一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法

针对分水岭算法对在图像分割中容易产生过分割,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值(FCM)聚类算法的彩色图像分割算法。该算法先对图像进行分水岭分割,再对分水岭产生的过分割进行聚类合并。在合并过程中采用区间差异度和区域面积来确定模糊C均值聚类个数。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊C均值聚类算法的初始值以及聚类中心难以确定的问题。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标并应用到自动分割系统中。     

一种改进的彩色图像分割方法

介绍了一种融合多尺度形态学、蚁群聚类、模糊C-均值(FCM)聚类的新的彩色图像分割方法.该算法首先利用多尺度形态学提取图像边缘,再利用蚁群聚类算法的全局搜索性和鲁棒性的优点并结合边缘信息,确定聚类中心和聚类个数,将其作为FCM聚类的初始聚类中心和聚类个数,克服了FCM算法自身并不能确定聚类中心需要人为设定的缺陷.实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.     

一种改进的彩色图像分割方法

介绍了一种融合多尺度形态学、蚁群聚类、模糊C-均值(FCM)聚类的新的彩色图像分割方法。该算法首先利用多尺度形态学提取图像边缘,再利用蚁群聚类算法的全局搜索性和鲁棒性的优点并结合边缘信息,确定聚类中心和聚类个数,将其作为FCM聚类的初始聚类中心和聚类个数,克服了FCM算法自身并不能确定聚类中心需要人为设定的缺陷。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

一种改进的分水岭分割算法

为了提取人脑CT图像中的脑部组织,提出了一种改进的分水岭算法,首先采用K-means聚类算法对图像进行初始分割,从而有效地抑制了由图片表面的灰度变化引起的过分割,使边缘定位更加准确;然后在聚类图像的梯度图上利用自动阈值法增强其对比度,进行分水岭分割。最后为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并。实验表明该方法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果。     

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．     

一种改进的分水岭分割算法

传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取各子区域灰度均值,然后对灰度均值进行密度模糊聚类,进行区域合并.进行多组对比实验,结果表明此算法具有可行性和有效性.     

小波变换在图像分割中的应用研究

在讨论基于小波变换的阈值分割算法的同时,提出了Canny算子和小波变换的边缘信息融合的图像分割方法,以及利用小波变换对图像纹理进行分解、特征提取,然后利用模糊C-均值聚类(FCM)进行纹理分割的方法;探讨了各种分割方法的特点、应用范围、及图像分割技术的发展方向.     

一种采用直方图小波变换的纹理分割算法

提出了一种采用直方图小波变换获得初始聚类原型的图像纹理分割模糊算法；多纹理图像采用自相关函数作为纹理测度，再对图像自相关函数直方图作小波多分辨分析得到初始聚类原型，利用模糊C-均值聚类算法进行纹理分割；对合成纹理图像的实验结果表明了该算法的有效性。     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感.针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法.将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法.实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际.     

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。     

基于改进流域算法的三维图像分割方法

在石油地质研究中,分析由CT扫描真实岩心所得到的三维结构已成为研究岩心微观孔隙结构的重要手段。由于噪声因素等影响,三维重建所得的岩心颗粒目标往往存在粘连情况,严重影响了后续的分析。为此,本文借鉴流域算法的思想并加以改进,提出了一种快速且有效的三维图像分割算法。算法中采用广度优先搜索算法（BFS算法）进行区域增长,提高了运算速度;并同时采用基于颗粒间重叠程度的区域合并方法,有效抑制了过分割现象。最后利用本文的算法对岩心三维图像进行了分割,实验证明了该算法的正确性和实用性。     

一种基于模糊C均值聚类的图像区域分割方法

提出一种基于模糊C均值聚类的彩色图像区域分割方法。该方法首先选用适当的彩色空间对图像中的每个像素抽取颜色、纹理及空间位置等综合特征;然后,利用模糊C均值聚类方法进行聚类,利用提出的确定最佳聚类簇数的方法,确定聚类簇数、中心等参数;根据每个像素的隶属函度,将像素初步划归不同的组,利用连接原理对图像区域进一步分割,并提供了图像描述特征。实验结果表明,该方法分割效果很好。     

区域生长型分水岭算法及其在图像序列分割中的应用

针对物体基视频编码中的图像分割,提出了一种区域生长的分水岭算法,它直接对要分割的图像而不是其形态梯度信号进行分割,克服了传统形态分割方法使用形态梯度信号而导致轮廓信息丢失的缺点。此外,在具体实现算法时,采用了一种基于分级队列结构进行图像扫描的巧妙方法,大大提高了算法的效率。模拟结果表明,该算法能有效地分割运动物体,能较精确地定位运动物体的边缘。     

用遗传算法C-均值聚类分割医学彩色图像

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤 .经典的C -均值聚类算法 (CMA)是将图像分割成C类的常用方法 ,但依赖于初始聚类中心的选择 .该算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解 .遗传算法是一类全局优化搜索算法 .通过将遗传算法 (GA)与CMA相结合 ,对医学彩色图像直接按红绿蓝 (RGB)三色空间进行聚类 ,用遗传算法搜索全局最优解 ,有效地避免了C -均值聚类算法收敛到局部最优的问题 ,并在此基础上实现了对医学病理彩色图像的分割和对象提取 ,得到了比较满意的效果     

基于改进Multi-ResUnet算法的黏结集料图像分割方法

为提高黏结集料图像的分割精度,提出了基于Inception网络与残差连接优化的黏结集料图像分割模型（Multi-ResUnet模型）。利用实验室自主研发的集料三维特性分析系统V3.0对黏结集料图像进行采集,并建立图像分割模型样本集,然后采用图像分割模型对样本集进行训练。结果表明：相较于分水岭算法和Unet模型,该图像分割模型的精确率分别提升了30.46%和2.11%,召回率分别提升了4.68%和1.85%,准确率分别提升了25.95%和2.47%。     

ITK及其在分水岭医学图像分割中的应用

ITK(The Insight Toolkit)是一个开放的、面向对象的类库,它提供了强大的二维医学图像处理功能,主要用于医学图像的预处理、分割及配准.针对医学图像的特点.利用ITK实现了基于分水岭算法的医学图像分割.     

古建筑图像的分割方法与应用研究

图像分割技术是数字图像处理中的关键技术之一。它能将图像中有意义的特征部分提取出来,这对古建筑图像进一步进行识别、分析和理解有着非常独特的作用。通过采用基于混合距离的双指数模糊C均值算法(HDDIFCM)的图像分割技术来对无锡古建筑灰度图像进行多组分割应用,以此证明这种图像分割方法的有效性。     

基于VB的抠字算法在个性化字库自动生成中的应用

个性化字库自动生成研究的核心是抠字,本文研究的基于VB的抠字算法可以对扫描的图像文件进行自动识别、自动按实际大小切割,将手工书写的汉字做成一个个高点阵的字模文件以图片方式自动存储。     

基于分水岭算法的双向凝胶电泳图像分割

采用分水岭算法对电泳凝胶图像进行分割,针对其存在的过分割问题以及图像本身的特点,提出了根据拓扑曲率对过分割区域进行合并,以得到有意义的分割结果。用本算法对电泳图像进行了分割实验,结果表明,用本算法适用于电泳图像,并且效果良好。