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。     

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。     

运用模糊连接理论分割非连通图象

本文提出了一种利用模糊连接理论讨论非连通图象的分割方案．该方案较好地利用了图象本身的模糊特性，修正了模糊连接强度的定义，从而成功地实现了分割数字、字母和汉字这样一些连通的或非连通的图象．它克服了Ｊ．Ｋ．Ｕｄｕｐａ算法仅能分割连通图的缺点．同时论文中还讨论了分割灰度图象和彩色图象的模糊连接强度定义及有关参数的选择方法．实验例子证明了这种方法的有效性．     

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。     

一种使用（ε,δ）连接区域分割图象的新算法

图象中目标具有相似灰度特征，在分割中，我们应考虑区域的整体灰度以及邻象素灰度的变化，它们依靠于范围参数ε和毗邻参数δ。本文介绍了灰度图象的（ε，δ连续区域及其模糊边缘测度，提出了通过相对模糊边缘度调整（ε，δ）参数，利用（ε，δ）目标连接集分割图象的一种新算法。实验结果表明该算法分割效果较好，提取边缘精度较高。     

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     

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。     

关于活动图象中自动进行图象分割的研究

在活动图象中进行图象分割，不使用人机交互方式，而是自动检测移动目标，确定包含目标轮廓的区域，然后分割目标与背景并提取移动目标的轮廓．     

基于方向图的指纹纹线检出算法研究

指纹纹线检出大多是先按指纹方向图增强指纹图象，然后进行图象分割。但因指纹脊线内和谷线内的图象增强方向可能不一致，使得图象分割的效果不好。作者提出一种直接按指纹方向图进行指纹纹线检出的算法，它先采用拓宽的Prewitt算子计算指纹图象的梯度矢量图，然后用局部最大梯度法计算指纹方向图，最后用阶跃函数模拟从原始指纹图象和指纹方向图中进行指纹纹线检出。     

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。     

基于二维灰度阈值的图象二值化分割算法

图象的二值化分割算法是图象处理中最基本的预处理方法，二值化结果的好坏将直接影响后期的处理或识别。西文提出了一种基于二维灰度阈值的图象二值化分割算法，该算法能够将图象中的物体从有噪声的背景中有效地分离出来，具有罗好的二值化结果。     

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．     

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．     

基于二维灰度阈值的图象二值化分割算法

图象的二值化分割算法是图象处理中最基本的预处理方法，二值化结果的好坏将直接影响后期的处理或识别．本文提出了一种基于二维灰度阈值的图象二值化分割算法，该算法能够将图象中的物体从有噪声的背景中有效地分离出来，具有较好的二值化结果。     

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．     

核分离—核套装图象自动分割法

指出了用以前的一些分割方法,分割多个强交集物体互相粘连的图象时存在的问题,介绍了一种新的图象分割方法—核分离—核套装图象自动分割法的基本原理,由此原理导出了一套基本运算公式,给出了用该法分割多个强交集物体互相粘连的图象的实验结果.     

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。