基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区,感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通 常存在的严重过分割现象,而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分 水岭变换,使边缘定位更准确;其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则,有效抑制过分割现象, 同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果, 边缘定位精确度较高。     

基于彩色图像区域生长法的变电站红外图像分割

变电站红外图像的分割是对其进行进一步分析处理的基础。本文介绍了变电站红外图像的特点,并通过对现有分割方法的分析,提出了适合实际图像特点的彩色图像区域生长法。实验结果表明,该方法能较好的实现红外图像的分割,有利于后期的图像识别和特征数据的提取,适合于在变电站自动监控系统中应用。     

基于区域生长法的图像分割技术

图像分割是图像处理领域的重要技术,本文介绍了图像分割的定义、基本算法,详细阐述了区域生长的原理并进行了相关的实验,并对基于区域灰度差的生长准则和基于灰度形状的生长准则进行了分析。     

基于分水岭区域差异性的多级图像分割

分水岭分割算法的不足之处在于过分割，即生成大量的小区域而使目标物淹没其中．文中通过定义分水岭区域的差异性给出一种多级图像分割方案，克服了传统的解决过分割问题时需要预先设置标记点的缺陷，也避免了多分辨率分割中边缘模糊和移位的问题．该算法可以应用于多种类型的图像。并经实验证明具有良好的分割效果．     

基于尺度空间的图像过分割抑制方法研究

本文主要针对基于分水岭算法的图像分割中产生的过分割现象,提出了一种基于多尺度空间的过分割抑制方法。利用高尺度空间图像缺失细节特征的特点,用高尺度空间图像的分割结果指导低尺度空间的区域合并,可以有效的防止过分割现象,并得到精确地分割脊线。实验验证该方法具有明显的过分割抑制效果。     

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．     

复合形态滤波和改进型分水岭算法的图像分割

提出了一种基于复合形态学滤波和改进型分水岭的图像分割算法.为克服传统分水岭算法进行图像分割时产生的过度分割和耗时的不足,定义了由开-闭以及闭-开加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,设计一种应用内、外部标记的形态学分水岭算法,确定区域中梯度低频成分的局部极小值作为内部标记,区域之间确定为外部标记,内、外标记随处理信息的变化而变化,从而实现了对图像信息的自适应分割.仿真结果表明,采用本文算法实现的图像分割,其抗噪的MSE、PSNR性能明显地优于开-闭、闭-开单一运算的抗噪性能;同时,减小了梯度图中由于噪声造成虚假局部极小值而产生的过分割现象,准确地提取图像信息的轮廓、边缘等信息.     

基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割算法

提出了一种基于区域的自动种子区域生长法进行彩色图像分割的算法.该方法首先应用分水岭算法对图像进行初始化分割,形成过分割效果.然后从分水岭算法形成的区域出发,根据一定的规则自动选出一些区域作为种子区域,进行种子区域生长.与传统的种子区域生长法(SRG)以图像中的像素点作为种子进行生长的方法不同,本方法以区域作为种子并以区域作为生长单位进行区域生长.实验结果表明,该算法能够产生较好的分割效果及较快的分割速度.     

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。     

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。     

融合模糊连通图和区域生长的MRI脑组织图像分割算法

针对磁共振脑组织图像中存在灰度不均匀,不利于分割的问题,提出了一种应用模糊连通图和区域生长的MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑组织图像分割算法。首先用大津法对脑组织进行粗分割,得到脑白质部分的大致轮廓,。然后计算粗分割结构的中心点,根据中心点得到图像的模糊连通图。最后用区域生长算法对模糊连通图中的脑白质进行更精确的分割。试验结果表明,此方法能够精确的得到脑白质轮廓的边缘,并且大大降低了区域生长种子点位置和阈值选取对分割结果的影响。     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.     

基于PCNN模型的区域生长图像分割

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.     

基于运动背景的自适应视频对象分割算法

为解决运动背景中视频对象的准确提取,提出一种基于全局运动的自适应视频对象分割算法。基于特征点计算帧间运动,利用最小二乘法计算摄像机仿射参数进行运动补偿,通过二值开闭重建滤波器进行预处理消除噪声;采用改进的分水岭算法将图像标记成不同的灰度区域,以自适应的光流法对分割的对象信息进行评判,从运动背景中分割出前景对象。实验表明,该算法能准确地从运动背景中分割出视频对象,显著地减少了动态前景对象的分割误差,提高了分割质量,可应用于运动目标检测与跟踪。     

基于过渡区提取的多阈值图像分割

对基于过渡区提取的多阈值图像分割算法进行了研究．首先使用局部熵方法提取过渡区,然后构造对称非最大抑制滤波器检测过渡区直方图的多个峰值,最后使用考虑差异度与位面数的代价函数决定最优类别个数及多分割阈值．实验研究表明,算法得到的阈值准确、稳定,较好地解决了基于过渡区提取的图像分割方法中的多阈值分割问题,同时也为多阈值图像分割提供了一种新的思路．     

基于分水岭和扩展的遥感影像分割方法研究

提出了一种新的影像分割方法。方法利用Meanshift算法对原始影像进行预处理,再运用分水岭标记算法获得初始分割结果,得到独立的影像斑块。以每一个斑块作为一个结点构建一幅图,应用图割理论中的α扩展原理对所构建的图进行多类分割。由于充分利用分水岭算法和α扩展理论的优点,新方法分割结果具有更高的准确性,并有相应的实验证明该方法的有效性。     

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