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图像分割与描述

图像分割概述

图像分割总结 图像分割就是把图像中有意义的特征部分提取出来,例如,图像中的边缘、区域等,通过特征部分的提取将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标。图像分割是由图像处理到图像分析以及其他操作的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法(可以分为全局阈值方法和局部阈值方法)、基于区域的分割方法(区域生长算法、分裂合并算法、分水岭算法等)、基于边缘的分割方法(分为串行边缘检测技术和并行边缘检测技术)以及基于统计模式分类的分割方法等。 1、智能剪刀 智能剪刀是一个新的,交互式的,用于图像分割和合成的工具。数字图像分割技术用来从周围的背景中提取图像成分。但是当时基于计算机的分割工具非常粗糙,并且和手工跟踪相比没有太大的优势。 然而,智能剪刀可以通过鼠标的移动快速和精确地提取图像中的物体。当鼠标确定的位置接近一个物体的边缘的时候,一个live-wire边界捕捉并且包围了我们感兴趣的物体。live-wir e是一种交互式分割方法,其基本思想是利用动态规划方法产生图像中给定两点间的最优路径,合理地构造代价函数和选择起始点和目标点,用以提取物体的边缘。live-wir e边界检测将离散的动态规划问题规划为一个二维图像的搜索问题。动态规划提供了数学意义上最佳的边界,同时也极大的减少了局部噪声和其他干扰结构的影响。 该算法选择的边界不是邻接边中的最强壮的边,而是与现在正在被跟踪的边的特定类型相符合的边,这一过程我们成为on-the-fly training,增强了算法的可靠性和智能剪刀工具的健壮性。通过智能剪刀提取出来的物体可以被放大或者缩小,旋转,以及利用live-wire掩模和空间频率等值性组合成新的图像。空间频率等值是利用巴特沃斯低通滤波器实现的。 智能剪刀提供了一个用于物体提取和图像合成的精确并且高效的交互性工具,它不仅可以用于灰度图像,同时也可适用于任意复杂度的彩色图像,并且基于这个工作还有很多扩展应用。 2、图切割 N维图像中物体的最优边界和区域分割的交互式工具——图切割。用户通过将某些像素标记为“物体”或者“背景”来提供分割的硬约束,额外的软约束包括边界和区域信息。图切割用于找到N维图像全局最优的分割。在所有满足约束的分割中,通过这个工具得到的

一图象分割定义

一图象分割定义 图象分割:将图象表示为物理上有意义的连通区域的集合,也就是根据目标与背景的先验知识,对图象中的目标,背景进行标记、定位,然后将目标从背景或其他伪目标中分离出来。 二图象分割的研究现状 图象分割是图象处理中的一项关键技术,也是一经典难题,自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,至今已提出了上千种分割算法。但发展至今仍没有找出一个通用的分割理论,现提出的分割算法大都是针对具体问题的,并没有一种适合所有图象的通用分割算法。另外,也还没有制定出判断分割算法好坏和选择适用分割算法的标准,这给图象分割技术的应用带来许多实际问题。 三对图象分割现状的思考 基于图象分割的研究现状,我们在图象分割技术的应用上存在着许多实际问题。首先,在需要解决一个具体的图象分割问题的时候,往往发现难于找到一个非常适用的现成方法。其次,图象分割问题可以说既是一个数学问题,也是一个心理学问题。如果不利用关于图象或所研究目标的先验知识,任何基于某种数学工具的解析方法都很难取得很好的效果。因此,在更多的时候,人们倾向于重新设计一个针对具体问题的新算法来解决所面临的图象分割问题。这在只有个别图象样本的时候,利用各种先验知识,设计具有针对性的算法来实现较好的分割相对容易。但是,当需要构建一些使用的机器视觉系统时,(比如虚拟眼),所面对的将是具有一定差异性,数量庞大的图象库,此时如何很好地利用先验知识,设计一个对所有待处理图象都实用的分割算法是一件非常困难的任务。最后,由于缺乏一个统一的理论作为基础,同时也缺乏对人类视觉系统(humen vision system,HVS)机理的深刻认识(人们对视觉机理的研究还没成熟),构造一种能

