基于小波变换和数学形态学的图像分割算法

传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像分割算法.该方法首先利用小波变换去除红外图像的混合噪声,利用形态学开闭重建运算消除梯度图像中由于灰度非规则扰动和噪声引起的局部极值;最后通过采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,该算法可以实现更好的分割效果,不需要再进行后续的合并处理就能够得到较为理想的结果.     

基于多分辨率-分水岭算法的图像分割方法

提出了在小波多分辨率域中使用分水岭算法对图像进行区域分割和融合的新方法,该方法首先使用小波变换理论将原始图像变换为不同层次的金字塔多分辨率图像；然后通过分水岭算法获得最低分辨率下的分割图像；最后。利用逆小波变换将分割的图像映射到原始分辨率上．从而获得分割图像．实验结果表明：此方法可以大大减少噪声存在下的过分割现象．     

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。     

基于分水岭变换的图像分割方法

针对基于分水岭变换的分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,采用形态学的运算去除噪声及背景像素的影响,搜索区域极大值点,将分割定位于目标图像,从而达到很好的分割效果,方法从消除过分分割及区域轮廓定位等方面均具有很好的分割效果．     

基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割

提出了一种基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割算法．通过分水岭变换把图像分割成多个小区域,为实现过分割小区域的合并,利用Mercer核把各小区域的灰度平均值映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,在特征空间进行更准确的聚类,为下一步图像分析提供较为准确的分割区域．实验结果证明了该算法的可行性和有效性．     

基于图割和分水岭变换的图像分割方法

为了解决分水岭变换在图像分割中的过分割现象和提高图割在图像分割上的速度,提出了一种基于图割和分水岭变换相结合的图像分割算法。首先对图像进行分水岭变换,将图像分割成多个小区域;然后利用每个区域内的像素平均信息代替每个像素信息,构造简化的网络图;最后利用图割算法实现网络图分割,产生最终分割结果。实验结果表明:本文算法既能解决分水岭变换所产生的过分割现象,又能提高图像分割的速度。     

一种新的基于连续小波变换的图像分割算法

研究一种基于空域-时域可连续小波变换的图像分割算法,运用可分离的小波函数作为滤波器提取运动参数,根据运动参数所提供的物体的运动特征实现基于运动估计的图像侵害从而有效地提高了图像分割算法对图像噪声、物体形变以及物体之间遮挡的适应性,由于小波函数的可分离性,大大降低了高维连续小波变换过程中计算的复杂性;采用序贯搜索及由“粗”到“精”的分层聚类相结合的策略,进一步提高了分割效率。通过对算法的仿真研究,验证了本算法的可行性及有效性。     

一种基于小波变换的文本图像阈值法分割

用Haar小波分解图像,并基于LH和HL高频带Haar小波系数的统计分布规律将文本图像分割为文字、画面和背景．实验结果表明方法分割有效．     

一种基于小波变换的多阈值分割算法的研究

本文研究了基于小波变换的多阈值图像分割算法。通过小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数,然后利用小波多分辨率分解,将直方图曲线进行平滑去噪,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,最后采用从粗到细的过程分割图像。算法证明合理。     

基于小波变换和升高变换的IC图像纹理分割算法

引入二值图像的升高变换,并结合小波变换提出一种IC图像纹理分割算法．在纹理分割过程中,首先对IC图像进行小波分解并对二值化后的近视部分进行升高变换,然后利用原图像信息识别出不同纹理,分割出不同区域．实验表明,该算法快速、高效,具有很好的实用性．     

基于分水岭变换的彩色图像分割

为了克服传统分水岭算法固有的过度分割问题 ,采用了标记 分水岭变换 ,提出了一种新的标记提取方法 .通过计算图像中每个小区域 (5× 5 )的均匀性而得到一幅与原图同样大小的表征原图区域均匀性的均匀性图 ,取均匀性图中的低谷作为标记对均匀性图进行分水岭变换就得到最终的分割结果     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。     

基于小波变换的多层次图像增强算法

提出了基于小波变换的多层次图像增强算法.首先对图像进行4级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,并对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后用得到的小波系数和尺度系数进行逆变换得到增强后的图像.试验结果证明,该算法具有优于传统增强算法的增强效果和抗噪性能.     

基于分水岭算法的彩色图像分割

在图像特征提取、识别以及基于特征的图像压缩等领域内,作为关键技术的图像分割方法具有重要的地位。文中针对静态彩色图像,利用形态学分水岭算法对图像进行初始分割,并以结合了边缘和区域信息的合并法则进行图像融合,达到与人视觉系统比较符合的分割结果。     

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.     

一种基于DWT和DFT的数字图像水印算法

提出了一种基于小波变换和离散余弦变换的数字图像水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、gauss噪音有较强的鲁棒性.     

基于小波分析和遗传算法的乳腺X线图像分割

首先运用维纳滤波对X线图像进行处理,可以有效地去除图像中的伪影和噪音。其次,利用多尺度小波对图像进行增强,有利于分割过程中取得更好的效果。最后,用小波变换对图像直方图进行处理,并根据遗传算法对图像中的疑似肿块进行分割。实验表明,该算法能更加快速、清晰地分割出肿块。     

一种基于小波变换的图像去噪方法

利用小波系数在相邻尺度上的相关性关系，针对小波系数估计中硬阈值方法和软阈值方法的缺点，通过对双重量收缩函数得到的阈值乘以一个合适系数进行修定的折衷方法，提出了一种新的小波域局部自适应去噪算法。实验结果表明，该方法既可以去除噪声，又可以较好地保留图像的高频细节特征。     

一种嵌入式小波零树的图像分割编码算法

针对极低码率下图像的压缩问题,基于嵌入式小波零树编码(EZW)方法的基础上提出了一种改进的新算法。该方法对子带系数先进行四叉树图像分割预处理,随后再对均匀图像块进行EZW编码。这种改进的编码算法使得大量非重要系数集中成图像块表示,可更有效地降低码率。经过实验证明,由此方法得到的重构图像其主观视觉效果良好,与嵌入式小波零树算法相比,峰值信噪比(PSNR)在相同码率的情况下有较大的提高。     

基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换,利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像;进行数学形态学后处理,以消除各种噪声的影响和对象的不连通性,得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好,分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码,且算法耗时较少。