图像分割分水岭算法

提出了一种融合分水岭变换和图论的图像分割方法。利用图像的局部灰度信息进行分水岭变换后,将图像分割成多个小区域,再结合各小区域的灰度和空间信息从全局角度用NormalizedCut方法在区域之间进行分割

形态学操作:腐蚀与膨胀,开闭操作 基于浸泡理论的分水岭分割方法 基于连通图的方法 基于距离变换的方法 分割粘连对象,实现形态学操作与对象计数 图像分割 流程: 输入图像、灰度、二值、距离变换、寻找种子

分水岭算法分割SAM细胞图，李洁沁，何悦，利用图像处理技术对细胞的识别和追踪,是计算机视觉领域的重要研究方向之一。医学或者生物学的研究人员通过使用自动或者半自动的��

在分水岭算法基础上融合多种方法,试图找出适合粘连虫卵图像的有效分割方法。通过对比实验发现,最小误差阈值法、极小值合并、分水岭等多种方法的融合能够准确地将粘连虫卵图像分离,取得很好的效果。

针对分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出运用顶帽变换对图像进行Ostu局部阈值处理,改善光照不均和噪声对图像分割的影响;采用多尺度形态学梯度,解决结构元素的形状和尺寸对梯度图像产生的影响。

为了解决煤泥浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于自适应标记提取的改进分水岭算法。该方法首先对浮选泡沫图像进行高斯滤波,再运用基于形态学的扩展最大值技术从泡沫图像中自适应提取标记

摘要：针对医学图像形态建模过程易产生过分割的问题，提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法。 该算法首先对原始图像进行自适应各向异性扩散滤波，然后引入多尺度的形态梯度图像作为分水岭变换的参考图 像，

VC6.0图像分水岭分割算法控件及示例源代码，VC6.0工程，编译无误。共大家参考。

基于形态学梯度和分水岭的图像分割算法研究　硕士论文

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