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。     

一种新的基于区域生长的彩色图像分割算法

为克服一般区域生长算法对初始种子点选择以及生长顺序鲁棒性较差的问题,提出了一种鲁棒于生长顺序的彩色图像区域生长算法.首先计算所有像素点的局部颜色直方图以及领域相似性指标(neighbor similarity factor,NSF);其次通过NSF值建立种子的选取准则、种子的生长准则以及生长的终止准则,对图像进行初分割;最后对未分类点进行重新分类得到最终分割结果。通过与JSEG算法比较发现,该算法在运算时间以及分割准确性具有明显优势。     

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     

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。     

一种融合区域生长和边缘检测的彩色图像分割方法

介绍了一种融合边缘检测和区域生长的彩色图像分割方法。算法首先对图像进行边缘检测,然后计算像素之间在HSI彩色空间的颜色相似度,利用像素间相似度并结合边缘信息确定区域生长的种子,再基于颜色和空间信息对各个种子进行区域生长,最后进行区域合并。该算法能够实现种子的自动选取,这在传统方法中是很难实现的,此外,还能有效防止过分割。实验结果表明该算法有效。     

微粒群优化和区域生长结合的彩色图像分割算法

提出了一种微粒群优化和区域生长相结合的彩色图像分割算法,以彩色图像直方图中自适应搜索到的峰值作为像素种子。由于搜索像素种子点是按密度进行,计算量小,大幅度提高了算法的计算速度,同时克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性。实验表明：该方法提高了图像分割速度,并可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于区域分割的彩色航空影像建筑物自动检测

为了从高分辨率遥感图像中完整提取建筑物区域,采用区域分割的原理,研究了建筑物自动检测的方法。该方法首先利用利用K-Mean分类方法将地物分为两类:人工地物类和非人工地物类,然后利用阴影、Mean Shift分割信息来剔除人工地物类中干扰区域,再根据形状分析来确定真实的建筑物区域。本文用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,实验结果证明了该方法有着较高的识别率、较好的准确性和鲁棒性,具有实用价值。     

基于模糊颜色提取的彩色图像分割

为了对彩色图像进行有效分割,提出了一种基于模糊颜色提取的新型彩色图像分割算法,这种算法可以有效的进行区域分割.首先,提出了一种模糊颜色提取方法,然后介绍了该算法,算法经过迭代可以选择典型的种子颜色来提取颜色分量,最后应用区域生长法可以确保所需区域的完整连通性.区别于现有的图像分割方法,本方法是将相同的像素分成几个模糊集,分割成功率提高10%左右.实验结果表明该算法可以合理分割出所需区域,避免冗余,并且具有较好的噪声抑制力和鲁棒性.     

基于区域生长和聚类的主动脉CTA图像序列分割算法

针对人体主动脉CTA序列图像的特点,提出了一种基于区域生长和聚类的序列分割新算法.在确定好合适的分割阈值范围后,结合基于区域生长的算法对主动脉的目标区域进行轮廓提取,然后对得到的目标轮廓在基于isodata的算法上进行聚类处理,由于主动脉在空间上的连续性,可以将聚类后得到的目标区域的聚类中心作为下一幅CT图像新的种子点再进行区域生长,从而实现仅在选择单幅图像种子点的情况下一次性完成整套CT序列图像的分割.实验结果表明,本文算法计算量小,分割精度高,可以完整准确地将主动脉从CT序列图像中分割出来.     

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HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割

彩色图像分割一直是彩色图像处理与分析中最为困难的不可缺少的步骤,针对图像分割质量直接在很大程度上影响了图像后期分析的效果,提出了一种基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割方法.该方法在HSI颜色空间用最优阈值方法进行阈值分割,在LAB颜色空间采用基于K均值聚类图像分割,然后将两次分割结果进行区域合并,最后进行加窗滤波...     

基于深度学习和水平集的彩色图像分割方法

图像分割作为图像的分析与理解的基础环节,受到了诸多学者的广泛关注。本文结合了基于全卷积神经网络的语义分割技术与基于水平集方法的图像分割技术,使用DeepLab V2与 Distance Regularized Level Set Evolution(DRLSE)模型对一般的彩色图像进行分割。此外,本文还在 DRLSE 模型中加入了一个新的形状能量项,提高了零水平集的演化速度。数值实验结果验证了本文方法的有效性。     

彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差模型

彩色纹理图像分割的困难在于纹理图像成分的描述及彩色图像层与层之间的耦合。为解决该问题,基于多通道全变差规则项可优化彩色图像层与层之间的耦合,非局部算子可以描述纹理图像特征的特点,提出了彩色纹理图像分割的非局部Mumford-Shah多通道全变差变分模型。所提模型综合多通道全变差模型、非局部Mumford-Shah模型优点,并用二值标记函数划分区域。为了提高数值计算效率,对所提出模型设计了ADMM(alternating direction method of multipliers)优化算法。最后,通过数值实验对比以及定性与定量分析表明方法对于彩色纹理图像的分割取得较好结果。