基于区域填充的纤维图像提取算法

对天然纤维显微图像中所有纤维对象的正确分离和提取,是棉麻纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像中图像背景、纤维边缘和纤维内腔的灰度分布特性,提出基于区域填充的纤维图像提取算法.该算法以各个"纤维内腔"为图像分离提取的标准,采用膨胀区域填充的方法,并通过距离变换自动确定填充起始点,对经过二值化处理的纤维图像中的背景和纤维进行了区分,从而得到各个纤维对象的正确提取.该算法能够有效处理纤维图像间的黏连问题.     

优化路径的种子填充算法

在递归种子填充算法的基础上,提出一种优化递归算法填充路径的改进算法.在填充时选取能够代表填充路径的像素点作为种子点入栈,减少重复入栈的像素点数,从而减少弹、压栈和判断操作.在保留原算法优势的同时,使得填充时间明显缩短,并减小堆栈所需的存储空间.     

非洪泛的基于区域标记的图像分割与填充算法

提出了一种对大分辨率图像有效的、基于区域标记的图像分割与填充算法,能分割并填充高分辨率图像中任意形状的连通区域。算法不使用栈结构,不使用递归方法,仅通过一次标记和一次填充过程即可完成对主连通区域的分割和填充,不仅易于实现还克服了基于洪泛的种子填充算法和扫描线填充算法容易出现栈空间溢出的缺点,具有较强的实用性。     

二值图像噪声控制的算法实现

介绍二值图像噪声控制的实现思路,给出二值图像噪声控制实现的2个方法：种子填充算法和扫描线算法,分析比较2个算法实现的效率。结果表明,扫描线算法的效率比种子填充算法高。     

一种基于链队列的种子填充法

在此提出两种对递归种子填充算法的改进算法，在该算法中使用链队列而不是递归，而且采用先填充后入队列，减少了很多不必要的操作，使得改进后的算法无论是时间还是空间效率都远远优于递归种子填充算法，而且也可以填充任意大小、任意复杂边界的区域。     

一种改进的种子填充算法

在对种子填充算法进行分析和讨论的基础上,提出了一种改进的种子填充算法,该改进的种子填充算法无论是时间还是空间效率都优于传统算法。     

种子填充算法的改进

针对种子填充算法程序存在的重复入栈以及对一类连通区域不能进行正确填充的问题,提出了改进方法:修改入栈顺序来解决重复入栈问题,修改入栈数据结构添加标志数组来防止对某条线重复扫描,改进算法对种子所在扫描线分上下两个区域进行分别逐行扫描;提出扫描线种子填充算法的改进算法,对非空的凸形区域特殊情形给出了单独的算法,使填充速度得到很大提高。     

基于曲波变换和Susan种子点生长的边缘检测算法

针对现存的基于空间域的图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向边缘以及对于纹理复杂的图像边缘定位困难等问题,提出了一种基于曲波变换和Susan种子点生长的边缘检测算法,该算法首先对源图像进行曲波变换,然后对高频子图像运用Susan种子点生长算法进行边缘提取;对低频子图像采用极大值方法将轮廓检测出来,最后通过一定的融合...     

基于灰色系统理论及方向图的纤维边缘检测算法

针对传统边缘检测算法在对纤维进行边缘检测时易出现边缘不连续、虚假边缘、粘连纤维无法确定轮廓的现象,提出了一种基于灰色系统理论及方向图的纤维边缘检测算法.该算法首先利用灰色预测和Niblack算法分别得到图像的强边缘和图像二值图,接着利用边缘连接算法求出连接图,并与利用灰色关联度求出的感兴趣区域(ROI)相结合求出纤维边缘图,进而利用填充算法和轮廓跟踪求出纤维外轮廓,再将外轮廓与ROI相结合求出轮廓增强的纤维图像,最后运用基于方向图的边缘界定算法提取纤维的边缘信息,剔除毛刺之后可得到纤维的完整边缘.试验结果表明,这种方法能够很好地抵制噪声,并能得到比较完整的纤维边缘信息,不仅具有较好的边缘连续性,且克服了双边缘的现象,提高了检测精度.     

扫描线种子填充算法的问题及改进

指出扫描线种子填充算法程序对一类连通区域不能进行正确填充,通过分析其原因提出修改入栈数据结构的方法对原算法进行改进,改进后的算法避免了原算法存在的问题,而且不增加复杂度。