一种改进的分水岭分割算法

为了提取人脑CT图像中的脑部组织,提出了一种改进的分水岭算法,首先采用K-means聚类算法对图像进行初始分割,从而有效地抑制了由图片表面的灰度变化引起的过分割,使边缘定位更加准确;然后在聚类图像的梯度图上利用自动阈值法增强其对比度,进行分水岭分割。最后为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并。实验表明该方法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果。     

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。     

基于分水岭变换的彩色图像分割

为了克服传统分水岭算法固有的过度分割问题 ,采用了标记 分水岭变换 ,提出了一种新的标记提取方法 .通过计算图像中每个小区域 (5× 5 )的均匀性而得到一幅与原图同样大小的表征原图区域均匀性的均匀性图 ,取均匀性图中的低谷作为标记对均匀性图进行分水岭变换就得到最终的分割结果     

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．     

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。     

一种基于分水岭分割的快速图像修复算法

为快速准确地对破损图像进行修复,提高传统算法的修复质量和速度,本文提出了一种改进的基于分水岭分割的快速图像修复算法.首先针对传统算法在修复速度上的不足,采用改进的匹配区域搜索方法以缩小搜索区域,然后通过分水岭分割结果筛选匹配块以进一步加速图像修复,最后利用分水岭分割结果提出了新的分类修复方法来改进图像修复质量.实验结果表明,相较于现有算法,本文提出的算法在修复质量上有明显的改进,并且修复速度平均提升了40%左右.     

一种改进的分水岭算法在彩色图像分割中的应用

针对分水岭变换算法在图像分割中容易产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类算法相结合的彩色图像分割算法。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了模糊C均值聚类算法初始值难以确定的问题。实验结果表明,改进后的算法可以快速准确地分割出目标,因而能够很好地应用于自动分割系统中。     

克服分水岭算法过分割的方法

分水岭算法的不足在于它的过分割结果,即生成大量小的封闭区域,使目标物体淹没其中.文中给出了模糊关系与模糊C均值聚类算法相结合的方法,利用了模糊关系合并相似区域,有效地克服了分水岭算法的过度分割问题.经实验验证,该方法大大提高了图像分割质量.     

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。     

基于多分辨率-分水岭算法的图像分割方法

提出了在小波多分辨率域中使用分水岭算法对图像进行区域分割和融合的新方法,该方法首先使用小波变换理论将原始图像变换为不同层次的金字塔多分辨率图像；然后通过分水岭算法获得最低分辨率下的分割图像；最后。利用逆小波变换将分割的图像映射到原始分辨率上．从而获得分割图像．实验结果表明：此方法可以大大减少噪声存在下的过分割现象．     

基于分水岭变换的彩色细胞图像分割

提出了一种彩色细胞图像的分割方法,重点解决邻接或者重叠的细胞核或者细胞质之间的分割问题。算法主要基于数学形态学方法,首先利用k-均值聚类和直方图上的分水岭变换对像素进行聚类,从而得到细胞图像背景、细胞质和细胞核的粗略估计;然后利用形态学滤波和分水岭变换提取细胞核、细胞质的边界。结果表明:在少量人工干预的情况下,所述算法获得的细胞核、细胞质边界与实际情况比较吻合。对于含有邻接或者重叠的细胞核或者细胞质的图像,算法仍能提取理想的细胞组织边界。     

基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割

提出了一种基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割算法．通过分水岭变换把图像分割成多个小区域,为实现过分割小区域的合并,利用Mercer核把各小区域的灰度平均值映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,在特征空间进行更准确的聚类,为下一步图像分析提供较为准确的分割区域．实验结果证明了该算法的可行性和有效性．     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区，感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

基于模糊颜色提取的彩色图像分割

为了对彩色图像进行有效分割,提出了一种基于模糊颜色提取的新型彩色图像分割算法,这种算法可以有效的进行区域分割.首先,提出了一种模糊颜色提取方法,然后介绍了该算法,算法经过迭代可以选择典型的种子颜色来提取颜色分量,最后应用区域生长法可以确保所需区域的完整连通性.区别于现有的图像分割方法,本方法是将相同的像素分成几个模糊集,分割成功率提高10%左右.实验结果表明该算法可以合理分割出所需区域,避免冗余,并且具有较好的噪声抑制力和鲁棒性.     

基于分水岭和扩展的遥感影像分割方法研究

提出了一种新的影像分割方法。方法利用Meanshift算法对原始影像进行预处理,再运用分水岭标记算法获得初始分割结果,得到独立的影像斑块。以每一个斑块作为一个结点构建一幅图,应用图割理论中的α扩展原理对所构建的图进行多类分割。由于充分利用分水岭算法和α扩展理论的优点,新方法分割结果具有更高的准确性,并有相应的实验证明该方法的有效性。     

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。     

基于模糊逻辑的彩色图像分割

模糊图像分割主要是针对灰度图像,文中提出了基于模糊逻辑的彩色图像分割算法,并同时包含了色调的平均处理。定义了模糊规则、隶属度函数。和概率C均值、模糊C均值等其它算法的定性和定量对比实验,验证了本方案对RGB和HSV模型彩色图像的分割效果更好。     

一种改进的分水岭分割算法

传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取各子区域灰度均值,然后对灰度均值进行密度模糊聚类,进行区域合并.进行多组对比实验,结果表明此算法具有可行性和有效性.