图像分割 实验报告

实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期

050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析:手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值,若有多个双峰谷底,则取第一个作为阈值。本题的阈值取

%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口,在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量,用于控制循环次数 i=0; %迭代,初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件,~ 是“非”的意思,此 处done = 0; 说明是无限循环,循环体里面应该还 有循环退出条件,否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较,当满足小于1时,停止循环, 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏,每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口,在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析:本题是迭代阈值二值化分割,步骤是:1.选定初始阈值,即原图大小取平均;2.用初阈值进行二值分割;3.目标灰度值平均背景都取平均;4.迭代生成阈值,直到两次阈值的灰 度变化不超过1,则稳定;5.输出迭代结果。

第七章 图像分割

第七章图像分割 1.什么是区域?什么是图像分割? 区域是指相互连通的、有一致属性的像素的集合。 图像分割是指把图像分成互不重叠的区域并提出感兴趣目标的技术。 2.边缘检测的理论依据是什么?有哪些方法?各有什么特点? 边缘能勾画出目标物体轮廓,使贯彻着一目了然,包含了丰富的信息(如方向、阶跃性质、形状等),是图像识别中抽取的重要属性。 (1)梯度算子。特点:仅计算相邻像素的灰度差,对噪声敏感,无法抑制噪声的影响。 (2)Roberts梯度算子。特点:与梯度算子检测边缘的方法类似,但效果较梯度算子略好。 (3)Prewitt和Sobel算子。特点:不仅能检测边缘点,且能进一步抑制噪声的影响,但检测的边缘较宽。 (4)方向算子。特点:边缘检测能力强,且抗噪性能好。 (5)拉拉普拉斯算子。特点:各向同性、线性和位移不变的;对细线和孤立点检测效果好。但边缘方向信息丢失,常产生双像素的边缘,对噪声有双倍加强效果。 (6)马尔算子。特点: (7)Canny边缘检测算子。特点:可以减小检测中的边缘中断,有利于得到较为完整的线段。 (8)沈俊边缘检测方法。特点:用对称的指数函数滤波器进行平滑,并在阶跃边缘,可加白噪声的模型下,按信噪比最大准则,证明了对称的指数函数滤波器是最 佳滤波器。 (9)曲面拟合法。特点:对一些噪声比较严重的图像进行边缘检测可以取得较为满意的结果。 3.拉普拉斯边缘检测算子与拉普拉斯边缘增强算子有何区别? 拉普拉斯边缘检测算子模板中心是-4,拉普拉斯边缘增强算子模板中心是+5。 4.什么是Hough变换?Hough变换检测直线时,为什么不采用y=kx+b的表达形式?试 述采用Hough变换检测直线的原理。 直角坐标系中的一条直线对应极坐标系中的一点,这种线到点的变换就是Hough变换。在直角坐标系中过任一点(x0,y0)的直线系,满足 其中而这些直线 在极坐标系中所对应的点(ρ、θ)构成一条正弦曲线。反之在极坐标系中位于这条正弦曲线上的点,对应直角坐标系中过点(x0,y0)的一条直线,设平面上有若干点,过每点的直线分别对应于极坐标系上的一条正弦曲线。若这些正弦曲线有共同的交点(ρ‘、θ’),则 这些点共线,且对应的直线方程为 5.常用的三种最简单图像分割法各有何特点?

