基于二次分水岭和近邻传播聚类的彩色图像分割算法研究与实现

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基于分水岭算法的彩色细胞图像分割

基于分水岭算法的彩色细胞图像分割摘要随着影像医学的发展，通过对细胞涂片影像的分析，从而对细胞影像进行区分和识别成为重要的研究课题。

细胞图像分割是细胞图像分析和识别的重要步骤。

图像分割是将图像中具有特殊含义的不同区域区分开来，是图像处理的关键步骤。

分割后的子区域互不交叉，每一个区域满足特定性质的一致性。

人体细胞种类繁多、形态多样且图像质量也很不相同，而分析应用中对细胞图像分割的质量却要求较高，所以细胞图像的自动分割极为重要且困难很大。

彩色图像与灰度图像相比，信息量更为丰富，而且颜色的描述方法也，较多。

很多经典算法只能对二值图像或灰度图像进行运算。

为此，关于彩色细胞图像的分割研究成为一个非常活跃的研究领域。

本文针对彩色细胞图像经过染色处理的特点，提出了一种彩色细胞图像的分割方法。

以快速分水蛉算法为主要分割算法，为了较好地抑制彩色细胞图像背景噪声，选择更符合人类视觉感知的HSI颜色空间，结合自动阈值和色度提出去除图像背景的方法。

同时，使用中值滤波和均匀化处理，有效地克服了分水岭算法的过分割现象。

针对细胞图像特点改进了区域合并算法。

得到了较准确的分割结果。

本文首先概括介绍了图像分割的意义及发展现状，概述了当前主要的图像分割算法。

其次，介绍了彩色图像颜色空间和快速分水岭算法的基本思想及实现方法。

最后列出了实验流程和实验结果并进行了讨论。

关键词：图像分割，HSI颜色空间，分水岭二．分水岭算法本章从对分水岭算法的定义出发，对分水岭算法的发展过程中的不同实现方法进行比较，阐明快速分水岭算法的优越特性及实现方法。

(一)分水岭算法的定义分水岭分割的最初算法是针对地形数字高程模型提出的．目前分水岭算法在图像分割领域正得到广泛应用．分水岭算法的定义121J对一幅二维灰度图像，，Jr的定义域为Dr cZ2，，取离散灰度值【0，N】，将该值视为对应像素点的高度，Ⅳ为一正整数。

用G表示相应的数字格网(以四邻域为例)o图像I中点p和g之间一条长度为z的路程≯为由点，Pl，⋯Pt-l，P1)组成的(斗1)元组，有Po=P，Pl=q，且Vf∈【l，，】，(Pf-I，Pi)∈G (3-2)将路径P的长度标识为^纠，点p的邻域集标识为： (p)：％Q)=p’∈Z2,(DP’)∈回(3‘3)图像f在高度矗的一个极小区膨(minimum)定义为由高度值为h的点组成的一连通区域，从该区域肘中的一点出发到达任一高度低于h的像素点。

基于分水岭算法的彩色图像分割

子区域来进行聚类，割效果很大程度取决于种子选择的好坏。本文针对彩色图像，用分水岭算法分利
（ｔｒｈｄａｇｒｈ具有精细和准确分割的特性，Ｗａｅｓｅｌｏｉｍ）ｔ通过获取初始区域，再根据区域空间、颜色和边界
一
个象素宽度且连续的边界，应用对象是灰度梯度图像，其梯度图像可由Ｃｎｙ算子在灰度图像上ａｎ
得到。Ｖｉｃｎｎｅｔ和Ｓｉｃ５出的浸没模拟分水岭算法是根据自然界中水浸没的规律，ｏｌ［提ｌ］即地形处于低洼的地段先被浸没。算法包含两步。第一步：图像中的像素按灰度值大小的升序排列；将第二步：对像素排
作者简介：唐金尤（９０）男，１８一，广西玉林人，南理工大学与佛山科学技术学院联合培养硕士研究生华范彦斌（９２），宁大连人，山科学技术学院教授，１６一男辽佛硕士生导师。
维普资讯
１８
佛山科学技术学院学报（自然科学版）
（ｏｎａｙｂｓｄｍｅｈｄ）基于区域的图像分割（ｅｉｎｂｓｄｍｔｏｓ，Ｂｕｄｒ —ａｅｔｏｓ，Ｒｇｏ —ａｅｅｈｄ）多种方法混合的图像分割
（ｙｒｅｈｉｕｓＨｂｉｔｃｎｑｅ）以及基于聚类的图像分割（ｌｓｅｉｇｂｓｄｔｃｎｑｅ）基于区域的图像分割方ｄＣｕｔｒ — ａｅｅｈｉｕｓ。ｎ法相对于边界分割方法可以取得完整的物体边界，且考虑了图像的空间性。而区域生长方法需要指定种

