应用改进分水岭算法对木材表面缺陷图像分割试验

根据木材缺陷样本图像特点,用直方图均衡化和灰度变换对其进行预处理,使缺陷目标和背景反差更大,突出缺陷目标图像;对活节(样本1)、死节(样本2)、虫眼(样本3)缺陷采用多组对比试验的方法,采用传统分水岭算法和改进分水岭算法分割样本缺陷图像,分析两种方法的差异。结果表明:改进分水岭算法,能迅速且较好分割木材缺陷图像,缺陷轮廓更为清晰完整,曲线更为平滑,弥补了传统分水岭算法过渡分割和欠分割的不足,达到较为理想的分割效果;改进分水岭算法分割效率比传统分水岭算法更高,分割时间更短,更准确;试验证明了改进分水岭算法对木材缺陷图像分割的可行性和可靠性。     

基于离散脊波变换的农作物图像去噪算法

由于农作物生长环境的复杂性,导致在获取农作物图像过程中或多或少存在一定程度的噪声,这给农作物成熟果实的自动化采摘造成了很大不便。因此,结合离散脊波变换,提出了1种农作物图像自适应去噪算法,该算法通过对图像实现多尺度脊波变换,保持低频分解系数不变,对于高频分解系数,首先分别采用改进非局部均值滤波算法(improved non-local means filtering,INLM)以及改进小波硬阈值去噪模型进行消噪;然后实现低频分解系数与各自消噪后的高频分解系数重构,从而获得2幅重构图像;最后实现2幅重构图像的等权融合处理,获得消噪后的农作物图像。结合相关试验,分别将该算法与经典非局部均值滤波算法(non-local means filtering,NLM)、已有的改进非局部均值滤波算法以及小波硬阈值去噪算法进行去噪效果比较,主观、客观分析结果表明,用该研究算法处理后的图像清晰度较高且残留噪声较少。     

基于改进分水岭的图像分割算法研究

针对传统的分水岭算法由于受到图像细节和噪声的干扰而存在着过分割现象,提出了一种改进的分水岭算法,并应用于图像分割。该算法首先采用双边滤波进行预处理,然后建立形态学梯度并对梯度图像进行开闭重建,在保留了轮廓极值信息的同时去除了噪声,最后对重建的梯度图像进行前景和背景的标记,依据标记对梯度图像进行修正并用分水岭算法对其进行分割。结果表明,该方法能有效抑制传统分水岭的过分割现象。     

基于改进分水岭的图像分割算法研究

针对传统的分水岭算法由于受到图像细节和噪声的干扰而存在着过分割现象,提出了一种改进的分水岭算法,并应用于图像分割。该算法首先采用双边滤波进行预处理,然后建立形态学梯度并对梯度图像进行开闭重建,在保留了轮廓极值信息的同时去除了噪声,最后对重建的梯度图像进行前景和背景的标记,依据标记对梯度图像进行修正并用分水岭算法对其进行分割。结果表明,该方法能有效抑制传统分水岭的过分割现象。     

1种小波域改进SVD的农作物图像去噪新方法

在对奇异值分解(singular value decomposition,SVD)去噪基本原理深入分析的基础上,结合小波变换提出了一种农作物图像小波域改进自适应SVD去噪算法。本研究所用算法首先对农作物噪声图像进行3层小波变换,保留低频子图像不变;然后对于水平、垂直、对角方向分布的高频子图像采用改进的自适应SVD算法进行噪声滤除;最后进行小波系数重构。为了有效测试该算法性能,实地拍摄2幅某温室大棚农作物图像作为测试图像,分别将本研究所用算法、SVD算法以及改进过的SVD算法进行去噪性能比较,引入峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)对几类算法的去噪结果进行定量评价。结果表明,本研究所用算法性能优于另外2种算法,这为农作物噪声图像的处理提供了一种较有效的方法。     

基于机器视觉的禽蛋图像分割方法研究

探讨了一种新的图像分割算法,可对禽蛋表面图像中脏斑、血斑等信息进行高效、准确的分割.文中将由CCD摄像机获取的禽蛋图像首先采用改进的中值滤波方法去除噪声,然后将去噪后的图像使用Sobel边缘检测算子检测边缘,运用分裂合并算法对去噪图像进行多区域分割,从而得到较为明显的多区域图像,最后利用图像融合技术将Sobel算子检测...     

