分水岭变换

摘要： 颗粒形状以及颗粒粘连程度是影响粘连颗粒分割效果的主要因素,现有粘连颗粒分割方法主要存在两方面不足:一些方法只能应对某一特定形状颗粒的分割问题;大多数方法不能根据颗粒粘连程度自适应地调整分割算法,当粘连程度较大时容易出现欠分割。针对上述问题,该文提出了一种不限定颗粒形状的自适应粘连颗粒图像分割方法,该方法根据颗粒粘连程度对图像进行自适应多重欧氏距离变换,得出分水岭脊线对粘连颗粒图像进行分割。实验表明,本算法对不同形状、不同粘连程度的颗粒均具有较好的分割效果。

摘要： 视觉测量直升机高速旋转桨叶形变常采用基于圆形标记点的测量方法,但该方法中圆形标记点具有低曝光、小目标和投影不对称等特点,极易产生标记点漏检和圆心坐标误差的问题。为减小漏检、修正圆心坐标误差,提出了一种直升机桨叶图像中圆形标记点圆心检测及修正方法。首先,提取图像中局部极值中心的像素坐标,并依据阵列排布结构滤除干扰,获得所有圆形标记点极值中心的像素坐标;其次,以各极值中心的像素坐标为圆心,与相邻极值的最小距离为直径,建立圆形ROI(region of interest)区域,在ROI区域内并行分水岭变换和最小二乘法圆拟合得到圆心;再次,采用透视变换建立该图像与垂直相机光轴的同相位桨叶图像(正面图像)的投影映射关系,再采用LM(levenberg-marquardt)优化求解投影映射矩阵;最后,将该图像转换为正面图像进行圆心检测,再将该圆心坐标逆变换得到精确圆心坐标。实验结果表明,本文检测方法准确率和精度分别达98.89%和0.191 mm,已应用于直升机高速旋转桨叶运动轨迹和形变的高精度视觉测量。

摘要： 针对目前采用分水岭变换实现的图像分割容易出现过分割,导致图像分割边缘不明显现象,使得分割之后图像边缘失真.论文提出了一种结合拉普拉斯滤波和区域分离与聚合的改进分水岭变换图像分割方法.仿真结果表明,与传统的分水岭图像分割方法相比,该方法分割出的图像能有效抑制图像的过分割现象.

摘要： 针对传统Snake模型存在着对初始轮廓曲线位置敏感和不能收敛到凹陷区域的问题,提出将改进的分水岭算法应用于优化Snake模型边缘曲线中.同时再利用遗传算法的全局优化特性,来解决Snake模型的局部极小值问题,提升Snake模型的分割精度.实验结果表明,改进的Snake分割算法不仅能有效解决传统Snake分割算法对初始轮廓位置敏感以及不能收敛到凹陷区域的问题,而且具有分割效率高、分割结果更加精确的优点.

摘要： 针对传统的分水岭算法在分割图像时存在过分割的问题,提出了一种基于多尺度形态学梯度重建与最近邻图合并准则的分水岭图像分割方法.该方法首先使用基于标记符控制的多尺度形态学梯度重建进行图像预处理,消除冗余的区域极值和噪声;然后通过构建最近邻图合并准则进一步对分水岭变换产生的超像素区域进行合并,提高了对目标特征的描述能力,使得算法在分割前景目标的同时也能获得背景目标的特征信息.实验结果表明,该方法能够较好地将相似的区域进行合并,与传统分水岭分割方法相比,可以有效弱化过分割问题,大幅提升目标的分割精度.

摘要： 针对果园环境中自动摘果机视觉系统受光照、遮挡等影响,导致成熟杨梅检测准确率低的问题,提出一种基于机器视觉的成熟杨梅自动检测方法.首先,利用RGB摄像头采集果园环境中的杨梅图像,并采用基于YUV颜色空间Y分量的限制对比度自适应直方图均衡化算法对采集图像进行处理,以补偿光照对成像质量的影响;然后,采用"G-R","2R-G-B"色差法分别提取背景和前景区域,并通过形态学、区域生长等操作,建立基于OneCut算法的前景、背景区域标记控制点集,从而自动分割成熟杨梅区域;最后,针对重叠杨梅区域采用标记控制的分水岭变换方法与凸壳理论进行果实分离,实现每颗果实区域的准确定位.通过试验验证:该方法能准确检测果园环境中成熟的杨梅果实,平均准确率为93.5％,平均召回率为90.6％,具有一定的实用价值.

