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。     

一个用于彩色肺癌细胞图像的分割算法

彩色图像的分割是图像处理中的一个难题。该文对HE（Hematoxylin and Eosin)染色的彩色肺癌细胞图像的分割问题进行了研究。在大量实验的基础上,提出了如何利用有效的彩色特征进行分割的算法。该算法首先利用有关的彩色特征将细胞从背景中准确地分割出来;在此基础上,再将细胞分离为细胞核及细胞浆2部分,以便进一步的分析处理。该算法简单准确,完全可以满足实用需要。     

工件表面微小缺陷的检测与识别方法

针对微小缺陷在复杂背景图像情形下分割难的问题,提出了一种基于像元搜索算法的微小缺陷检测方法.首先采用直方图均衡化提升背景与缺陷目标的对比度,在分析噪声分布特点的基础上,利用基于中值和均值滤波的改进滤波算法对图像进行去噪等前期预处理;然后根据背景灰度分布,在目标分割过程中采用分块、按方差大小排除背景图像块、初定目标和剔除伪目标的缺陷像元搜索算法;最后采用矩形度和区域占空比进行缺陷特征提取.结果表明,对于背景不均匀、目标与背景区分不明显这类复杂背景图像,所提出算法相对于传统的Otsu等算法能够更好地分割出弱小缺陷目标,提高了检测缺陷的准确性.     

复杂背景下结合Graph Cut分割的车牌定位算法

复杂背景下的车牌定位算法是车牌识别技术的一个难点。提出了一种结合graph cut图像分割及边缘检测技术的车牌定位算法,通过图像分割算法去除图像背景边缘信息对车牌定位算法的干扰,测试表明该方法有效提高了复杂背景下车牌定位算法的准确率。     

一种复杂背景下的手部图像分割方法

提出了一种复杂背景下的手部图像分割方法。首先,在YUV颜色空间建立了YUV肤色模型,再利用摄像机对背景持续观测一段时间,建立背景的统计模型,然后将两种模型结合,对当前手图像进行分割,最后对分割后的图像进行形态学滤波、空洞填充与中值滤波等处理得到最终分割的手势。实验结果表明,此种方法算法简单,分割效果好,非常适用于复杂背景的手势分割与识别。     

运用启发式阈值搜索和形态学重建分割细胞图像

提出了一种基于启发式阈值搜索和形态学重建的细胞图像分割方法.该方法首先将彩色骨髓切片细胞图像分解为色度和饱和度分量图,然后在上述分量图中分别运用启发式的最大类间方差法进行阈值搜索,并用得到的阈值进行分割,提取出有核细胞的大体轮廓及其细胞核;然后运用快速形态学重建,将不同颜色分量的分割结果结合起来,成功地从复杂背景中提取出有核细胞.实验结果表明:该方法不仅可以提取出待分离细胞.还可以分解出细胞核和细胞浆.     

一种基于Grab Cut和区域生长的服装图像前景提取算法

针对Grab Cut算法应用于服装检索系统中服装图像的前景提取时所存在的交互式、复杂背景提取效果差等问题,首先提出了一种全自动化的Grab Cut算法,以实现自动根据背景情况,对单一背景和复杂背景图像分别采用不同的方法生成初始矩形框并进行前景提取. 由于该算法仍存在欠分割或过分割现象,故将该算法与区域生长算法相结合,给出了一种结合区域生长的全自动化Grab Cut算法. 实验结果表明,无论对于单一背景还是复杂背景的图像,改进算法的前景提取效果都明显优于传统算法,不仅能准确获取服装前景区域,而且对于服装内部的过分割问题也有很大的改善.     

基于Grab Cut和区域生长的服装图像前景提取算法

针对Grab Cut算法应用于服装检索系统中服装图像的前景提取时所存在的交互式和复杂背景提取效果差问题,首先提出了一种全自动化的Grab Cut算法,以实现自动根据背景情况,对单一背景和复杂背景图像分别采用不同的方法生成初始矩形框并进行前景提取.由于该算法仍存在欠分割或过分割现象,故将该算法与区域生长算法相结合,给出了一种结合区域生长的全自动化Grab Cut算法.实验结果表明,无论对于单一背景还是复杂背景的图像,改进算法的前景提取效果都明显优于传统算法,不仅能准确获取服装前景区域,而且对于服装内部的过分割问题也有很大的改善.     

基于Grab Cut和区域生长的服装图像前景提取算法

针对(Crab Cut算法应用于服装检索系统中服装图像的前景提取时所存在的交互式和复杂背景提取效果差问题,首先提出了一种全自动化的Crab Cut算法,以实现自动根据背景情况,对单一背景和复杂背景图像分别采用不同的方法生成初始矩形框并进行前景提取由于该算法仍存在欠分割或过分割现象,故将该算法与区域生长算法相结合,给出了一种结合区域生长的全自动化Crab Cut算法实验结果表明,无论对于单一背景还是复杂背景的图像,改进算法的前景提取效果都明显优于传统算法,不仅能准确获取服装前景区域,而且对于服装内部的过分割问题也有很大的改善     

基于显著性检测和Grabcut算法的茶叶嫩芽图像分割

人工采茶存在效率低下、人工成本高等问题,机械采茶取代人工采茶成为一种重要的采茶方式,针对机械采茶中自然背景茶叶嫩芽分割效率问题,提出了一种自然背景下的茶叶嫩芽图像分割算法.利用显著性检测算法提取出图像中的突出目标作为显著性图,结合GrabCut算法精确的分割出突出的对象.实验结果表明,该图像分割算法对于背景复杂且目标与背景对比不明显的茶叶图像具有良好的分割效果,这为机械手采茶提供了一种新的方法.     

