基于均值平移与模拟泛洪的图像分割算法

针对图像处理的特点，综合考虑执行速度与健壮性要求，提出了一种顺序搜索LUV空间候选点的均值平移实现方法。为了克服传统的基于特征空间分析的图像分割方法对像素点空间关系考虑不够充分的缺陷，借鉴Vincent ＆ Soille沉浸模拟分水岭算法思想，构造了一种与均值平移方法相适应的新的模拟泛洪方法执行图像分割。新方法比较符合人的主观感知，且易于容纳更多的特征以满足特定的图像分割需求。对实验用彩色图像的分割结果表明了该方法的有效性。     

基于均值平移与模拟泛洪的图像分割算法

针对图像处理的特点,综合考虑执行速度与健壮性要求,提出了一种顺序搜索LUV空间候选点的均值平移实现方法.为了克服传统的基于特征空间分析的图像分割方法对像素点空间关系考虑不够充分的缺陷,借鉴Vincent & Soille沉浸模拟分水岭算法思想,构造了一种与均值平移方法相适应的新的模拟泛洪方法执行图像分割.新方法比较符合人的主观感知,且易于容纳更多的特征以满足特定的图像分割需求.对实验用彩色图像的分割结果表明了该方法的有效性.     

一种基于小波变换的图像配准方法

提出一种基于小波变换的图像配准方法.该方法首先用小波变换提取边缘特征点,同时构成小波金字塔影像.在最高层利用角度相关系数确定基准图像和配准图像之间的旋转角度,经多分辨分级搜索匹配得到最终匹配特征点对,利用这些特征点对待配准图像进行配准纠正.实验结果表明,改进方法有较好的效果,可用于广泛应用领域.