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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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为进一步提高脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中的应用水平,本文对PCNN模型作了简化和改进。利用粒子群优化算法实现网络参数优化,从训练图像中提取熵和能量的比值作为PSO的适应度函数,提出了一种参数自适应的PCNN图像分割方法。最后,通过仿真验证所述方法的分割性能,结果表明:与传统PCNN图像分割方法相比,该方法能够有效地实现不同图像的自适应分割,具有一定优越性。 相似文献
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为了解决红外图像对比度低、模糊、含噪声等问题,本文提出基于信息熵准则乌鸦搜索算法和三维块匹配(block matching 3D,BM3D)自适应去噪的电气设备非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)红外图像增强方法。通过NSST变换将图像分解为不同频率的2个部分。低频图像主要为设备特征,高频子带主要为噪声。针对低频图像中的背景干扰问题,提出乌鸦搜索算法进行分割得到设备前景和环境后景,前者经灰度扩增得到前景增强图,后者经直方图均衡得到后景增强图。针对高频子带中的噪声干扰问题,提出BM3D自适应去噪算法用于去噪。通过实验可知,基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的图像增强算法针对图像分割细节处理、多余杂音的过滤以及对比度的提高均有显著效果。 相似文献
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提出了一种自适应高斯引导的新型图像滤波算法。首先分析了引导滤波的数学模型,并在此基础上对其进行了改进,采用一个更加理性的参数优化算法。最后对改进的滤波算法进行了对比实验,实验结果表明自适应高斯引导滤波算法能够很好的滤除图像中的噪声,同时最大程度的保留了原始图像中的边缘和细节等信息。该算法对于激光三维条纹图像去躁具有良好的效果。 相似文献
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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
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本文分别从图像的点运算、灰度直方图变换和空域滤波变换三个方面对数字图像增强技术进行了研究,图像的点运算采用了图像的线性变换和图像的非线性变换,空域滤波变换采用空域平滑滤波和空域锐化滤波,其中空域锐化滤波采用拉普拉斯算子和索贝尔算子,对增强技术在MATLAB中进行了实验仿真。 相似文献
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提出一种SAR图像分割方法,即整合了模糊C均值聚类和基于区域水平集演化的分割方法.该方法通过模糊聚类的结果计算水平集演化的初始化条件及控制参数,从而克服了水平集演化依赖于初始化条件和控制参数且需要较多人工干预的缺陷,增强了方法的鲁棒性.模拟图像及真实SAR图像的实验表明,该方法在不需要人工干预的情况下,能够快速、准确地分割出感兴趣区域. 相似文献
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提出了一种融合自适应中值滤波与细节保存机制的图像深度脉冲噪声去除方法.该方法主要采用两个步骤,首先使用自适应中值滤波来最大可能地确定图像中的候选噪声点,然后根据特定的针对候选噪声点的正则化优化方法来复原被污染的图像.实验结果表明,与传统的自适应中值滤波相比,本文方法具有明显优越性,可以完成被脉冲噪声污染程度达90％的图像噪声去除工作,具有一定的实用意义. 相似文献
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在电力高空作业应急救助中,救援绳索的质量是保证人员安全的重要因素之一,本文针对标准Hough变换算法在应用过程中还存在的检测精度不高的问题,提出了一种角度自适应积分投影的救援绳索缺陷检测机制。首先采用统计滤波对救援绳索进行视觉检测,提取救援绳索的灰度值图像,然后采用Hough变换算法对绳索的边界进行限定,并对其进行方向性膨胀和腐蚀的优化,接着采用角度自适应积分投影方法映射救援绳索内的连续性信息。算法仿真实验结果表明,本文提出改进算法相比较标准Hough变换算法,具有更高的检测精度,可以有效提高高空作业的安全性。 相似文献
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边缘检测是图像分割的基础,小波分析技术可以进行图像的边缘检测。本文提出利用模极大值与自适应阈值相结合的算法进行图像的边缘检测,并仿真得到边缘检测图像。与传统的方法比较,本文采用的方法效果较好,能够检测较弱的图像边缘。 相似文献
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通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。 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