基于变分水平集的图像分割

针对路面裂缝图像的分割问题,提出一种相关特征约束的分水岭分割算法。该算法基于形态学分水岭思想,为了解决分水岭过分割问题,分析了裂缝图像狭长山谷的特点,选择从梯度图像的高频成分中提取与裂缝特征信息相关的

提出一种新的基于分水岭算法和图论的图像分割方法FWTN(First Watershed Then Normalized cut)，以克服传统的分水岭算法造成的图像过度分割。FWIN方法在分水岭算法之后

针对棉花图像中存在阳光直射和阴影遮挡等因素而导致图像分割精度低、效果差的问题，提出一种改进分水岭的图像分割算法。该方法对原始图像进行各向异性扩散去噪预处理；利用鲁棒中值估计对形态学多尺度梯度图像进行硬

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通过三相位水平集方法将心脏不同回声强度的区域分割成独立的部分;采用二值图像处理方法提取出心室壁区域,并去除噪声,连通心肌壁区域;最后通过曲线拟合方法对左心室内轮廓进行拟合,分割成光滑闭合的分割曲线。将

二维经验模态分解中边界效应抑制是一个关键问题，现有方法主要讨论一维信号端点效应抑制，基本思想是信号延拓，不适合对二维信号进行边界效应抑制。提出一种二维图像边界效应抑制方法，该方法根据对称性、局部性原理

将一种解决函数优化问题的混合遗传算法用于Pi-sigma神经网络的训练。这种混合算法充分利用遗传算法算法的全局搜索能力，又利用了单纯型法的局部搜索能力，因此该混合遗传算法可以使Pi-sigma神经网络

文档里包含了分水岭图像分割的代码以及算法总结，非常全面，代码均为C++代码，简单实用

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标记分水岭分割算法是现今计算机视觉领域最重要的图像分割算法之一，其能够在保证边缘清晰度的同时对图像中不同的区域进行分割，常常被应用于医学影像和自然图像处理。该算法能够利用颜色和边缘信息进行分割过程，并