基于多尺度梯度域引导滤波的煤矿井下图像增强方法

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作者 牟琦 葛相甫 +2 位作者 王新月 李磊 李占利 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期79-88,111,共11页

煤矿井下图像存在较严重的光照不均匀和噪声干扰,现有基于Retinex的方法直接应用于煤矿井下图像增强易出现光晕伪影、边缘模糊、过增强和噪声放大等问题。针对上述问题,提出了一种基于多尺度梯度域引导滤波的煤矿井下图像增强方法。首先... 煤矿井下图像存在较严重的光照不均匀和噪声干扰,现有基于Retinex的方法直接应用于煤矿井下图像增强易出现光晕伪影、边缘模糊、过增强和噪声放大等问题。针对上述问题,提出了一种基于多尺度梯度域引导滤波的煤矿井下图像增强方法。首先,将多尺度思想引入梯度域引导滤波中,实现对非均匀光照的准确估计,有效解决了增强图像时光晕伪影及边缘模糊的问题。然后,利用Retinex模型分离出光照分量和反射分量:对于光照分量,通过自适应伽马校正函数逐像素地修正光照信息,实现对图像暗区域增强的同时,抑制亮区域过增强,并使用限制对比度自适应直方图均衡化方法调整图像对比度;对于反射分量,将梯度域引导滤波与多尺度细节提升相结合,在准确去除噪声后提升纹理细节,避免了增强图像时噪声放大的问题。最后,将处理后的光照分量及反射分量融合,计算图像增益系数,并使用线性色彩恢复方法实现对原始RGB图像的逐像素增强,提升方法处理效率。实验结果表明,从主客观角度与现有方法相比,经所提方法处理后的图像在色彩保持、对比度、噪声抑制、细节保留等方面均取得了较好的增强效果,同时处理效率较高。 展开更多

关键词 井下图像增强 低光照图像 多尺度梯度域引导滤波 自适应伽马校正 RETINEX 线性色彩恢复

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基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法 被引量：2

2

作者 赵武锋 严晓浪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期590-592,617,共4页

为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效... 为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效降低表情变化、光照变化等因素引起的影响,使算法具备较强的鲁棒性.采用了分类性能优越的支持向量机技术,提高了泛化能力.并在Yale人脸数据库上与归一化原始数据、小波处理后数据进行了仿真比较,实验数据显示,不论使用主分量分析(PCA)还是线性鉴别分析(LDA)降维,在相同的维数条件下,新方法的识别性能都优于其他方法. 展开更多

关键词 反对称双正交小波 支持向量机 线性鉴别分析 主成分分析 多尺度梯度角 非负矩阵分解

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基于多尺度梯度域引导滤波的弱光照图像增强技术 被引量：2

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作者 沈微微 张兵 +2 位作者 朱亚楠 李项辰 张书瑜 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第5期182-186,共5页

光照较弱会导致图像出现颜色失真以及部分图像细节消失等问题,提出了基于多尺度梯度域引导滤波的弱光照图像增强方法。对弱光照图像进行多尺度梯度域引导滤波图像增强和Gamma校正,将BIQME作为目标函数,将主观图像增强问题转换为最优解问... 光照较弱会导致图像出现颜色失真以及部分图像细节消失等问题,提出了基于多尺度梯度域引导滤波的弱光照图像增强方法。对弱光照图像进行多尺度梯度域引导滤波图像增强和Gamma校正,将BIQME作为目标函数,将主观图像增强问题转换为最优解问题,采用改进鸡群算法对目标函数优化求解,获取图像增强所需要的最优多尺度梯度域引导滤波参数和色调平衡参数,最终达到弱光照图像增强的目的。实验测试结果表明,所提方法可以增强弱光照图像的同时,改善弱光照图像质量和提升图像处理速度,图像处理速度控制在0.85 s以内。 展开更多

关键词 多尺度梯度域引导滤波 弱光照图像 GAMMA校正 改进鸡群优化算法 图像增强

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基于多尺度梯度的轻量级生成对抗网络 被引量：2

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作者 孙红 赵迎志 《电子科技》 2023年第7期32-38,共7页

