基于均值平移与模拟泛洪的图像分割算法

针对图像处理的特点,综合考虑执行速度与健壮性要求,提出了一种顺序搜索LUV空间候选点的均值平移实现方法。为了克服传统的基于特征空间分析的图像分割方法对像素点空间关系考虑不够充分的缺陷,借鉴Vincent&Soille沉浸模拟分水岭算法思想,构造了一种与均值平移方法相适应的新的模拟泛洪方法执行图像分割。新方法比较符合人的主观感知,且易于容纳更多的特征以满足特定的图像分割需求。对实验用彩色图像的分割结果表明了该方法的有效性。

一种基于脊线的层级分水岭新算法

针对传统V.S.分水岭算法存在的过分割现象,提出一种基于脊线的层级分水岭算法。通过对传统V.S.分水岭算法中浸没过程的适当改进,找到完整无冗余的区域脊线;再次修改浸没过程,仅对脊线进行多级迭代的分水岭再分割,即可完成区域分割。实验结果显示:该算法能处理传统V.S.分水岭算法的过分割现象,且计算速度较快。