分水岭分割

摘要： 以年珠实验林场为研究区,以无人机可见光正射影像和激光雷达数据为数据源,采用分水岭分割与面向对象结合的方法提取不同郁闭度下杉木单木树冠信息,并对提取精度进行验证首先采用面向对象法基于无人机可见光影像提取树冠区域,然后基于构建的CHM进行分水岭分割获取单木树冠初步分割结果,最后基于初步分割结果对树冠区域进行二次分割,提取单木树冠信息。结果表明:不同郁闭度林分条件下单木树冠信息提取效果较好,其中单木树冠提取F测度分别为88.07%~95.08%和78.57%~88.29%;提取的树冠面积与实测面积建立的线性回归模型,R2分别为0.859 1和0.736 7,RMSE分别为2.49 m^(2)和3.29 m^(2);提取的冠幅与实测冠幅建立的线性回归模型,R;分别为0.830 6和0.724 6,RMSE分别为0.46 m和0.57 m。基于无人机可见光影像采用面向对象多尺度分割法提取树冠区域很好的消除了样地内裸地及林下灌木等因素的影响;同时,无人机Li D-AR数据能够更加精确的区分单木信息,2种数据源结合发挥了二者的优势,提高了单木树冠的提取精度。本研究可为快速获取不同郁闭度林分下单木树冠信息提供参考。

摘要： 为快速、自动、精准地测定油菜籽粒千粒重,建立一种基于图像处理技术,对不同品种的甘蓝型油菜籽粒进行分样、称取质量、获取图像并经图像处理得到表征籽粒面积的像素数,建立籽粒面积与质量之间的相关性模型。利用选择性极限腐蚀算法获得每个籽粒的核,并标记在籽粒的梯度图像上,再利用分水岭算法对标记的梯度图像进行分割。提取一次分割后仍然粘连的籽粒,利用距离变换和求极大值的方法获得籽粒内部的核,再利用分水岭算法进行二次分割。在分割后的图像中随机选取1000粒提取其面积,通过籽粒面积与质量之间的相关性模型得到千粒重。测定的3个品种千粒重相对误差均不超过3.16%。测试结果完全满足千粒重测试国家标准的精度要求。

摘要： 结核感染T细胞斑点试验(T-SPOT.TB)是一种可靠的结核感染诊断方法,而确定T细胞菌斑数量是T-SPOT.TB中的一项重要工作。针对现有的菌落自动计数系统对T细胞菌斑图像适用性较差的缺点,提出了一种基于改进分水岭算法,对T细胞菌斑图像进行全自动分割和计数的方法。该方法首先利用霍夫变换将培养皿区域提取出来,再使用中值滤波去除图像噪声,然后结合阈值分割、形态学处理和面积滤波等方法识别出图像的粘连区域,最后使用分水岭算法对图像进行分割,并通过对粘连区域的二次分割实现粘连目标计数修正。本文以50多例培养皿样本作为测试集,与人工计数结果进行对比实验,结果证明该方法准确率达95%。

摘要： 针对目前钨矿石初选环节中选矿效率低、实时性和准确性差等问题,提出矿石粒度在线检测系统设计方案,通过MATLAB软件先对原始图像进行中值滤波处理,再分别采用维纳滤波、Lucy-Richardson和盲区卷积复原图像并对比复原效果,在考虑时间成本的情况下以LucyRichardson进行图像复原为最佳。考虑到矿石由不同形状组成,运用形态学处理的方法构造不同大小及形状的结构元素,通过开闭重建运算对图像进行腐蚀和膨胀,对孔洞填充及噪声处理。采用基于标记的分水岭分割算法,很好地解决了传统分水岭算法的过分割现象,提升了粘连矿石分割的准确率。最后通过矿石像素面积检测,统计矿石颗粒的粒径、粒级大小等相关信息,提高了矿石分选速度与准确度,满足工业化实时检测识别要求。

摘要： 钢渣层厚度的判定对于RH精炼过程十分重要,传统判定多由经验丰富的炼钢厂工人进行,但人眼观测的局限性会导致操作的不准确。考虑到钢渣和钢液会在浸渍管外部留下不同颜色的印记,本文利用分水岭算法对浸渍管外部信息进行分割,改变相机的曝光量获取两幅不同的浸渍管前景目标,使用边缘坐标在垂直距离上的移动量来确定钢渣层的厚度。通过实验分析,本文方法能够准确地分割出浸渍管外部钢渣语义区,并推测出钢渣层的厚度。