基于控制标记符分水岭的医学图像分割

提出了一种适合医学图像分割的改进分水岭算法,针对分水岭算法存在的过分割问题,采用数学形态学重构滤波器和Ostu阈值分割方法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记。根据标记的二值图像,运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正。最后,使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。该方法能有效抑制过分割现象,而且计算复杂程度较低、分割效果较好。     

基于脉冲耦合神经网络的粘连玉米种子图像分割

为解决玉米种子内部机械裂纹检测过程中存在的种子间粘连问题,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural net)模型与熵值最大原则相结合的图像分割算法。运用直方图均衡化和布特沃斯低通滤波器进行频域增强预处理,以提高玉米种子与图像背景的对比度;运用PCNN模型,结合最大熵值原则对预处理后的粘连玉米种子图像进行分割,并引入图像像素的拉普拉斯能量(Energy of laplace)作为PCNN网络各神经元之间的连接系数,以增强图像分割效果;采用维纳滤波和数学形态学对分割后存在的噪声和断点进行处理,得到最终的分割效果。试验结果表明:PCNN与熵值最大原则相结合的图像分割算法的分割准确率为92.5%,运行时间为1.166 2s,分割准确率高于改进分水岭算法、OTSU算法和最大熵直方图分割算法,用时略长于其他分割算法。     

自然背景下的梅花图像分割算法研究

针对梅花数据的特点,提出一种基于自然背景下的梅花花朵分割算法TC(Texture Color)。该算法综合运用了分形纹理和颜色2种特征,有效分割背景图像中的干扰物,实现梅花图像分割。首先,采用双毯子方法计算图像的局部分形维数图,并对分形维数图采用大津阈值分割去除背景中大部分的干扰物;然后,利用颜色特征对剩余的干扰物进行有效分割。在采用颜色特征进行分割时,改进了色度直方图累加算法,并融合了饱和度特征,取得了很好的分割效果。在分割过程中,算法还采取了形态学操作、去噪和填充等处理技术,得到最终的分割结果。对9种梅花图像（每种20幅,共180幅）进行了分割实验,采用误分率对实验结果进行评价,并分别和2RGB模型分割方法、GrabCut算法进行了实验对比。实验结果表明:TC算法平均误分率控制在3%之内,比2RGB模型分割方法更加有效,并且该算法所耗费的时间比GrabCut算法要少很多而且无需人工交互。因此,本文提出的TC算法针对梅花图像的分割是非常有效的。      

基于改进分水岭算法的作物病害叶片分割方法

传统的标记分水岭算法在作物病斑分割过程中存在伪标记,会造成过分割,本研究在传统的标记分水岭算法基础上提出了一种改进的标记分水岭分割算法。该算法首先采用形态学进行预处理,建立形态学梯度,并对梯度图像进行开闭重建。然后对重建的梯度图像进行前景标记,并利用病斑和正常叶片的颜色差异对前景标记中的伪标记进行滤除,对修改后的前景二值化图像进行距离变换和分水岭完成背景标记。最后用强制极小值技术进行梯度修正,并用分水岭算法对其进行分割。对多幅作物叶片进行分割试验,并对比不同分水岭的分割效果,结果表明该方法得到的区域数最少,能有效提取黄瓜叶片病斑,并且抑制过分割。     

基于形态学重建和极大值标记的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法的过分割问题,结合形态学重建和极大值标记技术研究并实现一种新算法。该算法首先进行开闭重建预处理,较好地去除了各类噪声并保留目标原有的结构;然后进行局部极大值调整及标记,有效地避免了过分割;最后对局部极大值图像进行分水岭分割,取得了较好的实验效果。论文还探讨该算法的关键因素即结构元素的选择问题,经大量实验得出结论——选择与目标图像形状相似、大小相宜的结构元素可获得较好的分割效果。     

一种改进的迭代图像盲恢复算法

针对原NAS-RIF算法敏感于噪声且支撑域为矩形等不足,提出了一种改进方案.通过引入高阶统计量去噪,解决了NAS-RIF算法敏感于噪声的特性;利用图像分割技术进行图像支撑域的自估计,改变了NAS-RIF算法中支撑域必须是矩形的不利限制.仿真结果表明改进的NAS-RIF算法具有很好的恢复效果.     

基于距离变换的改进分水岭算法在白细胞图像分割中的应用

在白细胞图像中,由于白细胞细胞核的存在,直接应用分水岭算法时,往往达不到较好的效果。本文提出一种结合EM聚类的改进分水岭算法。通过将EM聚类获得的图像中细胞核区域替换,然后使用基于距离变换的分水岭分割,确定白细胞区域。对距离变换后的图像采用形态学处理减少了细胞分割中的过分割现象。同时使用细胞核位置的先验条件,合并分水岭分割区域,进一步减小过分割的影响。本文方法提供一种新的将分水岭算法应用于白细胞分割的思路。同时实验证明,方法在分割精度上有着良好的表现。     

