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1)  morphological image segmentation
形态学图像分割
2)  morphological image analysis
形态学图像分析
3)  Morphologic segmentation
形态学分割
4)  morphology [英][mɔ:'fɔlədʒi]  [美][mɔr'fɑlədʒɪ]
图像形态学
1.
With the prior knowledge of anatomy and diagnostic imaging,a method of automatic segmentation of intracranial structures on CCT was put forward,based on the morphology and the connectedness of intracranial structures.
为实现颅腔内结构的自动化分割,利用颅脑CT的解剖学和影像学等先验知识,提出了一种基于图像形态学和颅腔内结构连续性等先验知识的序列颅脑CT颅腔内结构的自动化分割算法。
2.
An algorithm for pavement cracks detection based on nonsubsampled contourlet transform(NSCT) and morphology is proposed.
路面图像的复杂性及裂缝信息的弱信号性导致对路面裂缝进行检测非常困难,为此提出一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)和图像形态学的路面裂缝检测算法。
5)  image morphology
图像形态学
1.
Based on the principles of image morphology and several basic operations, this paper proposes applying the image morphology technology in the analysis of photoelastic stress.
在讨论和分析图像形态学原理和几种基本运算的效果基础上,提出了将图像形态学技术应用到光弹应力分析中。
2.
In video interpretation,the image stored in hard disk of computer is processed through preprocessing,dynamic threshold basing on the region combining is used to threshold,image morphology is used to decrease noise, the baryc.
自动判读对记录的现场图像作预处理 ,通过基于区域合并的动态阈值分割 ,利用图像形态学消除目标和背景的粘连 ,运用质心算法获取脱靶量 ,提高判读效率和准确性。
3.
A method for processing color image of cotton foreign fiber based on image morphology is presented.
介绍了一种利用图像形态学来处理棉花异纤图像的方法。
6)  Medical image segmentation
医学图像分割
1.
Progress of medical image segmentation technology;
医学图像分割技术研究进展
2.
A new particle swarm optimization algorithm for medical image segmentation based on neural network;
基于神经网络──粒子群优化算法的医学图像分割新方法
补充资料:图像分割
      把图像分解为一些特定的性质相似的部分(区域或对象),并用这些部分对图像进行分析和描述。一幅图像往往包含许多不同类型的区域,如物体、环境和背景等。图像分析的一个重要方法就是用它们作为基本组成成分对图像进行描述。例如为了在气泡室图片中检出质点碰撞形式并判定其发生位置,就要在图像中分割出气泡的轨迹及其端点。为了从输入的文本中识别出一串字符,首先就要把各个字符从背景和其他字符中分离出来。因此把图像分割为若干子图像,并利用各子图像的特性和它们之间的关系描述图像,对于图像识别和解释、物景分析以及图像的分块处理和存储都有很大的意义。
  
  图像分割基本上是对像素进行分类的过程。例如用某个灰度阈值把图像像素分成"黑"和"白"两类,就可以把黑的对象同白的背景区分开。常用的分割方法有灰度等级阈值法、谱和空间分类法、区域生长法和边缘检测法。
  
  灰度等级阈值法  在图像只有两种组成部分的情况下,图像灰度的直方图常常呈现两个峰值。用两个峰值之间的谷值所对应的灰度作为阈值,把所有像素灰度大于或等于阈值的作为一类,小于阈值的作为另一类是一种最基本的两类分割方法。实际应用时为了改善分类的可靠性,可以利用某些附加的信息(例如已知两类区域的面积之比)使阈值的选择更加合理。在类别更多的情况下,可以采用多级阈值把各类分割开来(例如确定两个阈值,就可以把细胞图像分割为胞核、胞浆和背景三部分)。类别越多,图像直方图的峰值就越不明显,分割就更为困难。
  
  谱和空间分类法  对于彩色和多光谱图像,可以用像素的几种性质(颜色和谱信号)对像素作比较精细的分类。对于黑白图像,用包括像素本身灰度在内的一组局部性质(例如该像素邻域灰级的均值)在多维空间中进行分类。对于一些复杂图像,这种方法比单独的灰度阈值法效果更好。
  
  区域生长法  这是一种从图像中提取区域或实体的序贯分割法。根据灰度、纹理的均匀性、同背景的对比度以及区域、形状、尺寸等准则,把性质大致相同的邻近像素组合在一起以形成分割区域。
  
  边缘检测法  用于获取图像内物体轮廓的分割方法。一般采用曲线拟合、轮廓跟踪或边缘点连接等技术求出物体的边界。此外,若对像素的类别给以某种概率度量或隶属度,则可以对像素反复进行分类,这就成为松弛迭代分割算法。这种算法有较好的效果,在图像分析中已得到广泛应用。
  

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参考词条