【摘 要】
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提出一种基于偏微分方程构造、具有良好分水岭结构梯度幅值图像来改进分割性能的方法.首先,对原始图像进行边界检测,得到梯度幅值图像.利用1维梯度向量流偏微分方程对梯度幅
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室; 西北农林科技大学 信息工程学院; 西北农林科技大学信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.60532060,60775020);高等学校学科创新引智计划项目(No.B08038)资助
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提出一种基于偏微分方程构造、具有良好分水岭结构梯度幅值图像来改进分割性能的方法.首先,对原始图像进行边界检测,得到梯度幅值图像.利用1维梯度向量流偏微分方程对梯度幅值图像作用、扩散边界信息和去除噪音,使其具有良好的分水岭结构.然后检测梯度图像的局部最小值点,通过形态学膨胀运算自动合并相近的局部最小值点,使图像更有利于分水岭算法的分割.最后用分水岭算法分割处理后的图像.实验结果表明,该方法降低分水岭算法的过分割现象,为后续处理提供较为可靠的基础.
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