摘要： 在实时视频图像车辆目标检测时,为了克服行进中车辆背景噪声和阴影带来的准确率低、漏检率高等问题,提出一种时空融合和内外标记的分水岭车辆检测算法.通过相邻视频三帧差法得到的时域运动变化信息结合Canny算子得到的边缘图像相结合,得到时域掩模图像.利用文中提出的基于二次重构、内外区域标记、梯度修正的分水岭空域算法对运动区域及其周围区域进行分割,解决了一般分水岭算法的过分割现象.将得到的结果进行投影,以提高运动状态下车辆的检测精度.实验结果表明,在车辆背景噪声和阴影的影响下,该算法的检测效果仍然较好,车辆漏检率降低到4.90％,算法的准确性、鲁棒性和适应性较好.

摘要： 显微细胞的准确分割是相关疾病在计算机辅助诊疗过程中的关键,良好的分割结果为疾病诊断提供了重要依据.为提高细胞图像的分割精度,本研究提出一种Canny算子结合形态学对梯度进行修正的改进分水岭算法.算法首先利用Canny算子提取细胞图像HSV颜色空间各分量的梯度图,并利用图像熵的概念加权拟合,然后对梯度图进行形态学平滑滤波,之后由灰度方差阈值获取前、后标记图像,最后用标记图像修改梯度图像并作分水岭变换求得分割结果.结果表明,本研究算法较经典分水岭算法,其交并比参数值提高了31.86％,分割精度提高了21.88％,与形态学分水岭算法相比,其值分别提高了14.69％和8.87％,且细胞边缘分割完整、连续,无过分割现象.

摘要： 为了克服传统分水岭算法固有的过度分割问题，本义提出了一种改进的分水岭分割方法。先结合像素点亮度特征和空间分布特性对形态学梯度图像进行预处理，然后，将预处理后的梯度图像中大于阈值的连通区域标定为标记，最后，运用分水岭变换对带标记的参考图像进行分割，实现图像最终的分割。实验结果表明，该方法能有效地抑制过分割，而且具有较强的区域轮廓定位能力。

摘要： 本文根据分水岭变换的模拟浸水原理，利用粘连对象的形态特征，设计并实现了一种新的、快速、有效的分水岭图像分割算法。该算法把图片中各个粘连物体视做一个个的盆地，只需扫描初始图片中各个象素的四连通和盆地的边缘情况即可，且其简单明了，执行速度快，又达到了对目标图像进行有效分离的目的，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，是一种切实可行的图像分割方法。

摘要： 图像分割是高分辨率遥感图像面向对象分类与识别过程中的关键环节,也是遥感图像处理领域的难点之一.现有分割方法多针对单波段或三个波段的遥感图像,本文提出了一种基于向量场模型的多光谱遥感图像分割方法.将每一个像元的多光谱数据看作一个向量,则遥感图像可以视为一个二维、多属性的向量场,从而将地物边界的检测问题转换为多维曲面的邻域差分问题,可应用微分几何学中的第一基本形式进行求解.选用2004年南京市QuickBird-2卫星多光谱图像,运用向量场模型对多光谱图像进行建模,通过计算光谱向量的第一基本形式,快速获得多光谱图像的梯度信息,然后运用改进的最大区域数标记和分水岭变换实现图像分割,结果表明,图像分割结果满足面向对象分类的应用需求.

摘要： 图像分割是高分辨率遥感图像面向对象分类与识别过程中的关键环节,也是遥感图像处理领域的难点之一。现有分割方法多针对单波段或三个波段的遥感图像,本文提出了一种基于向量场模型的多光谱遥感图像分割方法。运用向量场模型对多光谱图像进行建模,通过计算光谱向量的第一基本形式,快速获得多光谱图像的梯度信息,然后运用改进的最大区域数标记和分水岭变换实现图像分割,最后基于像元数量误差准则对图像分割精度进行了定量评价,分割结果满足面向对象分类的应用要求。

