导读:本文包含了过分割论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,分水岭,形态学,场景,阈值,方差,光斑。
过分割论文文献综述
王春梅,任玉松,黄风山,张付祥,周京博[1]（2019）在《椭圆形光斑黏连图像过分割消除方法》一文中研究指出为了实现成捆圆钢中各圆钢端面图像边界的自动识别,提出了椭圆形光斑黏连图像过分割消除方法,并对该方法的原理、步骤和验证实验进行了研究。通过对圆钢端面椭圆形光斑黏连图像过分割产生原因的分析,给出了过分割图像的两种类型,即严重过分割图像和少量过分割图像。提出了等角六叉旋转算子,在图像分割前识别出圆钢端面椭圆形光斑黑白图像上的黑疤,并对这些黑疤区域进行填充,避免严重过分割图像的产生;通过对椭圆形光斑图像过分割区域边界进行"缝合",实现了少量过分割图像的还原;实现了各圆钢端面黏连图像边界的分离。应用以上方法进行了成捆圆钢端面图像中心坐标的提取实验,实验结果表明:成捆圆钢端面图像中心水平和竖直坐标的提取误差范围分别为-0.322 2～0.444 5 mm和-0.294 0～0.399 0 mm,完全满足企业在成捆圆钢自动贴标时对圆钢端面中心坐标定位误差允许值1 mm的要求。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年04期）
张耀楠,吴秋实,何颖,安晓莉[2]（2018）在《用于CT心脏分割的几种超像素过分割和块合并的方法比较》一文中研究指出针对从CT图像中提取心脏结构信息还是一个尚未解决的问题,本文利用超像素思想对CT图像进行分割。本文利用4种方法(Ncut算法、熵率、简单线性迭代、均值漂移)进行超像素过分割,并进行了量化比较。进一步通过动态融合方法和谱聚类方法得到分割结果。在动态融合方法中设计了一种相似性度量的计算方法,并对两种合并方法进行了比较。实验表明本文提出的方法用于CT心脏图像的分割是可行的。在四种超像素过分割方法中,简单线性迭代运行速度较快,在各项评价指标中都比较不错。动态融合方法和谱聚类的合并准确性都较高,但谱聚类的运算速度远快于超像素的动态合并。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2018年10期）
赵凤,惠房臣,韩文超[3]（2015）在《基于过分割的多目标阈值图像分割算法》一文中研究指出提出一种基于过分割的多目标阈值图像分割算法。使用分水岭算法获得待分割图像的过分割区域和分割边界,将类间方差函数和熵函数作为优化目标函数,采用多目标阈值算法对区域的代表点及分割边界上的像素进行划分,再将区域代表点的划分结果扩展到各区域中,以获得整幅图像的分割结果。在多幅Berkeley图像上进行分割测试,并以分割准确率作为算法性能的评价指标,结果显示,新方法在大多数情况下能够获得高于最大类间方差法和最大熵法的分割准确率,此外,由于图像区域信息的使用,使得图像目标能够较为完整地从背景中分离出来。(本文来源于《西安邮电大学学报》期刊2015年03期）
白一青[4]（2014）在《基于尺度空间的图像过分割抑制方法研究》一文中研究指出本文主要针对基于分水岭算法的图像分割中产生的过分割现象,提出了一种基于多尺度空间的过分割抑制方法。利用高尺度空间图像缺失细节特征的特点,用高尺度空间图像的分割结果指导低尺度空间的区域合并,可以有效的防止过分割现象,并得到精确地分割脊线。实验验证该方法具有明显的过分割抑制效果。(本文来源于《科技资讯》期刊2014年17期）
熊立志[5]（2012）在《基于分水岭算法的遥感影像过分割问题的研究》一文中研究指出随着传感器技术的发展和计算机性能的不断提高，遥感影像分辨率越来越高，遥感影像数据量越来越大。不断发展的遥感技术在提高信息提取能力及监测精度的同时，也为遥感影像分析带来难题和挑战。将计算机视觉领域的分割算法和遥感影像自身特点结合起来，研究更适宜于遥感影像的分割算法成为一个热点研究问题。面向对象分割算法思想要求在进行影像分割时不能只考虑像元的光谱特征，应综合考虑像元的光谱特征及空间结构特征。将计算机视觉领域中基于边缘的分割算法及基于区域的分割算法进行有效的结合，将是一个有效的解决方案。传统的分水岭算法存在严重的过分割问题，对于此问题，解决方案一般分两种：1.水岭变换前，减少产生过分割因素；2.分水岭变换后，提出规则进行区域合并。本文主要采用第一种解决方案，给出减少产生过分割因素的算法：通过有效的滤除噪声算法，在此基础之上进行基于数学形态学的标记重构，在分水岭变换前减少部分产生过分割因素。传统线性滤波器在滤除噪声的同时会模糊图像信号的细节特征，尤其对于纹理丰富图像的影响更为严重。