一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

用优度实验法评价图象分割混合算法

通过用优度实验法对图象分割混合算法的测试，得出了几种特征量如：图象信噪比、目标尺寸和目标归一化绝对平均曲率在图象分割过程中对图象精度的影响，客观地评价了混合算法在分割不同特征量的图象时的优缺点。     

基于灰度直方图的快速K—MEAN图象分割算法

K-MEAN图象分割算法本质上是一种迭代运算,分割结果虽不受初始类中心的影响,但分割处理速度明显依赖于初始类中心的选择.对此,本文根据K-MEAN图象分割算法的原理,提出了基于灰度直方图的快速K-MEAN图象分割算法,该算法直接在灰度直方图上进行迭代运算,不仅减少了数据处理量,且无需人工确定初始类中心,图象分割只需简单的门限判别.理论分析和实验结果证实了该算法能明显加快迭代过程和提高处理速度.     

基于改进差分边缘检测法的车牌字符二值化算法

针对车牌字符光照和污损的复杂特征,对车牌图象的二值化算法进行了深入的分析和研究,提出了一种基于差分边缘检测算法的改进图象二值化算法.实验结果表明,改进算法能够有效地将字符清晰地从背景中分割出来,分割速度快并且有助于提高字符识别的正确率.     

基于小波和模糊理论的纹理分割方法

提出了一种基于小波和模糊理论的纹理分割方法,该方法首先对图象进行高阶小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象;然后采用模糊聚类方法从最低分辨率图象进行聚类,将低一级的分割结果扩展后再应用于较高级分辨率,一直到最高分辨率为止,这样就得到一个原始图象的初始分割;最后引入空间约束算法,得到原始图象的粗细分割结果．由于考虑了图象象素之间的相互关系,故提高了分割的准确性．仿真结果表明该方法是比较有效的．     

分莆技术在彩色纹理分割中的应用

应用分形技术,对彩色图象的纹理分割问题进行了探讨,为了有效地描述彩色纹理特征,我们利用图象中的色彩信息。通过象素的色彩曲面之间的体积值和单种色彩分量值进行分析,获得相应的分形特征,继而动用中值滤波技术和非监督聚算法对特征图象进行分割、实验发形技术进行彩色纹理分割是非常有效的。     

基于模糊散度的图象分割

从模糊集合的观念出发，将交叉熵和模糊散度应用于图象分割，先讨论类间最大模糊散度分割算法，接着分析类内最小模糊散度分割算法。最后对这两类算法的适用性和通用性进行了比较。     

旋转及伸缩不变纹理分割算法

纹理分割是图象分割的一种重要方法，因此，近２０年来提出了许多有关图象纹理分割的算法．文中将介绍一种思想比较新颖的算法——旋转及伸缩不变的纹理分割算法，其核心是利用圆周（Ｃｉｒｃｕｌａｒ）变换和Ｍｅｌｉｎ变换产生一个Ｃｉｒｃｕｌａｒ－Ｍｅｌｉｎ操作数（ＣＭＯ），将ＣＭＯ与图象进行卷积，以达到旋转及伸缩不变纹理分割的目的．实验结果表明，这种算法是相当有效的     

基于小波变换和动态聚类的图象分割方法

本文讨论了一种结合小波变换和非监督动态聚类的图象分割算法。在图象分割过程中,首先用小波变换提取图象中的边缘信息,再利用所得的边缘信息和原图象的灰度信息进行聚类。实验证明了这种方法是行之有效的。     

基于模糊阈值的图象分割方法

叙述了采用模糊阈值进行图象分割的基本原理，提出了简化资格函数形式和采用直方图中值滤波处理方法，算法简单直观，计算机仿真表明图象分割结果比较理想．     

分形技术在彩色纹理分割中的应用

应用分形技术,对彩色图象的纹理分割问题进行了探讨．为了有效地描述彩色纹理特征,我们利用图象中的色彩信息,通过象素的色彩曲面之间的体积值和单种色彩分量值进行分析,获得相应的分形特征,继而运用中值滤波技术和非监督聚类算法对特征图象进行分割．实验结果表明,利用分形技术进行彩色纹理分割是非常有效的．     

基于非单色背景下的人脸彩色图象定位算法与实现技术

针对非单色背景下的人脸，本提出了一种新的人脸定位算法。该算法包括两个部分：首先进行肤色分割，该采用迭代算法计算Cb、Cr阚值，进行自动分割，可完整地分割出人脸部分；然后进行人脸定位，由于嘴唇具有较高的Cr值，可去除嘴唇部分以消除嘴唇对其它图象部分的影响，利用水平、竖直灰度特性确定人眼坐标，将人脸图象规范化。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于区域增长及边缘检测的一种图象分割方法

提出一种图象分割算法．这种算法综合了三种算法，即区域增长、边缘检测及保持边界平滑方法．它可以明显地克服区域增长及边缘检测各自的缺点．在这种方法中还引进了边界平滑算法使得分割所产生的边界更可靠．可直接应用到三图象分割、医学图象分割的实验中，证明了这种方法的有效性     

复杂场景中动目标图象分割的一种快速算法

提出了一种利用序列图象从复杂背景中分割动目标图象的新算法。首先利用马尔科夫随机场（ＭＲＦ）模型和连续线过程建立较精确的目标函数，采用并行计算方法计算出速度场，然后以此为依据实现对目标图象的并行分割。实验结果表明：该算法不仅能适应多种复杂场景，而且分割精度高、速度快。     

人类显带染色体的图象分割的研究

染色体图象分割是染色体图象分析与识别的重要内容之一。文中提出了关于一场景多个人类显带染色体的自动分割算法ｍｏｓｇｔｅｔ，该算法充分考虑了每个视野中分割目标（染色体）的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点，自动调整分割阈值，既保证了完整地分割单条显带染色体，又能快速分割出一幅图象中９６％～１００％的染色体。该分割算法被有效地运用在自行开发的人类显带染色体的图象分析与识别系统中。     

彩色图象分割方法及进展

图象分割是图象分析和模式识别的首要问题和基本问题,也是图象处理的经典难题.彩色图象比灰度图象具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视.本文结合近年来彩色图象分割中出现的新算法,将彩色图象的分割方法分为四大类,并分别加以介绍,分析了各种方法的优缺点,最后指出了彩色图象分割的发展趋势.     

基于图割的图像抠像与合成算法

提出了基于图割图象的抠像与合成算法。该算法改进了GrabCut算法的能量公式,对分割后的图像进行多次修正,提高了抠像的精确度;采用多值键代替传统二值键进行图象合成,即在合成时依据灰度级在待合成图象的不同位置改变混合比,将前景图象与背景图象有机的融合在一起。实验表明了算法的有效性。     

射线照相焊缝缺陷数字化图像的分割

射线底片焊缝缺隐图象经数字化图象预处理后，缺陷已经明显，但在自动识别前尚须进行图像分割，为此我们采用二阶导数过零边缘检测和阈值化分割算法。     

确定图象二值化阈值的线性方法

考虑图象分割处理实际应用中要求算法结构简单,性能可靠,应用普遍,以及易于实现等因素,本文以图象的简单统计为基础,提出了适用于图象分割二值化过程中自动阀值选取的一种新方法。该方法适用于各种文字图象的分割处理。     

基于边缘强度的图象分割

介绍一种根据边缘强度进行象素灰度值加权平均以获得分割门限，与一般通过友度直方图找寻分割门限以进行图象分割的方法不同，不仅能消除噪声的影响，而且对友度分布不均匀的图象通过分区处理效果更好。还详细讨论该方法的工作原理及算法．