随着生成对抗网络研究的推进,网络模型的计算量急剧增加,其自身的训练不稳定问题依然存在,生成图像的质量也有待提升。为解决以上问题,文中提出一种轻量级生成对抗网络模型,引入多尺度梯度结构解决训练不稳定的问题。通过融合自注意力... 随着生成对抗网络研究的推进,网络模型的计算量急剧增加,其自身的训练不稳定问题依然存在,生成图像的质量也有待提升。为解决以上问题,文中提出一种轻量级生成对抗网络模型,引入多尺度梯度结构解决训练不稳定的问题。通过融合自注意力机制和动态卷积的思想,利用循环模块和图像增强模块,在保持较少参数的前提下提高模型的学习能力。对文中所提算法进行验证,实验结果表明该算法在CelebA数据集上的IS(Inception Score)值为2.75,FID(Fréchet Inception Distance)值为70.1,在LSUN数据集上的IS值为2.61,FID值为73.2,相比SAGAN、DCGAN等经典模型性有所提高,验证了该算法可行性和性能。 展开更多

关键词 多尺度梯度 动态卷积 循环块 半注意力机制 注意力稀疏化 卷积网络 深度学习 图像生成 生成对抗网络

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基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法 被引量：14

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作者 刘德鹏 李正周 +2 位作者 曾靖杰 熊伟奇 亓波 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1526-1535,共10页

针对复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题,提出了一种基于多尺度局部对比度方法与多尺度梯度一致性方法的红外小弱目标检测算法。利用多尺度局部对比度方法对红外图像中红外小弱目标进行增强,利用多尺度梯度一致性方... 针对复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题,提出了一种基于多尺度局部对比度方法与多尺度梯度一致性方法的红外小弱目标检测算法。利用多尺度局部对比度方法对红外图像中红外小弱目标进行增强,利用多尺度梯度一致性方法剔除复杂背景和强杂波干扰造成的虚警。从信噪比(SNR)增益、平均残留背景绝对值、检测率、虚警率及ROC曲线方面将新算法与max-mean算法、max-median算法、top-hat算法、IPI算法及MGDWIE算法进行了对比。实验显示:新算法相较于对比算法具有更高的SNR增益、更低的平均残留背景绝对值、更高的检测率及更低的虚警率。对比结果表明:新算法在复杂背景和强杂波干扰下具有良好的红外小弱目标检测准确性和鲁棒性,有效改善了复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题。 展开更多

关键词 红外小弱目标检测 多尺度局部对比度 多尺度梯度一致性 红外图像

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基于自适应多尺度形态梯度变换的滚动轴承故障特征提取 被引量：31

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作者 李兵 张培林 +2 位作者 刘东升 米双山 任国全 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期104-108,共5页

滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,能够在有效抑制噪声的同时很好的保留... 滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,能够在有效抑制噪声的同时很好的保留信号的细节。仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,与常用的包络解调分析和近来提出的另一种基于数学形态学的形态闭变换方法相比较,自适应多尺度形态梯度变换具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,并且计算简单、快速,为滚动轴承故障特征提取提供了一种有效的方法。 展开更多

关键词 数学形态学 自适应多尺度形态梯度 滚动轴承 故障诊断 特征提取

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基于自适应多尺度形态梯度与非负矩阵分解的轴承故障诊断 被引量：5

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作者 刘东升 李元 +2 位作者 杨博文 张帅 李兵 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第19期106-110,共5页

轴承故障诊断的关键步骤是信号处理与特征参数提取。提出采用自适应多尺度形态梯度算法对轴承振动信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声的优点,可有效地提取振动信号中反映轴承状态的冲击分量;在此基础上提... 轴承故障诊断的关键步骤是信号处理与特征参数提取。提出采用自适应多尺度形态梯度算法对轴承振动信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声的优点,可有效地提取振动信号中反映轴承状态的冲击分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解技术对信号进行压缩,计算用于轴承故障诊断的特征参量。采用轴承在七种状态下的振动信号对所提出的信号处理和特征参数提取方法进行验证,结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,本文提出的方法具有更高的轴承故障分类精度,为准确判断轴承工作状态提供了一种行之有效的新方法。 展开更多

关键词 自适应多尺度形态梯度 非负矩阵分解 轴承 特征提取 故障诊断

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基于高斯混合建模的多尺度HOG行人头肩特征检测 被引量：3

8

作者 芮挺 曹鹏 +2 位作者 张金林 马光彦 孙仁武 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第2期90-93,共4页

针对传统的梯度方向直方图(HOG)行人检测方法计算复杂、实时性较差的问题,提出了一种改进的HOG行人检测方法。首先,利用高斯混合模型背景建模,去除大部分背景图像,减少滑动窗口扫描区域,以提高检测速度。同时,选择头肩特征作为行人检测... 针对传统的梯度方向直方图(HOG)行人检测方法计算复杂、实时性较差的问题,提出了一种改进的HOG行人检测方法。首先,利用高斯混合模型背景建模,去除大部分背景图像,减少滑动窗口扫描区域,以提高检测速度。同时,选择头肩特征作为行人检测依据,计算多尺度HOG特征,减少计算量,降低因姿态变化遮挡等引起的误检测率。通过行人头肩特征图像库的实验证明,该方法能有效提高检测速度,并得到较高的检测精度。 展开更多

