基于迭代腐蚀的粘连细胞图像分割研究

为对显微粘连细胞图像进行分割,该文提出1种基于数学形态学运算的迭代腐蚀方法。对二值化细胞图像进行迭代腐蚀得到细胞种子点图像,通过分水岭分割提取细胞分割边界,形成最终的分割图像。在每一次腐蚀后得到的图像中保存细胞种子点,在整个迭代腐蚀过程中避免细胞种子点被误删,为后续使用分水岭分割进行图像分割提供了可靠的先验信息。实验表明,该算法能较好地解决距离变换方法中的过分割问题并改善极限腐蚀方法中的欠分割问题。     

基于灰度形态重构的颗粒图像分割方法

提出了一种基于距离变换、形态重构和分水岭算法的图像分割算法。将一幅图像通过距离变换得到距离灰度图,与形态重构算法结合,得到颗粒图像的标识点图,用标识点图对距离灰度图进行分割,再用分水岭变换对分割后的距离灰度图进行变换。试验表明,该算法能有效合理地解决粘连或者重叠颗粒等物体的分割。     

基于小波变换和数学形态学的图像分割算法

传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像分割算法.该方法首先利用小波变换去除红外图像的混合噪声,利用形态学开闭重建运算消除梯度图像中由于灰度非规则扰动和噪声引起的局部极值;最后通过采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,该算法可以实现更好的分割效果,不需要再进行后续的合并处理就能够得到较为理想的结果.     

基于FCM和标记分水岭的粘连岩石颗粒图像分割

模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割,但不能分割粘连物体;传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓,但容易造成过分割.为了解决这个问题,提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割.该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类;对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换;然后根据距离变换图像找出局部最大值,得到种子图像;最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割,得到最终的分割图像.该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割,取得了较好的实验效果.     

基于分水岭变换的互相遮挡交通标志自适应分离

针对交通标志检测中标志互相遮挡导致检测性能下降的问题,提出一种基于分水岭变换的互相遮挡标志自适应分离算法.基于RGB归一化阈值分割算法对标志图像进行二值化处理,然后构造区域轮廓特征矢量对二值图像中各个兴趣区域进行匹配,确定并提取互相遮挡标志候选区域Blob.对提取的低维数Blob进行形态学膨胀处理,使不连续的边缘趋于连续,然后利用欧氏距离变换和分水岭变换寻求标志间分水岭脊线,利用脊线实现标志的自适应分离.实验结果表明算法取得较好的分离效果,在整个标志检测应用中,与现有算法相比,检测率提高了6.1%,处理速度提升了近3倍.     

机械式数字仪表字符定位方法

针对实际环境下的数字仪表图像光照不均匀、产生畸变等问题,提出一种自适应的数字字符定位方法.首先从图像预处理入手,针对图像灰度不均匀,采用动态自适应阈值的S.D.Yanowitz二值化算法,能很好地分割目标和背景.然后再利用分级检测的Hough变换计算倾角进行图像矫正,最后利用投影算法进行逐步求精的字符精确定位.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,满足识别系统的要求.     

一种基于Matlab 的血红细胞计数的工程方法

提出了一种简便的血红细胞计数的工程方法,对血液图像依次进行灰度化、二值化、中值滤波、逻辑运算、形态学处理、细胞边界识别,最后进行了细胞数目统计． 实验结果表明: 这种改进的方法能使血液图像中的红细胞被有效地分割出来,成功地解决了目标粘连现象对后续分析、测量产生的干扰问题,算法基于Matlab平台,语言简便可行.与分水岭算法及基于ImageJ 软件的人工计数的结果比较,该方法的统计结果更准确,误差在5%以内,是一种有效的工程图像处理方法．     

智能车路径识别算法研究

基于恩智浦智能车,对路径识别算法进行了研究。首先针对图像的光照不均匀现象,通过直方图判断分类,提高算法对图像的适应性。接下来对分类的图像进行预处理,引入窗口自适应滤波算法代替传统的中值滤波对"椒盐噪声"进行处理,并采用动态阈值算法对图像进行二值化分割。最后对图像分割并应用改进的Canny算法进行图像中线提取及拼接,边缘阈值是以灰度值期望和方差为基础,以正态分布来求取高低阈值,不需人工参与。实验结果表明本文提出的图像预处理算法可以很好地去除噪声,并消除"灰度白"现象准确得到中线信息。     

水平集理论在磁共振脑图像分割中的模型研究

灰度不均匀性常出现在医学图像中,给图像分割问题带来很大困扰.为了提高鲁棒性,可在分割模型中引入各种先验知识,例如形状和灰度分布信息.而传统的引入先验知识的分割算法,如神经网络算法,仍存在许多问题,包括数据计算量大和边界不连续等.为了解决这些问题,提出了一种基于水平集理论的分割算法.利用局部区域的灰度信息定义能量函数,然后根据能量函数的最小化机制引导水平集曲线进化并最终收敛到目标边界.在仿真实验中,将局域化的水平集算法与传统的自组织映射神经网络算法进行比较.结果表明,所得到的算法在鲁棒去噪和目标边界的连续性方面效果更佳.     

