文档名：结合各向异性扩散和分水岭算法的图像分割
摘要：传统分水岭算法受到噪声干扰时容易出现过分割现象,为了抑制噪声的同时尽可能多地保留住图像边缘信息,提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法.首先对原始图像进行滤波操作,传统P-M算子通常人为设定固定边界阈值,容易丢失细节信息,应用梯度模的变化设定阈值并连结图像结构张量形成一个扩散函数,边缘处沿切线方向扩散易于保留边缘细节,平坦处具有各向同性易于平滑噪声,这样保证了良好的分水岭结构.其次对图像的梯度信息进行计算,为了使梯度信息得到补偿,采用数学形态学的开闭运算对图像梯度信息进行处理.然后运用形态学极小值标定方法标记处理后的图像局部极小值,最后用分水岭算法对图像进行分割.实验对无噪声图像和加噪声图像进行分割,结果表明该方法具有良好的分割效果,尤其对噪声图像有较好的鲁棒性.
作者：陈世文Author：CHENShiwen
作者单位：嘉应学院计算机学院,广东梅州514015
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2023, 36(10)
分类号：TP391
关键词：图像分割 分水岭算法 各向异性扩散 P-M模型 标记提取
Keywords：imagesegmentation watershedalgorithm anisotropicdiffusion P-Mmodel tagextraction
机标分类号：TP391.41TN911.73TP751
在线出版日期：2023年12月12日
基金项目：嘉应学院项目结合各向异性扩散和分水岭算法的图像分割[
期刊论文] 传感技术学报--2023, 36(10)陈世文传统分水岭算法受到噪声干扰时容易出现过分割现象,为了抑制噪声的同时尽可能多地保留住图像边缘信息,提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法.首先对原始图像进行滤波操作,传统P-M算子通常人为设定固定边界阈值,容...参考文献和引证文献
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