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用小波变换改进的分水岭图像分割算法
被引量：
8
1
作者
孟少波
惠小强
《计算机技术与发展》
2016年第3期108-112,共5页
分水岭分割方法虽然是一种有效且常用的图像分割方法,但它容易产生过分割现象且对噪声非常敏感。为克服这一问题,文中结合小波变换提出了一种改进的分水岭算法。首先利用小波分解变换对形态学梯度图像进行二层分解去噪,通过设置阈值向...
分水岭分割方法虽然是一种有效且常用的图像分割方法,但它容易产生过分割现象且对噪声非常敏感。为克服这一问题,文中结合小波变换提出了一种改进的分水岭算法。首先利用小波分解变换对形态学梯度图像进行二层分解去噪,通过设置阈值向量对高频小波系数进行阈值处理,重构二维小波;利用形态学标记前景和背景的技术,结合重构的二维小波,得到新的仅在前景和后景标记位置有极小值的分割函数。最后,在修改后的梯度图像上进行分水岭变换,从而取得良好的图像分割效果。
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关键词
小波
变换
分水岭图像分割
图像梯度
小波二层分解去噪
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职称材料
题名
用小波变换改进的分水岭图像分割算法
被引量：
8
1
作者
孟少波
惠小强
机构
西安邮电大学理学院
西安邮电大学物联网与两化融合研究院
出处
《计算机技术与发展》
2016年第3期108-112,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11475135)
文摘
分水岭分割方法虽然是一种有效且常用的图像分割方法,但它容易产生过分割现象且对噪声非常敏感。为克服这一问题,文中结合小波变换提出了一种改进的分水岭算法。首先利用小波分解变换对形态学梯度图像进行二层分解去噪,通过设置阈值向量对高频小波系数进行阈值处理,重构二维小波;利用形态学标记前景和背景的技术,结合重构的二维小波,得到新的仅在前景和后景标记位置有极小值的分割函数。最后,在修改后的梯度图像上进行分水岭变换,从而取得良好的图像分割效果。
关键词
小波
变换
分水岭图像分割
图像梯度
小波二层分解去噪
Keywords
wavelet transform
watershed image segmentation
image gradient
two-layer wavelet decomposition to denoise
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用小波变换改进的分水岭图像分割算法
孟少波
惠小强
《计算机技术与发展》
2016
8
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