摘要： 影像分割是高分辨率影像面向对象分析中的关键步骤,对信息提取精度起到至关重要的作用.为提高高分辨率遥感影像面向对象算法分割性能,提出一种改进超像素和标记分水岭的分割方法,包括特征融合、超像素初分割、控制标记符的标记分水岭再分割3个主要步骤.在超像素初分割阶段,利用高分辨率遥感影像纹理特征突出的优势,结合颜色空间、空间位置信息以及相位一致性纹理特征等信息提出一种新的距离测度计算规则,按照符合颗粒形状的圆形邻域进行搜索相似点,对影像进行超像素粗分割,并标记超像素斑块;计算超像素分割后每个斑块的灰度值,超像素分割后的影像重建,利用形态学的扩展技术提取局部极小值控制分割区域的数量,对传统数学形态学分水岭分割算法产生的过分割进行优化改进;对重建的影像进行高斯滤波,然后采用控制标记符分水岭算法对重建后的影像进行再分割,得到多尺度综合分割结果.在实验部分,利用资源三号卫星影像和机载航空影像验证本文提出方法,基于准确率和召回率定量评价分割精度,并将本文方法与其他分割方法的结果进行比较,证明本文提出方法的分割有效性.

摘要： 为了充分挖掘无人机图像,快速有效地提取树木信息,利用无人机数据生成的正射影像作为研究对象,提出一种Mean Shift算法和分水岭分割算法相结合的林木株数提取方法.该方法利用Mean Shift算法对从RGB图像中提取的G通道图像进行有效地聚类和平滑处理,然后将其输入到结合形态学运算以及欧氏距离变换的分水岭分割算法中进行单木检测和树木株数提取.实验结果表明:与目视解译并计数的10块样地结果相比,本文研究方法的树木株数提取精度在92.74％左右.该方法可以有效地检测单木及提取树木株数,并且具有较好的提取精度.

摘要： 针对粘连谷粒的分割问题,本文提出利用超像素分割算法对谷粒图像进行初步分割,接着,将图像从RGB空间转换到(R-B,G-B)空间,并统计每个超像素块中R-B和G-B的数值同时大于阈值的像素比例,将比例值大于阈值的超像素块作为谷粒,否则作为背景。实验结果表明,本文算法能准确地将图像中带有粘连的谷粒分割出来,本文算法的平均分割准确率为94,与OTSU,直方图阈值法,分水岭方法相比,本文算法分割效果最好。

摘要： 本文提出一种基于优化分水岭算法的指甲分割方法,能够在特定的背景环境下快速准确的将人的指甲分割出来.该算法包括三部分内容:首先基于直方图双峰法确定原灰度图像的阈值,用该阈值将背景和手指分割.其次,实现自动目标区域的标定及用分水岭算法对标定区域进行分割.最后指甲边缘平滑处理及指甲分割.实验验证了此算法的有效性.

摘要： 针对超光谱图像需要较大存储空间,会产生过度分割的现象,提出了一种基于分水岭分割的超光谱图像虚拟重建方法.通过对超光谱图像的分析,以VisualC++作为虚拟设计平台,给出虚拟重建整体框架,选用FSL作为总线接口来完成设备之间的通信传输.为提高超光谱图像的传输速度,减小图像储存空间,采用普间DPCM和整数小波变换对图像压缩,同时使用分水岭变换法分割处理压缩后的微弱边缘图像,避免过度分割.以视觉传达原则为基础,采用空间指示函数完成超光谱图像虚拟重建.实验结果表明,虚拟重建结果稳定性更强,重建速度更快,精准度更高,更具实际应用价值.

摘要： 爆堆块度作为评价爆破效果的主要指标之一,图像分割边界提取又是影响块度统计正确性的重要因素.本文针对爆破爆堆分布的离散性和特殊性,应用分水岭图像分割技术从爆堆图像提取、灰度处理、阈值分割、连通性标注和分水岭分割等,全面地介绍了爆堆块度的处理过程.图像处理结果表明,分水岭分割技术在处理岩石爆堆块度分析中具有精度可靠、使用方便、处理速度快等优点,为岩石爆堆块度分析的智能化提供了广阔的空间.