彩色图像分割技术的研究——图像边缘检测技术的研究应用的开题报告

彩色图像分割技术的研究——图像边缘检测技术的研究应用的开题报告一、选题背景彩色图像分割是图像处理领域的研究热点，其应用广泛，在计算机视觉、图像识别、医学影像诊断、机器人等领域具有重要的应用价值。

图像边缘检测是彩色图像分割的重要前置技术，能够有效提取图像特征，为后续分割处理提供有力的支持。

本研究旨在对彩色图像分割技术中的图像边缘检测技术进行深入研究，并将其应用于彩色图像分割中，以达到提高图像分割质量和准确度的目的。

二、研究内容本研究主要包括以下两个方面的内容：1. 图像边缘检测技术的研究图像边缘检测是图像处理中的重要问题之一，其主要作用是在图像中提取出物体的轮廓，为后续的图像分割处理提供有力的支持。

在本研究中，我们将分析常用的图像边缘检测算法，包括基于梯度算子的Sobel、Prewitt、Roberts等算法、基于二阶导数算子的Laplacian、LoG、DoG等算法以及Canny算子等算法，并对各种算法的优缺点进行评估和比较，最终确定合理的算法。

2. 彩色图像分割技术的研究应用在图像边缘检测技术的基础上，我们将进一步研究彩色图像分割技术，并探索图像边缘检测技术在彩色图像分割中的应用。

我们将结合实际应用需求，通过比较不同的分割方法，包括阈值分割、区域分割、边界分割等方法，选择最优的彩色图像分割方法，并对分割结果进行评估和分析。

三、研究意义本研究将对彩色图像分割技术的研究做出贡献，对于提高图像分割的质量和准确度具有重要意义。

通过对图像边缘检测技术的研究，能够更好地提取图像特征，为彩色图像分割提供优秀的预处理手段。

进一步地，本研究为图像处理领域的相关研究提供了更为完备的理论基础和技术支持。

四、研究方法本研究将采用文献资料法、实验仿真法和对比试验法等研究方法开展研究。

五、预期成果本研究预期将研究出适用于彩色图像分割领域的图像边缘检测技术，选择最优化的彩色图像分割方法，并对分割结果进行实验验证。

预期成果将在学术期刊和会议中发表，以及提交本科毕业论文。

基于分水岭和形态学的图像分割算法研究毕业设计

本科生毕业设计（申请学士学位）论文题目基于分水岭和形态学的图像分割算法研究学生：（签字）学号：答辩日期：2013年6月15日指导教师：（签字）目录摘要 (1)Abstract. (1)1 绪论 (2)1.1 研究目的和意义 (2)1.2 图像分割的研究进展 (2)1.3 论文主要内容和组织结构 (3)2 数学形态学 (4)2.1 膨胀与腐蚀 (4)2.1.1 灰度膨胀 (4)2.1.2 灰度腐蚀 (4)2.2 形态学的开运算和闭运算 (5)2.3 形态学重建 (5)3 基于分水岭和形态学的图像分割算法 (6)3.1 分水岭算法原理 (6)3.2 形态学算子的改进 (7)3.3 改进的图像分割算法描述 (8)3.4 实验结果与数据分析 (8)4 结束语 (10)参考文献 (11)附录 (13)致谢 (15)基于分水岭和形态学的图像分割算法研究摘要：图像分割是图像分析和处理中一个重要的研究方向，也是目标的检测和识别的重要步骤。

