改进梯度和自适应标记提取的分水岭新算法

为了克服分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于改进形态学梯度和自适应标记提取的分水岭新方法。用两组结构元素进行梯度计算;对重构后的梯度图像用Otsu算法提取标记;用h-minima变换修改标记图像,将各尺度下标记点的并集作为最终的标记图像;对修改的梯度图像进行分水岭变换。实验结果表明:与传统分水岭算法相比,该算法对于改善过分割现象有明显的效果,能够获得具有实际意义且更合理的分割区域。

多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法

为了克服分水岭算法中的过分割问题,提出了一种基于多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法.首先对HSV空间中的V分量进行多尺度滤波,并把滤波后的图像转换到RGB空间;再计算梯度,并对其进行多尺度滤波;然后利用H-minima变换进行自适应标记提取;最后对修改后的梯度图像进行分水岭变换.实验结果表明:与其他改进的分水岭算法相比,此算法对于改善过分割现象有明显的效果,能够获得具有实际意义且更合理的分割区域.

基于平均方差和邻域信息的改进型二维Otsu算法

针对传统二维Otsu算法忽略边界信息对图像分割结果有一定影响、计算时间长的问题,研究提出了一种基于平均方差和邻域信息的改进型算法。新算法先利用中值滤波来重新构建一个二维直方图,再用平均方差定义一个新的二维阈值选取函数,最后对图像进行二值化处理。实验结果表明,与传统二维Otsu法及其快速递推算法相比,新算法有效提高了分割精度,减少了算法的运行时间,其运行时间仅为传统二维Otsu算法的1.55%,大约是快速递推算法的40.69%。