边缘信息指导下的半模糊聚类图像分割方法

提出了一种利用边缘信息的半模糊均值聚类的图像分割算法，它先用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割，确定聚类的初始参数，然后在这个基础上对“边缘”部分的点采用模糊聚类、非“边缘”部分使用分明聚类，避免了模糊聚类时初始参数设定的盲目性，减少了迭代时的计算量，提高了迭代收敛速度．除灰度特征外，聚类时还利用了点到类的距离特征，较好地保持了分割图像的连续性．直接观察对比多幅图像的分割实验结果可以明显地发现，该算法较常用的Cksu方法、二维熵阈值分割方法以及FCM方法的分割结果更准确．就Lena图像而言，该算法的收敛速度也比一般的FCM快了将近一倍．     

基于最优家族遗传算法的改进二维熵图像分割

分析了最大二维熵图像分割算法的基本原理,提出了一种改进的二维熵图像分割算法.该算法同时考虑了孤立像素点的灰度信息和像素点的空间相关性,并对目标的边缘进行检测,因此保留了更多的图像边缘信息.引入搜索区域、群体规模可变的最优家族遗传算法对阈值进行搜索,不仅提高了算法的搜索速度,而且避免了早熟现象.实验结果表明,分割256×256的Lena图100次,平均时间为1 5937s,平均进化代数为2 5037,且边缘信息得到了很好保留.改进算法在分割速度和分割精度上比普通二维熵的分割算法有显著的提高,说明了算法的有效性.     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明, 该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

基于区域生长的生物医学图像交互式分割算法

本文着重研究了交互式的分割算法,即由使用者给出图像中包含目标的感兴趣区域,再利用算法对该区域进行分割。文中在对基本区域生长算法的特点进行分析后,提出了一种基于边缘强度的区域生长算法。     

半自动图像分割

半自动图像分割是图像分割的方法之一,本文提出了一种半自动图像分割的方法,即首先用手工粗略地将图像中的对象勾画出来,将图像划分为目标区域和背景区域,再利用边缘检测、最佳阈值分割、数学形态学等算法对图像的目标区域边缘进行优化,通过大量试验,得到精确的对象形状信息。     

基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割

本文提出一种基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割方法.文中采用对图像进行分块后进行图切割的方法,大大降低了算法的时间复杂度,在分割的过程中利用先验知识和图像边缘信息,对分割进行约束和指导,并与区域生长算法相结合从而实现了超声图像的快速自动分割.实验结果证明该方法分割效果良好,具有一定的应用和研究价值.     

半自动图像分割

半自动图像分割是图像分割的方法之一,本文提出了一种半自动图像分割的方法,即首先用手工粗略地将图像中的对象勾画出来,将图像划分为目标区域和背景区域,再利用边缘检测、最佳阈值分割、数学形态学等算法对图像的目标区域边缘进行优化,通过大量试验,得到精确的对象形状信息。     

基于小波域隐马尔可夫模型多尺度图像分割

提出了一种基于小波域自适应上下文结构的多尺度图像分割算法（JACMS）．该算法为了减小计算复杂度,采用隐马尔可夫半树模型和参数加权训练算法,得到了可靠的初始分割．为了获得较好的区域一致性和边缘准确性,在进行尺度间融合时,采用自适应的上下文结构分别应用于图像纹理均质区域和图像纹理边缘,保证了图像大致轮廓的准确性和可靠性,提高了分割后图像纹理边缘的精确度．对合成图像与航摄像片的实验结果表明,该方法的分割错误概率低于传统的基于小波域隐马尔可夫树模型的图像分割方法,且对真实图像得到了理想的分割效果．     

融合边缘特征的马尔可夫随机场模型及分割算法

针对区域马尔可夫随机场(MRF)模型的图像分割中常产生边缘模糊的问题,提出了一种融合边缘特征的区域MRF模型(IEFRMRF)及其分割算法。IEFRMRF模型基于MRF理论,首先通过边缘模板提取图像的边缘特征,建立局部区域的边缘先验约束;其次利用图像局部区域像素的空间约束关系描述图像的局部高斯统计特征,并通过期望最大化算法估计高斯特征参数;然后根据贝叶斯原理建立了具有边缘保持作用的区域MRF模型;最终采用区域置信度传播(BP)算法对IEFRMRF模型进行全局优化,把局部统计特征传递到图像的全局,并按照MAP准则估计图像分割标号。人工加噪声图像分割的实验结果表明,IEFRMRF模型的分割结果和传统高斯MRF模型、局部区域高斯MRF模型的分割结果相比,分割准确率分别提高了47.9%和21.4%,并且分割结果的边缘更清晰,自然图像的分割实验也验证了提出模型的有效性。     