而且由于图像的多样性和复杂性，很难用统一的方法来描述感兴趣的对象，因而在实际应用中只能根据各种领域的需求来选择合适的分割方法，导致各种图像分割方法具有特定的局限性和针对性。

目前还没有一种通用的方法，能使各种类型的图象达到最优分割质量。

传统的图像分割算法中对图像噪声敏感，噪声会直接恶化图像的梯度图像，计算量大，分割过程耗时长，分割效率低，从而产生过分割问题。

为了降低过分割现象对图像分割的影响，提出了一种改进的分水岭算法的图像分割方法。

本文先进行分水岭变换，再利用数学形态学的方法，使用多尺度形态梯度算子，利用结构元素度优点以达到改善图像分割中的过分割现象。

实验结果表明，改进的算法有效地改善了过分割现象，具有较好的图像分割效果。

关键字：图像分割；分水岭算法；形态学算子Image segmentation algorithm based on watershed and morphologicalstudyAbstract:Image analysis and image segmentation is an important research direction, also is the important process of target detection and recognition. And because of the diversity and complexity of the image, it is difficult to use uniform method to describe the object of interest, and therefore can only according to the various fields in the practical application needs to choose the appropriate method, lead to all kinds of image segmentation method has certain limitations and pertinence. There is no a common method, can make various types of image to achieve the optimal segmentation quality.The traditional image segmentation algorithm is sensitive to image noise, the noise will deteriorate image gradient image directly, large amount of calculation, the segmentation process takes long, segmentation efficiency is low, resulting in a over-segmentation problem. In order to reduce the over-segmentation phenomena influence on image segmentation, an improved watershed algorithm is proposed for image segmentation method. Watershed transform first in this paper, and then the mathematical morphology method, using multi-scale morphological gradient operator, using the structure elements of advantage to improve the image segmentation of over-segmentation phenomenon. The experimental results show that the improved algorithm improved the over-segmentation phenomena effectively, has the good image segmentation effect.Key words: Image segmentation; Watershed algorithm; Morphological operator1 绪论1.1 研究目的和意义图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究遥感图像分割是遥感图像处理中的一项重要任务，它的目的是将图像中的不同区域分割成具有相似特征的子区域。

这项工作在农业、环境监测、城市规划等领域有着重要的应用价值。

分水岭算法是一种常用的图像分割方法，它基于图像中的灰度梯度信息来实现分割。

本文将围绕基于分水岭算法的遥感图像分割方法展开研究，探讨其原理、实现过程以及应用效果。

一、分水岭算法原理及应用分水岭算法最初来源于地质学中的地下水分割理论，后来被引入到图像处理领域中。

它的原理是将图像看作地形地貌，图像中的亮度信息对应地形的高度，然后利用不同区域之间的梯度信息来确定分割线，实现图像的分割。

在遥感图像处理中，分水岭算法被广泛应用于不同类型的地物分割，包括植被、水域、建筑等。

分水岭算法的基本思路是从图像中的局部最小点（或者称为浸没点）出发，构建出一系列的水域，然后根据这些水域的相互关系来确定整个图像的分割线。

在遥感图像中，这些局部最小点往往对应着不同的地物或者地物边界，因此通过分水岭算法可以实现对图像中不同地物的精确分割。

分水岭算法还可以应用于图像的边缘检测、纹理分割等领域。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法一般包括以下几个步骤：预处理、特征提取、分水岭算法实现和结果后处理。

在预处理阶段，需要对原始遥感图像进行几何校正、大气校正等操作，以保证图像的质量和准确性。

接下来进行特征提取，一般采用像元级的特征提取方法，包括灰度、颜色、纹理等特征。

然后利用这些特征信息构建图像的梯度信息，为后续的分水岭算法做准备。

分水岭算法的实现一般使用连通区域分割算法（Watershed segmentation algorithm），它是一种基于梯度信息的像素聚类算法，能够根据图像的梯度分布实现对图像的分割。