基于DWT-NLM模型的农产品图像处理算法

提出了一种基于离散小波变换(DWT)和非局部均值滤波(NLM)的农产品图像处理算法。首先对图像进行3层DWT,在变换域中对高频小波系数进行改进小波阈值模型去噪,对原始低频小波系数与去噪后的高频小波系数分别进行重构,得到背景图像和细节图像;再对细节图像进行区域划分,对每个图像区域分别采用NLM算法进行去噪;最后将背景图像和去噪后的细节图像进行叠加处理,得到去噪后农产品图像。引入边缘保持指数(edge protection index,EPI)、均方误差(mean square error,MSE)对试验结果进行评价,结果表明,本研究算法对该类图像的处理取得了较好的效果,且对NLM、小波阈值去噪等算法而言优势较明显。     

松杨栅锈菌担孢子显微图像识别方法

针对松杨栅锈菌(Melampsora larici-populina)担孢子萌发数量计数问题,提出了利用图像处理技术实现对松杨栅锈菌担孢子显微图像的识别及自动计数。首先,运用形态学重建滤波算法去除松杨栅锈菌担孢子显微图像噪声;然后利用二维阈值化进行图像分割;再对分割后的松杨栅锈菌担孢子显微图像作距离变换;最后利用分水岭算法对松杨栅锈菌担孢子显微图像进行有效分割,实现了对分水岭算法过分割问题的改进。利用孔洞检测算法,实现了松杨栅锈菌担孢子的自动计数。     

基于分水岭算法的绿色作物与背景分割研究

分水岭算法作为彩色图像分割手段的一种方法,具有运算简单,性能优良,能较好提取运动对象轮廓和准确得到运动物体边缘等优点。应用分水岭算法研究了绿色作物及其背景的分割,首先通过数码相机拍摄的一幅640×480田间青菜真彩色图像,在matlab中采用分水岭分割算法处理图像后提取其绿色分量,再用数学形态学闭运算处理后可以较好地分割绿色作物与背景。针对结果中存在的过分割现象,采用先计算图像的形态学梯度,再用分水岭算法分割可以使结果得到有效改善。     

粗糙集在棉花异性纤维图像去噪中的应用

线扫描相机采集的棉花异性纤维图像会产生条带噪声,为了保证图像的质量,采用粗糙集方法进行去噪。粗糙集的多阈值分割方法,根据图像颜色的粗糙度,将图像分割为多个区域,每个区域用近似颜色替代,在尽量保留图像内容信息的前提下,较好地实现条带噪声去除。在计算粗糙集的粗糙度时,分别采用方向图、Canny算子、Sobel算子等方法进行比较。结果显示,使用方向图和Sobel算子方法,图像的去噪效果最好,Canny算子方法图像保留的细节最多。     

基于二维经验模态分解与小波变换的农作物图像去噪

将小波自适应阈值去噪引入二维经验模态分解（bidimensional empirical mode decomposition,BEMD）中,提出一种自适应图像去噪算法,该算法首先对农作物噪声图像进行二维经验模态分解,获得具有不同尺度特征的固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）子图像序列;然后将该序列中前3个子图像分别进行3层小波变换,引入一种新型自适应小波阈值去噪函数模型分别进行噪声抑制,实现小波系数重构;最后,对去噪后的固有模态函数子图像与剩余固有模态函数进行重构,获得去噪后的农作物图像。对实地拍摄的农作物图像进行去噪试验,结果表明,自适应图像去噪算法与均值滤波算法、小波阈值去噪算法相比,性能有较大幅度的提升。     

一种用于植物图像背景分割的最大熵改进算法的研究

以茉莉花植物为研究对象,提出了一种基于2G-R-B颜色特征的最大熵改进算法。该方法利用基于梯度的边缘强度算法和OTSU法求出初始分割区域,然后在该区域运用最大熵法求出最佳分割阈值,最后利用数学形态滤波对图像进行去噪处理。结果表明,该文的改进算法分割效果明显好于基于梯度的边缘强度算法和OTSU法分割效果。     

基于视觉滤波算子的农业图像去噪研究

[目的]农业图像中难免存在噪声,噪声会干扰有用目标的识别。为了准确提取农业图像中的有用信息,拓展图像处理技术在农业工程中的应用,有必要去除农业图像中的噪声。[方法]本文将一种改进的中值滤波与视觉滤波LOG算子结合起来,用于对农业图像进行去噪。首先,通过LOG算子将图像分为边缘图像和非边缘图像,然后采用一种改进的加权中值滤波处理非边缘图像,边缘图像与处理后的非边缘图像融合为最终的去噪图像。[结果]利用本算法对农业图像进行测试,与传统的中值滤波算法进行对比,并采用峰值信噪比作为滤波算法性能的客观评价指标,本算法的峰值信噪比高于传统中值滤波算法8.15%,有更好的降噪效果。[结论]因此,该算法的滤波效果优于传统中值滤波算法,可有效去除农业图像中诸多因素产生的噪声。