非线性滤波器在滤除噪声的同时能最大限度地保持图像的高频细节，从而被广泛的应用于滤波。本文算法采用基于多尺度轮廓结构元素的形态学滤波器，能有效的滤除噪声及保留图像的边缘信息，且在计算梯度图像时采用多尺度多方向结构元素可以提升算子提取边缘的能力。经过改进的形态学滤波器滤波后，梯度图像依然存在未被滤除的暗噪声和不规则的纹理。本文算法在滤波后采用改进的扩展最小变换标记及重构，进一步减小产生过分割的因素。本文将给出一种有效的简单易操作的参数选取算法，通过有效的迭代算法选取最合适的参数h。仿真实验表明，该算法能有效解决分水岭算法的过分割问题。如何有效的将提取得到的各个方向边缘进行融合而不是简单的加权需要进一步研究。对于使用标记重构算法解决过分割问题，下一步研究将集中于引入扩展最小变换后局部极小值区域面积及面积深度比两个参数，进一步提高算法的性能。(本文来源于《太原科技大学》期刊2012-07-01）
童汉阳[6]（2012）在《基于过分割的自适应精匹配算法研究》一文中研究指出利用双目立体视觉进行场景叁维重建是计算机视觉的一个热门研究领域。其主要包含标定、匹配、重建叁个环节，其中又以匹配问题最为困难。同时，匹配也是计算机视觉中的基础问题，往往影响着其它相关问题的发展。本文主要研究双目视觉匹配算法。主要贡献如下：介绍了马尔可夫随机场(Markov Random Fields，MRF)建模及其主流优化算法，包括图割算法和置信度传播算法。简要阐述高阶MRF理论以及两种优化策略，包括专家场模型和鲁棒高阶图割优化算法。针对专家场模型，提出了一种自适应状态搜索空间缩减策略以提高算法执行效率。使用基于鲁棒高阶图割优化算法对匹配问题进行建模，对现有高阶能量项计算模型进行改进使其符合立体视觉匹配。实验结果表明，高阶MRF能够获得更丰富的图像信息，得到的匹配结果更为精确。对图像降采样方法进行了分析，提出了一种面向对象的基于多尺度超像素的立体视觉降采样方法，实验证明这种降采样方法能够有效保持图像原始结构信息。在此基础上，提出了一种基于过分割的自适应精匹配算法。将图像过分割信息引入匹配问题，利用MRF对匹配问题建模，构建一种新的基于分割的能量方程并使用分层置信度传播算法优化能量方程。通过使用多种局部匹配方法得到像素置信图和遮挡图，对图像进行过分割并假设属于同一个分割块的像素在实际场景中属于同一个物体并进行面拟合。在置信度传播算法迭代过程中自适应调整数据项并精化视差。实验表明，本文所提算法精度达到了主流算法的精度，能够有效保持物体轮廓信息，对匹配算法研究具有一定的推动作用。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2012-05-25）
曹瑞[7]（2012）在《基于过分割的感兴趣对象识别与自然轮廓抽取》一文中研究指出视频中基于物体轮廓的跟踪是计算机视觉领域的一项重要而有价值的基础研究，而目标物体的识别与轮廓抽取是轮廓跟踪的一项关键技术。为了提高跟踪的精度，本文设计了一种基于过分割的感兴趣对象识别与自然轮廓抽取系统。主要研究内容和解决问题如下：1.由于场景中存在很多物体，通过建立了目标物体的模板库，在实施过程中可以有针对性的查找视频图像序列中的目标物体，提高了目标识别的精度和效率；2.本文提出一种结合强鲁棒性关键点检测器FAST(Features from Accelerated SegmentTest)[18]和旋转不变性的局部描述子DAISY[25]的物体识别方法，提高了特征匹配在不同场景和光照条件影响下的识别与定位精度；3.本文引入过分割算法抽取物体自然轮廓。提出了一种融合优度法(Goodness method)和偏差法(Discrepancy method)[40]优点的过分割质量评估方法，并利用实时边界检测算法生成的理想分割图取代了手工勾画的理想分割图，通过该方法选择出最接近物体自然边界的过分割算法；4.研究了通过超像素聚类得到边界闭合圈的算法，并提出基于EGIS(EfficientGraph-based Image Segmentation)[46]过分割算法的物体自然轮廓抽取方法，该方法可以精确抽取出物体的自然轮廓。本文基于过分割对感兴趣对象的识别与自然轮廓抽取的研究，提高了物体识别与自然轮廓抽取的精度，在航空航天、智能监控系统和跟踪系统领域中有着极其广泛的应用前景。并在此过程中提出过分割质量评估方法，为研究学者在分割算法选择应用上提供了依据和标准。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2012-05-25）
