多尺度小波梯度图像增强方法

传统的图像增强算法在对图像增强的同时,也增强了图像的噪声信号,不利于图像的后期处理.在小波变换增强算法的基础上,提出了多尺度小波梯度图像增强方法.实验证明,该方法在提高图像对比度的同时,有效的解决了噪声也被增强问题,使增强后的图像便于图像分析和后期处理.

多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割

时频谱图干扰强,目标之间、目标与干扰之间有重叠,其分割是重要而困难的问题.提出一种基于图像熵定义的时频谱图多尺度形态梯度图像融合方法,将该方法与标记分水岭分割结合形成一种基于多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割方法.实验结果表明,与基于单尺度形态梯度和标记分水岭的分割方法相比,新方法实用性更强;与Otsu法相比,新方法分割更准确.

结合自适应TV模型和分水岭变换的图像分割算法

针对传统分水岭算法对噪声敏感,易出现过分割的现象,提出一种自适应全变分模型和标记分水岭算法相结合的图像分割算法。采用自适应全变分模型对原始图像进行滤波处理,平滑去噪的同时保留图像的边缘信息;求解其多尺度形态学梯度图像,并用基于最大熵的扩展极小值技术获得的前景和背景标记并对其多尺度梯度图像修改;对修改后的梯度图像进行分水岭变换,实现准确的分割。对比常用和相似的图像分割算法,实验结果表明,该算法在抗噪性、运行时间和分割交并比上有一定的优势。尤其是在噪声强、灰度值接近的医学图像上能够获得合理有意义的分割区域,效果良好。