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。     

采用模糊形态学的大田害虫图像分割

介绍了基于机器视觉的大田害虫智能检测系统.文章通过对获取的大田害虫原始图像采用模糊形态学进行分割,将害虫从背景中分割出来,以提取出的周长、不变矩等特征,运用神经网络分类器对常见的9类害虫进行分类.试验验证了该系统的可行性,表明该方法分割速度快,容错性好,能够正确分割有噪声的大田害虫图像.     

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。     

基于FPGA和分水岭算法的甜瓜图像分割

准确从背景中分割出瓜体以及从瓜体表面分割出缺陷是甜瓜外观品质分级计算机视觉系统的重要任务。采用分水岭算法可以一次完成这2项工作。针对软件实现的分水岭算法在图像分割过程中实时性较差的缺点,采用了并行分水岭算法,并在FPGA平台实现该算法。试验表明,基于硬件的算法实现具有较好的实时性,提高了甜瓜图像的分割速度。     

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。     

基于数学形态学的树木图像分割方法

该文针对智能整枝机视觉系统的需要提出一种以数学形态学为主的图像分割方法,解决了智能整枝机视觉系统中背景复杂下树木图像分割困难的问题.该方法分成5个步骤:①利用小波变换将图像进行压缩;②亮度矫正;③用分水岭算法对图像进行分割;④用区域合并法解决分水岭算法中的过度分割问题;⑤用中值滤波器滤除分割过程产生的孤立点.结果表明:该方法比Roberts算子、Sobel算子及Prewitt算子对树木图像的分割效果好,为立木整枝机视觉系统的深入研究打下了基础.     

实木地板图像差分和形态学分割算法研究

针对现有实木地板表面缺陷分割算法分割速度慢、精度低的问题,提出基于图像差分和形态学的地板表面缺陷分割方法。首先,分别对目标图像和背景图像进行求补和低通滤波运算;其次,将预处理后的2幅图像做差分运算,得到差分图像;最后,采用形态学开闭运算去除差分图像噪声并获得目标缺陷。选取活节、死节、裂纹3类缺陷样本各20个进行试验,结果表明：该研究算法对3类样本平均分割准确革分别达到92．63％、94．31％、93．88％,平均分割时间为9．583ms。     

基于形态学梯度的细胞图像自动分割

提出一种自动分割细胞图像的方法,利用数学形态学梯度运算对图像边缘进行锐化。再利用判别分析法自动确定梯度图像阈值,经后处理,可得单像素宽度细胞图像边缘。该边缘可描述医学图像中细胞的有效区域,实现细胞图像自动分割。为验证该方法的有效性,对30幅实际细胞图像进行分割试验。结果表明,该方法对细胞图像分割有较好的适应能力。     

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。     

基于数学形态学的粘连大米籽粒分割研究

在大米籽粒检测中经常会有大米籽粒重叠和粘连的现象。将粘连在一起的大米籽粒群分离是图像处理中一项重要而困难的问题。对这一情况,提出了一种有效的分割算法,先对图像进行二值化处理,然后对图像进行数学形态学变换,通过腐蚀运算将大米籽粒群图像层层剥离,直至粘连籽粒分开,再使用膨胀运算和八链码方法恢复出原始的各个大米籽粒个体,从而将大米籽粒群分离开。实验证明,该算法能成功地分离开粘连大米籽粒。     

改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法

为了提高图像分割算法的抗噪声性能,提出了一种改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法.该算法首先根据邻域像素的隶属度矩阵来计算出像素和聚类中心的空间距离,然后利用空间距离和欧氏距离来重新确定像素和聚类中心的距离,最后利用新提取的距离特征和改进的FCM聚类算法对图像进行分割.实验结果表明,该算法能有效地提取目标图像,对噪声具有较强的鲁棒性,收敛速度快.

Abstract：

To enhance the noise immunity performance of the image segmentation algorithm, an improved algorithm for image segmentation based on fuzzy C-means clustering is proposed in this paper. The spatial distance between a pixel and the cluster center is calculated by the membership matrix of the neighboring pixels, and a new distance is determined by the spatial distance and the Euclidean distance. This new distance feature and the improved algorithm based on fuzzy C-means clustering are used in image segmentation. The experimental results show that the proposed algorithm is effective in getting the target image,more robust to the noises and faster than the conventional fuzzy C-means (FCM) algorithm.     

基于数学形态学的噪声图像复原

根据块状噪声的特殊性,利用数学形态学方法中膨胀、腐蚀、开运算、闭运算的原理,首先对图像中的颜色进行分类,定位非噪声区域和疑似噪声区域,然后用非噪声区域对疑似噪声区域进行腐蚀,用非噪声区域的颜色填充被腐蚀区域,最后进行膨胀操作。此方法在去除噪声的同时,复原了被噪声污染的区域。