基于改进滤波和标记提取的分水岭算法

针对彩色图像分割中分水岭算法的过分割问题,提出了一种改进的基于标记提取的分水岭算法.改进后的算法由平滑滤波、彩色梯度计算、标记提取和分水岭变换组成.在平滑滤波阶段,设计了保边性能优于传统频域低通滤波器的频谱包络滤波器并运用于彩色图像及其梯度的平滑.彩色图像梯度计算直接在彩色向量空间进行.在标记提取阶段,利用局部极小值区...     

基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法

针对对称差分法检测目标时容易产生空洞以及当目标运动速度较慢或尺寸较小时易出现漏检等现象,提出了一种基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法。首先将用高频强调滤波等处理的视频图像进行差分,再运用高阶统计运动检测算法检测出差分图像中运动目标的大概运动区域,经后处理得到运动目标的初始二值掩膜;并应用初始二值掩膜得到用于标记的前景与背景标识,用该标识修正当前帧的多尺度形态学梯度图像;最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的运动目标。实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,继承了变化检测和分水岭算法速度快的特点,克服了分水岭算法易产生过分割的缺点,且具有良好的鲁棒性。     

结合自适应TV模型和分水岭变换的图像分割算法

针对传统分水岭算法对噪声敏感,易出现过分割的现象,提出一种自适应全变分模型和标记分水岭算法相结合的图像分割算法。采用自适应全变分模型对原始图像进行滤波处理,平滑去噪的同时保留图像的边缘信息;求解其多尺度形态学梯度图像,并用基于最大熵的扩展极小值技术获得的前景和背景标记并对其多尺度梯度图像修改;对修改后的梯度图像进行分水岭变换,实现准确的分割。对比常用和相似的图像分割算法,实验结果表明,该算法在抗噪性、运行时间和分割交并比上有一定的优势。尤其是在噪声强、灰度值接近的医学图像上能够获得合理有意义的分割区域,效果良好。     

基于形态预处理和标记提取的分水岭分割算法

为了解决传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于内外标记的改进分水岭图像分割方法.该方法在形态增强图像的基础上,进行形态学开闭重构运算,在不影响图像中原有景物结构及边缘结构的同时,去除图像中的暗纹理和噪声.从重建后的增强图像中对感兴趣的目标和背景进行标记提取.依据标记利用形态学极小值标定技术对形态梯度图像进行修正,最后使用分水岭算法对修正后的梯度图像进行分割.该方法能够有效地抑制过分割现象,复杂度较低,并可通过调整图像分割过程的参数,得到理想的图像分割效果.     

一种基于多尺度小波变换的自适应滤波新算法

将多尺度小波变换的理论引入到LMS自适应滤波器的设计中,分析了基于多尺度正交小波变换的自适应滤波算法的原理;将变步长LMS算法与多尺度小波变换的思想结合,提出了一种新的小波自适应滤波算法(MSWT-MVSS-LMS),新算法既减少了输入向量自相关矩阵条件数,又克服了固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子μ的矛盾,获得了更好的收敛速度和稳定性.仿真结果表明新算法是有效的和优越的.     

基于多尺度自适应的近红外手肘静脉提取算法

由于成像质量不高,光照强度不均匀,皮下脂肪较厚等因素,近红外手肘静脉图像对比度较低,不易提取到清晰的静脉结构.针对该问题,本文提出了一种基于Hessian算子的多尺度自适应静脉滤波提取方法.该方法通过改进的多尺度自适应滤波器从对比度限制自适应直方图均衡化(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)增强后的图像中提取静脉.新的滤波器结构能够根据输入图像自适应地确定滤波器参数,在提取静脉的同时抑制噪声.实验结果表明该方法可以有效地获得清晰完整的静脉结构,具有更强的去噪和增强效果以及更高的准确率.     

