导读:本文包含了分水岭方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:水体提取,光谱信息分量,形态学膨胀,分水岭变换
分水岭方法论文文献综述
冯朝晖,李芹,韩留生,薛国超,赵红颖[1]（2019）在《改进分水岭方法下的遥感图像水体提取》一文中研究指出针对当下全球的水域环境监测中水体提取不完整、与周围地物区分错误等问题,以山东潍河为研究对象,提出了一种改进分水岭分割方法。首先提取目标水体的光谱信息分量作为前景图,然后将膨胀后的水体对象作为背景图,利用前景图与背景图迭加生成标记图,最后利用标记图通过分水岭变换对原图像进行分割以实现水体信息的自动提取。本文将试验结果与Open CV中手动标记种子点的分水岭算法、基于Canny边缘的分水岭算法、结合形态滤波和标记的分水岭分割方法结果进行了对比。结果表明,本文算法比用种子点手动标记的方法更加自动化,提取的水体更加完整准确;相比于Canny边缘方法又避免了过度分割;比结合形态滤波标记的方法也更加完整准确,目标水体明显,对于水体提取是一种自动化的有效方法。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年06期）
刘国华,李涛[2]（2019）在《基于改进的标记分水岭方法的棒材识别》一文中研究指出针对图像中棒材识别问题,提出了一种新的标记分水岭的棒材分割识别方法,该方法结合距离变换与梯度重构对标记点进行限定,使用分水岭变换完成棒材识别。首先利用棒材图像低频部分进行阈值的自动提取,对区域对应的距离图中的局部极值点进行筛选。提取棒材图像中低频成份对应的局部极值区域,结合局部极值点得到前景标记。然后基于前景标记进行距离分水岭变换,将分水岭变换得到的脊线作为背景标记。最后对梯度重构以后的棒材图像基于标记进行梯度分水岭变换,得到棒材分割识别结果。本文方法一方面结合距离图进行标记点筛选及补充得到准确的棒材数目,有效解决了分水岭算法目标识别的过分割问题。另一方面保留了梯度图像分水岭变换后边缘定位准确的优点,得到完整的棒材轮廓。实验结果表明,该方法满足图像识别的实时性、鲁棒性、准确性要求,可将其应用于类圆目标识别及相关领域。(本文来源于《光电子·激光》期刊2019年02期）
张建华,韩书庆,翟治芬,孔繁涛,冯鑫[3]（2018）在《改进自适应分水岭方法分割棉花叶部粘连病斑》一文中研究指出针对棉花叶部病斑相互之间存在粘连问题,该文提出了一种自适应分水岭分割方法。该方法在H-minima分水岭分割方法基础上,结合最小二乘圆法误差理论,对图像中每个连通分量进行最小二乘圆拟合,并计算最小二乘圆误差值,通过最小二乘圆误差值大小判断每个连通分量的轮廓不规则度,针对不同轮廓不规则度确定H-minima变换的极小值阈值,根据不同极小值阈值实现棉花叶部粘连病斑的分水岭分割。不同数量粘连病斑分割试验结果表明:该方法实现了棉花叶部粘连病斑数量从2个粘连至5个粘连病斑的自动分割,分割准确率为91.25%,平均运行时间为0.088 s。不同分割方法对比结果显示:该方法能实现对棉花轮纹病、褐斑病、炭疽病、叶斑病和棉铃疫病共5种病害的粘连病斑自动分割,并将距离分水岭分割方法、梯度分水岭分割方法、标记分水岭分割方法、Chan-Vese方法、高斯混合方法与该文方法比较,正确分割率分别为67.8%、36.4%、83.7%、70.3%、82.1%、93.5%,该方法优于其他5种分割方法,有效抑制了过分割问题;在复杂背景、光照不均匀、病斑大小不一致等复杂条件下,该文方法也能较好地实现粘连病斑的分割。该方法不仅能对棉花叶部粘连病斑自动分割,也能为其他作物叶片粘连病斑分割提供参考。(本文来源于《农业工程学报》期刊2018年24期）
党文静,李德权,韦慧,王楠[4]（2017）在《基于改进标记控制分水岭方法的树冠轮廓提取》一文中研究指出针对密林区和疏林区的林木遥感图像的单木树冠轮廓提取,首先引入改进的同态滤波对图像进行预处理,然后采用标记控制分水岭分割方法进行图像轮廓提取。引入的改进同态滤波能够去除混合噪声且不会破坏边缘信息,因此预处理后的图像边缘信息较为完整,从而保证了良好的轮廓提取效果。最后,结合人工识别结果,将改进的标记控制分水岭分割方法与未改进方法的提取结果进行比较,发现改进方法对疏林区的树冠轮廓提取效果明显好转,提取精度较高且易编程实现。(本文来源于《宿州学院学报》期刊2017年12期）
杨瑞雪[5]（2016）在《一种改进的基于标记的分水岭方法在脑肿瘤MRI图像分割上的应用》一文中研究指出脑肿瘤是一种严重危害人类健康的疾病。由该疾病引发的症状严重影响着患者的生活。脑肿瘤的定位和其快速的传播性是在治疗脑肿瘤上一个关键的问题。近年来,脑部肿瘤的分割已成为图像处理研究上的一个热门议题。分水岭分割算法有很多的优点。最主要的是它的分割精度高,可以对目标物体产生闭环的线。但是同时该方法对图像形成中的噪声极度敏感。受MRI成像过程中产生的噪声、量化误差以及MRI图像纹理细节的影响产生很多局部最小值,直接应用该方法,会产生很多无意义的区域,使得分割的结果不能为临床使用。本文探讨分水岭算法在脑肿瘤分割中的应用,着重以改进的基于标记的分水岭来解决算法应用于脑肿瘤MRI图像中产生的过度分割现象。本文创新的使用提取的脑组织来实施分水岭分割,可以避免脑组织与颅骨结合处不均匀的灰度分布和血管亮点造成的灰度突变,减少分水岭方法在颅骨、脑组织结合处的过分割。得到了较好的分割结果。(本文来源于《山东中医药大学》期刊2016-06-19）