在算法实现过程中需要注意对梯度信息进行分析和处理，以保证分割结果的准确性和可靠性。

最后对得到的分割结果进行后处理，包括去除小面积的噪声点、填补分割线等操作，以得到最终的分割图像。

毕业答辩--基于分水岭技术的图像分割算法实现

分水岭算法的具体实现
算法流程图如下：彩色图像
rgb2gray
灰度图后的图像
求值取模
梯度幅值图像
预防过度分割
前景标记
背景标记
前景标记图像
分水岭分割
分水岭变换脊线图
分水岭变换分割图像
分水岭算法的具体实现
可视化效果图像(即将标记与边缘检测叠加到原图像上观察效果)：
研究或解决的问题
1．理解并分析图像分割原理。
2．实现基于分水岭变换的图像分割算法。
3．进行基于分水岭变换的图像分割算法与传统分割算法的比较。
传统方法与分水岭算法对比
分割方法优点缺点
基于阈值的分割计算简单、运算效率较高、速度快. 方法
对噪声很敏感.
基于边缘的分割利用多种边缘检测算法可解决抗噪性与平衡抗噪性与检测精度之间的矛盾. 方法检测精度之间的矛盾. 基于区域的分割可以有效地克服其他方法存在的图像分易造成图像的过度分割，与边缘检测结方法割空间小连续的缺点. 合，可获得更好的分割结果. 基于聚类分析的需要人工干预参数的初始化以接近全局此算法没有考虑空间信息，对噪声和灰分割方法最优解，提高分割速度. 度不均匀敏感. 基于数学形态学定位效果好、分割精度高、抗噪声性能不能很好地解决耗时问题，将其与节约的分割方法好. 时间的一些方法结合，可得到更好效果. 基于分水岭技术操作简单、精确度高、快捷. 的分割方法对噪声弱边缘有一定的影响，会产生过度分割的现象.
总结
本文提出了分水岭图像分割算法对图像进行分割的方法、梯度分割的方法以及区域合并的方法。先对图像进行灰度图像的转化，在进行梯度分割，分割出区域目标联结图像和最小生成树图像，然后对他们整合。并作出了实验结果。在图像的处理上，图像分割一直是至关重要的技术。随着科技的进步，以及人们对图像分割的探索，使得图像分割技能越来越完善，处理图像的方法越来越多。达到处理图像的目标越来越精确，但是这还是图像处理上的一个重要难题。需要我们不停地去探索，来完善这一技术，让图像分割更好的能在各个领域上运用。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究【摘要】本文研究了基于分水岭算法的遥感图像分割方法。

首先介绍了分水岭算法的原理，然后对遥感图像分割技术进行了综述。

接着详细探讨了基于分水岭算法的遥感图像分割方法，并设计了相应的实验进行结果分析。

进一步对算法进行了优化和改进。

在讨论了分水岭算法在遥感图像分割中的应用，总结了研究成果，并展望了未来的研究方向。

通过本研究，提出了基于分水岭算法的遥感图像分割方法在实际应用中的潜力和局限性，为遥感图像处理领域的进一步研究提供了有益参考。

【关键词】遥感图像分割、分水岭算法、遥感图像处理、图像分割技术、实验设计、结果分析、算法优化、研究成果、未来展望1. 引言1.1 研究背景遥感图像分割作为遥感图像处理中的重要技术，对于地质勘探、环境保护、农业监测等领域具有重要的应用价值。

传统的遥感图像分割方法存在着受到影响较大的噪声、复杂纹理、光照变化等问题，导致分割结果的准确性和稳定性难以保证。

如何提高遥感图像分割的准确性和效率成为了当前研究的热点之一。

本研究旨在探讨基于分水岭算法的遥感图像分割方法，通过对算法原理、技术综述以及实验设计与结果分析等方面的研究，旨在提高遥感图像分割的准确性和效率，为遥感图像分割技术的进一步发展提供参考和借鉴。

1.2 研究意义遥感图像分割是遥感领域中的重要研究方向，其在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。

研究基于分水岭算法的遥感图像分割方法具有很大的意义。

随着遥感技术的不断发展，遥感图像的分辨率和数据量不断增加，传统的图像分割方法已经难以满足高效、准确的需求。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法可以有效地处理高分辨率遥感图像，提高分割的准确性和效率。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法在实际应用中具有较强的鲁棒性，能够有效克服遥感图像中存在的噪声、阴影等问题，提高分割结果的质量。

