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1.
基于分水岭算法的核桃叶片图像分割方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高核桃叶片图像分割的准确性,采用了一种改进的基于标记的分水岭图像分割算法。首先,通过对二值图像进行距离变换和分水岭分割来获取背景标记,通过强制极小值方法将背景标记叠加在梯度图像上;最后,对修改后的梯度图像进行分水岭变换。采用该方法对核桃叶片进行图像分割,实验结果表明该方法具有一定的有效性和实用价值。 相似文献
2.
灰度图像的分割通常都基于灰度的梯度变化。平均边沿梯度法常被使用以取得好的边沿效果,如,Sobel、Prewitt及Kirsch边沿算子。这些算子使用梯度和梯度的平均值来达到去噪和边沿检测,但忽略了增强图像边沿。通过把图像像素点看成受陷于能量为陷阱中的量子,我们得到相邻像素点对中心点的贡献与该点地灰度成线性关系。由此,本文提出了一个边沿分割方法。该方法不仅能够具有好的去噪效果,同时还具有锐化图像边沿的效果。 相似文献
3.
混合Forstner算法和SIFT灰度图像特征点提取 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种混合Forstner算子和SIFT相结合的图像特征点提取算法.本文首先介绍了灰度图像特征点提取的原理,接着针对传统的Forstner算子需要对图像中所有的像素点进行扫描导致速度比较慢等问题,采用SIFT算法快速准确地去除一些无关的点,然后在剩下的点中进行提取.实验结果证明了本文提出的方法能够有效地提取图像关键点信息. 相似文献
4.
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
5.
图像轮廓自动提取的一种方法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种新的阈值自动提取的方法,该方法结合了边界点数字特征提取和抽样技术.通过数字特征提取边界点可以使所选取的点具有边界点的特征,而使用抽样技术又可以使得阈值提取所需的时间在保证阈值正确的条件下大大减小.对一些商标图像实验的结果表明,该方法在下列参数值：窗口相对梯度比为0.8,窗口相对灰度比为0.8,边界点的提取比为0.8,抽样比为10%下,其效果是很好的. 相似文献
6.
在虚拟手术系统模型中,特别是脑外科手术中,由于背景图像色彩的非规则性和非均匀性,导致对脑部损伤区域的手术入刀切割点的定位不准,影响手术精度和效果。传统方法采用损伤区域差异特征信息提取方法实现入刀点定位,对脑部特征二维灰度图片缺陷边界的定位效果不佳。提出一种基于背景差分法的虚拟手术损伤区入刀点定位算法,构建了虚拟手术的总体结构模型,将背景图像和人体软组织目标图像划分为多个子块,基于直方图选择阈值对差分图像序列进行二值化,得到高斯虚拟人体器官解析模型。设计医学图像分割算法,采用背景差分技术确定手术器械与软组织发生碰撞的激励因子,快速获取碰撞点,实现对虚拟手术入刀点的准确定位。实验结果表明,采用该算法实现虚拟手术系统设计和图像重构,对手术过程中器官损伤区域切割入刀点定位准确,性能优越,视景效果较好,计算时间缩短,精度提高。 相似文献
7.
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
8.
针对航空影像,采用harris算子提取影像特征点,以提取出的特征点为待匹配点进行灰度相关匹配。实验表明,harris算子提取的特征点效果良好且均匀分布,基于harris算子的特征匹配具有较高的成功率,能够实现高精度影像自动匹配。 相似文献
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10.
为提高虹膜的定位速度,提出一种粗定位与精定位相结合的虹膜快速定位算法。首先,利用阈值对人眼图像进行分割提取瞳孔,对二值化瞳孔区域进行形态学开运算去除瞳孔区域外睫毛等噪声点;然后选用一系列半径递增的结构元素对瞳孔区域进行形态学腐蚀操作,根据腐蚀结果粗略定位虹膜内边缘;最后利用圆梯度算子对虹膜内外边缘进行精确定位。对CASIA（version 1.0）虹膜数据库中100多幅虹膜图像进行定位实验,文中算法平均耗费时间为1.22秒,圆梯度算子耗时10.8秒,Hough变换方法耗时15.7秒。定位结果表明,文中算法对不同质量的虹膜图像定位速度快,精度高,鲁棒性强。 相似文献