实验五图像分割及目标检测

电子科技大学 实 验 报 告 学生姓名: 学号: 指导教师:彭真明 日期: 2014 年 5 月 20 日 一、实验名称:图像分割及目标检测 二、实验目的:

1、了解图像边缘检测及图像区域分割的目的、意义和手段。 2、熟悉各种经典的边缘检测算子、图像分割方法及其基本原理。 3、熟悉各种图像特征表示与描述的方法及基本原理。 4、熟练掌握利用matlab 工具实现各种边缘检测的代码实现。 5、熟练掌握利用matlab 工具实现基本阈值分割的代码实现。 6、通过编程和仿真实验,进一步理解图像边缘检测、图像分割及其在目标检测、目标识别及跟踪测量应用中的重要性。 三、实验原理及步骤: 1、利用Soble算子进行图像的边缘检测 (1)原理与步骤 数字图像的边缘一般利用一阶/二阶差分算子进行检测。常用的差分算子包括:Roberts 算子(交叉对角算子),Prewitt 算子(一阶),Sobel 算子(一阶),Laplacian 算子(二阶),LoG 算子(二阶)及Canny 边缘检测算法等。其中,Soble 算子为常见的一类梯度算子(一阶梯度算子)。 其x, y 方向的梯度算子分别为: 一幅数字图像I(如图1)与Sx 和Sy 分别做卷积运算后(可采用多种方式,如conv2,filter2 及imfilter),可以求得x,y 两个方向的梯度图像Dx,Dy,然后,可以计算得到原图像的梯度幅度,即 或:

(2)进一步执行梯度图像D 的二值化处理(建议采用Otsu 阈值,也可考虑其他阈值分割),检测图像的二值化边缘。 (3)对于与步骤同样的输入图像I,利用matlab 工具的edge(I,’soble’)函数进行处理。试比较处理结果与步骤(2)的得到的结果的差异,并分析存在差异的原因。 (4)画出原图像、原图像的Dx, Dy 图,幅度图(D)及最后的二值化边缘检测结果图。 2、数字图像中目标区域的形心计算 (1)按如下公式计算原图像(图 2)的质心。 (2)对图 2 中的黑色形状目标进行阈值分割,得到二值化的图像; 图2 原始图像(240*240) (3)计算目标形状的面积(以像素表示); (4)计算图中黑色形状目标的形心位置,并在原图上进行位置标记(可用红色小圆圈)。 其中,M,N 为图像尺寸。x,y 为像素图像平面上的坐标。 (5)画出原图像、原图上叠加质心标记图;分割后的二值化图及分割图上叠加形心标记图。 四、程序框图

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现

本科毕业论文(设计) 题目:基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 学院:计算机与信息工程学院学生: 学号: 专业: 年级: 完成日期:2012 年04 月 指导教师:

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 摘要:视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径,而视觉又是其中最重要的,因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣,此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开,以供我们对图像进一步研究和分析。图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来,将图像分为若干有意义的区域,使得这些区域对应图像中的不同目标,进而能够对所感兴趣的区域进行研究。基于图像分割技术在图像处理之中的重要性,本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比,并通过MATLAB对其进行了实验,通过不同的算法对不同的图片进行处理,分析其优缺点,以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。 关键字:数字图像;分割;MATLAB

The Research and Implementation of Digital Image Segmentation Based on the MATLAB Abstract : Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLABto do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation. Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中,人们往往对图像中的某些部分感兴趣,这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域(可以对应单一区域,也可以对应多个区域),称之为目标或前景;而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标,需要把目标从一幅图像中孤立出来,这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术,也是一经典难题,发展至今仍没有找到一个通用的方法,也没有制定出判断分割算法好坏的标准,对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述,探讨了图像分割技术的发展方向,对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步,图像分割接下来的任务,如特征提取、目标识别等的好坏,都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度,进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法,但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外,还没有制定出选择适用分割算法的标准,这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法,对一些经典方法和新出现的方法作了概述,并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前,现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类,图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值,用以区分不同的类,这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值,并根据该阈值对整幅图像进行分割;而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值,利用这些阈值对各个区域进行分割,即一个阈值对应一个相应的子区域,这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出,确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则,还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法,如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法,将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法,使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法,从目标和背景的类间差异性出发,利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率,再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能,取得很好的通用性和有效性,该算法也容易实现二维推广,即采用二维统计量(如散射图或共生矩阵)取代直方图,以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法,运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法,使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法,该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进,并运用对直方图的预处理及轮廓追踪,找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性,付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法,多次导出Ostu方法,得到了几种与Ostu类似的简单计算公式,使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法,利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确,而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求,为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具,提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量,反映图像的体视特性,而