该方法还能够根据目标物体的特征进行分割，从而实现对复杂场景的精确识别与分割。

基于改进分水岭和区域合并的彩色图像分割

基于改进分水岭和区域合并的彩色图像分割李占波;杨二伟;李进文【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2014(000)007【摘要】提出一种基于改进分水岭变换和区域合并的彩色图像分割算法。

采用相位一致性模型进行边缘提取，将提取结果进行标记分水岭变换；应用提出的基于扩展邻域和无量纲阈值的区域合并算法进行同质区域合并，克服了传统区域合并算法中奇异区域影响同质区域联通的局限性。

实验结果表明，该算法适用于多数彩色图像，能得到与人眼视觉判断基本一致的分割效果。

%A hybrid color image segmentation algorithm combining marked watershed transform and improved region merging was proposed.Phase consistency model was used for edge extraction whose result was used as input of marked watershed algo-rithm.Finally,homogeneous regions was merged using proposed region merge algorithm which was based on extended neighbor-hoods and dimensionless threshold.The proposed algorithm overcame the limitations of traditional region merging algorithm that singular regions might destroy connectivity of homogeneousregions.Experimental results showed that the new algorithm could be applied to most color images and the results were consistent with human visual judgments.【总页数】5页(P2458-2461,2503)【作者】李占波;杨二伟;李进文【作者单位】郑州大学信息工程学院，河南郑州450001;郑州大学信息工程学院，河南郑州450001;郑州大学信息工程学院，河南郑州450001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于标记分水岭和区域合并的彩色图像分割 [J], 余旺盛;侯志强;宋建军2.基于均匀性图分水岭变换及两步区域合并的彩色图像分割 [J], 张平;王文伟;吴丽芸3.基于改进分水岭及区域合并的图像分割方法 [J], 杨海峰4.一种基于混合方法的彩色图像分割算法*----结合分水岭算法、种子区域生长和区域合并的混合方法 [J], 徐国雄;王海娜;胡进贤;王立强;卜应敏;;;;;5.基于改进分水岭算法的彩色图像分割 [J], 李良; 毛文杰; 赵娟; 贾涛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究
分水岭算法是基于流域分割理论的数学方法。

可以将图像看作一个三维表面，其中两个坐标表示图像的空间位置，第三个坐标表示像素的灰度值。

在这个三维表面中，分水岭就是指灰度值相同的位置，它在图像中相当于一个分界线，两侧的区域被分割开来。

1. 定义梯度图像：梯度图像是指遥感图像中每个像素点的灰度值与周围像素点的灰度值之差。

2. 构建距离变换图像：距离变换是指利用梯度图像计算出该像素点与最近水平线之间的距离。

3. 寻找分水岭：将距离变换图像中的局部极大值（也即梯度较大的区域）作为分水岭的候选区域。

4. 分割操作：根据选定的分水岭对遥感图像进行分割操作，将图像分成若干个区域。

5. 优化分割结果：对分割结果进行后处理，将不相关的区域合并，保留有意义的区域。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法有许多不同的实现方式，在实际应用中需根据具体的需求和图像特点选择合适的方法。

例如，可以通过调整图像中的阈值、滤波器参数或者使用其他算法对分割结果进行优化。

总之，基于分水岭算法的遥感图像分割方法是一种有效的分割方法，具有不受形状、大小和拓扑结构限制等优点。

虽然在实际应用中仍存在对算法的优化和改进的需求，但已经被广泛应用于农业、林业、城市规划等领域，具有很高的应用价值。

基于分水岭算法的图像分割

基于分水岭算法的图像分割基于分水岭算法的图像分割是一种经典的计算机视觉技术，它可以将图像中的目标物体从背景中分离出来，从而实现图像的语义分析、目标识别和图像处理等任务。

