基于Otsu阈值彩色图像分割方法研究

彩色图像的分割一直是现在研究的热点和难点,提出先分析彩色图像空间,转换成RGB图像,利用数据融合技术生成灰度图像,根据不同图像基于最大类间方差（Otsu）动态获取阈值,最后闽值判断分割图像。     

一种室内彩色图像的分割方法

讨论室内彩色图像的区域增长法分割技术，直接使用彩色图像作分割，效果并不理想。可以利用室内图像中非金属目标界面反射较弱的特点，简化反射模型，使用规一化彩色，然后再作区域增长，这样分割的效果令人满意，实验结果表明了这一点。     

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨,并且结合实际ＣＴ片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和可用性强的结果,实验表明：瓶值分割对于ＣＴ切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割分割效果了;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果,几种算法的评估为其在ＣＴ图像分割上的实际应用提供了科学依据。     

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

一种基于空间域和频谱域特性的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法。本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数,对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便。     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．     

基于灰度空间大熊猫图像分割方法研究

大熊猫作为中国国宝,其监测及保护更受到越来越多的关注。本文详细介绍基于灰度空间的阈值分割方法,用于大熊猫图片前景的提取,并与基于YCbCr颜色空间的分割算法进行对比,分析阈值分割的适用范围及分割效果。     

紫色土彩色图像的H阈值分割

【目的】将研究对象紫色土自然断面图像从复杂背景中分割出来,以消除复杂背景的影响,为对紫色土视觉图像进一步分析处理、识别打下基础。【方法】通过对紫色土自然断面图像统计分析,证明它的H域有良好的聚集特征,且在95%和97%置信点近似于正态分布;因此,根据正态分布确定紫色土壤自然断面的H阈值,分割紫色土壤自然断面图像。【结果】用获得的二值分割图像与原图像计算哈达玛积,分割提取出了完整的紫色土自然断面区域图像。【结论】算法分析及仿真实验显示:相对于对比算法,新的算法分割速度更快,分割提取出的紫色土自然断面图像更完整;该算法有效。     

基于阈值的图像分割方法的研究

介绍了图像分割的定义和基于阈值选取的图像分割方法,分析了直方图阈值和最佳阈值法。     

彩色图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点。     

一种有效的白细胞图像彩色空间序贯分割方法

为解决血液白细胞显微图像自动识别中的图像分割问题,文中提出了一种在彩色空间内,先采用自动阈值分割技术扣除背景,得到白细胞核区域模板;然后用以色调相似性作为增长准则,以白细胞形状的凸出形态作为收敛准则,序贯分割白细胞浆区域的处理方法．大量实验表明,该方法能稳定、有效地分割出白细胞区域．     

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.     

图像分割的阈值法研究

阐述了阈值分割法的基本原理,介绍了常用的阈值选取方法,并实现了全局阈值和动态阈值对图像的分割,给出了实验结果,分析了阐值法的特点,讨论了阈值法在图像分割中的应用。     

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。     

基于HSI颜色空间的绝缘子图像的分割

针对绝缘子图像,根据其颜色特性,得出HSI颜色空间满足图像分割的要求;并对色调分量所具有的特点,提出了色调直方图折叠法,可以有效减少对背景的误分割。分割方法上选取最大类间方差法的阈值分割。对于单个色调或饱和度分量图像分割结果中的不足,提出将两者的分割结果求交集,经形态学处理后得到的分割结果,为后续的绝缘子故障判断提供了依据。     

基于颜色相似系数的彩色图像分割方法

基于两种像素之间颜色相似系数的计算,根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性·计算在RGB颜色空间进行,省去了其他分割方法中的颜色空间转换过程·为提高图像分割过程的效率,采用了改进的区域生长法实现整个彩色图像的分割·实验结果表明,本方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉感知特性,适合于不同的应用目的·     

彩色图像分割技术综述

介绍了彩色图像分割的定义,分析了彩色空间的分类及各类的特点,详细综述了彩色图像的分割技术。     

基于单位纯四元数空间上聚类的彩色图像分割研究

在RGB空间中,通过四元数模型把彩色图像像素三个分量整体进行处理,利用单位纯四元数空间中三个四元数乘积的性质,按照k均值分割算法思想建立单位四元数空间的彩色图像分割Q-Kmeans算法。实验结果表明,该算法具有良好的分割性能和实现上简单、速度快等特性。     

基于PCNN的图像二值化及分割评价研究

在介绍传统二值化方法的基础上,对PCNN脉冲耦合神经网络进行了研究,由于PCNN独特的相似神经元同步点火的特性,使其非常适合于各类图像的分割;同时结合图象二值化研究,对目前仍处于难点的图像分割评价作了研究,提出了综合评价思想。并通过实验仿真验证了：PCNN用于图像二值化,能够更好地区分和合理地分割出图像的目标和背景区域,具有分割精度高,适应类型广的特点;同时通过大量的实验数据也验证了所提出的综合评价思想的合理性,较之以往的评价准则更加准确和科学。