞质、注射针和卵细胞极体的分割问题,首先根据分割目标形状的差异性,采用骨架形态学算子提取感兴趣区域;接着采用改进的模糊聚类方法,依据局部灰度和局部方差特征对边界模糊、噪声较大的预处理图像进行粗分类;然后在模糊聚类的基础上设定水平集初始化位置和演化控制参数,实现细胞质、极体和注射针的分割;最后针对细胞质内的部分注射针图像,采用直接拟合标记出完整注射针图像.实验测试结果表明,文中算法可以实现人类卵细胞的细胞质、极体和注射针的正确分割.     

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。     

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。     

基于SOM-K聚类的图像分割算法

针对介电弹性体图像在电致形变实验中存在噪声过多、光照不均和无法准确分割等缺陷,提出一种基于形态学重建、核聚类算法与分水岭算法相结合的目标图像分割改进算法.首先选取合适的结构元素对图像进行形态学重建,然后对重建后的形态学梯度图像进行分水岭分割,最后通过SOM-K算法聚类所得分割图像,合并相似区域,以降低过分割的影响.结果表明该分割算法准确度高且可行性好.     

基于支持向量机的红细胞彩色图像分割算法

针对细胞图像分割中红细胞目标提取和重叠红细胞分割两个难点,提出一种基于支持向量机(SVM)的红细胞彩色图像分割算法,并通过实验对算法进行验证.该算法利用SVM对原始图像进行红细胞提取,把原始细胞分割成红细胞和背景两类目标区域,然后使用改进距离标记的分水岭算法对红细胞区域进行重叠分割.算法选择线性不可分的SVM模型和核函数RBF(C=1,ξi=0.2)时能够较好的分割红细胞彩色图像.     

分割神经干细胞图像的两种聚类多阈值分割方法

计算机自动化的细胞图像分割和跟踪系统将有助于神经干细胞的增值和分化调控的研究。该文针对神经干细胞图像分割问题,比较了利用自组织映射多阈值分割方法和k均值多阈值分割方法提取分水岭标记的能力。结果显示,这2种聚类多阈值分割方法可以有效地提取分水岭算法的前景标记和背景标记,而自组织映射多阈值分割对前景标记的干扰区分能力略优。     

基于灰度形态重构的颗粒图像分割方法

提出了一种基于距离变换、形态重构和分水岭算法的图像分割算法。将一幅图像通过距离变换得到距离灰度图,与形态重构算法结合,得到颗粒图像的标识点图,用标识点图对距离灰度图进行分割,再用分水岭变换对分割后的距离灰度图进行变换。试验表明,该算法能有效合理地解决粘连或者重叠颗粒等物体的分割。     

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．     

一种改进的利用空间信息加权的FCM算法

FCM(fuzzy c-means clustering)算法在图像分割中应用较为广泛,但由于其对噪声较敏感,所以只适合于分割噪声含量较低的图像.利用空间信息加权的FCM算法能够有效地抑制噪声却使图像的边缘变得模糊,造成边缘处分割的不准确.本文通过区分图像边缘点和内部点,在构造邻域平均灰度图像时区别对待,并对边缘点根据它与邻域的灰度关系进行补偿.实验结果表明,这种方法不仅能够有效地抑制噪声,并使边缘点的分割更准确,使分割质量明显提高.     

基于分水岭变换的互相遮挡交通标志自适应分离

针对交通标志检测中标志互相遮挡导致检测性能下降的问题,提出一种基于分水岭变换的互相遮挡标志自适应分离算法.基于RGB归一化阈值分割算法对标志图像进行二值化处理,然后构造区域轮廓特征矢量对二值图像中各个兴趣区域进行匹配,确定并提取互相遮挡标志候选区域Blob.对提取的低维数Blob进行形态学膨胀处理,使不连续的边缘趋于连续,然后利用欧氏距离变换和分水岭变换寻求标志间分水岭脊线,利用脊线实现标志的自适应分离.实验结果表明算法取得较好的分离效果,在整个标志检测应用中,与现有算法相比,检测率提高了6.1%,处理速度提升了近3倍.     

Watershed—based Image Segmentation with Region Merging and Edge Detection

The clustering technique is used to examine each pixel in the image which assigned to one of the clusters depending on the minimum distance to obhtain primary classified image into different intensity regions.A watershed transformation technique is then employes.This includes:gradient of the classified image,dividing the image into markers,checking the Marker Image to see if it has zero points(watershed lines).The watershed lines are then deleted in the Marker Image created by watershed algorithm.A Region Adjacency Graph (RAG)and Region Adjacency Boundary(RAB)are created between two regions from Marker Image.Finally region merging is done according to region average intensity and two edge strengths (T1,T2).The approach of the authors is tested on remote sensing and brain MR medical images.The final segmentation result is one closed boundary per actual region in the image.     

流域算法对血及骨髓涂片的彩色图像分割

为了开发血及骨髓涂片中血细胞自动分类及计算机辅助诊断系统,提出 了一个彩色流域算法,以完成对有核血细胞（胞核和胞浆）的分割和识别。通过彩色空间变换,有效地利用了图像中血细胞的颜色信息及先验知识,并且为了抑制过度分割,合理地对背景、成熟红细胞及有核细胞进行了标记,在彩色梯度图像上完成了基于淹没的流域算法,其中淹没过程通过多级循环队列数据结构完成,胞核和胞浆的分割正确率分别为91.9%和88.4%,研究结果表明,该算法对彩色血细胞图像的分割是有效的,它必将提高血细胞自动分类系统的性能。     

Segmentation of tumor ultrasound image via region-based Ncut method

To segment the tumor region precisely is a prerequisite for ultrasound navigation and treatment. In this paper, a normalized cut method to segment tumor ultrasound image is proposed by means of simple linear iterative clustering for presegmentation procedure. The first step, we use simple linear iterative clustering algorithm to divide the image into a number of homogeneous over-segmented regions. Then, these regions are regarded as nodes, and a similarity matrix is constructed by comparing the histograms of each two regions. Finally, we apply the Ncut method to merging the over-segmented regions, then the image segmentation process is completed. The results show that the proposed segmentation scheme handles the strong speckle noise, low contrast, and weak edges well in ultrasound image. Our method has high segmentation precision and computation efficiency than the pixel-based Ncut method.     

基于聚类的建筑物直线特征提取算法

建筑物图像中提取直线是视觉导航、特征识别等很多应用中的关键步骤。针对建筑物图像。提出了一种新的基于聚类的直线提取算法。该算法在Canny边缘的基础上,使用一个聚类算法将边缘分类,减少了因噪声形成的小短线对直线检测的误检或漏检现象;对于每一个分类使用直线识别准则,进一步剔除图像聚类中的伪直线;最后使用改进的Hough变换（standardHoughtransform）将直线提取出来。克服了传统Hough变换执行速度慢的缺陷。实验结果表明,文章提出的算法具有较快的运算速度,较高的直线提取准确性．较低的漏检和误检情况。其性能优于传统的Hough．变换和相位编组法。