共查询到20条相似文献，搜索用时 30 毫秒
1.
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
2.
伊力哈木·亚尔买买提 《科技通报》2013,(9)
针对传统蚁群算法在维吾尔文字图像分割时容易产生缺陷和干扰的缺点,提出了一种改进的蚁群算法。该算法首先利用区域蚁群通过聚类中心对图像进行初步搜索和分割;然后再引入边界蚁群通过不同的路径选择信息素和策略更新手法来对图像进行边界补偿搜索;最后利用两种蚁群分别采用不同的路径选择信息素和筻略更新,共同实现对维吾尔文字图像精确分割的目标。实验结果表明,该算法准确分割出维吾尔文字区域,提高了其识别精度。 相似文献
3.
研究图像冶金腐蚀区域准确分割的方法。在冶金腐蚀区域分割的过程中,利用传统方法进行分割处理,由于腐蚀区域边缘不规则,造成无法准确获取腐蚀区域的缺陷,影响了冶金腐蚀区域分割的准确性。为此,提出了一种基于图像的冶金腐蚀区域分割算法。采集冶金图像,并对其进行初始化处理,去除图像中的噪声,提高图像质量。对图像像素进行增强处理,提高图像的对比度。利用线性分析方法,对图像中的冶金腐蚀区域进行分割处理。实验结果表明,利用这种算法进行冶金腐蚀区域分割,能够有效提高分割的准确率,取得了令人满意的效果。 相似文献
4.
5.
6.
一种新型的基于数学形态学和颜色特征车牌定位算法 总被引：4，自引：0，他引：4
在分析了车牌定位现有算法优缺点的基础上,本文提出一种新型的综合利用车牌纹理特征、颜色特征和几何特征的快速定位算法.该算法利用数学形态学充分挖掘车牌纹理特征以及消除噪声干扰.把图像分割为若干子区域,利用纹理条件和颜色条件判断,对各子区域进行独特的分类和聚类融合,最终由粗至细精确地定位出车牌所在位置,为后续车牌字符的分割识别步骤打下良好基础.实验结果表明,对于各种情况下的车牌图像,该算法都能有效地对车牌进行定位,具有定位准确率高,运行速度快,抗干扰性强的特点. 相似文献
7.
一种基于活动围道的纹理图像分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文将Gabor滤波器和各向异性扩散方程相结合，提出了一种基于活动围道的无监督纹理图像分割算法。采用基于总变分流的扩散函数，各向异性扩散方程可以有效地在保留纹理图像大尺度边界信息的同时对图像纹理区域进行平滑，获得比原始图像更易分割的简化图像。但是平滑过程中纹理信息的丧失，限制了该方法的通用性和有效性。为了在利用各向异性扩散方法的同时有效地提取和利用纹理信息，我们利用Gabor滤波器提取一组表征纹理方向性和尺度性的特征图像，同时将原始图像作为表征纹理灰度信息的一个特征通道考虑。再利用矢量形式的各向异性扩散方程对特征图像进行边界保持的各向异性平滑。我们将基于区域灰度统计参数估计的活动围道分割方法扩展到矢量空间，来对平滑后的纹理特征量进行分割。实验证明利用该纹理分割算法可以获得较好的效果。 相似文献
8.
传统的森林图像火灾监控方法中,无法消除由于强光照射带来的影响,传感器采集图片像素冗余发生混淆,可识别的特征关联性下降.提出一种加入强光照射因子的识别模型,通过准确计算森林遥感图像中,可能产生反射的区域,对其区域可能产生的反射光建立模型,运用加入光模型的图像分割方法,对可能产生火灾的区域进行分割识别.实验证明,这种算法能够提高远程森林火灾检测的精度. 相似文献
9.
10.
肺实质提取是利用计算机辅助诊断系统研究肺部疾病的关键步骤。低剂量CT扫描在肺部疾病诊断研究中应用广泛,但传统的肺实质分割方法由于低剂量CT图像噪声影响难以获得精确的肺实质分割结果。基于小波变换提出一种针对低剂量CT图像的肺实质分割算法。该算法首先应用全局阈值去除体外干扰,利用小波变换良好的定位性能准确检测出图像边界;然后进行边界连接解决微弱边沿丢失问题;最后,根据肺部边缘闭合周长最长这一特征,从连接好的边缘中检测肺实质边缘,从而达到提取肺实质的目的。理论分析与计算机仿真实验结果表明,算法具有良好的抗噪能力,与传统肺实质提取方法Snake模型相比,其检测出的图像面积重合率平均提高约1%。 相似文献
11.
基于肤色和图像似然度的人脸检测 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于肤色分割和图像似然度的检测人脸方法，该方法能在复杂的背景下较好地检测出人脸。首先利用颜色信息把图像分割成肤色区域与非肤色区域，然后对肤色区域做预处理后，进入图像似然度检测阶段．最终实现人脸检测。 相似文献
12.
图像的增强与分割方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径. 相似文献
13.
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
14.
15.
结合粗糙集理论,利用像素邻域的空间信息,可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示,据此提出一种基于量化粗糙信息的改进的图像分割方法,该方法使用局部量化粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数。通过对比传统的模糊C-均值（FCM）聚类分割算法,证明该方法大大降低了时间复杂度,且具有良好的分割效果。 相似文献
16.
《科技通报》2016,(4)
对生物DNA图像中的破损图谱进行区域分割,为实现图谱的修复奠定基础,进而提高生物DNA图谱的分析和诊断能力。传统方法对生物DNA图像中的破损图谱采用小波尺度分解的分割方法,对统计特征丰富的生物DNA图像区域分割的特征表达和修复能力不好。提出一种基于子区域块匹配的生物DNA图像中的破损图谱区域分割算法。进行了生物DNA图像破损图谱区域特征和边缘轮廓特征提取,基于连续子空间降噪方法对DNA图像的破损图谱的进行降噪处理,采用子区域模板块匹配方法进行生物DNA图像破损图谱区域特征的变尺度多区域分割,实现分割算法的改进。实验表明,采用该方法进行生物DNA图像破损图谱区域分割,对基因信息的特征提取和降噪性能较好,避免的过分割和欠分割,误分率较低,有效提高了生物基因图谱的特征表达和分析能力。 相似文献
17.
视网膜下积液的容积计算可以被用来评价不同类型的视网膜和黄斑紊乱,因此准确找到下积液的轮廓也就十分必要。但是,目前关于视网膜下积液边界分割的研究很少。本文的目的是根据图像的灰度和梯度特征来分割出视网膜下积液,该方法利用图论分割算法找到经常出现下积液的区域边界,限定搜索区域后利用自适应阈值和梯度阈值来达到分割的目的。实验表明,该方法对于分割视网膜下积液效果良好。 相似文献
18.
19.
20.
随着医学技术不断发展,人们对肿瘤图像的分割要求日益提高,为了满足临床需要,提高医学图像分割的准确性,提出了一种基于梯度主动轮廓和第二代离散曲波变换(Discrete Curvelet Transform,以下简称:DCUT)的医学图像分割算法。该算法首先对医学数据进行离散曲波变换,获取增强后的医学数据,再利用Canny算子和形态学运算进行边缘检测,对处理后的数据利用梯度主动轮廓模型确定病灶区域的轮廓。本文选取了297组医学图像进行验证,实验结果表明:医学图像经过本算法处理后,边缘检测性能由传统算法的88.95%达到96.03%,分割位置的准确性得到进一步提高,目标边缘和轮廓提取更加清晰、稳定,有效提高了医学图像分割精确性。 相似文献