简介：本文中简单介绍了在手腕骨X线片的自动判读系统中，对图像进行分割时改进的自适应阈值分割法。它是图像处理技术在医学和体育科学领域中的一个应用和尝试，此文的算法基于骨龄图像自动判读系统。

简介：运用计算机图像处理技术辅助诊断颅内出血疾病对于精确计算出血量有着重要的意义.出血块的位置和形式的多样性给血块的自动识别带来困难.针对颅内出血CT图像颅骨与出血块相接的情况,设计了一个集边缘检测、区域生长、阈值分割于一体的出血块识别算法,并通过计算机模拟实验实现了出血部位的识别与自动分割,为出血量的定量计算奠定基础.并对若干颅骨与血块相接情况的颅内出血CT图像进行测试,测试结果显示了该算法的有效性和鲁棒性.

简介：本文根据肾小球医学图像的特点，提出了一种新的基于直方图特征峰的图像侵害方法。通过定位图像的特征峰，从而有效地对肾小球医学图像进行阈值化。经实验证明，本文提出的算法能快速，准确地分割肾小球.

简介：图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等领域中一个十分重要问题.作者对经典的图像分割方法如阈值分割技术、区域增长和边缘检测等进行了论述并给出了实现效果.

简介：地震解释的第一步是地震成像分割。对于大多数地震成像而言，存在断层和层位成像不完全或很差的问题，而分割全局方法比．现在通常使用的局部同相轴拾取或区域增强法要完善得多。全局图像分割法的缺点是其处理费用比较高。我们应用自动结合地震图像特征的空间充填网方法降低费用。这种网使得三维地震图像的全局分割成为可能。

简介：图像分割是数字图像处理系统中基本而关键的技术．通过阈值分割是其最简单的技术，它假设目标和背景是可以分离的．详细讨论将自适应遗传算法与OTSU算法相结合应用于最佳阈值的确定中，提出了相应的算法并用于图像分割，由于自适应遗传算法具有全局搜索最优解能力，因此能在很短时间内自动确定阈值．实验仿真结果表明，该方法不仅可以实现准确的图像分割，并且使得分割速度大大提高．

简介：本文阐述了基于形变模型(DeformableModels)的LevelSet分割方法的基本原理及其特点,介绍了在图像域的实现方法,实现并改进了基于该模型的NarrowBand快速算法.该算法的基本流程是:先在需要分割的目标内或外给定一封闭的初始曲线,通过Gaussian滤波后计算图像的梯度,最后通过NarrowBand算法完成轮廓线的抽取.该算法应用于医学CT/MRI影像以及显微图像的目标分割中,取得了较好的实验结果,证明该方法非常适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的目标进行快速精确分割.文中给出了算法实现的基本流程、相关参数的选取准则和部分实验结果.实验发现算法中涉及的参数对提取的轮廓线的精确和光滑程度有较大影响.

简介：提出一种基于半监督EM聚类的彩色图像分割方法,算法利用了有限的人工信息,即在图像上点击有限的几个点以标识对应区域之间的关系,从而得到满足给定限制的精确图像分割结果.算法首先对图像进行量化处理,而后在量化后的色彩空间中集成先验的分割信息进行色彩聚类.实验表明算法运行速度快,分割效果好,具有很高的应用价值.

简介：SAR图像增强技术是SAR信号处理中很重要的一门技术。SAR原始图像中除了包含模糊的目标区域和阴影区外还包含了大量的噪声。在目标识别过程中，如果先对原始SAR图像进行增强处理，在降低噪声的同时增强模糊的目标区域和阴影区，然后进行特征提取，就可以大大降低识别系统的运算量，提高识别效率。正则化方法广泛应用于图像分割、图像增强等领域。通过对两种正则化算法的比较，结合两种方法的优点，提出了一种改进的基于图像域的势函数正则化图像增强算法。利用MSTAR数据库数据进行仿真试验，取得了良好的效果。

简介：图像分割是许多图像分析和图像处理过程中的重要步骤.由于人的视觉特性和数字图像本身所具有的模糊性,使得图像分割问题是典型的结构不良问题,由Zadeh提出的模糊集合论具有描述不良问题的能力,模糊集合论应用于图像分割是针对图像模糊性非常有效的方法.目前模糊集理论在图像分割中的应用有许多成功的方法.本文就基于模糊理论的图像分割方法进行了综述,主要归纳了模糊阈值分割、模糊聚类分割以及模糊神经网络分割等方法并简要讨论了各种方法的特点.

