【摘 要】
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提出一种基于分水岭算法的MELK图像分割方法,以解决信息量较小的MELK图像分割问题。综合应用多种技术以避免分水岭算法的过分割问题。首先应用高斯低通滤波器对MELK图像进行增强;采用加权差分算子求取梯度图像;应用Ostu方法进行对梯度阈值化,并进行分水岭变换;最后,应用RAG区域合并方法完成MELK图像分割。实验结果表明,该分割方法能够有效地分割信息量较小的MELK图像。
【机 构】
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广东工业大学信息工程学院,中国科学院—德国马普学会计算生物学伙伴研究所,山东经济学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（30600121）,广东省自然科学基金资助项目（07301038）
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提出一种基于分水岭算法的MELK图像分割方法,以解决信息量较小的MELK图像分割问题。综合应用多种技术以避免分水岭算法的过分割问题。首先应用高斯低通滤波器对MELK图像进行增强;采用加权差分算子求取梯度图像;应用Ostu方法进行对梯度阈值化,并进行分水岭变换;最后,应用RAG区域合并方法完成MELK图像分割。实验结果表明,该分割方法能够有效地分割信息量较小的MELK图像。
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