复合形态滤波和改进型分水岭算法的图像分割

提出了一种基于复合形态学滤波和改进型分水岭的图像分割算法.为克服传统分水岭算法进行图像分割时产生的过度分割和耗时的不足,定义了由开-闭以及闭-开加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,设计一种应用内、外部标记的形态学分水岭算法,确定区域中梯度低频成分的局部极小值作为内部标记,区域之间确定为外部标记,内、外标记随处理信息的变化而变化,从而实现了对图像信息的自适应分割.仿真结果表明,采用本文算法实现的图像分割,其抗噪的MSE、PSNR性能明显地优于开-闭、闭-开单一运算的抗噪性能;同时,减小了梯度图中由于噪声造成虚假局部极小值而产生的过分割现象,准确地提取图像信息的轮廓、边缘等信息.     

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分割的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。     

SAR图像的多尺度建模与分割

根据合成孔径雷达图像的成像机理,基于遗传算法,提出了SAR图像的期望最大建模方法和多尺度无监督分类方法。利用最小长度准则能够有效地确定SAR图像分类数,且集遗传算法和EM算法的优点于一身,使得算法能够取得全局最优结果。试验结果表明:该分割方法是可行的,与其它方法相比,分割质量有明显改进。     

基于分水岭与多尺度相结合的影像分割方法

分水岭分割是一种应用较广泛的影像分割方法,它能自动生成单像素宽度的封闭轮廓,但需要把影像分割成过多小区域,从而导致影像分割耗时且工作量大。本文就此提出一种分水岭和多尺度相结合的高分辨率影像分割方法。该方法首先运用分水岭方法对融合了亮度梯度和纹理梯度的综合梯度进行计算,然后将同质性度量值最小的区域对合并,最后结合改进区域邻接图进行区域合并。实验结果与基于分水岭和区域合并的影像分割算法得到的结果进行比较,证明该方法不仅能充分利用高分辨率遥感影像中地物的光谱、形状、纹理等特征,而且减少了计算时间。     

基于方向分水岭变换的遥感影像多尺度分割

传统分水岭变换通常对梯度影像进行变换,往往会出现过分割现象。本文针对传统分水岭变换算法的不足,提出了一个新的影像多尺度分割算法。其基本过程是：传统分水岭变换先对边缘影像进行区域提取,通过边缘方向的拟合并修正边缘的强弱,获取区域分割结果。最后,根据区域边界的强弱作为区域合并条件,获得多尺度的分割结果。本文利用航空影像进行验证,实验表明不同层次的分割结果能够较好地反映地物的尺度特性。     

基于改进分水岭算法的医学图像分割

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将形态学滤波、多尺度形态学梯度和控制标记符分水岭相结合的分割策略。首先利用数学形态闭-开运算完成预处理以滤除原始医学图像中的噪声和非感知信息。其次做闭运算以平滑图像,并对平滑的图像计算多尺度的形态学梯度。再次对形态学梯度图像进行重建,然后采用控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图像进行分割。最后将分割结果变换回原始尺度。仿真实验结果表明,这种改进的方法不但使经典分水岭算法中的过分割现象得到了很好的抑制,医学图像中的病变区域被有效分割出来;而且分割算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

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。     

多梯度流域变换算法与传统算法比较

流域变换是图像分割的有力工具，流域分割方法的性能主要依赖于图像梯度。文中利用传统单尺度梯度算子流域分割算法和多尺度形态梯度流域变换算法，分别作用于计算机视觉细胞图像和水果图像，结果显示传统分割算法和多尺度算子流域分割算法在不同的图像中显示出各自的优越性，第一种算法更适合于交叠区域不是很多，但质地不必十分均匀的图像；第二种则更适合于交叠区域较多，质地较均匀的图像。     

基于贪婪Snake模型与多尺度分析的图像分割

为了准确分离目标区域,提出了一种基于贪婪Snake与多尺度图像增强相结合的新的轮廓分离模型.首先对输入的图像给定一个初始轮廓,然后应用多尺度分析进行图像增强,之后在不同的尺度中运用贪婪Snake模型进行轮廓的分离,最终分离出理想的目标轮廓.实验证明该方法提高了分割的精度.     