简介：数字图像处理技术的应用，有力地促进了缺陷定量分析与射线检测的自动化。但大多数射线检测图像噪声大、对比度不高、存在较大的背景起伏，缺陷图像的准确分割、提取则成为实际应用中的难点和关键。射线图像中缺陷的存在，在其邻域形成灰度差异；可由边缘检测方法得到相应的边缘点（奇异点）。在图像边缘检测中，一般认为在较大空间尺度（边缘检测模板）下能可靠消除误检，得到真正的边缘点，但不易对边缘精确定位：在较小尺度下对真正的边缘点定位比较准确，但对噪声敏感，误检的比例会增加。多尺度小波分析的引入，可得到比较满意的结果。用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果，因此小波分析在工程应用中的一个十分重要的问题是如何选取最优小波基。双正交小波基具有紧支性和线性相位：紧支性表明不需做人为的截断，应用精度很高；线性相位可避免信号在分解和重构时的失真；小波基连续可微，这对于有效发现信号的奇异点是必要的。

简介：C＋＋Builder是Borland公司推出的应用程序开发工具，程序员可以通过C＋＋Builder提供的组件快速地在窗体上绘制各种图形和图像，并对图形和图像进行特殊效果处理。这些组件是TImage、TShape、TBevel、TChart、TPaintBox、TGraphic、TPicture、TBitmap、TCanvas。

简介：在给出二值图像多尺度表示方法的基础上,提出一种基于多尺度表示的细化算法,与目前已有的算法相比较,它的计算量小、抗噪性能好、便于硬件实现.实验结果表明,该算法很好地克服了传统细化算法的不足,为处理受强噪声污染的二值图像提供了一个新的思路.

简介：目的:提出一种淋巴瘤病理图像分级分割方法.方法:针对淋巴瘤病理图像中组织灰度在RGB颜色通道中的分布形态特点,采用图像代数运算增大淋巴瘤病理图像中不同染色质组织之间的灰度差异,采用最大类别方差方法,建立一个融合多通道灰度分布形态信息的分割模型,分离出淋巴瘤病理图像中不同染色质的区域;再利用区域的面积、灰度纹理粗糙度、圆形度等几何形态特征建立二级分割模型,分离出同染色质中不同的组织靶区.结果:实现了淋巴瘤病理图像的自动分割.结论:试验结果表明该方法速度快,分割效果理想,为淋巴瘤病理图像的定量分析打下良好的基础.

简介：在没有先验信息的条件下，本文基于图像数据所蕴含的二维空间梯度信息和统计特征，提出了一种新的图像插值算法。这种算法主要包括聚类分析、模式识别和图像插值三个步骤。通过仿真实验，取得了令人满意的结果。

简介：将求解二次椭圆偏微分方程问题的多格网算法应用到卫星影像的恢复中。其基本思想是在将由总变分求极小生成的偏微分方程离散成为差分方程的过程中，采用不同大小的格网。在取得较好恢复结果的同时，提高了传统图像恢复算法的运算效率，降低了恢复运算所需要的时间。

简介：针对基于灰度分布的图像阈值分割方法的不足,本文通过结合使用灰度级和空间相关信息将分类像素的特征空间从一维推广到二维,利用二维0tsu方法得到稳健的初始分割,然后使用松弛迭代的区域增长技术来判决边缘像素的归属.实验结果表明,本方法能够获得更好的阈值分割效果和更强的鲁棒性,并且大大降低了时间复杂度.

简介：本文介绍了二值图像的一种新的细化算法，并给出了对晶界扫描图进行细化处理后的结果。这种算法不同于以往的小窗口模板匹配法，而是根据象素的连接度的性质来对称地消去边界点。从而最终得到对象的中心轴，达到细化的目的。这种算法尤其适用于对晶界图进行细化。

简介：对于二维灰度图像，基于灰度信息的图像信息熵分析法，由于没有考虑到图像的空间信息，存在着对图像信息描述不准确的问题。在进行图像分割时，若图像复杂到一定程度时，无法得到满意的效果。本文从空间信息和灰度信息出发，将图像的空间信息和灰度信息作为特征向量，对比较复杂的图像进行聚类分割，取得了满意的效果。经分析和实验验证，本文提出的基于空间信息和灰度信息的塔型模糊C－均值聚类（PFCM）图像分割方法与传统的非塔型聚类算法相比，具有收敛速度快，稳定性好等优点。同时，由于对初始聚类中心的合理初始化，消除了聚类分析中常见的死点问题。

简介：为解决血液白细胞显微图像自动识别中的图像分割问题,提出了一种基于活动轮廓的彩色白细胞图像自动分割方法,首先在Hue,Saturation,Intensitv(HSI)彩色空间中运用聚类分割得到细胞核,从而得到细胞所在的位置,然后用流域算法得到细胞大致的轮廓,最后将此轮廓作为初始轮廓,用梯度矢量流(GVF)外力及来自全局信息的区域力驱动,结合彩色信息,使得轮廓收敛于真实的细胞边界.实验结果表明,此方法能精确、有效地分割出单个以及部分重叠白细胞区域.