流域算法对血及骨髓涂片的彩色图像分割

为了开发血及骨髓涂片中血细胞自动分类及计算机辅助诊断系统,提出 了一个彩色流域算法,以完成对有核血细胞（胞核和胞浆）的分割和识别。通过彩色空间变换,有效地利用了图像中血细胞的颜色信息及先验知识,并且为了抑制过度分割,合理地对背景、成熟红细胞及有核细胞进行了标记,在彩色梯度图像上完成了基于淹没的流域算法,其中淹没过程通过多级循环队列数据结构完成,胞核和胞浆的分割正确率分别为91.9%和88.4%,研究结果表明,该算法对彩色血细胞图像的分割是有效的,它必将提高血细胞自动分类系统的性能。     

基于细胞神经网的快速图像分割方法

细胞神经网(CNN)是一种局部互联的非线性并行模拟视觉处理系统,具有适合硬件实现处理速度快的优点.首先利用CNN-PDE非线性异质扩散滤波对图像作预处理,随后给出了一种基于CNN的图像分割方法.分割试验结果及仿真时间估计表明,CNN分割方法能以非常快的速度完成相应处理,是高效可行的.     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

基于边缘流和区域合并的岩屑颗粒图像分割

边缘流分割算法可利用图像的多种特征进行准确的图像分割,但传统的边缘流分割算法运算复杂度高,容易造成过分割.针对这些问题,作者对边缘流算法进行改进,并提出一种基于边缘流和区域合并的图像分割方法.该方法首先对原始彩色图像进行改进的边缘流分割;再通过曲线演化和边缘连接得到封闭的边缘;最后根据区域颜色相似度对初分割的图像进行区域合并,得到最终的分割结果.实验表明,该方法提高了分割效率,解决了过分割问题,将该方法应用于岩屑颗粒图像分割取得了较好效果.     

基于模糊集与区域生长算法的胎儿下腔静脉血管超声分割

本方研究了胎儿下腔静脉血管在B型超声图像中的分割问题.B型超声使用方便,在临床中有广泛使用,但其图像有噪声多、对比度差的缺陷.为了有效地在B型超声图像中分割血管,提出了一种基于模糊集与区域生长算法的分割算法;该算法预先使用模糊集算法处理,以提高图像对比度;并使用基于梯度改进的自适应区域生长算法进行分割.实验以医生的手工分割结果作为金标准,并与阈值分割和水平集算法进行了对比.实验表明,该方法的准确度和稳定性高于阈值分割和水平集分割方法结果.     

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.     

遗传算法在最大熵多阈值分割的应用研究

图像分割最大熵多阈值算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想.依据遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,将遗传算法应用到图像分割中,提出了一种基于最大熵多阈值分割技术的图像分割算法.仿真实验表明,新算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显少于传统的分割算法.     

基于概率图谱和Random Walker的肝脏三维分割算法

针对腹部CT图像内部结构复杂和相邻脏器灰度相近而导致分割精度较低的问题,提出了一种新的基于概率图谱和Random Walker的三维肝脏分割算法.首先利用大量的由医生分割的肝脏区域图像建立肝脏存在位置的概率图谱,表示肝脏解剖位置信息;然后提出了改进的全自动的Random Walker算法,并建立由Random Walker优化的灰度概率图谱;最后基于该灰度概率图谱从腹部CT图像进行肝脏三维分割.实验结果表明,提出的算法能够有效地进行肝脏区域的分割并具有较好的鲁棒性,与传统算法相比,分割精度得到了明显的提高.     

遗传算法在最大熵多阈值分割的应用研究

图像分割最大熵多阈值算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想。依据遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,本文将遗传算法应用到图像分割中,提出了一种基于最大熵多阈值分割技术的图像分割算法。仿真实验表明,新算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显少于传统的分割算法。     

一种基于各向异性扩散的图像分割算法研究

针对煤矿井下图像对比度小、纹理不清晰和数据量大等问题,根据各向异性扩散在图像处理中具有良好的边缘保持与增强的作用,提出一种基于各向异性扩散的图像分割算法．首先在图像分割前对原图像进行各向异性扩散运算,在消除原图像噪声的同时,更好地划分了图像的边缘和纹理区域;然后提取图像的纹理特性运用到聚类算法中,从而对图像进行分割．实验证明：与未经扩散处理的分割算法相比,基于各向异性扩散的图像分割算法不仅改善了分割效果,而且提高了计算速度．