1) Watershed Region Segmentation
分水岭区域分割法
1.
Based on the mathematical morphological algorithm,two methods to solve this complexity were proposed,namely,Clustering Fast Segmentation and Watershed Region Segmentation.
基于数学形态学的方法,研究了两种针对这种较复杂情况的成熟草莓果实分割的方法,即聚类快速分割法和分水岭区域分割法。
2) watershed regions
分水岭区域
1.
This paper presented a hierarchical watershed image segmentation scheme by utilizing the dissimilarity between neighboring watershed regions.
文中通过定义分水岭区域的差异性给出一种多级图像分割方案,克服了传统的解决过分割问题时需要预先设置标记点的缺陷,也避免了多分辨率分割中边缘模糊和移位的问题。
3) watershed segmentation algorithm
分水岭分割算法
1.
There is over-segmentation phenomenon based on watershed segmentation algorithm,so this paper presents a new segmentation algorithm,which is followed with floating-point moving image based on morphological grad image,then watershed transformation is done,edge orientation will be more precise.
针对基于区域的分水岭分割算法通常存在过分割现象,提出了一种新的分割算法,其分割流程大致为:先求形态梯度图像的浮点活动图像,然后进行分水岭变换,这样边缘定位会更准确;接着使用区域生长法对图像作进一步分割,可以很好地抑制过分割现象,感兴趣的区域也得以保留。
4) regional segmentation method
区域分割法
5) watershed
[英]['wɔ:təʃed] [美]['wɔtɚ'ʃɛd]
分水岭;汇水区域
6) watershed segmentation
分水岭分割
1.
A method combining wavelet transform and watershed segmentation was put forward to obtain all these feature parameters.
为了实现微观表面粗糙峰特征参数的获取,提出了一种结合小波分析和分水岭分割法的微观表面形貌分析方法。
2.
Then,by use of morphologic watershed segmentation as well as the image pretreatment steps such as smoothing,region marking an.
然后利用形态学分水岭分割技术,结合图像平滑、区域标记、区域融合等图像预处理与后处理步骤,获取边缘图像,从中提取砂颗粒边缘坐标值及其它相关信息,进而提出一个求解砂土细观结构参数的基本框架,在这个框架下,砂颗粒大小形状的参数、孔隙大小形状的参数,以及砂粒间接触关系的参数都是可求解的。
3.
The watershed segmentation and region merging are used to obtain an initial partition.
首先采用分水岭分割和区域合并的方法进行初始分割,再通过光流场估计和全局运动估计计算全局运动的残余误差,在分割的每个区域上利用残余误差数据进行假设检验以确定运动区域,组合所有的运动区域即可提取完整的视频对象。
补充资料：图象区域分割
图象区域分割
image region segmentation
tux一ang quyu fenge图象区域分割(image region义gmentation) 基于图象区域特性的差异对图象进行分割的技术。区域分割的基本思想是标识图象中各个具有相似特征的区域。相似的特征可以是形状、象素值或纹理等。在模式识别中的聚类技术也可用于基于区域的图象分割。 模板匹配基于区域分割图象的一种直接方法是将图象中的区域和一组给定的模板进行比较匹配，从而将符合模板的物体从图象的其它部分中分割出来，而剩余的图象则可根据需要再用其它方法分析。例如，模板匹配可用于分割图文混排的书稿。当文字用模板匹配的方法找出来以后，图形可再用其它方法进行分析。模板匹配的过程往往用相关或卷积计算来进行(参见图象处理的基本运算)。 纹理分俐当物体置于明显的纹理背景中或物体本身具有较强的纹理特征时，就需要利用基于纹理的区域分割方法。由于纹理是某种模式，或者说图案、花样、结构等的重复，所以不能用单个的象素的特性(灰度或颜色)来描述。当然也无法用基于象素的分类方法(参见图象象素分类)。由于纹理经常包含有大量的边缘，因此，除非滤去纹理，否则用边界跟踪的方法分割有丰富纹理的图象很难有好的效果。 纹理的描述与分类是分割的基础(参见图象特征提取)。当我们知道图象中有某种纹理存在时，可利用已知纹理的特征(如该纹理在频域中的描述或空间灰度关系矩阵)在图象中寻找。如果事先没有知识的话，可以采用基于区域的聚类方法进行纹理区域的分割。一种容易想到的办法是:把图象分成若干(小)块，计算每一块的纹理特征，根据特征差别的程度决定是否把小块合并。 区域聚类法聚类法一般可分为区域生长法及分裂合并法。 区域生长区域生长的基本思路是:从满足检测准则的点或一块区域开始，在各个方向上“生长”物体。“生长”的依据是:同一类型区域的特征，如灰度、颜色及纹理特征等，相差不会太远。满足一定合并条件的邻域可以并人该区域。在生长过程中，合并条件可以调整。当再也找不到可合并的邻域时，生长停止。 区域的分裂和合并这个方法的基本思路是:首先将图象分为若干“初始”区域，然后再分裂或合并这些区域，逐步改进区域分割的指标，直到最后将图象分割为数量最少(或符合某一要求)的“基本一致”的区域为止。通常，“一致”性的标准可用特性的均方误差来量度。 与基于边界的图象分割方法(参见图象边缘检测)相比，基于区域生长法和分裂合并法对噪声相对不敏感，但是计算复杂度较高。(俞志和)
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参考词条