摘要： 遥感数据中全色高分辨率影像分辨率相对于多光谱数据精度更高,但没有多波段特征的支持,仅仅依靠光谱特征来分类是很困难的。本文在前人研究的基础上提出一种针对全色北京一号小卫星高分辨率影像的比较实用的面向对象监督分类方法。其基本思想:在改进的图像分水岭分割算法基础上,获取图斑基元,计算图斑的光谱和改进的LBP纹理特征,在获取合适样本后,利用构建的支持向量机分类器进行分类,并去除噪声图斑。论文对小卫星影像做了分类实验,结果证明方法比较有效,能较好地提取了不同地物。

摘要： 目标跟踪是视频复合压缩编码的一项关键技术.针对高分辨率视频序列进行ROI 目标跟踪时,视频帧尺寸较大,目前搜索算法容易陷入局部最小的问题,提出了一种目标跟踪算法.该算法使用分水岭分割减少搜索区域,并结合多分辨率分析和双十字搜索.仿真实验结果表明,算法减少搜索时陷入局部最小的概率,同时提高了目标跟踪的精度.

摘要： 本文提出了一种基于分水岭分割和小波变换的多分辨率图像融合方法。首先,利用正交小波变换得到源图像的小波金字塔表示;其次,对近似图像进行分水岭分割,并且用小波逆变换把原始分割结果逐步映射回更高的分辨率层;然后,通过联合区域分析,得到各层的联合区域分割图,用以指导各层小波系数的融合;最后,对融合系数进行小波逆变换,得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法对遥感图像的融合十分有效,能很好地兼顾融合图像的光谱质量和空间清晰度.

摘要： 遥感影像SVM(Support Vector Machines, SVM)分类方法分类精度较高,但是高分辨率(High Resolution, HR)遥感影像数据量大,基于像元SVM分类时速度慢,空间信息不能有效利用。在此应用分割对象的方法对之进行改进,首先采用分水岭分割与多尺度区域合并相结合的方法对原始高分辨率图像分割,计算分割对象的部分光谱特征和形状特征,在此基础上利用径向基核函数SVM方法对分割对象分类。实验结果表明,此方法能够有效提高分类速度,同时分类精度得到了一定程度的提高,是一种有效的HR遥感影像分类方法。

摘要： 本文针对在图像分析中所获得的目标物体相互粘连的情况,并根据watershed变换的原理,设计并实现了一种新的、有效的分水岭分割以及粘连物体的计数算法.算法只需考虑图片中各个象素的四连通即可,使得粘连物体得到了有效的分割.最后统计分割产生的盆地个数,既可以得到实际物体的准确个数.该方法成功有效的解决了由于目标物体粘连而造成的不便和对后续处理的干扰等问题,同时又使的本来繁琐、复杂的图像物体计数变得十分简单、便捷.是一种切实可行的图像分割、计数方法。

摘要： 自动人脸定位(人脸检测)是一项非常重要的工作,它是许多应用如人脸识别、人脸修补、人脸跟踪、人脸监督的第一步.本文提出了一种直观而且鲁棒的计算机人脸定位模型,该方法的输入是含有若干正立人脸的正常静态彩色图像,经过四个步骤:彩色图像灰度化和低通滤波,图像分割,图像区域合并和区域选取,候选区域人脸校验,输出是彩色图像中人脸位置的坐标,或基于人脸位置坐标从原图中得到的图像.

摘要： 自动人脸定位(人脸检测)是一项非常重要的工作,它是许多应用如人脸识别、人脸修补、人脸跟踪、人脸监督的第一步.本文提出了一种直观而且鲁棒的计算机人脸定位模型,该方法的输入是含有若干正立人脸的正常静态彩色图像,经过四个步骤:彩色图像灰度化和低通滤波,图像分割,图像区域合并和区域选取,候选区域人脸校验,输出是彩色图像中人脸位置的坐标,或基于人脸位置坐标从原图中得到的图像.