图像分割简介

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4018081074.html, 图像分割简介 作者:高超 来源:《科教导刊》2009年第04期 摘要图像分割就是将图像中具有特定含义的不同区域分解,划分为若干互不相交的有意义 的小区域的过程。图像分割技术的发展首先是从传统的数值处理方法开始的,大致可分为以下 四类:阈值法、区域法、边缘法、模式分类法。 关键词图像分割信息数值处理法 中图分类号:TP39文献标识码:A 据统计,在人类接受的信息中,视觉信息占到60%~70%,这个数据表明图像在传递信息方面 的作用十分重要。在对视觉图像进行处理时,一般是把复杂的景物做出分解,继而对各个目标物体做指定的测量和分析。图像分割就是将图像中具有特定含义的不同区域分解,划分为若干互 不相交的有意义的小区域的过程。 图像分割借助集合概念定义:令集合R代表整个图像区域,对R的分割看作将R分成若干个满足以下5个条件的非空子集(子区域): (1); (2)对所有的i和j,若,有; (3)对,有; (4)对,有; (5)对是连通的区域。 其中是对所有在集合中像素的二值逻辑谓词,是一种相似性度量;如果区域内像素满足某种相似性,它的值为TRUE,否则为FALSE。 上述条件(1)指出分割的完整性,分割所得到的全部子区域的总和(并集)应能包括图像中所有像素,或者说分割应将图像中的每个像素都分进某一个子区域中。条件(2)保证各个子区域是互不重叠的,或者说一个像素不能同时属于两个区域。条件(3)表明分割后得到的属于同一个区域的像素应该具有某些相同特性。条件(4)指出分割后得到的属于不同区域的像素应该具有某些 不同的特性。条件(5)要求同一个子区域内的像素应当是连通的。对图像的分割总是根据一些

图像分割综述

摘要 图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术,分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。 在阅读大量文献的基础上,本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述,对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳,并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。在此基础上,为了对图像分割理论有更直观的认识,本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法,用MATLAB软件进行了基础的仿真,并对结果进行了分析和总结, 本文重点对一些近年来新兴的算法,比如水平集(Level-set)算法、马尔科夫随机场算法(Markov)、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨,对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。 关键词:图像分割;边界;区域;水平集;马尔科夫

Abstract Image segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields. Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article. This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized. Keywords: Image segmentation; Border; Area;Level-set;Markov

图像分割技术总结

图像分割技术总结 2007-06-28 15:21 图像分割是图像处理领域中的一个基本问题。从大的方面来说,图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法,以及在此基础上的、采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。基于区域的方法采用某种准则,直接将图像划分为多个区域,基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘,获得关于各区域的边界轮廓描述,达到图像分割的目的,而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用,得到分割结果。 ·1 基于区域的图像分割 图像分割中常用的直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等均属于基于区域的方法。 (1)直方图门限分割就是在一定的准则下,用一个或几个门限值将图像的灰度直方图(一维的或多维的)分成几个类,认为图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属于同一个物体,可以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差(或最大类间方差)、最大熵(可使用各种形式的熵)、最小错误率、矩不变、最大繁忙度(由共生矩阵定义)等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息,而忽略了图像中的空间信息,对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。 (2)区域生长是一种古老的图像分割方法,最早的区域生长图像分割方法是由Levine 等人提出的。该方法一般有两种方式,一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域,再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中,达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的;另一种是先将图像分割成很多的一致性较强,如区域内像素灰度值相同的小区域,再按一定的规则将小区域融合成大区域,达到分割图像的目的,典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面(facet)模型的区域生长法,区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割,即将图像分割成过多的区域。 (3)基于图像的随机场模型法主要以Markov随机场作为图像模型,并假定该随机场符合Gibbs分布。使用MRF模型进行图像分割的问题包括:邻域系统的定义;能量函数的选择及其参数的估计;极小化能量函数从而获得最大后验概率的策略。邻域系统一般是事先定义的,因而主要是后面两个问题。S. Geman,首次将基于Gibbs分布的Markov随机场模型用于图像处理,详细讨论了MRF模型的邻域系统,能量函数,Gibbs采样方法等各种问题,提出用模拟退火算法来极小化能量函数的方法,并给出了模拟退火算法收敛性的证明,同时给出了MRF模型在图像恢复中的应用实例。在此基础上,人们提出了大量的基于MRF 模型的图像分割算法。 (4)标记法(labeling)就是将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示,对图像中的每一个象素,用一定的方式赋之以这些标记中的某一个,标记相同的连通象素就组成该标记所代表的区域。标记法常采用松弛技术来给图像中的各个象素赋予标记,一般可分为离散松弛、概率松弛、模糊松弛等三种。Smith等人最先采用松弛标记技术进行图像分割,以后人们又提出了大量的图像松弛分割算法。另外,松弛标记不仅可用于图像分割,还可用于边缘检测、目标识别等。

