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刘晨 《喀什师范学院学报》2014,(6):45-49
为了降低图像噪声对分水岭算法产生的过分割的影响,在分水岭算法之前进行滤波预处理.而滤波算法在平滑噪声的同时会丢失图像的边缘结构信息,为了保持在滤波预处理过程中图像的边缘结构信息,使用相似性度量的滤波函数,并且相似性度量从基于像素点的方法扩展到基于图像块的方法. 相似文献
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詹继勇 《重庆职业技术学院学报》2010,19(4):158-160
分水岭变换是图像分割的一种强有力的形态工具,能够自动生成一系列封闭分割区域。其不足之处是过分割、对噪声敏感。为克服分水岭变换固有的缺点,本文综合利用非线性滤波和改进的FCM算法优化分水岭变换得出的初始分割,提出了一种新的基于混合分割算法——IHWF（Improved Hybrid Watershed and FCM）分割法。与MeanShift算法及区域合并算法相比,该方法充分利用了区域的灰度和区域间的空间信息。试验结果表明该算法能有效克服分水岭算法的过分割问题,且分割效果优于以上两种方法。 相似文献
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肝癌已经成为常见的恶性肿瘤,组织切片显微图像的病理分析是诊断的主要手段,细胞的准确分割是病理分析的重要环节。提出了一种新的基于H&E染色组织病理学图像的肝癌细胞分割算法,首先用彩色卷积方法进行主成分提取得到灰度图像,在此灰度图像的基础上,进行形态学处理|然后运用快速径向对称变换提取种子点作为前景标记,进行分水岭分割|最后将分水岭分割得到的轮廓线作为初始轮廓进行GVF主动轮廓分割,得到更为精确的轮廓线。分割结果的阳性预测平均值达到0.89,召回率平均值达到0.9,证明了该算法细胞定位的准确性。Dice系数平均值为0.84,证明了本算法细胞分割区域的准确性。 相似文献
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传统K-均值基于欧式距离,结果不能真实反映数据,而传统分水岭分割方法存在过分割和敏感性伪边缘的问题。鉴于此,提出一种基于改进K 均值聚类预分割与控制标记分水岭的医学图像分割算法：基于图像空间特征运用改进K 均值聚类对感兴趣区域和背景区域进行初始分割;在扩展最值变换的基础上作形态学开闭处理;利用控制标记分水岭算法在给出内部和外部标记后用强制最小技术修正梯度幅度图像并与形态学图像叠加,以降低过分割和减少伪边缘数量。实验结果表明,该方法相较于传统分水岭算法有显著改善,且具有较强的抗噪性能和边缘定位能力,能够更好地满足医学图像的分割要求。 相似文献
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祖庆芝 《太原大学教育学院学报》2022,(1):1-6
现有矩形钢管混凝土构件刚度裂缝检测方法存在刚度裂缝检测精准度较差的问题,无法满足现今建筑安全需求,故提出基于分水岭算法的矩形钢管混凝土构件刚度裂缝检测方法.获取刚度裂缝数字图像,并对其进行适当的预处理,以此为基础,基于分水岭算法对梯度图像进行分割,以图像分割结果为依据,标记连通区域,剔除干扰区域,提取连通区域特征,依据... 相似文献
8.
针对分水岭算法的过分割问题,设计了一种结合分水岭和区域合并的彩色图像分割算法。使用分水岭分割算法对图像进行初始分割,由于图像中的细节信息和噪声会导致图像的过分割问题,针对此问题而产生的小图像区域,定义了它们之间的区域距离。依据区域距离融合了小图像区域的颜色信息和邻接关系信息的特点,提出了小图像区域合并算法,对小图像区域进行合并,并通过仿真实验与其他分割算法进行了比较和分析。 相似文献
9.
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,利用模糊形态学闭开运算先平滑原始图像,图像通过平滑后在保留重要区域轮廓的同时去除了细节和噪声,而后进行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。 相似文献
10.
传统的分水岭算法应用于脑肿瘤CT图像时容易产生过分割现象,为了避免该现象,提出一种改进的分水岭图像分割算法。该方法主要包含形态学重构以及标记控制思想,首先对原始梯度图像进行形态学重建,相当于滤波处理,然后对原图设定灰度阈值并进行形态学处理标记出肿瘤部分,接着用分水岭变换标记背景部分,最后根据两个标记部分对调整后的梯度图像进行强制最小和分水岭变换得到分割线。实验结果表明,该算法能够准确地区别肿瘤部分与背景,并用封闭的分割线包围脑肿瘤区域,从而避免了对不感兴趣区域的误分割,有较好的针对性。 相似文献