本文将详细介绍基于分水岭算法的图像分割原理、步骤和应用，并对其优缺点进行分析，最后展望其未来的发展趋势。

一、分水岭算法原理1.预处理：对图像进行预处理，包括去噪、平滑和二值化等操作，以便更好地识别目标物体。

2.计算梯度：计算图像的梯度，即图像中每个像素点的亮度变化情况，用于确定水流的方向。

3.寻找种子点：通过对梯度图像进行阈值分割，找到图像中的高梯度区域，这些区域将作为分水岭的种子点。

4.标记区域：从种子点开始，利用水流的流动路径，逐渐将图像分割为不同的区域，直到所有像素点都被标记。

5.消除过度分割：由于分水岭算法容易产生过度分割的问题，需要通过合并相邻的区域来消除过度分割。

二、基于分水岭算法的图像分割步骤1.图像预处理：对输入图像进行预处理，包括噪声去除、平滑和亮度调整等操作，以提高图像的质量。

2.计算梯度图像：通过对预处理后的图像计算梯度，得到图像中每个像素点的亮度变化情况，用于确定水流的方向。

3.寻找种子点：通过对梯度图像进行阈值分割，找到图像中的高梯度区域，这些区域将作为分水岭的种子点。

4.标记区域：从种子点开始，利用水流的流动路径，逐渐将图像分割为不同的区域，直到所有像素点都被标记。

5.消除过度分割：由于分水岭算法容易产生过度分割的问题，需要通过合并相邻的区域来消除过度分割。

6.后处理：对分割结果进行后处理，包括边界提取、目标融合和去除小区域等操作，以获得更准确的分割结果。

三、基于分水岭算法的图像分割应用1.图像语义分割：将图像中的每个像素点分配给不同的语义类别，用于图像理解、目标识别和自动驾驶等任务。

2.医学图像分割：在医学图像中，基于分水岭算法的图像分割可以用于识别和分离出不同的组织结构，如肿瘤、血管和器官等，从而帮助医生进行病灶检测和诊断。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究遥感图像分割是指将遥感图像划分为若干个具有相似特征的区域的方法。

分水岭算法是一种经典的图像分割方法，它利用图像的亮度信息和边缘信息将图像分割为不同的区域，被广泛应用于遥感图像分割领域。

本文将围绕基于分水岭算法的遥感图像分割方法展开研究。

介绍分水岭算法的原理。

分水岭算法将图像看作一个地形图，亮度高的像素表示山峰，而亮度低的像素表示水流。

算法首先利用亮度信息计算图像的梯度，得到图像的边缘信息。

然后，根据边缘信息构建图像的水流网络，将水流从高处流动到低处。

根据水流的分流情况划分图像的不同区域。

讨论分水岭算法在遥感图像分割中的应用。

利用分水岭算法可以有效地划分遥感图像中的不同地物区域，如建筑物、水体、植被等。

通过对图像进行预处理，如平滑滤波、亮度调整等，可以提取出清晰的边缘信息。

然后，根据边缘信息构建水流网络，并利用分水岭算法分割图像。

根据分割结果可以进一步进行地物提取、分类等应用。

分析基于分水岭算法的遥感图像分割方法的优缺点。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法具有以下优点：能够获取图像中不同地物的边界信息，有利于进行地物提取和分类。

算法简单，易于实现，并且不需要训练样本。

该方法也存在一些缺点：对图像的预处理较为敏感，需要进行适当的参数调节。

容易受到噪声的干扰，导致分割结果不准确。

在实际应用中，需要结合其他方法对分割结果进行优化。

展望基于分水岭算法的遥感图像分割方法的发展趋势。

随着遥感技术的不断发展和数据量的增加，基于分水岭算法的遥感图像分割方法仍然具有广阔的研究空间。

未来的研究可以从以下几个方面展开：通过改进图像的预处理方法，提高算法的鲁棒性和准确性。

结合机器学习等方法，进一步优化分割结果。

探索基于深度学习的分水岭算法，提高遥感图像分割的自动化和精度。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法在遥感图像处理领域具有重要的研究价值和应用前景。