摘要： 复杂背景下的灰度图像通常目标与背景对比度差、图像边缘模糊、噪声较大。阈值曲面拟合法利用图像的局部特征生成自适应阈值曲面,虽然有较好的分割效果但容易产生误分割；在数学形态学中,分水岭变换的方法能有效分割与目标具有连通或相似灰度的背景图像,但容易产生过度分割。本文将两种算法相结合,提出先用基于LoG算子提取拟合点的多项式阈值曲而拟合法对图像进行初级分割,确定出带有粘连背景的目标区域,再用基于距离变换的分水岭变换算法纠正粘连背景。仿真表明,该算法能较准确的实现复杂背景下的图像分割,分割效果优于单一使用阈值曲面拟合算法或分水岭变换算法。

摘要： 本文根据海面图像分析,提出了一种基于形态分水岭变换的波面形态方向特征检测算法,首先利用波浪纹理,对图像波谷进行分水岭分割,根据波谷形态检测出与波峰波谷带垂直的方向，然后根据各个区域的边缘连接、轮廓形态和图像面积,进行方向特征加权鉴别,计算有效的分割区域方向与面积,获得海浪传播波面的形态方向，同时,根据形态方向检测的统计结果与波浪方向谱的比较,分析了海浪在不同方向分布的情况下,波面形态方向分布与海浪方向谱之间的关系。实验结果表明,形态方向比波谱方向分布更加集中,而且形态方向主要受到主波向及其附近大能量波浪的影响。

摘要： 高分辨率遥感图像分割是面向对象分类的基础,而基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于计算待分割图像梯度的算法.本文从频域角度引入了相位一致的不变特征提取方法,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度,发现相位一致梯度较空域检测算子提取的梯度有着更为尖锐的响应,而且对线形特征定位更为准确,有利于高分辨率遥感图像的分割.接着在对相位一致梯度图像进行分割时发现,在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合遥感图像的分割,于是给出了一种基于前景标记和梯度重建的分水岭算法,有效地克服了过度分割问题.使用该方法对IKONOS Pan图像农田、厂房和居民楼等地物进行特征提取和图像分割,得到了较好的分割结果.

摘要： 该文提出一种修正分水岭算法，用于视频自动分割，包括初台分割和时域跟踪两方面。该算法可以有效跟踪快速运动的物体，并检测出新物体的出现和原物体的消失，此外分水岭变换和快速运动估计的应用大大减少了计算工作量，提高了效率。模拟结果表明，这一技术对于图像中包含有快速运动物体，或有物体的出现或消失的视频序列可以有效地进行分割。

摘要： 提出了一种医学CT图像分割的新方法.该方法将医学专家的高层知识融合到图像分割算法中,使算法具有智能性,能够更加准确、快速地实现分割.将图像空间信息引入传统的基于灰度的模糊C均值聚类算法中,对传统的模糊C均值聚类算法的目标函数进行修正.实验证明,改进的模糊聚类算法比传统算法在聚类的紧凑性和准确性方面都有一定程度的提高.

摘要： 提出了一种医学CT图像分割的新方法.该方法将医学专家的高层知识融合到图像分割算法中,使算法具有智能性,能够更加准确、快速地实现分割.将图像空间信息引入传统的基于灰度的模糊C均值聚类算法中,对传统的模糊C均值聚类算法的目标函数进行修正.实验证明,改进的模糊聚类算法比传统算法在聚类的紧凑性和准确性方面都有一定程度的提高.

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： 本发明公开一种基于距离变换分水岭算法的两维传递函数体数据识别方法，首先通过遍历属于用户已设置的传递函数的体素，并对其进行填充和取补理，然后依据其对应的距离变换的反值利用分水岭算法对这些体素进行分类，识别出重叠于传递函数空间的感兴趣结构。由于分水岭方法过分依赖计算所得的距离值，导致感兴趣结构的过分割造成误分的现象或者无法分割开在空间上相连的结构，因此依据体素在感兴趣结构内部的距离特点修正距离值来解决这个问题。本发明在没有增加传递函数空间新维数的前提下利用距离变换分水岭算法将每个结构识别出来，并可去除不感兴趣结构对其的遮挡。甚至当这些结构在空间上相连且灰度值相近时，也能得到令人满意的识别效果。

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： 本发明提出了一种基于空间聚类与分水岭变换的矿堆轮廓提取方法，属于图像处理与分析技术领域，解决了传统图像轮廓提取方法无法获得矿堆轮廓的问题。包括以下步骤：步骤一、读入图像数据，增强图像对比度，利用KMeans算法对图像聚类，标记出背景区域和目标区域；步骤二、使用形态学开运算去除孤立点，使用形态学膨胀运算确定背景区域的种子区域，根据距离图像确定目标区域的种子区域，标记未知区域；步骤三、使用分水岭算法计算目标区域的边缘并进行合并识别的边缘。本发明能够实现矿堆轮廓的识别和提取，为计算矿堆面积和体积提供支持。

