SEM材料图像目标区域分割

由SEM获取的纤维材料图像,目标孔洞粘联明显、重叠严重,特征参数提取困难。本文首先利用提取目标特征凹点的方法,实现了目标区域分割,但在分割精度上存在着不足,且算法较为复杂。对此,采用了一种基于距离变换的分水岭算法,通过对不同区域设置标记,循环标记的最终结果形成分水岭,并通过抑制过分割实现了对目标区域更为精确的分割。实验结果表明该算法具有良好的特性。     

基于凹点匹配的粘连颗粒图像分割算法

针对颗粒图像中粘连区域不易分割的问题,提出了一种基于凹点匹配的分割算法。首先对图像进行预处理、阈值分割及形态学处理,再利用链码边界跟踪,计算分割结果中粘连区域边界曲率,找出图像中的凹点,最后根据判断准则对凹点进行匹配,并用分割线连接匹配的凹点,对粘连颗粒进行分割。通过对多幅颗粒粘连图像进行试验,结果表明该算法有较好的效果。     

图像分割方法综述

图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20世纪70年代起一直受到人们高度重视,并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。文中分三类对近年来具有代表性的图像分割方法进行了介绍：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法。     

图像分割技术研究

对传统的图像分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述,并分析了每类分割方法的特点,探讨了图像分割技术的未来发展方向。     

基于标记点的图像配准

针对图像在采集过程中会受到物体表面反射及噪声等影响所造成的图像特征提取效果不佳及用整幅图像的像素点进行计算导致的运算量大、精度低等问题,提出了一种基于标记点的配准方法.该方法利用链码的概念,首先对图像进行预处理,提取出标记点质心坐标并根据提取出的质心坐标形成链码;其次,将质心链码做一阶差分形成差分链码,通过差分链码的旋转和平移的不变性得到配准点对对链码进行配准;最后,通过点对坐标计算旋转角度和平移参数.实验结果表明提出的方法对于图像平移和旋转情况下配准精度高,有较强的抗噪声性能并能达到很好的精度.     

一种目标粘连的图像分割方法

旅客携带物品经过X射线检查是目前机场较常用的安全检测方法,由于鞋内易于夹带违禁品,所以鞋必须单独进行X射线检查.能否从X射线安检图像中完整地将鞋分割出来直接影响后续对鞋内违禁品的特征提取及判定.在X图像中,两只鞋经常有粘连在一起的情况,很难将两只鞋完全地分开,该文设计了一种基于数学形态学的X射线粘连鞋图像分割方法.仿真实验证明,该方法能够有效地对各类X射线鞋图像进行准确分割.     

白细胞图像的自动分割问题研究

根据彩色图像中白细胞核对Ｒ、Ｇ、Ｂ信号的敏感性不同,利用直方图和腐蚀扩张等方法一次提取出图像中的白细胞区域,并从Ｒ、Ｇ、Ｂ空间线性变换到Ｉ１,Ｉ２,Ｉ３空间后,利用迭代自组织数据分析算法,把白细胞区域分为细胞浆、细胞核、背景三部分,一次提取出完整的白细胞。     

基于轮廓特征点凹性分析的遮挡车辆分割算法

在智能交通系统的拍摄场景中,由于车辆间距过近和摄像角度原因,引起车辆遮挡的现象,增加了目标车辆检测和跟踪的难度。根据轮廓特征点,结合轮廓凹凸性,提出一种凹陷区域检测与分割算法。首先采用背景差分法提取车辆区域,根据车辆区域外接矩形的长宽比和占空比判断是否是多车遮挡,同时通过凸包分析算法提取遮挡凹陷区域;然后通过Freeman链码确定凹陷区域的轮廓特征点,对特征点进行凹性分析;最后匹配分割点,采用Bresenham直线生成法分割遮挡车辆。实验结果表明,该算法有效解决遮挡车辆分割不准确问题,与其他算法相比,具有较好的场景适应性。     

航空图像的分割与定位算法研究

通过航空图片的图像分割和特征提取，对几种分割算法进行了比较。通过比较发现，当图像的目标与背景的灰度值相差比较大时，用多阈值的灰度分割方法来获取目标I而当图像的目标与背景的灰度值相差不大时，使用模糊差影滤波算法可获得理想的分割结果。同时，对采用多阈值分割方法后的图像进行目标定位。结果表明，对于复杂航空图像，该算法分割效果好，噪声小，定位算法简单，定位准确，有较好的应用前景。     

