图像分割技术研究

对当前的图像分割技术进行了综述,具体介绍了并行边界类、串行边界类、并行区域类和串行区域类4种分割算法,并对分割算法进行了评价。     

图像分割技术在昆虫识别中的应用

以浙江省66种重大检疫性害虫为研究对象,采用Otsu算法实现昆虫图像的分割,取得了较好的效果.首先对昆虫图像进行灰度化处理,加快分割速度,再对灰度图像进行中值滤波,去除大部分噪声,最后,用Otsu算法对灰度化和中值滤波后的昆虫图像进行分割.针对存在的不足,运用数学形态学方法进行修正.首先利用数学形态学中的膨胀和腐蚀运算对昆虫图像进行增强,然后运用Otsu算法对图像进行分割.实验结果表明,将Otsu算法与数学形态学方法结合起来能够有效地提取昆虫图像.     

分割技术的改进及在医学体视化中的应用

为了提高医学诊断和手术的准确性和科学性,需要设计一套基于微机平台、价格低廉且使用方便的医学体视化软件。在此以Visual C++6.0为开发工具,通过图像分割的几种不同算法的改进、设计与实现,对所产生的结果进行对比分析,得出结论,医学体数据的分割虽然还没有一个特定的标准,但对不同的医学体数据,不同的医学体数据类型,可以寻找一种较好的分割算法进行分割。     

基于OTSU实现图像分割

图像分割是图像处理的一个重要环节。图像分割有很多种算法,本文采用Otsu阈值分割算法对图像进行分割。经过实验发现,Otsu阈值分割法的算法简单、计算速度较快、实时性较高,对于目标和背景灰度差值较大的图像,其分割效果较好,但对于灰度差异不太明显的图像,其分割效果就不是很理想。     

改进黑猩猩优化算法在阈值图像分割中的应用研究

黑猩猩优化算法(Chimp Optimization Algorithm, ChOA)是根据猩猩群体狩猎行为构建的一种群智优化算法.针对该算法在寻优能力和收敛效率等方面的困扰,提出一种改进的黑猩猩优化算法(Modified ChOA, MChOA).在MChOA算法中,利用特殊混沌模型对种群进行初始化,在提高种群针对性的同时,提高算法的收敛效率,并在位置更新过程中引入单纯形法策略来对种群中较差个体进行优化,进一步提高了算法的全面搜索能力,避免过早陷入局部最优.为了验证算法改进后的效果,将模糊Kapur熵作为目标函数,将MChOA算法应用于阈值图像分割中,与改进的模糊灰狼优化算法(MDGWO)的图像分割效果对比,MChOA算法的图像分割效果更佳.     

图像分割算法在零件图像测量中的应用研究

通过分析图像测量系统的组成,说明了图像分割算法在零件图像测量中的重要地位,综合阐述了目前常用的图像分割算法的特点。针对零件图像测量的实际应用情况,提出了一种新的图像分割算法,实现了对目标边缘的准确检测。在此基础上设计了边缘检测的亚像素细分算法,对目标边缘进行亚像素精确定位,并用实例说明了本算法的可行性。     

粗集理论在图像分割中的应用

文章采用粗集约简理论对分割后的区域特征进行约简，以降低特征向量维数；同时利用等价类划分思想对分割后的区域进行分类，使图像更容易理解和识别。     

图像挖掘技术在医学CT图像上的应用

提出了CT图像挖掘的概念，描述了图像挖掘技术在CT图像上的具体应用及实现．针对医院中每天产生并存储的大量有价值的医学CT图像，结合医学上所特有的领域知识，提出了一种通过对医学CT图像进行图像挖掘，可以将医学CT图像分成有病或无病两类的方法．该方法的实现对帮助医生及早诊断出恶性病变具有重大的意义。     

验证码字符图像分割技术研究

验证码字符图像分割质量很大程度上决定机器能否正确识别出验证码。针对验证码字符图像分割策略不同,通过研究投影分割法、连通域分割法、最短路径分割法3种验证码字符图像分割技术,分别探讨其特点和应用范围,给出了Web验证码3种分割技术的综合应用方法。     

JPEG压缩标准在医学图像压缩中的应用

介绍了图像压缩的基本知识，分析了JPEG压缩标准，并结合医学图像的特点就JPEG压缩标准在医学图像压缩中的应用进行了初步的研究。     

基于流形的特定人体组织轮廓的医学图像分割

图像分割是医学图像分析中的重要问题。以前的基于模型的分割算法都是从不特定人群的统计出模型的先验知识。文章提出了一种新的全自动医学图像分割算法.这种方法旨在提出一种基于特定人先验轮廓模型。该模型通过基于流形的学习方法,从而达到更加准确的分割效果。     

软骨细胞图像的分割和测量

在软骨细胞自动分割计量系统的分割部分中，用Ostu法初步分割图像后，对轻度粘连细胞采用了形态滤波处理，利用细胞核信息进一步细化分割粘连较多的细胞，获得了较好的效果。     

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.     

基于图像分割的改进型预测编码

传统的预测编码是通过将图像转化为预测差来消除像素间的冗余度,从而实现图像压缩。为了进一步减小预测差的熵,提出了一种基于图像分割的改进型预测编码算法。实验结果表明,该算法具有比传统预测编码更好的压缩效果。同时,还比较了各种不同的分割方法对图像压缩性能的影响。     

地震剖面图像纹理分割研究综述

从地震剖面图像纹理特征提取和图像分割方法两个方面介绍了基于纹理的地震剖面图研究现状,在此基础上总结并讨论了在地震剖面图纹理分割上的改进方向．     

颅骨图像的阈值分割算法研究

针对颅骨CT图像中灰度值范围变化较大的特点,阐述了两种图像的分割方法,一种是基于边缘信息的分割,一种是基于区域信息的图像分割,提出了在颅骨CT图像分割中采用基于区域的阈值分割算法,并通过软件编程实验证明了它具有算法简单、识别效果好、效率高的特点．     

数字图像分割方法研究

图像分割即指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,它是从图像处理到图像分析关键步骤.在对不同的图像分割方法进行分析基础上,对自适应分水岭图像分割方法进行研究.