摘要： 一种基于分水岭变换的静态手势识别方法属于图像处理领域；手势识别方法包括手势图像的采集、颜色空间转换、自适应亮度调整、肤色阈值分割、分水岭变换、灰度阈值合并、手势特征提取和模板匹配。自适应亮度调整算法极大地提高了类肤色区域提取准确性；双高斯滤波核更好地解决了分水岭变换中的过分割问题，同时更好地保留了图像的边缘信息；傅里叶相关性判别手势指令更好地利用了待匹配手势的特征，提高了手势识别的准确性。

摘要： 本发明涉及一种改进的基于分水岭变换的泡沫图像分割方法，其步骤如下：步骤1：针对泡沫图像增强；步骤2：进行H‑极小区域变换；步骤3：集水盆标记检验；步骤4：集水盆标记形态学整形；步骤5：泡沫图像重构；步骤6：泡沫边缘分割。本发明提出的改进的基于分水岭变换的泡沫图像分割方法，在使用梯度变换、高低帽变换、标记整形等技术的基础上，利用高阈值确定大泡沫集水盆标记、低阈值确定小泡沫集水盆标记，提高了集水盆标记的准确度。实验结果表明，本发明方法具有更高的分割精度和良好的鲁棒性。

摘要： 本发明提供了一种基于分水岭变换的无监督彩色图像分割方法，依次执行以下步骤：(1)初始化，给定程序的运行参数，输入彩色图像；(2)利用矢量梯度计算方法获取彩色图像的梯度；(3)利用形态学重建理论对梯度图像进行自适应梯度重建，通过建立大小可变的结构元素以适应不同的梯度值，从而有效去除梯度值较小的图像结构保留大的梯度值不变；(4)利用分割区域的稳定性对图像进行无参数分割；(5)输出分割结果。本发明可用于彩色图像分割，不需要设定任何参数就可以得到稳定、准确的分割结果。

摘要： 本发明提出了一种基于空间聚类与分水岭变换的矿堆轮廓提取方法，属于图像处理与分析技术领域，解决了传统图像轮廓提取方法无法获得矿堆轮廓的问题。包括以下步骤：步骤一、读入图像数据，增强图像对比度，利用KMeans算法对图像聚类，标记出背景区域和目标区域；步骤二、使用形态学开运算去除孤立点，使用形态学膨胀运算确定背景区域的种子区域，根据距离图像确定目标区域的种子区域，标记未知区域；步骤三、使用分水岭算法计算目标区域的边缘并进行合并识别的边缘。本发明能够实现矿堆轮廓的识别和提取，为计算矿堆面积和体积提供支持。

摘要： 一种基于分水岭变换的静态手势识别方法属于图像处理领域；手势识别方法包括手势图像的采集、颜色空间转换、自适应亮度调整、肤色阈值分割、分水岭变换、灰度阈值合并、手势特征提取和模板匹配。自适应亮度调整算法极大地提高了类肤色区域提取准确性；双高斯滤波核更好地解决了分水岭变换中的过分割问题，同时更好地保留了图像的边缘信息；傅里叶相关性判别手势指令更好地利用了待匹配手势的特征，提高了手势识别的准确性。

摘要： 一种综合阈值分割和分水岭变换算法的冰面湖提取方法，包括如下步骤：①遥感影像预处理；②应用蓝光波段和红波段进行归一化指数计算；③基于归一化水体指数计算结果，在影像上选择水体和非水体的典型样本；④对采集的水体和非水体典型样本的MNDWI的数值进行直方图统计分析；⑤选择步骤④记录的两个数值中较小的一个作为最终的阈值t；⑥应用阈值t进行阈值分割；⑦应用分水岭变换算法得到矢量格式的影像分割结果；⑧将分割后得到的面状矢量数据转为线状数据，然后从中提取出冰面湖的线状矢量范围，即可得到冰面湖的边界范围。该方法阈值确定方法简单易实现，鲁棒性好，可从水体提取结果中剔除误分象元，并进一步区分冰面湖与冰面水文要素。