一种形态学梯度滑降算法的研究

滑降算法是一种重要的图像分割工具,然而基于滑降算法的图像分割在很大程度上依赖于待分割图像梯度的计算.提出了一种多尺度形态学梯度滑降分割算法.该算法首先利用多尺度形态学梯度,通过大小不同的结构元素提取图像梯度特征,获得梯度图像,然后利用滑降算法进行图像分割,为了减少滑降算法的过分割现象,提出了区域面积和区域相似性规则的区域合并的方法.实验结果表明,本方法具有较好的分割效果,同时分割中结构元形状、尺度可以灵活选取,使得该方法适用范围相对比较广泛.

基于滑降的随机游走图像分割算法

为了提高传统的随机游走分割算法的性能,提出一种基于滑降算法的随机游走图像分割算法.利用图像的局部灰度信息进行滑降分割,将图像分割成多个小区域;把每个小区域作为一个节点,采用万有引力定律来定义各个节点之间的权值,利用随机游走算法产生最终的分割结果.实验结果表明,该算法有效地结合了滑降算法和随机游走算法的优点,提高了图像分割的速度和精度.

改进的快速随机游走舌像提取算法

针对传统的随机游走算法基于单一灰度信息无法准确分割彩色舌像及其效率较低的问题,提出一种改进的快速随机游走算法.该算法利用带有压缩规则的滑降算法对原图像进行分割;然后设计一种新的复合权函数,建立加权图并进行简约;再利用随机游走算法对加权图进行聚类;最后利用数学形态学算子修整目标区域,得到目标舌像.实验结果表明,文中算法取得了较为理想的效果,其执行效率远高于已有算法和传统的随机游走算法.