摘要： 自动人脸定位(人脸检测)是一项非常重要的工作,它是许多应用如人脸识别、人脸修补、人脸跟踪、人脸监督的第一步.本文提出了一种直观而且鲁棒的计算机人脸定位模型,该方法的输入是含有若干正立人脸的正常静态彩色图像,经过四个步骤:彩色图像灰度化和低通滤波,图像分割,图像区域合并和区域选取,候选区域人脸校验,输出是彩色图像中人脸位置的坐标,或基于人脸位置坐标从原图中得到的图像.

摘要： 自动人脸定位(人脸检测)是一项非常重要的工作,它是许多应用如人脸识别、人脸修补、人脸跟踪、人脸监督的第一步.本文提出了一种直观而且鲁棒的计算机人脸定位模型,该方法的输入是含有若干正立人脸的正常静态彩色图像,经过四个步骤:彩色图像灰度化和低通滤波,图像分割,图像区域合并和区域选取,候选区域人脸校验,输出是彩色图像中人脸位置的坐标,或基于人脸位置坐标从原图中得到的图像.

摘要： 基于距离变换和标记分水岭算法的绝缘子图像分割方法，涉及一种绝缘子红外图像分割方法；原有的阈值分割方法，分割错误率较高，不适合绝缘子的图像分割。本发明在预处理操作后采用分水岭算法进行图像分割；并对二值图像求补后作欧式距离变换，给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离，对处理后的图像求反并据此寻找串区域的局部最小值作为标记符，以相邻两个标记符之间为绝缘子片分割线所在区域，确保每个区域内只有惟一一个内部标记和部分背景，有效防止过分割将绝缘子片区域割裂，本技术方案简单，便于实现；同时采用标记符控制和距离变换的手段，有效缓解噪声干扰，防止图像过度分割为许多微小的区域，显著提高图像分割的效率和准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于分水岭和CV模型的超声相控阵NDT图像分割方法，该方法包括：基于分水岭算法对待分割图像进行分水岭变换，获得分水岭图像，统计所述分水岭图像的像素信息，获得权重矩阵；对所述待分割图像进行滤波去噪处理，获得预处理图像，基于所述预处理图像设置CV模型初始参数；将所述权重矩阵引入CV模型中，建立权重CV模型；基于所述权重CV模型进行水平集函数迭代，获得最终分割结果。与现有技术相比，本发明具有分割效率高、超声相控阵NDT图像的分割精度高等优点。

摘要： 本发明提供一种基于弱监督学习和分水岭处理的荧光信号分割方法和装置，其中方法包括：获取细胞荧光图像的信号点预测结果和信号点统计信息；基于分水岭算法，对信号点预测结果进行图像分割，得到各个信号点的初始实例分割结果；基于分水岭算法，以各个信号点的初始实例分割结果为引导，对细胞荧光图像进行图像分割。本发明通过在信号点预测模型中添加回归分支，提升了信号点预测分支在存在粘连信号点和杂点等复杂场景下的分割能力，利用分水岭算法，先后对信号点预测结果和细胞荧光图像进行图像分割，从细胞荧光图像中分割出保留有信号点原始形态的信号点，提高了信号点分割的精度。另外通过将分割的标注从像素级标注降为点标注，提高了标注效率。

摘要： 本发明公开了一种基于超像素与分水岭的遥感图像深度学习分割方法及系统，通过利用超像素分割算法对遥感图像进行超像素分割，输出超像素分割结果图；利用语义分割类卷积神经网络对遥感图像进行地物分割，输出地物分割结果图；将每个超像素块的几何中心定义为种子点的位置，结合输出的超像素分割图和地物分割结果图，逐个统计计算超像素块内不同地物类别标签的占比数量，取占比最大的地物类别标签作为该超像素块种子点类别；将定义的种子点作为输入参数，利用分水岭算法对遥感图像进行地物分割，输出相同尺寸的地物分割效果图。本发明有效提高遥感图像地物分割的可视化效果和遥感图像地物分割的精度。

摘要： 本发明提供一种基于弱监督学习和分水岭处理的荧光信号分割方法和装置，其中方法包括：获取细胞荧光图像的信号点预测结果和信号点统计信息；基于分水岭算法，对信号点预测结果进行图像分割，得到各个信号点的初始实例分割结果；基于分水岭算法，以各个信号点的初始实例分割结果为引导，对细胞荧光图像进行图像分割。本发明通过在信号点预测模型中添加回归分支，提升了信号点预测分支在存在粘连信号点和杂点等复杂场景下的分割能力，利用分水岭算法，先后对信号点预测结果和细胞荧光图像进行图像分割，从细胞荧光图像中分割出保留有信号点原始形态的信号点，提高了信号点分割的精度。另外通过将分割的标注从像素级标注降为点标注，提高了标注效率。