基于Sobel算子的多尺度边缘提取算法

文章分析了sobel算子的小波性质，借助于cascade算法的应用，将小波多尺度分辨特性与sobel算子相结合。利用尺度滤波，提出了在含噪图像中进行多尺度边缘快速提取算法，并通过实验验证了该方法的可行性。     

基于双边滤波的多尺度分层色调映射算法

为增强高动态范围图像(High dynamic range,HDR)的显示效果,本文提出一种多尺度梯度域色调映射算法。首先提取高动态范围图像的亮度信息,利用双边滤波将高动态范围图像的亮度数据进行多尺度分解,得到基本层和细节层。由于视觉上的亮度变化体现为图像数据的梯度变化,因此可在梯度域对基本层图像进行自适应动态范围压缩,然后加上细节层图像信息,最后再通过色彩校正算法恢复图像色彩,实现HDR图像的动态范围压缩。通过对比算法的定量分析表明,本文算法的方差和信息熵的客观指标分别提高了30.8%和5.9%,因此,本文方法在压缩HDR图像的动态范围的同时,可以更好地保留边界、纹理等细节信息。     

基于改进的标记分水岭方法的棒材识别

针对图像中棒材识别问题,提出了一种新的标记分水岭的棒材分割识别方法,该方法 结合距离变换 与梯度重构对标记点进行限定,使用分水岭变换完成棒材识别。首先利用棒材图像低频部分 进行阈值的自 动提取,对区域对应的距离图中的局部极值点进行筛选。提取棒材图像中低频成份对应的局 部极值区域, 结合局部极值点得到前景标记。然后基于前景标记进行距离分水岭变换,将分水岭变换得到 的脊线作为背 景标记。最后对梯度重构以后的棒材图像基于标记进行梯度分水岭变换,得到棒材分割识别 结果。本文方 法一方面结合距离图进行标记点筛选及补充得到准确的棒材数目,有效解决了分水岭算法目 标识别的过分 割问题。另一方面保留了梯度图像分水岭变换后边缘定位准确的优点,得到完整的棒材轮廓 。实验结果表 明,该方法满足图像识别的实时性、鲁棒性、准确性要求,可将其应用于类圆目标识别及相 关领域。     

（英）基于多尺度高斯滤波和形态学变换的红外与其他类型图像融合方法

为了同时保证融合质量和效率,提出了一种基于多尺度高斯滤波和形态学变换的图像融合方法。设计了多尺度高斯滤波,将源图像分解为一系列细节图像和近似图像,并使用多尺度顶帽和底帽分解来完全提取近似图像中不同尺度的明暗细节。构造了多尺度形态学内外边缘分解,以充分提取细节图像的边缘信息。实验结果表明,该方法与典型的基于多尺度分解的融合方法相当甚至更好,同时比一些先进的基于多尺度分解的方法（如NSCT和NSST）运算速度快得多。     

保持图像细节的多尺度形态滤波的新方法

提出了一种适于灰度图像细节的多尺度形态滤波(MMFPD)方法。在普通多尺度形态开、闭滤波基础上，增加了多尺度top-hat变换和bottom-hat变换，用于提取并平滑小于该心渡的特征。此外，较小的尺度特征中包含噪声颗粒的可能性较大，据此修正了top-hat变换和bottom-hat变换的系数。对标准灰度图像进行滤波处理的实验结果表明，该方法噪声去除效果好，图像细节保持完整，处理效果明显优于传统滤波方法。     

基于标记分水岭的视频帧图像分割

为了提取血管扩张收缩的变化趋势，在采集原始视频AVI图像，进行帧序列转换后，提取血管轮廓成为研究的重点。文中提出了一种基于标记分水岭对血管超声帧图像的分割方法，该法针对超声图像对比度低、噪声强的特点在标记之前进行小波域增强。实验证明该法较传统的区域生长法更能准确地提取目标轮廓。基于该法得到的血管在连续时间内截面积变化曲线，更方便医师进行精确的病理分析。由此可见，该法更适用于超声血管图像的边界提取。     