图像分割算法有哪些

图像分割算法有哪些 数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展,图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系,新的处理方法层出不穷,尽管其发展历史不长,但却引起各方面人士的广泛关注。首先,视觉是人类最重要的感知手段,图像又是视觉的基础,因此,数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次,图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别,图像搜索等等领域。 图像分割有哪些方法1 基于区域的图像分割 图像分割中常用的直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等均属于基于区域的方法。 (1)直方图门限分割就是在一定的准则下,用一个或几个门限值将图像的灰度直方图(一维的或多维的)分成几个类,认为图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属于同一个物体,可以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差(或最大类间方差)、最大熵(可使用各种形式的熵)、最小错误率、矩不变、最大繁忙度(由共生矩阵定义)等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息,而忽略了图像中的空间信息,对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。 (2)区域生长是一种古老的图像分割方法,最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式,一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块

医学图像分割方法汇总

医学图像分割方法汇总 本文主要介绍在医学图像分割方面的几种典型算法,详细介绍每种算法的工作原理,通过对具体的医学图像实验来对比每种方法在分割方面的优点和缺点,分析结果产生的原因,从而在后面的实际应用中选择最合适的算法。 1阈值法分割 1-1 简单阈值分割 简单的阈值处理是图像分割中最为简单基础的一种分割方法。对于一副灰度图像,使用给定的阈值。图像中的像素超过这个阈值的一律设置为最大值(对于八位灰度图像,最大值一般为255),像素小于这个阈值的设置为0.下图 1.2是利用五个不同的阈值对脑部图像(图1.1)的分割结果。(从上到下,从左到右一次使用的阈值分别为最大值的0.1,0.3,0.5,0.7,0.9倍)。 图1.1原始脑部图像 图1.2 使用不同阈值分割后的结果

从实验结果来看,使用简单的阈值分割,过程十分简便,原理简单易懂,但是要是得到比较好的分割结果需要进行多次试验。 1-2 otsu阈值分割法 Otsu阈值分割法又称大津阈值分割法。它的原理是对图像所有的像素范围进行遍历(对8位灰度图像来说呢,就是从0遍历到255),找出合适的T(阈值),把原始图像分割成前景图像和背景图像并且两者之间的类方差最大。 原理: 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g。 假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有:ω0=N0/ M×N (1) ω1=N1/ M×N (2) N0+N1=M×N (3) ω0+ω1=1 (4) μ=ω0*μ0+ω1*μ1 (5) g=ω0(μ0-μ)^2+ω1(μ1-μ)^2 (6) 将式(5)代入式(6),得到等价公式: g= ω0ω1(μ0-μ1)^2 (7)这就是类间方差 找出使得g(类方差)的值到达最大的T(值),就是我们需要的结果。 下图1.3是使用otsu阈值分割法对图1.1脑部图像的分割结果。 图1.3 使用ostu阈值分割得到的结果