白万民,郝阳,喻钧[6]（2012）在《基于分水岭方法的数码迷彩设计》一文中研究指出迷彩是对抗现代侦查与精确打击,有效提高军事目标战场生存能力的防护手段之一,是作战保障的重要内容。数码迷彩能够有效破坏伪装目标的外形,使不同色彩间的边界模糊、破碎,具有良好的伪装隐身效果。文章提出了一种新的生成数码迷彩算法,它先对图案使用分水岭方法分割,确定出大致图案,然后提取出背景主色和确定数码迷彩斑块的大小,最后生成数码迷彩。由于图像本身会存在噪声,在分割时会造成许多虚假边缘,即过分分割现象。为了避免产生过分分割现象,文中采用预处理滤波的方法,在图像应用分水岭算法前滤除图像噪声。实验表明,利用此算法生成的数码迷彩相对于传统迷彩能够更好地与自然背景相融合,达到良好的光学伪装效果。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2012年08期）
盛朝阳,刚铁,迟大钊[7]（2011）在《基于分水岭方法的超声TOFD检测图像分割》一文中研究指出为解决超声渡越衍射时差(Time of flight diffraction,TOFD)检测图像中缺陷识别的问题,分析检测图像的特点,研究图像自动分割的算法,其中包括图像预处理及图像分割。提出基于信号互相关算法的图像预处理方法,在此基础上,应用峰值搜索方法提取焊缝区域,利用带控制标记符的分水岭变换对预处理的图像进行分割,从而识别出缺陷目标。利用提出的图像自动分割方法分割不同的超声TOFD检测图像。研究表明,基于信号互相关算法的图像校正方法在一定程度上可抑制检测图像的畸变,焊缝区域图像的提取可减少图像分割过程的计算量,从局部极值的角度出发的带控制标记符的分水岭变换实现缺陷目标的分割。与基于阈值方法的图像分割结果相比,图像自动分割算法较好地解决了近表面缺陷的识别问题,同时提出的方法也可用于含多个缺陷的图像分割。(本文来源于《机械工程学报》期刊2011年08期）
孙卫芳,段智勇,朱仲杰[8]（2010）在《结合JSEG与分水岭方法的彩色图像分割》一文中研究指出针对JSEG算法在分割过程中需要在多个尺度下反复进行局部J值计算和区域生长,分割过程繁琐、算法复杂度高的不足,提出一种结合分水岭与JSEG的图像分割新算法。新算法在计算得到图像J图后,通过引入分水岭算法直接对J图进行空域分割,在基本保证良好分割效果的前提下,有效降低了原JSEG算法的复杂度、提高了分割效率。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2010年21期）
分水岭方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对图像中棒材识别问题,提出了一种新的标记分水岭的棒材分割识别方法,该方法结合距离变换与梯度重构对标记点进行限定,使用分水岭变换完成棒材识别。首先利用棒材图像低频部分进行阈值的自动提取,对区域对应的距离图中的局部极值点进行筛选。提取棒材图像中低频成份对应的局部极值区域,结合局部极值点得到前景标记。然后基于前景标记进行距离分水岭变换,将分水岭变换得到的脊线作为背景标记。最后对梯度重构以后的棒材图像基于标记进行梯度分水岭变换,得到棒材分割识别结果。本文方法一方面结合距离图进行标记点筛选及补充得到准确的棒材数目,有效解决了分水岭算法目标识别的过分割问题。另一方面保留了梯度图像分水岭变换后边缘定位准确的优点,得到完整的棒材轮廓。实验结果表明,该方法满足图像识别的实时性、鲁棒性、准确性要求,可将其应用于类圆目标识别及相关领域。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分水岭方法论文参考文献
[1].冯朝晖,李芹,韩留生,薛国超,赵红颖.改进分水岭方法下的遥感图像水体提取[J].测绘通报.2019
[2].刘国华,李涛.基于改进的标记分水岭方法的棒材识别[J].光电子·激光.2019
[3].张建华,韩书庆,翟治芬,孔繁涛,冯鑫.改进自适应分水岭方法分割棉花叶部粘连病斑[J].农业工程学报.2018
[4].党文静,李德权,韦慧,王楠.基于改进标记控制分水岭方法的树冠轮廓提取[J].宿州学院学报.2017
[5].杨瑞雪.一种改进的基于标记的分水岭方法在脑肿瘤MRI图像分割上的应用[D].山东中医药大学.2016
[6].白万民,郝阳,喻钧.基于分水岭方法的数码迷彩设计[J].计算机与数字工程.2012
[7].盛朝阳,刚铁,迟大钊.基于分水岭方法的超声TOFD检测图像分割[J].机械工程学报.2011
[8].孙卫芳,段智勇,朱仲杰.结合JSEG与分水岭方法的彩色图像分割[J].计算机工程与应用.2010