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。     

苹果树图像分割算法研究综述

在国内外图像处理和机器视觉技术在苹果树图像分析应用相关研究的基础上,总结了专门针对苹果树图像分割技术的研究进展。按照图像分割的技术体系,分析了苹果树图像分割技术的主要研究进展,系统地总结了图像分割算法及其在苹果树图像应用上的特点,提出了苹果树图像分割算法的演进图,展望了苹果树图像分割算法研究发展的趋势,为基于图像处理及机器视觉技术的苹果信息化技术研究提供了参考。     

图像分割方法探讨

图象分割是图象理解和物体识别的第一步处理.文章对传统的分割方法进行了探讨及分析比较,并介绍了近年提出的一些较为新颖的分割方法.     

基于数学形态学的植物叶片图像分割方法研究

传统的边缘检测算子均属于线性滤波方法.数学形态学是一种非线性滤波方法,能够保持图像的基本形状特征,在图像处理各个领域广泛应用.仅用边缘检测算子或者数学形态学处理都不能得到理想的分割效果.根据边缘算子检测的结果,进行形态学滤波、数学形态学运算,采取不同的结构元素反复实验对植物叶片边缘信息进行提取.不用传统目测方法而是通过定量的分析实验结果,表明了边缘检测基础上进行形态学处理的分割方法的有效性.     

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.     

基于遗传算法的Ostu图像分割方法

图像分割是常见于模式识别和计算机模式的一种基本技术,目标识别、目标检测和特征提取操作均需通过图像分割进行。目前图像分割算法常用最大类间方差法(Otsu),但这种算法受噪声等因素干扰时容易造成分割错误。详细分析了以往Otsu阈值的处理原理,提出一种基于遗传算法的Ostu图像分割算法,仿真实验表明图像清晰度更显著,并可有效缩短图像分割时间,具有广泛的发展前景。     

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.     

图像分割方法探讨

图象分割是图象理解和物体识别的第一步处理。文章对传统的分割方法进行了探讨及分析比较，并介绍了近年提出的一些较为新颖的分割方法。     

基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法研究

设计了一种基于熵的遗传聚类分割算法.以像素的灰度值为特征向量进行编码,利用直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对细胞图像进行遗传聚类分割.对于分割后获得的细胞核轮廓利用活动轮廓模型进行了优化,从而获得连续的细胞轮廓曲线.     

生物图像阈值分割方法的研究

阈值法是最基本的图像分割方法之一,被应用于很多领域,特别是在图像相对简单的生物图像处理方面得到了广泛使用.本文对现有的各种图像阈值分割方法进行综述,重点介绍了基于图像灰度直方图的阈值分割方法.     

基于数学形态学的植物叶片图像预处理

植物叶片图像的预处理是进行叶形特征提取和识别的重要前提,获得高质量的预处理叶片图像对计算机辅助植物识别十分重要.本文提出了基于数学形态学的植物叶片图像的预处理方法,运用数学形态学中的开运算和闭运算消除图像中的孤立噪声点并填补叶片内部孔洞.该方法保持了原图像的基本形状特征并能获得清晰的边缘,为叶片特征提取创造了良好的前提.     

一种基于形态学的木材导管图像分割方法

木材识别对木材科学和产业具有重要的意义,微观识别方法准确性高但过程繁琐,只有木材专家才能掌握。基于图像的智能木材识别方法是通过自动提取木材的识别特征来识别木材。该文提出了一种基于显微结构图像的木材导管自动提取方法,运用数学形态学的腐蚀、膨胀及开、闭运算进行去噪处理和边缘增强,将导管形态从阔叶材横切面显微图像中成功地提取出来。该方法为定量分析和提取阔叶材管孔式特征奠定了基础,是对基于图像的智能木材识别技术的有益探索。大量的试验表明,该方法是有效的。