李志超,王健[8]（2010）在《灰度形态学运算对消除分水岭过分割的影响研究》一文中研究指出目的:运用分水岭算法对图像进行分割存在着过分割的现象,需要结合一定的预处理方法来减少这种影响。就胸部CR图像片段运用灰度形态学运算进行预处理,以研究其对分水岭算法分割结果的影响。方法:选取PACS存储的胸部CR图像20例,对每例病例图像截取5个没有骨骼与异物干扰仅含肺组织结构的图像片段,共计100个小图片。将每个小图片及对其应用碟形结构子进行形态学开运算后的处理图像,分别运用Sobel算子进行卷积得到对应的梯度图像,并对其进行3次分水岭运算。统计原始图片得到了封闭区域数量及预处理后的封闭区域数量、原始图像漏检的结节数量以及预处理后的漏检数量,并统计数据进行配对t检验。结果:原始图像检出区域平均为14.5,预处理后图像检出区域平均为9.48,两者差异相关性为0.656,显着性<0.000 1,t值为11.967,95%置信区间为4.188～5.852,两者具有显着性差异。而两者的漏检区域平均值分别为0.26和0.15,两者差异相关性为-0.021,显着性为0.834,检验t值为1.054,而95%置信区间为-0.097～0.317。可以认为两者没有显着性差异。结论:运用灰度形态学开运算对图片进行预处理可以有效地降低分水岭算法过分割出的假阳性病灶,同时不会增加运用分水岭算法对图像分割的漏检率。(本文来源于《医疗卫生装备》期刊2010年11期）
袁淑娟,高秀芬[9]（2009）在《基于图像精确过分割的虚拟现实场景构建》一文中研究指出在分析了以往所采用的改进图像过分割方法的基础上,提出了一种新的虚拟场景构建算法。利用单场景建模,把图像分割成超像素,接着为超像素增加类别标志从而形成集群,然后由集群确定几何类别,最后剪切和折迭不同标志的图像,输出叁维场景。该算法利用VMRL对一张图片进行建模,在虚拟漫游系统中无需用户直接参与,可以高效地构建虚拟现实场景。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2009年17期）
魏光杏,吴锡生[10]（2008）在《克服分水岭算法过分割的方法》一文中研究指出分水岭算法的不足在于它的过分割结果,即生成大量小的封闭区域,使目标物体淹没其中.文中给出了模糊关系与模糊C均值聚类算法相结合的方法,利用了模糊关系合并相似区域,有效地克服了分水岭算法的过度分割问题.经实验验证,该方法大大提高了图像分割质量.(本文来源于《江南大学学报(自然科学版)》期刊2008年01期）
过分割论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对从CT图像中提取心脏结构信息还是一个尚未解决的问题,本文利用超像素思想对CT图像进行分割。本文利用4种方法(Ncut算法、熵率、简单线性迭代、均值漂移)进行超像素过分割,并进行了量化比较。进一步通过动态融合方法和谱聚类方法得到分割结果。在动态融合方法中设计了一种相似性度量的计算方法,并对两种合并方法进行了比较。实验表明本文提出的方法用于CT心脏图像的分割是可行的。在四种超像素过分割方法中,简单线性迭代运行速度较快,在各项评价指标中都比较不错。动态融合方法和谱聚类的合并准确性都较高,但谱聚类的运算速度远快于超像素的动态合并。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
过分割论文参考文献
[1].王春梅,任玉松,黄风山,张付祥,周京博.椭圆形光斑黏连图像过分割消除方法[J].机床与液压.2019
[2].张耀楠,吴秋实,何颖,安晓莉.用于CT心脏分割的几种超像素过分割和块合并的方法比较[J].数字技术与应用.2018
[3].赵凤,惠房臣,韩文超.基于过分割的多目标阈值图像分割算法[J].西安邮电大学学报.2015
[4].白一青.基于尺度空间的图像过分割抑制方法研究[J].科技资讯.2014
[5].熊立志.基于分水岭算法的遥感影像过分割问题的研究[D].太原科技大学.2012
[6].童汉阳.基于过分割的自适应精匹配算法研究[D].浙江工业大学.2012
[7].曹瑞.基于过分割的感兴趣对象识别与自然轮廓抽取[D].浙江工业大学.2012
[8].李志超,王健.灰度形态学运算对消除分水岭过分割的影响研究[J].医疗卫生装备.2010
[9].袁淑娟,高秀芬.基于图像精确过分割的虚拟现实场景构建[J].计算机工程与设计.2009
[10].魏光杏,吴锡生.克服分水岭算法过分割的方法[J].江南大学学报(自然科学版).2008
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