摘要： 本发明公开了一种结合光流与分水岭分割的岩心序列图像标注方法，主要涉及岩心序列图像的标注技术。包括以下步骤：(1)将岩心序列图像进行配准；(2)对第一帧设置标记点，并对当前图像进行基于标记的分水岭分割；(3)若分割后的图像满足标注要求则继续执行步骤(4)，否则调整少量标记点，并再次分割；(4)将满足标注的当前帧的标记点作为基于金字塔分层的改进LK光流法的特征点进行跟踪，得到下一帧的标记点；(5)重复(2)～(4)最终得到每一张序列图像的标注。本发明方法通过利用岩心序列图的特点和层间相关性，显著提高标注效率，并提高标注质量。

摘要： 一种基于基于像素优化的分水岭算法，可有效对海冰冰块识别，并计算海冰尺寸分布，属于图像处理及自动化检测技术领域。在处理的过程中首先利用经纬度对海冰卫星图像的实际尺寸进行标定及灰度图像转化；用分水岭法对海冰冰块进行边界的分割。对分割以后的海冰和海水图像进行二值化处理，通过灰度平均值、最大值、方差等像素总体特性来区分海水和海冰；然后，用腐蚀‑膨胀方法对分割结果进行分割边界优化，去掉无效分割，将复制图像优化的分割结果与原始图像相叠加；最后，计算出等效直径及其分布区间，由此拟合得到海冰尺寸概率密度分布函数。本发明通过像素优化分水岭分割海冰方法，有效解决了高清卫星图像中海冰和海水较难区分和统计海冰尺寸分布的技术难题。

摘要： 本发明属于遥感影像处理领域，提出了一种基于Lab色彩空间的区域合并分水岭彩色遥感影像分割方法，包括以下步骤：对影像进行预处理后，通过分水岭分割算法对影像进行分割；将分割所得到结果区域像素的RGB值转换为Lab值，计算各个区域所有像素的Lab平均值作为该区域的颜色值，并建立以Lab均值作为区域颜色的各个区域的四个领域数组；寻找极小区域作为合并初始区域，寻找极小区域邻近的相似区域，对极小区域和其相似区域进行合并；将完成合并后的所有区域的Lab值转换为RGB值。本发明提高了遥感影像的处理效率，并且处理效果较好，可以广泛应用于遥感影像处理领域。

摘要： 本发明涉及轧辊异常检测技术领域，具体涉及一种基于分水岭分割的机械零件轧制异常检测方法，该方法包括：获取轧辊表面灰度图像的灰度直方图，并根据灰度直方图进行混合高斯模型拟合，进而获取多个灰度值集合；分别以各灰度值集合中每个灰度值为阈值，对轧辊表面灰度图像进行分割且进行距离变化之后，得到距离变换图像；根据各距离变换图像上像素点的像素值计算各像素点的前景率，并根据前景率对像素点进行标记得到标记图像；基于标记图像利用分水岭分割的方法对轧辊表面灰度图像进行分割，得到特征图像；利用神经网络对特征图像进行识别，得到轧辊表面图像上的异常类别区域。本发明能够得到具有较高分割准确度的图像，使得图像识别的结果更精准。

摘要： 本发明公开了一种基于单演信号和标记分水岭分割的SR‑µCT图像三维血管提取方法。其实现步骤为：（1）通过双阈值区域生长和形态学操作方法生成血管、骨组织和背景的种子区域，作为分水岭分割算法的标记图像；（2）运用Riesz变换计算三维图像的单演信号，并根据单演信号的局部相位特征计算图像中各结构的边界信息，从而生成分水岭分割算法的基础图像；（3）在上述生成的标记图像和基础图像的基础上运用分水岭分割算法，提取SR‑µCT图像三维血管网络。本发明提供的方法不仅保证了各结构标记的准确性，还可以很好地探测到对比度相对较低的骨组织和血管结构的边界，从而提升分水岭分割算法对三维血管网络的分割准确性。