基于标记的改进分水岭分割算法

针对传统分水岭分割算法中存在的过分割问题,提出了一种基于标记的改进分水岭分割算法。该方法首先对原图像进行形态学开闭预重建,去除图像中的暗纹理和噪声,在计算形态梯度之后采用开闭后重建,然后,对重建后的梯度图像利用最大熵阈值方法进行标记处理,依据标记对原始梯度图像进行修正,最后使用分水岭算法在修正后的梯度图像上进行分割。从实验结果来看,该方法能较好地抑制传统分水岭算法的过分割现象。     

基于改进分水岭算法和Canny算子的医学图像分割

针对分水岭算法存在的过分割问题和医学图像的特点,比较并选取了彩色分量图像梯度信息的最大值,达到提取图像有效边缘信息的目的,然后利用阈值分割方法消除无效梯度信息,并用分水岭算法处理所得到的梯度图,再结合Canny算子提取的物体边缘得到分割结果.实验结果表明:该方法能够有效消除局部极小值和噪声干扰,得到精确的分割结果.     

基于SLIC和动态区域合并的岩屑图像分割

岩屑图像分割要求精度高、速度快和鲁棒性强。针对这些要求,提出了基于SLIC(simple linear iterative clustering)和动态区域合并的分割算法。SLIC算法能产生形状规则、大小均匀、排列紧凑的超像素区域。但是SLIC分割后的图像过分割问题严重,为了降低过分割率,提出了基于NNR的动态区域合并算法,将超像素区域进行相似性合并。实验结果表明,将该算法用于岩屑颗粒图像分割,能够取得较好的效果。     

一种改进的分水岭算法在彩色图像分割中的应用

针对分水岭变换算法在图像分割中容易产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类算法相结合的彩色图像分割算法。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了模糊C均值聚类算法初始值难以确定的问题。实验结果表明,改进后的算法可以快速准确地分割出目标,因而能够很好地应用于自动分割系统中。     

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。     

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．     

一种解决IFT分水岭变换过分割问题的方法

针对IFT分水岭变换在医学图像分割方面易产生过分割的问题,提出了在IFT分水岭变换前后分别进行预处理和后处理的方法.预处理算法由图像简化和简化后的求梯度图像两个部分组成,后处理主要是区域合并.实验结果表明:该方法不但有效地抑制了过分割现象而且得到了较好的分割效果.     

基于CNN-PDE偏差异质扩散预处理的红外图像分水岭分割

为了抑止采用分水岭方法分割红外图像时的过分割现象,首先利用细胞神经网络高效求解偏微分方程的能力,实现了可调偏差异质扩散滤波器并用其对图像作预处理. 为了消除噪声残留,引入了平滑系数与限制强度系数对梯度图作阈值化处理. 实际红外图像的分水岭分割结果显示,所提出的预处理方法能够有效抑止过分割现象.     

一种改进的分水岭图像分割算法

针对分水岭图像分割算法普遍存在受噪声影响大和过分割的问题,提出了一种基于梯度修正和相邻区域边缘强度合并的改进分水岭图像分割算法。首先对图像采用形态学开闭重建滤波,消除噪声对图像的干扰;其次,使用多尺度算子计算形态梯度,充分利用大结构元素和小结构元素的各自优点,获得更准确的形态学梯度;再用粘性形态学运算对梯度图像修正,有效去除产生过分割的局部极小梯度值;分水岭变换后,定义出相邻区域的边缘强度值,并基于相邻区域边缘强度合并过分割区域,进一步消除图像过分割,改进分割效果。实验表明:该方法不仅能够有效地去除图像噪声干扰,而且能够消除过分割区域,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,有效提高了图像分割效果。     

基于多分辨率-分水岭算法的图像分割方法

提出了在小波多分辨率域中使用分水岭算法对图像进行区域分割和融合的新方法,该方法首先使用小波变换理论将原始图像变换为不同层次的金字塔多分辨率图像；然后通过分水岭算法获得最低分辨率下的分割图像；最后。利用逆小波变换将分割的图像映射到原始分辨率上．从而获得分割图像．实验结果表明：此方法可以大大减少噪声存在下的过分割现象．