肝炎病理图像的自动分割技术

针对肝炎病理图像的特征 ,提出一种基于循环分解和类别方差思想的混合分割方法 ,可一次性自动分割出肝细胞、炎细胞、纤维化组织及空隙 .试验结果表明该算法速度快 ,效果好     

基于区域生长的红外图像分割

该文采用区域生长的方法 ,结合人工智能 ,针对红外图像中目标相对较小、灰度值与视场中目标物体的热辐射量相关的特点 ,选取相应种子点根据灰度相似性判决生长出目标区域。结果表明 ,采用这种方法具有一定的针对性 ,能够有效地分割出目标物体     

基于区域特征的胃炎病理图像二值化分割方法

二值化图像侵害方法因方法简单、易于实现而得到广泛应用,文章提出了一种基于区域特征的二值化图像分割方法。实验表明,该方法针对胃炎病理图像能得到较好的效果。     

一种基于区域分割的多传感器图像融合方法

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题，提出一种基于区域分割的图像融合方法．在图像配准的基础上进行区域分割，提取显著性因子和可见性因子作为区域特征，自适应地确定融合权值以得到融合图像．该方法克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足，尤其适用于图像没有严格配准的应用场合．实验结果表明，与小波变换融合方法相比，均方根误差减小了33％～36％，灰度标准差提高了0．9％～53％，互信息提高了39％～42％，空间频率提高了0．3％～38％，客观评价准则与目视效果吻合良好．     

基于SLIC和动态区域合并的岩屑图像分割

岩屑图像分割要求精度高、速度快和鲁棒性强。针对这些要求,提出了基于SLIC(simple linear iterative clustering)和动态区域合并的分割算法。SLIC算法能产生形状规则、大小均匀、排列紧凑的超像素区域。但是SLIC分割后的图像过分割问题严重,为了降低过分割率,提出了基于NNR的动态区域合并算法,将超像素区域进行相似性合并。实验结果表明,将该算法用于岩屑颗粒图像分割,能够取得较好的效果。     

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种光伏新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。而对光伏面板红外图像的分割是后期对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外光伏图像对比度低、信噪比低等特点,本文提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,针对需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动的调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

综合区域和边界信息的图像自适应分割技术

针对分水岭图像分割算法中的过分割问题,提出了一种综合区域和边界信息的解决技术．该技术主要利用区域和边界的综合信息,对分水岭算法处理后的过分割区域进行聚合．在基于区域和边界信息的聚合过程中,借鉴人眼视觉模型的韦伯感知原理,针对区域的不同亮度环境,自适应地选取动态的聚合阈值;并根据强弱边界属性调节聚合阈值,以鼓励对象内区域聚合和避免对象之间的区域聚合．试验结果表明,这种技术对分水岭算法中的过分割有较好的改善．     

基于颜色信息与区域生长的图像分割新算法

提出了一种新的结合了颜色特征与区域生长的彩色图像分割算法B-JSEG.该算法是在彩色图像分割的JSEG算法和边缘检测中的方向算子的基础上实现的.根据已有算法的缺陷,利用新的参数描述纹理颜色信息,并通过区域增长和合并来获得最后的分割结果.由于在JSEG算法中加入了方向算子,同时考虑了区域的相似性和边界的非连续性,减少了过分割.大量图像的实验结果表明,所提出的算法具有很好的鲁棒性,比JSEG算法更符合人类的视觉感知.     

基于高斯统计模型的快速图像区域分割方法

目前很多图像分割方法不能满足图像信息生成的随机性以及面对应用的实时性.提出一种基于高斯统计模型的快速图像区域分割算法,与已有的一些图像区域分割算法相比,该方法不用图像去噪,直接利用噪声建立高斯统计模型,还采用最大最小值的方法,提出初始分割的思想.实验结果表明新方法增强了分割结果的稳定性,提高了分割速度,更加符合了图像要...     

一种新的基于区域合并的图像分割算法

提出了一种新的彩色图像分割算法,以区域合并为基础并使用联合彩色纹理直方图.利用彩色直方图与最大相似性的区域合并算法已成功地应用在彩色图像分割,在某些情况下,只使用彩色直方图信息并不能充分且有效地达到优越的分割.所提出的方法将彩色直方图和纹理直方图的信息用于测量不同地区的相似性,从而引导区域合并的进程.此外,为了获取纹理信息,采用局部二进制模式(LBP),以便嵌入主要的统一LBP模式来测量不同地区的相似性.实验结果表明,与基于经典图像分割方法的区域合并相比,该算法取得了很大的进步.此外,与其他类似的方法相比,该算法更加健全和精确.