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增强图像细节和去噪能力的改进形态学分水岭算法
郭 洪, 张清志
2013, 34(3):
7-11.
摘要
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为了抑制分水岭算法过分割和滤波后保持图像细节,论文提出一种改进的
形态学分水岭分割算法。首先,对图像进行多尺度小波分解得到低频系数和高频系数;对低
频系数进行基于Perona-Malik 扩散模型各向异性扩散滤波;对高频系数,引入神经网络中的
sigmoid 函数改进自适应遗传算法的变异和交叉概率生成,并用父代的最优个体替换子代中
最差的个体来保护最优个体不被破坏,克服遗传算法的局部最优现象,利用改进的自适应遗
传算法增强和去噪。然后,对梯度图像做锐化处理以突出边缘, 再做形态学运算并进行
H-minima 标记。最后,执行分水岭分割,实现改进的算法。实验结果表明,改进算法能够
有效地抑制噪声的干扰,减轻过分割,分割精度也有所提高。
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