通过对其原理和应用进行深入研究，可以进一步完善该方法，并为遥感图像分割提供新的思路和方法。

一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法

分割。
的，传统的灰度图像的分割算法并不能简单地应但
用到彩色图像中。彩色图像分割与灰度图像分割的算法相比，由于彩色图像包含更丰富的信息，并有多种颜色空间的表达方式，因此分割算法有所不同。原用于灰度图像分割的方法并不适合于直接分割彩色图像 ¨ 。现己提出的彩色图像分割方法Ｊ主要包括聚类法、域分裂合并、区区域生长、弛以松及边缘检测等。
色图像分割算法。该算法先对图像进行分水岭分割，对分水岭产生的过分割进行聚类合并。在合并过程中采用区间差异再度和区域面积来确定模糊Ｃ均值聚类个数。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊Ｃ均值
２１０１年３月２３日收到第一作者简介：计龙（９９）山东临沂人，明理工大学信息杨１７一，昆
作为颜色距离的度量。首先对输入的ＲＢ空间的Ｇ
图像变换为ＬＶ空间的图像，将ＲＢ色彩空间Ｕ即Ｇ转换为ＬＶ色彩空间，次对ＬＶ图像的分量Ｕ其Ｕ进行处理，算其梯度，而得到分量的梯度计从
用于屏幕显示是很方便的，事实上，Ｇ但ＲＢ三色是有联系的、关性较强。分别考虑不太符合人的感相知和思维习惯，不利于分辨颜色。因此将ＲＢ颜也Ｇ色空间转换为其他颜色空间更利于彩色图像的

一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法

一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法杨计龙;王清心;胡逢法【摘要】针对分水岭算法对在图像分割中容易产生过分割,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值(FCM)聚类算法的彩色图像分割算法.该算法先对图像进行分水岭分割,再对分水岭产生的过分割进行聚类合并.在合并过程中采用区间差异度和区域面积来确定模糊C均值聚类个数.该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊C均值聚类算法的初始值以及聚类中心难以确定的问题.实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标并应用到自动分割系统中.%For the watershed algorithm is very sensitive to weak edges and noise,thus in the watershed algorithm is applied to image segmentation prone to over-segmentation. A new color image segmentation algorithm basing on watershed transformation and a fuzzy C mean (FCM) clustering algorithm are proposed. In this algorithm,watershed segmentation is carried on image,and then clusters and mergers the over-segmentation generated by the watershed ,during the merging process using the degree of sector differences and the region area to determine the cluster number of FCM. The advantage of this algorithm is to solve over-segmentation problems caused by watershed transformation algorithm aud meanwhile solve problems which are difficult to determine the initial value and cluster centers of FCM algorithm. Experimental results show that the algorithm can segment the target accurately and apply to automatic segmentation system.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2011(018)018【总页数】3页(P4237-4239)【关键词】分水岭变换;模糊C均值聚类;彩色图像分割【作者】杨计龙;王清心;胡逢法【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院计算机系,昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院计算机系,昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院计算机系,昆明650500【正文语种】中文【中图分类】TP391.41目前大多数图像分割算法都是针对灰度图像的，但传统的灰度图像的分割算法并不能简单地应用到彩色图像中。

基于分水岭变换和图割的彩色图像快速分割

基于分水岭变换和图割的彩色图像快速分割
徐秋平;郭敏;王亚荣
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(035)019
【摘要】基于图割理论的图像分割具有结合多种知识的统一图像分割框架,可获取全局最优解,但海量的像素级处理单元以及为达到一定分割精度而采用的迭代求解模式,导致算法分割效率不高.以GrabCut算法为基础,通过分水岭变换,将图像划分成区域内颜色相似的若干分块,以各个块内像素的RGB均值代表所在分块的全部像素点来估计高斯混合模型参数,使问题规模减小,算法效率得到提高.
【总页数】4页(P210-212,215)
【作者】徐秋平;郭敏;王亚荣
【作者单位】陕西师范大学计算机科学学院,西安,710062;武警工程学院教育技术中心,西安,710086;陕西师范大学计算机科学学院,西安,710062;武警工程学院教育技术中心,西安,710086
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于图割和分水岭变换的图像分割方法 [J], 李海滨;杜益福;刘彬
2.基于分水岭变换和区域融合的建筑物彩色图像分割 [J], 魏志强;杨淼
3.基于四叉树分解与图割的彩色图像快速分割 [J], 胡志立;郭敏
4.基于均匀性图分水岭变换及两步区域合并的彩色图像分割 [J], 张平;王文伟;吴丽芸
5.一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法 [J], 杨计龙;王清心;胡逢法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究的开题报告

