基于改进快速分水岭变换的图像区域融合

提出一种改进的快速分水岭变换算法 ,可在只增加很小算法复杂度的情况下获得梯度图像的多尺度信息 ;进而构造了一个新的区域相似性函数 ,该函数综合考虑了灰度差异、边界强度、融合进度、边界复杂度、纹理信息等多方面因素 ,并将改进分水岭变换中获得的多尺度信息用作评价边界强度的指标 实验证明 。

形态学梯度重建的改进快速分水岭算法

提出一种基于形态学梯度重建的改进快速分水岭分割算法。该方法在形态学梯度图像基础上,利用形态学开闭重建运算对梯度图像进行重建;定义了分水岭的强度指标--落差,基于此对快速分水岭算法进行了改进,并将此算法结合图像重建进行了仿真实验,整个分割过程无需进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性。仿真实验证明,改进的算法无论从消除过分割还是区域轮廓定位等性能方面,均具有较好的分割效果。