粘连玉米粒群的分水岭分割与粒形的多尺度小波校正算法研究

为实现玉米粒群图像的自动分割和形态校正,在传统分水岭分割算法的基础上提出了一种新的粘连籽粒分离与形态校正算法。首先采用维纳滤波与数学形态学运算对玉米粒群图像进行滤波及背景均匀化处理;然后通过多种边缘检测算子相结合的检测方法,确定玉米籽粒的粘连边界,作为算法的分水岭;利用腐蚀算法与极值化处理确定了粒群图像的蓄水盆地,并以构建的分水岭和蓄水盆底完成对粒群图像的分水岭分割运算;最后利用多尺度小波分析的方法对籽粒图像进行正形。试验结果表明,该算法对玉米粒群图像的有效分割率和正形率分别为94%和95.6%,有效解决了传统分水岭分割方法易出现的过分割和泄露等问题,较传统算法在时间和准确率等方面均有很大提升。     

基于模糊形态学和分水岭算法的图像分割研究

提出了一种基于模糊形态学和形态分水岭算法的图像分割方法,利用模糊形态学闭开运算先平滑原始图像,图像通过平滑后在保留重要区域轮廓的同时去除了细节和噪声,而后进行形态分水岭变换实现图像分割。实验结果表明这种方法具有较好的分割效果。     

基于改进K-均值与分水岭算法的医学图像分割

传统K-均值基于欧式距离,结果不能真实反映数据,而传统分水岭分割方法存在过分割和敏感性伪边缘的问题。鉴于此,提出一种基于改进K 均值聚类预分割与控制标记分水岭的医学图像分割算法：基于图像空间特征运用改进K 均值聚类对感兴趣区域和背景区域进行初始分割;在扩展最值变换的基础上作形态学开闭处理;利用控制标记分水岭算法在给出内部和外部标记后用强制最小技术修正梯度幅度图像并与形态学图像叠加,以降低过分割和减少伪边缘数量。实验结果表明,该方法相较于传统分水岭算法有显著改善,且具有较强的抗噪性能和边缘定位能力,能够更好地满足医学图像的分割要求。     

改进分水岭与主动轮廓模型相结合的肝癌细胞核分割算法研究

肝癌已经成为常见的恶性肿瘤,组织切片显微图像的病理分析是诊断的主要手段,细胞的准确分割是病理分析的重要环节。提出了一种新的基于H&E染色组织病理学图像的肝癌细胞分割算法,首先用彩色卷积方法进行主成分提取得到灰度图像,在此灰度图像的基础上,进行形态学处理|然后运用快速径向对称变换提取种子点作为前景标记,进行分水岭分割|最后将分水岭分割得到的轮廓线作为初始轮廓进行GVF主动轮廓分割,得到更为精确的轮廓线。分割结果的阳性预测平均值达到0.89,召回率平均值达到0.9,证明了该算法细胞定位的准确性。Dice系数平均值为0.84,证明了本算法细胞分割区域的准确性。     

改进分水岭算法在脑肿瘤CT图像分割中的应用

传统的分水岭算法应用于脑肿瘤CT图像时容易产生过分割现象,为了避免该现象,提出一种改进的分水岭图像分割算法。该方法主要包含形态学重构以及标记控制思想,首先对原始梯度图像进行形态学重建,相当于滤波处理,然后对原图设定灰度阈值并进行形态学处理标记出肿瘤部分,接着用分水岭变换标记背景部分,最后根据两个标记部分对调整后的梯度图像进行强制最小和分水岭变换得到分割线。实验结果表明,该算法能够准确地区别肿瘤部分与背景,并用封闭的分割线包围脑肿瘤区域,从而避免了对不感兴趣区域的误分割,有较好的针对性。     

基于混合分水岭变换和模糊C均值的图像分割算法

分水岭变换是图像分割的一种强有力的形态工具,能够自动生成一系列封闭分割区域。其不足之处是过分割、对噪声敏感。为克服分水岭变换固有的缺点,本文综合利用非线性滤波和改进的FCM算法优化分水岭变换得出的初始分割,提出了一种新的基于混合分割算法——IHWF（Improved Hybrid Watershed and FCM）分割法。与MeanShift算法及区域合并算法相比,该方法充分利用了区域的灰度和区域间的空间信息。试验结果表明该算法能有效克服分水岭算法的过分割问题,且分割效果优于以上两种方法。     

基于形态学重建的分水岭图像分割实验教学研究

现有分水岭算法对噪声敏感,易出现过度分割现象,导致图像分割边缘不明显.在传统分水岭算法基础上,通过形态学开闭重建来清除图像中的噪声点,并采用最小覆盖运算修改梯度图像,使得局部最小区域仅出现在标记位置,从而消除过分割现象.实验结果表明,与传统标记分水岭算法相比,用改进的算法对硬币图像和火焰图像进行处理,硬币轮廓识别率提高...     

