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SpeedGraph
- 摘要：针对高速高精度帧片机视觉检测中的元件图像分割问题，提出了一种改进分水岭算法。该算法结合传统的边缘检测和阈值分割，并采用一定的集水盆区域合并准则，有效地抑制了过分割现象。现场运行结果表明该算法效果很好，满足了帧片机视觉检测的要求。
fenshuiling_2
- 改进的分水岭算法，利用基于重建的开闭算法，有效的解决了过分割问题，尤其适用与医疗血细胞的分割问题
SegmentationforImagesofVCH-F1BasednmprovedWatersed
- 针对分水岭算法存在的过分割问题以及VCH-F1切片图像的特点，提出一种能够有效消除局部极小值和噪声干扰的自动分割方法。首先比较彩色分量梯度图，选择分量图像的梯度信息，达到有效提取图像边缘信息的目的；然后提出基于多阈值分割的方法消除无效梯度信息；最后介绍了算法的步骤及结果。实验结果证明，通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭算法处理，即使不进行区域合并也能达到很好的效果。
graywatershed
- 一个基于matlab的改进的灰度图像分水岭分割算法，该算法改进了普通的分水岭算法的过分割等问题，经过一系列处理可是分割结果更加准确。-Matlab based on gray-scale image of the improved watershed segmentation algorithm to improve the ordinary over-segmentation of watershed algorithm and so on, but after a series dealin
fenshuiling
- 基于标记的Watershed图像分割算法是一种改进的分水岭算法，它很好地被应用于人脸及其他一些场景图像的分割。把该方法引入高分辨遥感图像的分割，并针对遥感图像的特点，在分割之前采用中值滤波对高分辨率遥感图像进行预处理；同时，在分割过程中采用用小波滤波器替代Butterworth滤波器对梯度图像的低通滤波。不同地物特征Quickbird图像的分割实验表明，对于纹理比较均一的高分辨率遥感图像，该方法避免了过分割现象，且效率较高；但对于纹理比较复杂的图像，该方法具有一定的局限性。-Watershed
lunkuotuxiangfenge
- 舌体轮廓的图像分割是计算机辅助舌诊系统进行图像分析的前提条件。提出了一种基于分水岭交换和主动轮廓模型相结合的自动轮廓分割算法。采用了分水岭变换的结果作为主动轮廓模型算法的初始曲线。在分水岭变换中，通过引入标记函数和强制最小值技术解决了传统分水岭变换可能导致的过分割问题，同时，在保证分割质量的基础上，通过降采样的方法来提高分割速度-Tongue contours for image segmentation is aided tongue diagnosis system, a prerequis
yixuetuxiangfenge
- 出了一种适合医学图像分割的改进分水岭算法，针对分水岭算法存在的过分割问题，采用数学 形态学重构滤波器和Ostu阈值分割方法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记。根据标记的二值图像， 运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正。最后，使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。该方法能有效抑制过分割现象，而且计算复杂程度较低、分割效果较好。-Out of a medical image segmentation for improved watershed algorithm for seg
bp
- 在双目立体视觉中立体匹配问题存在歧义性，是视觉研究中难点问题之。通过采用分水岭分割图像的方式有效的对图像进行了过分割处理，实现了基于图像块置信传播的匹配算法。-In the binocular stereo vision problem in stereo matching ambiguity, is the difficult problems in vision research. Images by using watershed segmentation method was effec
An-improvement-segmentation
- 本文通过分析造成分水岭算法过分割的原因, 简化灰度变换以及利用数学形态学不同结构元素对距离变换的影响, 提出一种改进的分水岭与Live wire 相结合的算法-By analyzing the resulting over-segmentation of watershed algorithm causes gray transform and simplify the use of different structural elements of morphological effects o
Marker-based-watershed
- 一种自适应分水岭数字图像分割算法，该算法有效解决分水岭分割中的过分割现象。-An adaptive digital image watershed segmentation algorithm is an effective solution to watershed over-segmentation phenomenon of segmentation.
hippocampal-segmentation
- 阿尔茨海默病目前在临床上的诊断标准就是判断是否发生了海马体积上变异，该病的程度与海马体积的萎缩量有着密切的关系。 分水岭算法最大的缺陷是过分割问题比较严重，利用分水线处能量值最小的理论，可以调整分水岭算法获得的轮廓，限制过分割。 -Alzheimer' s disease currently in clinical diagnostic criteria is to determine whether the mutation occurred on hippocampal vo
ImageCut120105
- 自己用分水岭算法写的图像分割程序，但是没有对分割结果进行合并，存在过分割现象-Image segmentation using the watershed algorithm to write the program, but did not merge the segmentation results, there is over-segmentation
improved_watershed
- 改进的分水岭算法，实现了分水岭变换，能很好的抑制过分割现象，初学者可以做参考。-Improved watershed algorithm and watershed transformation and inhibition of over-segmentation, a beginner can do a reference.
fenshuiling2
- 三种分水岭分割算法 对于分水岭算法最明显的过分割问题逐步进行解决 -Three watershed segmentation algorithm for the watershed algorithm is the most obvious over-segmentation problem step by step to solve
watershed-and-edge-detection
- 分水岭算法，对图像先进行滤波，然后进行开闭运算的预处理，有效的避免了过分割。 边缘检测算法-method on image segment
fenge
- matlab实现分水岭算法处理图像分割,此程序为优化后的分水岭算法，避免了图像过分割-Matlab watershed image segmentation algorithm processing, after the program to optimize the watershed algorithm, avoid the image segmentation
protein-master-based-on-image
- 本文提出了一种使用形态学梯度重建、距离变换和标记提取蛋白质点相结合进行区域极小值控制的二次分水岭分割方法。同时为了提取出合格蛋白质点，减少伪蛋白质点的影响，定义了一个合格蛋白质点检测规则，并将之作为提取合格蛋白质点的根据。实验结果表明，该算法对各种凝胶图像均能较好的较好的检测出蛋白质点区域，较好地解决了过分割等问题。-This paper presents a reconstruction using morphological gradient, distance transform and
segment
- 改进的分水岭算法，该程序改进了原版风水岭分割算法容易出现过分割现象，效果不错-Improved watershed algorithm, the program improved the original Feng Shui Ling segmentation algorithm is prone to over-segmentation, good results
fenshuiling
- 采用改进的距离图作为分水岭变换的输入图像，有效地避免了分水岭的过分割现象。-With the improved distance map as a watershed transform of the input image, effectively avoid the phenomenon of the watershed segmentation.
WaterShed
- 此程序为优化后的分水岭算法，避免了图像过分割-This watershed algorithm has been optimized. By using this algorithm,you can avoid over segmentation to a certain extent.