融合视觉模型和最大熵的阈值分割算法

针对传统二维最大熵阈值分割算法关于二维直方图的区域划分中存在的缺点(即图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点)以及搜索最佳阈值向量的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了一种二维直方图的新的区域划分方法,同时还提出了基于视觉模型的二维最大熵阈值分割算法,提出的阈值分割算法降低了计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出算法的分割效果更好。     

基于数据场和水平集演化的图像分割

为了充分挖掘图像内不同区域间的隐含关联性,并解决图像分割中自适应阈值选择问题,提出了一种基于数据场和水平集的图像分割方法。利用数据场能够有效地表示图像像素间的相互作用,根据势值能够得到对应的势值等势线,可以根据该等势线的分布情况,采用梯度下降法来得到图像的二值化分割结果。为了得到更为精确的分割边缘,还引入基于拉普拉斯边缘检测函数的水平集演化方法来对二值化结果进行边缘曲线演化。将二值化分割结果与传统的基于数据场的图像分割算法对比结果显示,所提出的算法在分割准确性上表现良好,并且能够使得图像边缘更加精确。实验结果表明,提出的方法能够较好地分割目标,且对噪声图像具有较强的鲁棒性。     

头肩视频图像的运动物体自动提取

介绍、比较区域分割、运动分割和物体分割的概念及其在视频序列图像分割中的应用。分析说明各种运动状态下帧差图像与相应帧灰度图像的关系。提出了基于帧差图像边缘与灰度图像边缘之间强相关性的运动物体边界自动跟踪、提取算法。利用运动物体边界的闭包分割、提取运动物体。提出了多层次运动物体描述的思想。     

基于边缘流和区域合并的岩屑颗粒图像分割

边缘流分割算法可利用图像的多种特征进行准确的图像分割,但传统的边缘流分割算法运算复杂度高,容易造成过分割.针对这些问题,作者对边缘流算法进行改进,并提出一种基于边缘流和区域合并的图像分割方法.该方法首先对原始彩色图像进行改进的边缘流分割;再通过曲线演化和边缘连接得到封闭的边缘;最后根据区域颜色相似度对初分割的图像进行区域合并,得到最终的分割结果.实验表明,该方法提高了分割效率,解决了过分割问题,将该方法应用于岩屑颗粒图像分割取得了较好效果.     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型,研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法．选取训练样本图像,并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号,将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练,然后对实测图像进行分割和边缘检测．与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较,ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果     

基于改进分水岭算法的图像分割算法

针对传统分水岭图像分割算法存在的对噪声敏感、误分割率高等缺陷,提出一种基于改进分水岭算法的图像分割方法,以获得更理想的图像分割结果.首先对原始图像进行滤波预处理,消除噪声对图像分割的干扰,保护分割目标的边缘信息;然后对图像进行变换处理以增强图像对比度,并在此基础上采用分水岭算法分割图像;最后采用多种类型图像在MATLAB2014平台上进行仿真测试.仿真测试结果表明,该方法避免了噪声对图像分割结果的影响,能获得更理想的图像分割效果,且分割精度和效率明显优于其他图像分割方法.     

基于数学形态学的铁谱磨粒图像分割研究

铁谱磨粒图像识别中,由于磨粒与磨粒的相互粘连,造成磨粒图像二值化后,边缘提取不能体现其原有形状。该文将数学形态学的腐蚀和膨胀算法引入铁谱磨粒图像的分割中,通过对二值化后的磨粒图像实施先腐蚀后膨胀的运算,成功地完成了磨粒图像的分割,并且结合拉普拉斯算子,有效地提取出单个铁谱磨粒的形状,有助于实现铁谱磨粒的自动识别。     

基于亚像素文本图像的分割算法

在Niblack和Otsu算法的基础上，提出了运用亚像素图实现图像分割的算法.经实验证明，所提出的算法能更好地保持字符的拓扑结构和光滑字符的边缘，分割效果比使用原图像直接进行分割有明显的改进.     

基于形态学优化处理的标记符分水岭矿石图像分割

针对不同形状、颜色的堆积矿石在图像采集时出现粘连重叠、边缘模糊等问题,提出一种形态学优化处理的标记符分水岭算法对矿石图像进行特征识别与边界分割。首先采用双边滤波进行去噪处理,然后通过Canny边缘检测算子梯度化,得到梯度幅值图像;其次采用形态学优化处理,重构堆积矿石的几何特征信息,分割矿石颗粒边缘;最后将图像进行可视化处理,获得彩色矿石颗粒分割图像。在形态学优化处理过程中,通过阈值分割数来寻找结构元素最佳参数,再通过分割率来确定最优结构元素。结果表明,该方法比传统标记符水岭算法分割更精准,且不同结构元素及其参数的变化对矿石分割效果影响较大,分割差异显著,当矩形结构元素长10、宽5时,其分割率最高,为95.68%,分割效果最佳。