【摘 要】
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图像中的噪声或非规则细节干扰易导致形态学分水岭产生较严重的过分割,为了在消除过分割的同时尽可能保持图像目标边界的准确定位,提出了一种基于面积约束和自适应梯度修正的分水岭图像分割方法。首先对图像进行梯度变换,采用区域面积约束滤除狭小高梯度尖峰对应的噪声和非规则细节;然后建立梯度级与结构元素大小之间的函数关系,并以相对应的结构元素对梯度图像进行粘性形态学(VM)闭运算,消除低梯度噪声及非规则细节,实现
【基金项目】
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国家自然科学基金（61261029）、甘肃省科技支撑计划（1204GKCA051）和金川公司预研基金（JCYY2013009）资助项目
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图像中的噪声或非规则细节干扰易导致形态学分水岭产生较严重的过分割,为了在消除过分割的同时尽可能保持图像目标边界的准确定位,提出了一种基于面积约束和自适应梯度修正的分水岭图像分割方法。首先对图像进行梯度变换,采用区域面积约束滤除狭小高梯度尖峰对应的噪声和非规则细节;然后建立梯度级与结构元素大小之间的函数关系,并以相对应的结构元素对梯度图像进行粘性形态学(VM)闭运算,消除低梯度噪声及非规则细节,实现梯度图像的自适应修正,由于VM闭运算对梯度图像进行修正时,对目标仅作轻度或不作修正,因而能够最大限度的保
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