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。     

一种改进的分水岭图像分割算法

针对分水岭图像分割算法普遍存在受噪声影响大和过分割的问题,提出了一种基于梯度修正和相邻区域边缘强度合并的改进分水岭图像分割算法。首先对图像采用形态学开闭重建滤波,消除噪声对图像的干扰;其次,使用多尺度算子计算形态梯度,充分利用大结构元素和小结构元素的各自优点,获得更准确的形态学梯度;再用粘性形态学运算对梯度图像修正,有效去除产生过分割的局部极小梯度值;分水岭变换后,定义出相邻区域的边缘强度值,并基于相邻区域边缘强度合并过分割区域,进一步消除图像过分割,改进分割效果。实验表明:该方法不仅能够有效地去除图像噪声干扰,而且能够消除过分割区域,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,有效提高了图像分割效果。     

改进的分数阶微分及图论的粘连血细胞图像分割

针对血细胞图像模糊及对比度不高的现象,提出一种改进的分数阶微分的图像预处理方法.即将形态学去噪和改进的类圆形掩膜算子的分数阶微分增强结合起来,在滤除血细胞图像的染色污染和颗粒噪声的同时较好地保留了细胞边缘细节.针对分水岭算法存在的过分割和最小生成树算法存在的效率较低问题,采用分水岭算法和最小生成树算法相结合的图像分割算法.首先用分水岭算法初分割分数阶微分增强的细胞图像,接着算法选取过分割区域映射为节点,最后基于改进的最小生成树算法再分割细胞图像.实验表明,该算法能有效缓解分水岭算法的过分割,并且有效减少了最小生成树算法中节点的数目,提高算法效率.     

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。     

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。     

基于标记的改进分水岭分割算法

针对传统分水岭分割算法中存在的过分割问题,提出了一种基于标记的改进分水岭分割算法。该方法首先对原图像进行形态学开闭预重建,去除图像中的暗纹理和噪声,在计算形态梯度之后采用开闭后重建,然后,对重建后的梯度图像利用最大熵阈值方法进行标记处理,依据标记对原始梯度图像进行修正,最后使用分水岭算法在修正后的梯度图像上进行分割。从实验结果来看,该方法能较好地抑制传统分水岭算法的过分割现象。     

一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法

针对分水岭算法对在图像分割中容易产生过分割,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值(FCM)聚类算法的彩色图像分割算法。该算法先对图像进行分水岭分割,再对分水岭产生的过分割进行聚类合并。在合并过程中采用区间差异度和区域面积来确定模糊C均值聚类个数。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊C均值聚类算法的初始值以及聚类中心难以确定的问题。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标并应用到自动分割系统中。     

基于标记和模糊聚类的分水岭声纳图像分割

针对传统分水岭算法在处理声纳图像时存在严重的过分割现象,提出一种结合分割前处理和后处理两类方法优点的算法.首先利用H-min变换技术提取区域极小值和新的标记,对标记后的图像进行分水岭图像分割;然后结合改进适应度函数的粒子群全局寻优算法,从初分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心,利用这个聚类中心和改进目标函数的模糊C均值聚类算法,再对分割后的小区域聚类,并控制迭代次数,以提高分割速度.实验结果表明:该方法能够有效消除过分割现象,提高声纳图像处理效果,有效分割率达89％,处理时间提高30％以上.     

基于小波变换和形态学的图像分割方法

提出一种基于小波变换的分水岭图像分割方法。首先,源图像进行形态学开闭重建滤波,然后将滤波后的图像进行小波分解,在小波分解顶层的低频概貌图像中用分水岭分割算法将图像分割成若干个小区域,根据一定的区域合并准则进行区域合并,获得初始分割图像,最后将初始分割图像投影到全分辨率图像上,得到最终的分割图像。该方法有效地解决了传统分水岭算法对噪声敏感和过分割问题,并提高了计算速度。