简介：图像分割4.1图像分割算法的定义与分类在图像的研究和应用中,3.详细讨论了图像分割中的基于阈值的图像分割方法,全局阈值分割方法在图像处理中应用比较多

简介：重点讨论了基于遗传算法理论的图像分割问题,只适于对一些简单的背景和目标图像的灰度差别很大的图像的处理,遗传算法处理流程中

简介：本文主要介绍了基于边缘检测的图像分割的相关技术,首先分析了研究目的和研究意义,然后综合国内外的研究近况,分析了当前对于图像分割技术的前景和不足。

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：针对文本图像中字符图像分割问题,该文介绍了一种基于局部阈值分割的LLT算法,给出了相应的数学模型,然后进一步分析了算法的关键参数设置,并给出了相应的改进方法。实验结果证明,该文方法不仅可以有效的降低背景噪声的影响,还对具有不同字符宽度的文本图像分割具有很强的适应性。

简介：基于遗传算法的最大类间方差法分割后图像,将最后一代群体中适应度最大的个体作为最优结果,即在当前种群中每次选取两个个体按设定的交叉概率（0.7）进行交叉操作

简介：多阈值图像分割对于复杂图像具有较好的分割效果，但计算复杂度高，因此将鱼群算法应用到Otsu算法中，提出一种基于鱼群算法的多阈值图像分割算法。仿真结果证明，与传统的穷尽式搜索算法相比，该算法在正确选取阈值的同时降低了时间复杂度。

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：摘要：通 过将现有 GrabCut算法的手动初始化导致的图像分割效率低与目标轮廓增强技术相结合，提出了自动 GrabCut算法。首先，对图像执行光谱残差计算，以获得具有目标轮廓的可视化挤压图。其次，对挤出的地图进行预分割，并通过快速连接区域分析执行前景估计，以获取遮罩，并用获取的遮罩替换手动交互式初始化。 GrabCut算法最终实现了自动拆分。根据实验结果，该方法克服了手工操作的缺点，在处理背景色相似的图像时，具有比传统方法更好的分割效果。

简介：针对MSATR图像分割问题,给出了一种基于高阶灰度矩的处理算法.首先深入分析了MSTAR图像的统计分布特性,并对目标、阴影,以及背景区域分别建立了相应的描述模型,在此基础上,构造了高阶灰度矩特征.通过将原始图像变换到高阶灰度矩形式,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而依据不同的阈值化策略,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割.对MSTAR图像的实验结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等常用分割算法相比,本文算法不需进行噪声抑制处理,且在分割效果和鲁棒性等方面性能更好.同时,对多尺度、多目标MSTAR图像的分割也显示出良好的适应性.

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简介：摘要：为了准确检测小麦外观品质,首先需要利用图像处理技术对采集的小麦图像进行分割,将小麦与背景分割开,粘连的小麦图像分割为单粒小麦,针对单粒小麦进行理化指标检测,因此图像分割成为小麦品质检测中至关重要的环节。但是在实际稻小麦图像分割时,存在着小麦粒本身不规则,整粒与碎粒混合以及小麦粒大小参差不齐等问题,使得在实际小麦粒图像分割过程中分割困难。本文简要陈述了目前粮食无损检测的重要性，综述了模糊C均值、分水岭算法、凹点匹配等传统图像处理方法，以及CNN、U-Net、Mask R-CNN等深度学习算法在小麦图像分割中的应用与优缺点。通过算法优化，提高了复杂粘连小麦图像的分割精度，推动了小麦品质检测的自动化进程。

简介：摘要：图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，广泛应用于医学成像、安全监控、自动驾驶等多个领域。随着技术的不断发展，基于神经网络的图像分割方法因其高计算能力和高精度逐渐受到关注。脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN）作为第三代神经网络模型，以其强大的计算能力和生物可解释性，为图像分割提供了新的思路。本文提出了一种基于SNN非线性编码的图像分割方法，通过实验验证其有效性，并与传统方法进行对比分析。

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：基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于医学图像分割中，根据分割医学图像的鲁棒性实时性的要求，提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM（Improvednarrowbandmethod）。INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中，由视网膜空间分辨率机制可知，注视点都在图像兴趣区，由此形成初始轮廓，然后用改进的窄带水平集（LevelSet）方法演化曲线得到最终分割结果．改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数，来减少计算时间。实验结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的结果。

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：图像的边缘检测是图像预处理的重要内容之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。利用遗传算法对最大类间方差法进行优化，自动确定图像分割最佳分割阈值即图像增强的渡越点值，并简化隶属度函数，采用“Max”算子和“Min”算子相结合方法改进了传统单一算子的边缘检测方法。仿真实验表明，该算法不仅能提高图像模糊边缘检测能力，而且能够有效的降低图像模糊和噪声对边缘检测的干扰。

简介：将能反映纹理空间尺度变化信息的尺度共生矩阵(动态信息)和反映纹理信息的灰度共生矩阵(静态信息)相结合,进行纹理特征抽取,对纹理图像进行分割,再对分割结果进行滤波,去除分割结果中存在的误分像素,结果表明,能够获得良好的分割效果.

简介：一幅彩色图像中的人脸被分割出来后，便可检测出图像中的人头数，并可根据此图像中的人头数进行智能控制，如控制教室中电灯、风扇和空调或判断汽车是否超载等。此文首先使用HSV和RGB混合肤色模型进行肤色分割，提取原始图像中的类肤色区域；采用数学形态学运算和人脸结构特征去除类肤色区域中的非人脸区域，得到候选人脸区域；与其他方法不同的是；此文接着利用头发的颜色、形状与人脸的关系，来确认人脸区域，最后通过头发的个数、候选人脸的个数及被确认的人脸个数三者关系来统计出图像中的人头数。