关键词 行人检测 高斯混合建模 头肩特征 多尺度梯度方向直方图

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基于多尺度图像增强结合卷积神经网络的纸病识别分类 被引量：11

9

作者 李光明 薛丁华 +2 位作者 加小红 李云彤 雷涛 《中国造纸》 CAS 北大核心 2018年第8期47-54,共8页

针对造纸工业中传统纸病识别分类依赖于特征描述子和分类器的选择问题,提出一种多尺度图像增强结合卷积神经网络的纸病识别分类方法。该方法利用多尺度形态学梯度增强纸病图像的边缘轮廓信息,突出缺陷梯度特征,然后利用卷积神经网络(CNN... 针对造纸工业中传统纸病识别分类依赖于特征描述子和分类器的选择问题,提出一种多尺度图像增强结合卷积神经网络的纸病识别分类方法。该方法利用多尺度形态学梯度增强纸病图像的边缘轮廓信息,突出缺陷梯度特征,然后利用卷积神经网络(CNN)学习纸病图像的特征并分类识别,从而实现纸病的准确识别分类。实验结果表明,该方法对纸病识别分类的结果明显优于HOG+SVM、LBP+SVM以及传统CNN方法,在Caltech101、KTH-TIPS以及本课题的数据集上的分类正确识别率分别达到98.44%、99.23%和99.64%。与现有纸病识别分类方法相比,本课题方法不需针对各种纸病进行缺陷特征提取和特征描述,能快速实现纸病的准确识别分类。 展开更多

关键词 图像增强 卷积神经网络 多尺度形态学梯度 图像分类

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基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法 被引量：2

10

作者 张鹤 吴谨 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期250-256,共7页

针对对称差分法检测目标时容易产生空洞以及当目标运动速度较慢或尺寸较小时易出现漏检等现象,提出了一种基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法。首先将用高频强调滤波等处理的视频图像进行差分,再运用高阶统计运动检测算... 针对对称差分法检测目标时容易产生空洞以及当目标运动速度较慢或尺寸较小时易出现漏检等现象,提出了一种基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法。首先将用高频强调滤波等处理的视频图像进行差分,再运用高阶统计运动检测算法检测出差分图像中运动目标的大概运动区域,经后处理得到运动目标的初始二值掩膜;并应用初始二值掩膜得到用于标记的前景与背景标识,用该标识修正当前帧的多尺度形态学梯度图像;最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的运动目标。实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,继承了变化检测和分水岭算法速度快的特点,克服了分水岭算法易产生过分割的缺点,且具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 高频强调滤波 高阶统计运动检测 多尺度形态学梯度 标记分水岭

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一种形态学梯度滑降算法的研究

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作者 郭丽 高立群 +1 位作者 王坤 片兆宇 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1533-1535,共3页

滑降算法是一种重要的图像分割工具,然而基于滑降算法的图像分割在很大程度上依赖于待分割图像梯度的计算.提出了一种多尺度形态学梯度滑降分割算法.该算法首先利用多尺度形态学梯度,通过大小不同的结构元素提取图像梯度特征,获得梯度图... 滑降算法是一种重要的图像分割工具,然而基于滑降算法的图像分割在很大程度上依赖于待分割图像梯度的计算.提出了一种多尺度形态学梯度滑降分割算法.该算法首先利用多尺度形态学梯度,通过大小不同的结构元素提取图像梯度特征,获得梯度图像,然后利用滑降算法进行图像分割,为了减少滑降算法的过分割现象,提出了区域面积和区域相似性规则的区域合并的方法.实验结果表明,本方法具有较好的分割效果,同时分割中结构元形状、尺度可以灵活选取,使得该方法适用范围相对比较广泛. 展开更多

关键词 图像分割 滑降算法 分水岭变换 多尺度形态学梯度 区域合并

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一种基于小波变换的红外图像对比度增强技术 被引量：12

12

作者 宫武鹏 王永仲 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 2000年第6期117-119,共3页

将小波变换理论应用于红外图像处理 ,提出一种基于小波变换的红外图像对比度增强方法。对低对比度的红外图像施行小波变换 ,得到其多尺度梯度分布 ;合理地增强其在各个尺度上的梯度模值 ,直接扩大尺度空间图像的动态范围 ,既增强了图像... 将小波变换理论应用于红外图像处理 ,提出一种基于小波变换的红外图像对比度增强方法。对低对比度的红外图像施行小波变换 ,得到其多尺度梯度分布 ;合理地增强其在各个尺度上的梯度模值 ,直接扩大尺度空间图像的动态范围 ,既增强了图像的对比度 ,又控制了噪声。实验结果表明 ,与直方图均衡方法相比 。 展开更多

