一种基于随机游走结合像素点周围局部结构信息的图像分割方法.pdf
思洁****爱吗
亲,该文档总共22页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
一种基于随机游走结合像素点周围局部结构信息的图像分割方法.pdf
本发明一种基于随机游走结合像素点周围局部结构信息的图像分割方法,本发明对图像分割效果好,准确性高,尤其对含有局部结构复杂图像的分割问题具有较高的准确性。本发明属于图像处理、图像分割算法领域。解决了一般图像分割方法由于局部信息复杂而分割失准问题。本发明不仅适用于一般轮廓清晰结构明显图像的分割,也适用于对局部结构信息复杂图像的分割,对含有细长部分分割对象也具有良好效果。
基于先验信息的随机游走CT肺组织图像自动分割方法.pdf
本发明公开了一种基于先验信息的随机游走CT肺组织图像自动分割方法,包括以下步骤:输入原始CT图像,将输入的CT图像进行二进离散小波变换,得到图像M;对图像M采用基于熵率的超像素方法进行胸部区域提取,图像M提取胸部区域处理后得到图像T;利用解剖学知识引导的先验信息,获取图像T的种子点个数与位置,通过获取的种子点进行随机游走分割得到肺实质初始轮廓;通过曲率矫正算法对得到的肺实质初始轮廓进行局部误分割区域的修复。解决了现有随机游走技术中采用人工交互选取种子点所造成的分割肺组织图像受种子点个数与位置影响较大的技术
基于改进局部信息的CV模型的图像分割方法.pdf
本发明公开了基于改进局部信息的CV模型的图像分割方法,包括如下步骤:输入原始图像,计算其像素点灰度值;设置初始轮廓图像,初始轮廓图像为图像任意指定的闭合曲线所对应的图像像素点;对初始轮廓图像进行非下采样Shearlet变换,得到一幅低频缺陷图像和一组高频缺陷图像;利用PCNN方法对所述低频缺陷图像进行信息分割,得到第一缺陷图像。本发明既能考虑到图像的细节信息,又能考虑到图像的总体信息,将图像中目标分割出来,利用矢量化活动轮廓技术做进一步的分割处理,整个流程不需要人工干预,在很短的时间内用户便可得到想要的分
基于改进局部信息的CV模型的图像分割方法.pdf
本发明公开了一种基于改进局部信息的模型的图像分割方法,主要解决现有改进CV模型分割灰度不均匀图像效果不理想和基于局部信息的模型对初始化轮廓鲁棒性较低而产生错误分割的问题。实现步骤是:输入原始图像,设置初始轮廓;设置默认参数和重要参数;结合全局灰度拟合值和改进核函数的局部灰度拟合值为新的加权目标与背景的灰度拟合值;利用引入惩罚项的CV模型的能量泛函得到梯度下降流;按水平集迭代公式演化水平集函数,通过迭代,输出分割结果。本发明有效分割灰度不均匀图像,增强了对初始轮廓的鲁棒性,更快的收敛到目标轮廓,比其他相关模
基于条件约束随机游走的曲线结构目标分割方法研究的开题报告.docx
基于条件约束随机游走的曲线结构目标分割方法研究的开题报告开题报告一、研究背景和意义随着计算机视觉领域的快速发展,图像分割问题已经成为了该领域的一个研究热点。特别是对于曲线结构目标的分割,由于曲线结构较为复杂,存在着相互交叉、重叠的现象,因此需求高精度、高效率的分割方法。目前已有很多曲线结构目标分割方法被提出,但是这些方法存在一些缺陷和不足。如“分割精度低”、“鲁棒性不够”等等。基于条件约束的随机游走方法是一种有效的分割方法,它考虑到了目标的内部结构以及与背景的自相似性,可以有效提高分割的准确率。在随机游走