基于区域生长的极光图像分割方法

摘要：

极光卵对于研究磁层结构和能量存储是非常重要的。提出一种基于区域生长的极光图像分割算法。首先根据极光图像的特点，对原始图像进行预处理，根据预处理后图像的灰度特性，选取一组能正确代表目标区域的种子像素；其次，在分析像素邻域灰度特性的基础上，采用最大类间方差法求得自适应最佳阈值，从而代替传统区域生长算法手动选取阈值时造成的系统误差，再采用基于区域灰度差的方法，制定出区域生长的停止条件；最后，利用数学形态学的方法进行分割后修正，消除了由于噪声而造成生长后的区域中出现的空洞和不连续现象。实验结果表明，相对于已有的极光卵分割方法，基于区域生长的方法改善了图像的分割质量。

关键词：极光卵、区域生长、种子点、最大类间方差法、图像分割

所属期刊栏目：52

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61201293，No.61202314，No.61461025；兰州交通大学青年科学基金项目No.2011003。

在线出版日期：2016-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：190-195,212