关键词 对比度增强 多尺度梯度 小波变换 红外图像 红外探测器

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基于多特征和级联分类器的行人检测算法 被引量：2

13

作者 常峰 杨彬 窦建华 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1456-1461,共6页

针对静态图像中的人体检测问题,文章提出一种由粗到精的级联分类器人体检测算法,并改进多尺度方向(multi-scale orientation,简称MSO)特征和多尺度梯度方向直方图(Multi-scale Histograms of Oriented Gradients,简称Multi-scale HOG)... 针对静态图像中的人体检测问题,文章提出一种由粗到精的级联分类器人体检测算法,并改进多尺度方向(multi-scale orientation,简称MSO)特征和多尺度梯度方向直方图(Multi-scale Histograms of Oriented Gradients,简称Multi-scale HOG)特征。粗分类器采用扩展的MSO(extended multi-scale orientation,简称EMSO)特征和Adaboost级联训练得到,精分类器采用基于WTA(winner-takes-all)hash编码的Multiscale HOG(WMHOG)特征和相交核支持向量机(intersection kernel support vector machines,简称IKSVM)级联训练得到。在法国国家信息与自动化研究所(INRIA)和TUD-Brussels公共测试集上的实验结果表明,文中所提出的方法检测速度和检测率与当前代表性人体检测算法相比均有明显提高。 展开更多

关键词 扩展的多尺度方向特征 多尺度梯度方向直方图 相交核支持向量机

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一种新的基于红外图像的道路边界检测方法 被引量：1

14

作者 孙涵 刘宁钟 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期749-753,共5页

研究了红外图像中道路边界的检测方法。首先分析了用于智能车辆视觉导航的红外道路图像的特点,并指出常用图像处理方法在检测红外道路边界时的缺陷;然后从图像灰度角度出发,提出了基于折线模型的候选道路边界线段快速提取方法,并采用关... 研究了红外图像中道路边界的检测方法。首先分析了用于智能车辆视觉导航的红外道路图像的特点,并指出常用图像处理方法在检测红外道路边界时的缺陷;然后从图像灰度角度出发,提出了基于折线模型的候选道路边界线段快速提取方法,并采用关系稳定性规则对道路边界区域进行筛选和处理;同时利用多尺度形态学梯度进行道路边界区域提取;最后将上述基于灰度和梯度的两种边缘提取结果相互验证,得到可靠的道路边界描述。实验表明文中提出的道路边界检测方法具有很好的性能,能够满足实时应用需要。 展开更多

关键词 红外图像 边界检测 折线模型 关系稳定性 多尺度梯度 图像分割

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一种新颖的分割算法在果业机器人视觉中的应用(英文)

15

作者 朱昊 刘文耀 +1 位作者 王金涛 郝永杰 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期54-58,共5页

传统流域变换主要依赖图像梯度,该方法并不完善。在噪声图像中,边缘提取也不能够达 到很好的效果。提出的多尺度流域变换算法主要利用一组结构元素按照一定顺序,进行腐蚀膨胀的迭代来分割灰度图像。在多尺度测地重建滤波下,不同尺度的... 传统流域变换主要依赖图像梯度,该方法并不完善。在噪声图像中,边缘提取也不能够达 到很好的效果。提出的多尺度流域变换算法主要利用一组结构元素按照一定顺序,进行腐蚀膨胀的迭代来分割灰度图像。在多尺度测地重建滤波下,不同尺度的梯度流域分割线存在严格的因果关系。实验结果证实多尺度流域分割的性能远比传统方法优越。 展开更多

关键词 流域分割 多尺度梯度算子 结构元素 机器视觉

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一种基于形态学的脑肿瘤分割 被引量：5

16

作者 李晓龙 帅仁俊 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期157-162,共6页

由于脑部结构复杂,存在精密纹理并且由于成像技术的限制,传统分水岭算法分割脑肿瘤很容易产生过分割问题。本文提出一种改进的分水岭算法解决此过分割现象。在应用分水岭算法之前对图像进行一些预处理：首先,应用形态学开闭重建重构原图... 由于脑部结构复杂,存在精密纹理并且由于成像技术的限制,传统分水岭算法分割脑肿瘤很容易产生过分割问题。本文提出一种改进的分水岭算法解决此过分割现象。在应用分水岭算法之前对图像进行一些预处理：首先,应用形态学开闭重建重构原图像,滤除噪声和复杂细小的纹理;其次,对重建后的图像做多尺度形态学梯度,并对修改了标识符的梯度图像进行分水岭算法分割。实验结果表明：结构元素半径大小取17~22,肿瘤能够完全地分割出来。与传统的分水岭分割算法相比,本文所采用的算法很好地抑制了过分割问题,可以很容易地分割出肿瘤。 展开更多

