基于MIL的图像分割算法研究

传统分水岭图像分割算法主要基于梯度模值图像,寻找集水盆地,易产生过分割现象。本文提出了基于MIL改进的分水岭图像分割算法,借助MIL软件开发性强、函数库功能强大等特点,对粘连目标图像进行了分割。实验证明,该方法具有较强的有效性和实用性。

基于OpenCV的近景图像增强和分割算法研究

本文通过对近景图像的对比度和亮度进行分析实现了自动选择图像增强算法的方法,分别对金字塔均值漂移分割算法、分水岭分割算法和GrabCut分割算法进行了对比研究。经实验表明,图像对比度太小、亮度太高或太低对近景图像分割都会造成不利的影响,伽马变换增强算法适合调整亮度较高的图像,直方图均衡化增强算法适合调整亮度较低的图像。分水岭分割算法和GrabCut分割算法不适合近景图像多类别的自动分割,而金字塔均值漂移分割算法是基于核密度梯度估计的无参数快速统计迭代算法,可实现类别自动分割,分割精度较高,而且利用建立金字塔结构可进行多尺度分割。本文的研究成果对自动选择最佳的图像增强算法和分割算法以及参数设置具有重要的参考价值。