几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨,并且结合实际ＣＴ片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和可用性强的结果,实验表明：瓶值分割对于ＣＴ切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割分割效果了;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果,几种算法的评估为其在ＣＴ图像分割上的实际应用提供了科学依据。     

基于遗传算法的图像阈值分割算法研究

图像分割是图像处理的一个重要研究方向,本文在介绍了基于阈值的图像分割算法的基础上,针对最大类间方差的寻优问题,利用遗传算法求解最佳阈值,大大提高了计算速度。     

低对比度图像目标分割的研究

利用图像分割技术,采用矩不变自动门限方法,对低于对比度的精子显微图像进行了自动分割,实验表明,该方法能够在较短的时间分分割出目标和背景,同时能克服二值比过程中出现的断线和粘连等问题,且方法简单,容易实现,具有较好的实用价值。     

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。     

矿岩颗粒图像分割方法研究综述

工业矿场中,各种矿岩颗粒的存在形式是复杂多变的,如何更好地分割各种岩块,直接影响着生产成本和设备需求。传统矿岩颗粒的分割以肉眼观察和描述为主,存在主观性差、实时性差、定量困难等问题,故将数字图像处理技术引入岩石分割研究中。针对矿岩颗粒图像分割,通过介绍传统和新型的图像分割方法,对国内已有的矿岩分割算法进行了概括总结,并对今后的矿岩颗粒图像分割方法进行了展望。     

基于最大区域互信息量的生物细胞图像分割

针对基于互信息量的阈值分割算法没有考虑像素的空间结构信息以及分割后图像与原图像之间关系的问题,提出了一种基于最大区域互信息量的图像分割算法.以区域互信息量作为目标函数,综合考虑图像各像素的邻域数据以及图像内在空间信息,利用粒子群算法找出图像分割的最佳阈值,克服了基于最大互信息量分割方法的不足.     

图像阈值分割算法研究

图像阈值分割的方法很多,但目前很难找到适用于各种场合的分割方法。本文针对实际情况对几种分割方法进行了分析比较及实验研究。在此基础上引入了遗传算法,加快了算法的收敛速度。最后将一种改进的遗传算法用于优化图像分割,取得了较好的分割效能。     

基于自适应多尺度的血液细胞图像阈值分割方法研究

提出一个基于自适应多尺度滤波的阈值分割方法,对血液细胞图像进行了自动分割。首先,对图像原始直方图进行多尺度滤波,根据它的尺度空间图特性,确定合适的滤波尺度,然后完成对谷点由“粗”到“精”的定位,并作为阈值对原始图像进行分割;其次,利用松驰方法对分割图像作后处理;最后,将该方法与其他阈值分割方法做了分割性能的比较,证明了算法的有效性。     

图像分割的阈值法研究

阐述了阈值分割法的基本原理,介绍了常用的阈值选取方法,并实现了全局阈值和动态阈值对图像的分割,给出了实验结果,分析了阐值法的特点,讨论了阈值法在图像分割中的应用。     

一种有效的白细胞图像彩色空间序贯分割方法

为解决血液白细胞显微图像自动识别中的图像分割问题,文中提出了一种在彩色空间内,先采用自动阈值分割技术扣除背景,得到白细胞核区域模板;然后用以色调相似性作为增长准则,以白细胞形状的凸出形态作为收敛准则,序贯分割白细胞浆区域的处理方法．大量实验表明,该方法能稳定、有效地分割出白细胞区域．     

图像分割技术探究

本文分析了图像分割的含义,总结了图像分割的途径,详细介绍了灰度阈值法分割图像的方法。     

图像分割方法综述

图像分割是图像处理与机器视觉的基本问题之一,本文主要对图像分割方法的分类情况,图像分割系统的一般结构做了介绍,并且介绍了几种常见的核心分割算法。     

棒材端面图像的阈值分割算法

采用几种常用的阈值分割算法以及一种最大类间方差法的推广方法对棒材端面图像进行分割,将其分为目标区域和背景区域两部分,通过比较得出对棒材端面图像最有效的阈值分割算法。实验结果表明,迭代法和最大类间方差法的推广方法对图像的分割效果较好。     

图像分割方法综述

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭子图像的集合，是图像处理与机器视觉的基本问题之一。本文重点对近年来图像分割领域的主流方法进行归纳总结。每基于一定理论和算法的图像分割方法都有各自不同的优势和缺点，在实际应用当中应根据不同使用目的和使用标准采取不同的方法以达到最佳效果。     

基于阈值的图像分割方法的研究

介绍了图像分割的定义和基于阈值选取的图像分割方法,分析了直方图阈值和最佳阈值法。     

图像分割算法的研究与实现

图像分割是由图像处理过渡到图像分析的关键步骤。利用Delphi 6.0语言实现了一些经典的图像分割算法。经过实验证明,该程序可以快速、准确实现图像的分割。     

图像分割及其常用的方法

图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。本文从原理、应用和应用效果上对经典的图像分割方法如域值分割技术、区域增长和边缘检测等进行了分析,同时对目前图像分割领域中新的技术如分形、数学形态和神经网络技术进行了讨论。分析了图像分割技术研究的方向,以及需要解决的问题。     

沥青混合料图像阈值分割算法的实现

研究了沥青混合料数字图像自动检测分析系统中的图像分割算法,给出了各种阈值的选取方法;并结合沥青混合料数字图像灰度直方图的双峰特征,分析比较了采用平均灰度法、状态法、迭代法、基于最小误差理论法以及基于最大方差理论的阈值分割法的不同处理结果,选用基于最大方差理论的方法对其进行分割处理.结果表明,该处理方法对沥青混合料自动检测系统测量精度的提高起着重要的作用.     

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

射线照相焊缝缺陷数字化图像的分割

射线底片焊缝缺隐图象经数字化图象预处理后，缺陷已经明显，但在自动识别前尚须进行图像分割，为此我们采用二阶导数过零边缘检测和阈值化分割算法。