基于对称响应滤波和分水岭的脊椎图像分割方法

CT、MRI等医学影像是实现脊椎疾病诊断的重要手段,使用计算机视觉技术对脊椎块进行自动定位与分割,可帮助医生对相关脊椎疾病进行高效诊断.然而,脊椎医学影像存在区域像素接近、边界模糊、样本少等特点,对于传统分割算法及深度学习方法提出很大的挑战.因此,本文提出一种新的基于对称响应滤波和分水岭的脊椎块分割方法,首先提出对称响应滤波算法实现脊椎区域定位,进而使用基于距离变换的分水岭算法实现脊椎块精确分割.实验结果表明,所提方法能够有效地对脊椎块进行自动定位与分割,取得高于目前流行方法的分割性能,在脊椎疾病辅助诊断方面具有良好的应用价值.     

粘连气泡图像的分割

分析了粘连气泡的分割对PIV技术的重要性,提出了气泡分割的具体步骤,首先对粘连气泡图像进行二值化特征提取、区域填充、图像相减得到气泡亮点,随后通过对图像亮点的加厚得到粘连气泡的分割线,从而得到气泡的像面尺寸.将其与水线分割法相对比,证明了该方法的适时性.     

一种基于K-平均簇划分算法的图像分割方法

给出了一种对簇分布近似球状分布的图像进行分割的有效算法，与其他算法相比，这种算法不但是一种阚值自适应分割算法，而且正确分割率较高。     

基于图像形态学分水岭算法的菌落图像识别

主要介绍了基于图像形态学分水岭算法的菌落图像识别方法.根据菌落图像的基本特征,利用形态学分水岭算法,对图像进行识别和统计.得到较为满意的效果.     

一种基于线条特征的图像拼接算法

全景图像是通过将普通照相机拍摄到的、边界部分有重叠的图像进行拼接而创建形成的．利用图像重叠部分对应像素的相似性，提出了一种行之有效的拼接算法，即通过特征线条的数据分布来配准图像，使得到的图像无缝平滑．     

基于DSP的图形变换算法研究与实现

Sobel算法在图像处理时能对边界线进行提取,突出图像的边缘。该算法不仅能够提取目标和背景的边界线,还能把两者分开,突出图像的边缘,把有用信息提取出来。把Sobel算法应用于图像处理中,并与其他算法进行对比,进行软件仿真,通过在DSP芯片上实现,可以得出Sobel算法在边缘检测方面的优势。     

基于NS-2的距离向量选路算法仿真

路由协议是计算机网络组网的关键技术和教学难点,距离向量的选路算法对计算机网络初学者来说更加抽象.通过NSG脚本生成工具可以方便快捷的建立NS-2网络模拟器的仿真场景来仿真距离向量选路算法,运行时可直接观察到实际计算机网络节点动态交换路由信息、建立路由表和数据传送的过程,同时trace文件记录了仿真过程中节点交换的信息包及其传送时间.     

颜色恒常性的距离正则化水平集彩色图像分割

引入颜色恒常性原理用于区分自然彩色图像中的差分结构,并结合距离正则化水平集算法,对具高光和阴影的自然彩色图像进行分割。实验结果表明,该算法能够正确有效地分割出图像目标,而未引入颜色恒常性原理的水平集算法则得到错误的图像分割结果。     

论远程开放教学条件下教师角色的转变

教师角色转变是远程教学理论研究的重要课题,远程教学者究竟应当承担什么样的角色以及如何实现角色转变是他们最为迷惑也最为关切的问题.远程教学者要以平等主体、支架主体和导师主体的身份参与到远程教学中去,通过更新角色观念、拓展角色技能、优化角色策略以促进教师角色的顺利转变.     

社会转型期人民内部矛盾产生的根源探析

中国正处于社会转型期,社会矛盾凸显。生产力欠发达是人民内部矛盾产生的物质根源:生产力发展的多层次性和不平衡性,不能满足具有不同层次人们的需求;粗放型的经济增长方式导致无发展的增长。新旧体制交替是人民内部矛盾产生的制度根源:新体制加剧了旧矛盾,体制不完善形成了新矛盾。世界形势的变化和经济全球化的影响是人民内部矛盾产生的外部根源:苏联解体,社会主义运动陷入低潮;经济全球化浪潮进一步加剧了社会矛盾;西方文化大量涌入,思想文化也发生了嬗变。