Watershed Algorithm Based Image Segmentation Using Moment Preserving Bilevel Thresholding and Extended-Maxima Transform for Kernels

Citations Over TimeTop 10% of 2015 papers

Abstract

Watershed 변환은 수학적 형태학 분야로부터 나온 인기 있는 세분화 방법이다. 쌀, 밀, 옥수수는 전통적인 watershed 알고리듬에 의해 과세분화되어진다. 그러므로 이 논문은 확장된 최대 변환을 위해 이중 레벨의 임계치를 순간 유지하는 임계치값의 자동 선택에 의해 향상된 watershed 세분화 알고리듬을 제안한다. 첫 번째로 변형된 거리 영상은 자동 선택된 임계치를 위해 이중 레벨의 임계치를 순간 유지하여 진행되어 진다. 선택된 임계치는 확장된 최대 변환을 위해 사용되고 watershed 변환은 마무리 된다. watershed 등선 라인은 원 이진영상으로 중첩되어진다. 실험적 결과는 이런 진행과정들은 더 크게 확장하여 과세분화된 문제점을 해결 하는 것을 보인다.

Related Papers

• A Survey of Thresholding Methods for Image Segmentation(2002)
• → Automatic multilevel thresholding for image segmentation by the growing time adaptive self-organizing map(2002)50 cited
• → Counting objects in an image by marker controlled watershed segmentation and thresholding(2013)23 cited
• A survey of thresholding algorithms on yarn images(2010)
• → The Study on the Image Thresholding Segmentation Algorithm(2015)2 cited