.浅析图像分割的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法 一.研究背景及意义 研究背景: 随着人工智能的发展,机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义: 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉,尤其是视觉,同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源,约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态,它直接或间接地作用于人眼,反映的信息与人眼获得的信息一致,这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源,图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像,在实际应用中,为便于计算机等对图像进行处理,人们对连续图像进行采样和量化等处理,得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点,成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中,人们往往只对其中的某些区域感兴趣,称之为前景,这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中,图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割,使其在实

图像分割及描述

姓名:朱慧娟班级:电子二班学号:410109060325 实验四图像分割及描述 一、实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用; 2、理解并掌握常用的图像的恢复和分割技术。 二、实验内容 1、读取图像rice.tif,分别用Roberts, Sobel和prewitt算子对图像进行边缘检测,并在同一窗口显示四幅图像(加上图题)。比较三种算子处理的不同之处。 2、读取图像rice.tif,绘制直方图,状态法阈值分割(阈值为两个峰值对应灰度的中间值);自动寻找门限函数进行分割。 3、读取细胞图像‘cancer02.bmp’,根据相关阈值识别癌细胞。 具体过程:读取图像,转换为二值图像,提取边缘,计算周长L(边界像素个数)计算细胞高度H、宽度W、面积A、圆度C=4πA / L2、矩形度R=A/(H*W)伸长度E=min(H,W)/max(H,W) 进行识别: 若面积大于50000,则为可疑小细胞癌细胞。 若面积小于10000,则为正常细胞。 若面积在10000-50000之间,且C大于阈值0.5,R大于0.5,E大于阈值0.8,则为癌细胞。 4、读取图像rice.tif,编程实现sobel算子检测图像的过程,分别显示水平算子、垂直算子检测结果,两者之和作为最终检测结果。 三、实验程序及实验结果 1.1 实验程序 clear; %清除前变量 a=imread('rice.tif'); %读入图像rice.tif,并记为a b=edge(a,'roberts'); %用roberts算子对图像a进行边缘检测并记为b c=edge(a,'sobel'); %用sobel算子对图像a进行边缘检测并记为c d=edge(a,'prewitt'); %用prewitt算子对图像a进行边缘检测并记为d figure; %建立图表 subplot(2,2,1); %将图表分为四部分,第一部分 imshow(a); %显示图像a title('原图像'); %给所显示图像a加标题‘原图像’

图像分割

第8章 知识要点 图像分割是图像检索、识别和图像理解的基本前提步骤。本章主要介绍图像分割的基本原理和主要方法。 图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一:不连续性和相似性。 基于灰度值的不连续性的应用是根据灰度的不连续变化来分割图像,比如基于边缘提取的分割法,先提取区域边界,再确定边界限定的区域。 基于灰度值的相似性的主要应用是根据事先制定的相似性准则将图像分割为相似的区域,比如阈值分割和区域生长。 8.1 本章知识结构

