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《科技通报》2016,(7)
针对HIFU超声图像中目标的自动识别和分割进行了研究。提出了一种结合了动态阈值分割和K-最近邻(KNN)纹理分类方法的全自动图像分割方法。首先对图像进行预处理,减小噪声干扰。然后进行动态阈值分割,得到包括目标轮廓在内的很多轮廓。同时利用KNN纹理分类方法对预处理后的图像进行分类,其中用到的纹理特征通过灰度共生矩阵计算得到。接着将动态阈值分割结果与KNN分类结果做一个与运算,与运算以后的结果通过形态学操作和区域滤波就得到准确的目标区域轮廓。从对HIFU超声图像的分割结果和对该方法的评价结果来看,该全自动图像分割方法是可行并且有效的,有可能进一步将其投入实际应用中去。 相似文献
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最大熵阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。 相似文献
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为提高彩色图像分割精度,解决传统分水岭图像分割算法误分割率高等问题,本文提出了一种基于改进分水岭算法的彩色图像分割方法。建立了基于偏微分方程的去噪模型,既可以抑制噪声又可以有效地保护图像轮廓。结合数学形态学、图像信息熵、区域合并实现图像分割。在彩色图像RGB空间利用信息熵求取形态学梯度,然后对彩色梯度图进行分水岭分割,最后进行区域合并。仿真结果表明:本文所述分割方法准确度和清晰度较好,噪声抑制效果理想而且分割速度较快。 相似文献
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远程微小目标图像粘连区域存在孔洞和震荡突变问题,使得传统针对微小图像粘连区域分割模型,容易产生过分割现象,分割效率较低,获取的分割结果存在较大的偏差,提出了一种优化马尔科夫随机场(MRF)的分割方法,塑造远程微小目标图像优化分割模型,采用改进势函数获取MRF的条件概率,处理图像的粘连分割问题,全面分析图像分割区域的相对高度和面积,通过优化的MRF标记准确分割区域和过分割区域,运算过分割区域同邻域的紧密度,采集紧密度最大的领域并与之融合,实现远程微小目标图像粘连区域的高精度分割。实验结果说明,所提模型可对远程微小目标图像的粘连区域进行准确分割,准确率为97%。 相似文献
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李建春 《内蒙古科技与经济》2023,(20):105-107
文章针对牛非接触测量中的识别与分割过程进行研究，提出了一种牛图像识别与分割方法。此方法对牛的图像进行灰度化、二值化和形态学处理，获取连通域并对连通域进行筛选，实现牛的识别和定位；然后依据识别信息对图像进行裁剪，最大限度地减少背景的影响。采用区域生长法和K聚类法对图像进行分割并向坐标轴投影，依据投影信息对图像进行分区。在不同区域选择两类算法中的最优结果作为输出，组合后获取最终分割图像。此方法对牛的头部、腿部、花纹部分和阴影部分均有较好的分割效果。 相似文献
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针对光流法计算量大并且无法精确提取运动目标轮廓的问题,提出一个联合背景差分与区域光流的运动目标轮廓提取算法,首先对运动目标区域进行标定,并通过求解区域光流得到光流图像,然后结合基于统计平均的背景差分法获取运动目标二值图像,从而提取出运动目标轮廓。实验结果表明,在监控场景中,本文算法能够准确地提取运动目标轮廓。 相似文献
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一种简单的人脑图像的分割 总被引：1，自引：0，他引：1
给出了一个基于区域生长法的医学图像的分割算法,用区域生长的方法对脑部扫描图像中的脑体进行了分割提取,根据脑部扫描图像的特点确定了生长的种子点,通过反复测试确定了最终的生长门限。试验证明,该方法简单实用,分割准确。 相似文献
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介绍了一种用于测量红外云图中热带气旋边缘线分形数的计算方法。该方法主要建立在轮廓编码的基础上进行。首先利用闽值分割法对红外图像进行分割,提取出云图中的对流像素。对分割后的图像二值化,然后进行轮廓编码．在编码过程中,识别出符合条件的连续区域（即连成片的对流云系）,计算区域对应的周长、面积以及重心坐标等,根据台风年鉴中的记录查询出对应时刻云图中反映热带气旋的云系,通过周长-面积法,计算出热带气旋边缘线的分形数。 相似文献
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为了解决传统分水岭的过分割问题,提高图像分割的准确性,本文提出一种多尺度形态学标记的分水岭算法。首先利用H-minima变换对中值滤波后的梯度图像进行初始标记;然后利用不同尺寸的结构元素分别进行梯度图像闭重构,对闭重构后的各梯度图像与梯度图像求差,得到标记图像,将各尺度下的区域标记点求并集,并作为新的标记图像,获得最终的标记;最后对修改后的梯度图像进行分水岭分割。实验结果表明,该方法能有效的解决过分割问题,边界定位准确。 相似文献
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脑部组织的分割与提取是脑部医学图像三维重建及可视化能准确表达其相应组织部位的前提.针对脑部MRI图像数据的特点,本实验设计方法,一方面将Canny算子作用于原图像得到比原图更明确的边缘信息,并将其结果引入水平集函数中;另一方面利用阈值分割方法对原图进行分割,将其结果作为水平集方法中的初始水平集,避免了手工勾画轮廓的操作,有效地减少了由手工操作带来的分割误差.本方法将Canny算子精确定位边缘的优点与水平集追踪物体拓扑结构改变的特点相结合,结果表明,3种算法的有效结合可得到很好的目标分割结果. 相似文献
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当前图像识别采取边缘算子切割技术,图像目标边缘会出现一些灰度急剧变化的情况.采用阈值法,图像中存在的阴影,照度不均匀,各处的对比度不同的情况,所以不能采用全局阈值法,而采用局部阈值法,即将图像划分为若干个小图像,先对各子图像用阈值法进行分割,再将分割后的小区域合并在一起,得到整幅图像的完整分割结果,这样,不同的区域由于不同的情况,就可以选取相应的阈值,达到最好得分割效果. 相似文献
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贴壁细胞与普通血细胞图像不同,其细胞的大小形状各不相同。将边缘检测、阈值、数学形态学方法等应用于贴壁细胞图像,对比分割效果,将区域生长法与数学形态学算法二者结合用于细胞图像分割,取得了较好的分割效果。 相似文献
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《科技广场》2016,(10)
在计算机上实现布料图像颜色设计,其过程通常对应一个在颜色主题给定前提下的颜色迁移问题。颜色迁移过程通常包括图像分割和图像重建两个阶段。本文提出一种新的布料图像颜色迁移的方法。与旧的颜色迁移方法相比,新方法将图像分解的思想引入图像颜色迁移过程中,从而能够获得更好的布料图像分割结果以及图像重构结果。其原因是:首先,新方法在图像分割阶段假定布料图像可以分解成它的结构成份和纹理成份,即新颜色迁移方法在图像分割阶段嵌入一个图像分解的过程。由于图像分割阶段的数学模型需要假定图像在加权意义下是局部分片常数,而布料图像通常不符合上述假定,故本文通过引入图像分解过程可以使图像分割阶段仅作用在图像的结构成份上而非整幅图像上,从而可以避免图像的纹理成份对图像分割阶段的影响。其次,由于在布料图像分割阶段可以获取图像的纹理成份,故将图像的纹理成份应用于图像重构阶段中,可以得到更多的图像纹理细节。数值实验结果表明,新的颜色迁移方法可以获得更好的布料图像颜色迁移结果。 相似文献
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