形态分水岭变换在图像分割中的应用

给出了分水岭变换的基本原理及其数学描述,并针对二值和灰值图像分别给出了相应的实现方法,同时总结了方法的优缺点,提出了图像分割中过分割问题的一些解决途径.     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性,提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法,将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割,并具有较好的鲁棒性．     

应用叶片图像分割与特征融合的复杂背景植物识别方法

针对复杂背景的存在性,通过图像分割处理消除复杂背景因素对植物识别的负面影响.提出一种基于形态学变换的标记分水岭算法,对植物叶片进行重建的开闭操作,并使用标记分水岭算法对其进行分割.识别测试纹理与形状特征提取方式,了解图像分割算法对复杂背景消除的有效性.结果表明:提出的算法能有效分割复杂背景叶片.     

梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法

光照不均匀往往造成背景亮度不均和灰度分布范围较大,会导致图像分割困难和不准确.考虑图像的边缘信息受光线变化相对不敏感,引入梯度熵信息对Canny算法进行改进提取准确合适的边缘.采用最小二乘法的多项式曲面拟合获得阈值曲面,进而提出了基于梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法.对多种背景灰度分布不均匀的图像进行算法验证...     

基于形态学方法的工件表面缺陷红外热像检测技术

提出一种基于形态学理论的红外热像分割方法,用于工件表面缺陷的自动检测。首先在含缺陷钢制试件红外热成像检测试验的基础上,对工件的红外热像进行灰度化、高斯高通滤波、对数变换和二值化等方法相结合的增强处理;然后采用形态学方法,基于缺陷的空间连续性和缺陷与噪声的尺寸差别,设定连通分量所含像素数的阈值,最终实现红外热像的有效分割。结果表明,新的红外热像处理方法可以实现缺陷位置和形状的精确检测,可作为含缺陷部件的红外检测和自动识别手段。     

一种形态学梯度滑降算法的研究

滑降算法是一种重要的图像分割工具,然而基于滑降算法的图像分割在很大程度上依赖于待分割图像梯度的计算.提出了一种多尺度形态学梯度滑降分割算法.该算法首先利用多尺度形态学梯度,通过大小不同的结构元素提取图像梯度特征,获得梯度图像,然后利用滑降算法进行图像分割,为了减少滑降算法的过分割现象,提出了区域面积和区域相似性规则的区域合并的方法.实验结果表明,本方法具有较好的分割效果,同时分割中结构元形状、尺度可以灵活选取,使得该方法适用范围相对比较广泛.     

基于最大熵的迭代分割算法

对于一些对象与背景像素灰度值类似的图像以及充满噪声的图像,传统的图像分割算法分割精度较低。为解决这一问题,提出了基于最大熵的迭代分割算法,根据求出的最大熵阈值将图像分为背景和对象两类区域;分别对两类区域求取灰度平均值,以该平均值将图像分为对象、背景和待分割3个区域;再对待分割区域进行迭代求取最终阈值,并根据最终阈值对图像进行分割。实验表明,该算法具有较高的抗噪性能,能精确分割一些轮廓不明显的图像,其分割精度明显好于其他传统图像分割算法。     

基于改进遗传算法的二维模糊熵图像分割算法

 图像分割是图像分析的基础。实际应用中,待分割图像的可变性较大,且时常混杂噪声,因此在很多情况下,基于一维直方图的经典图像分割算法常束手无策。近年来,基于二维直方图的二维图像分割算法已逐渐成为图像分割的热点。本文针对基本遗传算法在优化二维模糊熵图像分割算法中存在的易于早熟的不足,提出了一种改进的遗传算法。提出的改进遗传算法通过定义适应度极值距离,实现了进化过程中“代内”和“代间”的模糊评价。较之基本遗传算法,改进算法对个体的评价更加合理、客观和科学,而且算法整体收敛性能和全局搜索能力显著提升。实验结果表明,将其应用于二维模糊熵图像分割算法的优化,可显著提高算法的执行速度。由于引入模糊评价,本文提出的算法虽然较之基于基本遗传算法的二维模糊熵图像分割算法在时间开销方面虽略有增加,但获得的分割效果更佳。