基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究的开题报告开题报告题目：基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究申请人：XXX指导教师：XXX一、选题背景和研究意义现代医学研究中，细胞图像分析是一项重要的研究领域，可以用来对疾病进行准确的诊断和治疗。

在这个过程中，细胞图像分割是一项关键的任务，它可以将细胞图像中的目标单元分离出来，提取出相关的特征信息，为后续的分析和诊断提供数据支持。

针对彩色细胞图像分割问题，分水岭算法是一种常用的方法。

分水岭算法基于图像的梯度信息，将图像分割为一系列的区域。

这种算法在细胞图像分割中具有广泛的应用，因为它可以有效地消除噪声和边缘模糊，并提高分割的准确性和稳定性。

二、研究目标和内容本次研究的目标是基于分水岭算法，针对彩色细胞图像分割的问题进行深入研究。

主要内容包括：（1）对分水岭算法原理进行深入学习和理解，了解其在图像分割中的应用及特点；（2）对彩色细胞图像的特点进行分析和研究，提取细胞图像的梯度信息；（3）采用改进的分水岭算法对彩色细胞图像进行分割，并对分割结果进行评估和优化；（4）对比实验，验证改进算法的性能和效果，在常用数据集上进行测试和比较。

三、预期成果和意义通过本次研究，预期可以获得以下成果：（1）深入了解和掌握分水岭算法在图像分割中的应用及特点；（2）对彩色细胞图像的特点进行分析和研究，提取细胞图像的梯度信息；（3）提出改进的分水岭算法进行实验验证，并对其性能和效果进行评估和比较；（4）在实际应用中提高彩色细胞图像分割的准确性和稳定性，为医学研究和临床诊断提供理论和技术支持。

四、研究计划（1）文献调研，研究分水岭算法在图像分割中的应用及基本原理。

（2）研究彩色细胞图像的特点和分析方法，对梯度信息进行提取和分析。

（3）设计和实现改进的分水岭算法，对不同数据集进行分割和评估。

（4）比较分析分割结果，对算法进行优化和改进，提高分割准确度和稳定性。

（5）撰写毕业论文并进行答辩。

基于K—means聚类与二次分水岭的果蔬图像分割方法

基于K—means聚类与二次分水岭的果蔬图像分割方法作者：巨志勇李开亮毛颖颖来源：《软件导刊》2018年第06期摘要：为解决传统分水岭算法在果蔬图像分割过程中产生的过分割问题，提出了基于K-means聚类与二次分水岭的果蔬图像分割方法。

该方法首先通过自适应中值滤波、直方图均衡化等方法实现图像增强，利用分水岭算法实现图像预分割，然后对预分割结果进行K-means聚类和形态学处理，并在此基础上利用分水岭算法实现果蔬图像二次分割。

实验结果表明，该方法很好地解决了分水岭算法引起的过分割问题，为后续图像分类识别奠定了基础。

关键词：K-means聚类；分水岭算法；果蔬；图像分割；形态学处理DOI：10.11907/rjdk.173022中图分类号：TP317.4文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）006-0217-03Abstract：In order to solve the over segmentation problem of traditional watershed algorithm in fruit and vegetable image segmentation process， a segmentation method of fruits and vegetables based on K-means clustering and two watershed is proposed in this paper. Firstly， the method of adaptive median filtering and histogram equalization is used to realize image enhancement. The watershed algorithm is used to realize the image pre-segmentation， then the pre-segmentation results are processed by K-means clustering and morphological processing， and then the watershed algorithm is used to realize the two segmentation of the fruits and vegetables images. The experimental results show that the method proposed in this paper can solve the over segmentation problem caused by watershed algorithm.Key Words：K-means clustering； watershed algorithm； fruit and vegetable； image segmentation； morphological processing0 引言作为目标检测和识别的基础，彩色图像分割是机器视觉领域一个重要且具有难度的研究方向，其中基于K-means算法和分水岭算法的分割方法是近年图像处理领域的研究热点。