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。     

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。     

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。     

基于改进分水岭算法的茶叶嫩叶图像识别

为茶叶的智能识别采摘提供技术支持,针对传统的分水岭图像分割算法对噪声敏感、易产生"过分割"现象,提出改进分水岭算法的图像分割方法,利用微分方程去噪模型对图像进行去噪处理,然后通过大津算法和分水岭算法对去噪后的图像进行2次分割,最后得到茶叶嫩叶的分割图。结果表明:偏微分方程去噪模型对图像进行去噪的效果较好,消除噪声,且无模糊茶叶的边界,有效提高了图片的质量,便于图像后续的分割;图像第1次用大津算法进行嫩叶分割,叶片分割的完整度较高;图像第2次用分水岭算法进行嫩叶分割,茶叶图像中嫩叶被很好地分割出来。改进后的分水岭算法对茶叶图像中嫩叶的分割具较好的效果。     

棉田复杂背景下棉花叶片分割方法

【目的】解决棉田复杂背景下棉花叶部病害快速识别问题,为提出一种快速提取棉花植株和分割棉花叶片的方法。【方法】通过棉花植株的RGB颜色特征将植株与土壤进行分离,结合形态学处理技术和彩色分割方法,将植株的茎秆去除,保留棉花叶片部分;分别使用广度搜索分割算法、分水岭分割算法和轮廓搜索分割算法,对棉花叶片图像进行分割提取。【结果】基于广度搜索的分割算法将叶片轮廓搜索出来与原图融合分离出叶片,该算法对于图像结构简单的情况分割效果较好,通过对应的drawContours函数将每个轮廓画出,再与原图定位,将叶片的完整信息也轮廓结合,实现叶片的分离。【结论】基于距离变换的分水岭分割算法存在过分割问题,基于广度搜索分割算法与边缘检测结合对于叶片结构清楚图像分割效果显著,与轮廓搜索算法相比,后者的适用性更广,提取的轮廓层次结构也清楚,分割效果最佳。     

采用模糊形态学和形态学分水岭算法的图像分割

提出了一种基于模糊形态学和形态分水岭算法的图像分割方法,先利用模糊形态学闭开运算平滑原始图像,再通过形态分水岭变换实现图像分割。实验结果表明这种方法具有较好的分割效果。     

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Split Bregman算法的遥感图像分割分水岭技术

针对遥感图像中的道路、村落、农田、山脉等目标物分割时存在过分割和欠分割问题,采用分裂Bregman算法和分水岭方法相结合的方法,给出了适合近地遥感图像的一种新的标记分水岭方法。该方法利用多尺度插值小波算子逼近图像分割变分模型中的图像表示函数;采用Split Bregman迭代算法对变分模型进行快速求解;将Split Bregman分割结果作为标记,采用分水岭方法对遥感图像进行精确分割,保证了标记总数无冗余。试验结果表明,采用较小的尺度尺寸参数(J=3)时,可准确分割出来具有开环特性的村落图像区域,而采用较大的尺度尺寸参数(J=7)时,可精确分割农田中的纹理,但对村落区域则有一定的过分割现象出现。采用自适应多尺度参数时,可有效消除过分割和欠分割现象。     

改进的GrabCut算法木材表面缺陷图像分割试验

试验采用传统GrabCut算法和改进的GrabCut算法,针对单目标、多目标、复杂背景下多目标的木材表面缺陷图像进行多组对比实验。结果表明:改进后的GrabCut算法,针对木材表面的缺陷图像分割进行了优化,能有效改进传统GrabCut算法中的欠分割和过分割、易受区域凹凸纹理的干扰等缺点,而且分割各类木材表面缺陷图像时都能取得较好的效果。说明改进后的GrabCut算法具有其优势和可行性。     

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。     

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。     

一种两阶段彩色图像分割方法的原木识别

针对原木图像存在年轮、锯痕以及原木之间紧密接触的问题,提出两阶段分割方法,即依据原木目标和背景的颜色差异应用K均值算法进行聚类得到相互紧密接触的原木目标分割结果;然后应用分水岭分割算法将粘连的原木目标加以分离．结果表明：与直接用分水岭算法和K均值算法相比,本方法能够有效地分割出原木目标．