关键词 分水岭 过分割 形态学开闭重建 多尺度形态学梯度 标记符

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加权L1范数测度的模糊核区域估计及空可变复原 被引量：3

17

作者 洪汉玉 赵俊 +1 位作者 时愈 吴世康 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期272-280,共9页

先进的图像盲复原方法主要体现在模糊核估计的准确性和快速性两方面。针对目前图像复原方法存在信息冗余和有效信息利用不足所引起的模糊核估计耗时长和不精确等问题,我们提出了加权L 1范数测度的模糊核区域估计及空可变复原方法。首先... 先进的图像盲复原方法主要体现在模糊核估计的准确性和快速性两方面。针对目前图像复原方法存在信息冗余和有效信息利用不足所引起的模糊核估计耗时长和不精确等问题,我们提出了加权L 1范数测度的模糊核区域估计及空可变复原方法。首先提取退化图像的多尺度形态学梯度,抑制噪声对图像有用信息的干扰;然后定义利于模糊核估计的梯度加权L 1范数测度,解决小结构区域和细纹理区域导致的模糊核求解不精确问题,提取利于模糊核估计的区域;最后利用区域模糊核的相似性区分图像退化的空不变性和空变性,分别采用空不变和空变复原方法对退化图像进行复原。在反卷积阶段,采用FFTW进行傅里叶变换计算,较大地提升了复原速度。大量实验结果表明,提出的算法仅用单帧图像就能够快速有效地复原图像。 展开更多

关键词 模糊核估计 多尺度形态学梯度 空可变复原

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结合自适应TV模型和分水岭变换的图像分割算法 被引量：2

18

作者 关豪然 宋卫东 张丰收 《电子设计工程》 2023年第4期33-37,42,共6页

针对传统分水岭算法对噪声敏感,易出现过分割的现象,提出一种自适应全变分模型和标记分水岭算法相结合的图像分割算法。采用自适应全变分模型对原始图像进行滤波处理,平滑去噪的同时保留图像的边缘信息;求解其多尺度形态学梯度图像,并... 针对传统分水岭算法对噪声敏感,易出现过分割的现象,提出一种自适应全变分模型和标记分水岭算法相结合的图像分割算法。采用自适应全变分模型对原始图像进行滤波处理,平滑去噪的同时保留图像的边缘信息;求解其多尺度形态学梯度图像,并用基于最大熵的扩展极小值技术获得的前景和背景标记并对其多尺度梯度图像修改;对修改后的梯度图像进行分水岭变换,实现准确的分割。对比常用和相似的图像分割算法,实验结果表明,该算法在抗噪性、运行时间和分割交并比上有一定的优势。尤其是在噪声强、灰度值接近的医学图像上能够获得合理有意义的分割区域,效果良好。 展开更多

关键词 图像分割 标记分水岭算法 自适应全变分模型 多尺度形态学梯度图像

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基于超像素和最近邻图合并的彩色图像分割 被引量：2

19

作者 杜伟杰 于晋伟 杨卫华 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第3期265-274,共10页

针对传统的分水岭算法在分割图像时存在过分割的问题,提出了一种基于多尺度形态学梯度重建与最近邻图合并准则的分水岭图像分割方法.该方法首先使用基于标记符控制的多尺度形态学梯度重建进行图像预处理,消除冗余的区域极值和噪声;然后... 针对传统的分水岭算法在分割图像时存在过分割的问题,提出了一种基于多尺度形态学梯度重建与最近邻图合并准则的分水岭图像分割方法.该方法首先使用基于标记符控制的多尺度形态学梯度重建进行图像预处理,消除冗余的区域极值和噪声;然后通过构建最近邻图合并准则进一步对分水岭变换产生的超像素区域进行合并,提高了对目标特征的描述能力,使得算法在分割前景目标的同时也能获得背景目标的特征信息.实验结果表明,该方法能够较好地将相似的区域进行合并,与传统分水岭分割方法相比,可以有效弱化过分割问题,大幅提升目标的分割精度. 展开更多

关键词 超像素 多尺度形态学梯度重建 标记符控制 分水岭变换 最近邻图

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