一种改进的小波包变换多尺度滤波

提出一种基于小波包变换的多尺度传感器数据融合算法,并针对方法中存在的小波分解的尺度系数的幅值随分解层数增大而增大现象对滤波器作修改,改进后的算法既明显提高滤波性能,又能保持原算法的优点。     

多阈值和标记分水岭相融合的肺部CT图像分割方法

针对肺部CT图像因各组织灰度不均匀、结构复杂等因素造成双肺边界难以准确分割的问题,提出了一种多阈值和标记分水岭相融合的肺部分割方法。首先采用多阈值法对肺部CT图像进行粗分割,并去除图像中气管与主支气管;然后采用标记控制分水岭方法进行精分割,并利用形态学运算对肺实质边缘修补,最后采用临床肺CT图像在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真测试。结果表明,本文方法可以较好保留肺部CT图像的边界信息,提高了肺部CT图像分割精度,误分和错分概率大幅度下降,取得了十分理想的分割结果,为肺部疾病临床医学诊断提供了有价值的参考信息。     

引导滤波和对数变换算法融合的多尺度Retinex红外图像增强

针对采用红外成像仪获取红外图像边缘模糊、对比度差等缺点造成图像视觉效果差、质量低等问题.以多尺度Retinex算法为框架,依据引导滤波保边和梯度保持性,提出引导滤波和对数变换算法融合的多尺度Retinex红外图像增强方法.首先,用引导滤波替换MSR算法中的高斯滤波来估计照度分量.其次,将照度分量经过对数变换处理,执行低...     

静止图像的一种自适应平滑滤波算法

本文提出了一种基于梯度信息的自适应平滑滤波算法，该算法根据图像中像元灰度值的突变特性，自适应地改变滤波器的权值，在区域平滑近过程中使图像的边缘锐化，较地处理了平滑噪声、锐化边缘这对滤技术中的矛盾。后续实验结果表明，该算法具有良好的滤波性能，易于实时处理。     

改进的分水岭算法在牛乳体细胞上的分割及应用

牛乳体细胞经常会出现重叠和粘连问题,文章针对此问题提出了一种有效可行的分割方法予以解决。在对原图像二值化的基础上,首先对灰度梯度图像进行形态学平滑滤波处理,然后提取图像的前景标记以及背景标记并对梯度图像进行修正,最后用分水岭进行分割。仿真结果表明,该算法不仅有效地抑制图像的过分割问题,而且能准确、快速地分割牛乳体细胞,同时为后续步骤牛乳体细胞计数以及诊断提供可靠依据。     

基于梯度重建与形态学分水岭算法的图像分割

由于分水岭算法存在着过分割的问题,文章提出了一个有效解决该问题的方法。首先,在图像预处理过程中先对图像进行形态学滤波,消除部分噪声;其次,采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对其进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。试验结果表明：该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性。     

基于模糊增强的医学图像分割分水岭算法研究

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将多尺度形态学边缘检测、模糊增强和控制标记符分水岭相结合的分割策略。该方法首先结合大结构元素和小结构元素各自的优点,用多尺度形态学边缘检测降弱过分割;其次用模糊增强算法使原始医学图像中粗细的边缘都能够得到增强;最后采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割。仿真实验表明,该算法不仅可以有效的克服分水岭变换严重的过分割问题,得到有意义的区域分割,而且还具有较强的区域轮廓定位能力,不需要再进行后续的合并处理,算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

低质量指纹图像的自适应滤波

提出了基于BEG算法和小波变换的方法用以增强图像的质量．首先提出了局部图像的梯度估计方法,称之为BEG梯度的最佳估计算法,用来提取图像的纹理方向特征参数．然后,在指纹的局部窗内计算其频率参数．最后,根据这些参数,用Morlet小波滤波器对指纹图像进行自适应滤波．性能测试结果表明,该算法在实际中具有较高的应用价值．