8.2 知识要点 1. 图像分割 在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景(其它部分称为背景),它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了检索、辨识和分析目标,需要将它们分离提取出来,在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。 图像分割是由图像处理过渡到图像分析的关键步骤。一方面,它是目标表达的基础,对特征测量有重要的影响;另一方面,因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等,能将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,所以使得更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割的应用非常广泛,几乎出现在有关图像处理的所有领域中,并涉及各种类型的图像。图像分割在基于内容的图像检索和压缩、工业自动化、在线产品检验、遥感图像、医学图像、保安监视、军事、体育、农业工程等方面都有广泛的应用。例如:在基于内容的图像检索和面向对象的图像压缩中,将图像分割成不同的对象区域等;在遥感图像中,合成孔径雷达图像中目标的分割,遥感云图中不同云系和背景分布的分割等;在医学应用中,脑部图像分割成灰质、白质、脑脊髓等脑组织和其它脑组织区域等;在交通图像分析中,把车辆目标从背景中分割出来等。在各种图像应用中,只要需要对图像目标进行提取、测量等,就都离不开图像分割。图像分割的准确性将直接影响后续任务的有效性,因此图像分割具有十分重要的意义。 图像分割是图像处理和计算机视觉中的重点和难点之一,提出的各种类型的分割算法达上千种之多。这些分割算法都是针对某一类型图像和某一具体的应用问题而提出的,并没有一种适合所有图像的通用分割算法,通用方法和策略仍面临着巨大的困难。另外,还没有制定出选择适用分割算法的标准,这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。 2. 边缘点检测 边缘定义为图像局部特性的不连续性,具体到灰度图像中就是图像差别较大的两个区域的交界线,广泛存在于目标物与背景之间、目标物与目标物之间。边缘点检测就是要确定图像中有无边缘点,若有还要进一步确定其位置。具体实施时,一要根据实际应用环境及被检测的边缘类型确定检测算子和判断准则,二要依据沿着边缘走向的灰度值缓变或不变,而垂直于边缘走向的灰度则突变的特性。通常边缘类型表现为阶跃式、脉冲式和屋顶式。 边缘检测有多种方法,主要用一阶微分算子,所选取模板不同对图像处理的效果也不同。用二阶微分算子(如Laplacian算子)检测边缘时,可能会把噪声当边缘点检测出来,而真正的边缘点会被噪声淹没而未检测出。为此,Marr和Hildreth提出了Laplacian of Gaussian算子,简称LoG算子。该方法是先采用Gaussian算子对原图像进行平滑,然后施以Laplacian算子,这样就克服了Laplacian算子对噪声敏感的缺点,减少了噪声的影响。 3. Hough变换 Hough变换是考虑像素间的整体关系,在预先知道区域形状的条件下,利用Hough变换可以方便地得到边界曲线而将不连续的边缘像素点连接起来。所以Hough变换的主要优点就在于受噪声和曲线间断的影响较小,是将边缘点连接成边缘线的全局最优方法。 Hough变换的基本思想在于不同坐标系下点-线的对偶关系。Hough变换把在图像空间中的检测问题转化为参数空间的简单累加统计问题。它用于直线检测的基本策略为:由图像空间的边缘点去计算参数空间中共线点的可能轨迹,并在一个累加器中对计算出的共线点计数。Hough变换不仅可以检测直线,还可以检测圆、椭圆、抛物线等形状的曲线。

数字图像处理第七章 图像分割

第七章图像分割 1、什么是区域?什么是图像分割? 答:在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些感兴趣的部分常称为目标或图像,它们一般对应图像中的特定的、具有独特性质的区域。这里的区域是指相互连通的、有一致属性的像素的集合。 图像分割是指把图像分成互不重叠区域并提取感兴趣目标的技术。 2、边缘检测的理论依据是什么,有哪些方法?各有哪些特点? 答:边缘是指图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的那些像素的集合。它存在于目标和背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间。他对图像识别和分析十分有用,边缘能够画出目标物体轮廓,使观察者一目了然,包含了丰实的信息,是图像识别中抽取的重要属性。利用边缘灰度变化的一阶或二阶导数特点,可以将边缘点检测出来。 方法包括: (1)梯度算子;特点是仅计算相邻像素的灰度差,对噪音敏感,无法抑制噪声的影响。(2)Roberts梯度算子;与梯度算子检测边缘的方法类似,但效果较梯度算子略好。(3)Prewitt和Sobel算子;该算子不仅能检测边缘点,且能进一步抑制噪声的影响,但检测的边缘较宽。 (4)方向算子;检测能力强,抗噪能力好。 (5)拉普拉斯算子;特点是各向同性、线性和位移不变的;对细线和孤立点检测效果较好。但边缘方向信息丢失,常产生双像素的边缘,对噪声有双倍加强作用。 (6)马尔算子;马尔算子用到的卷积模板一般较大,不过这些模板可以分解为一维卷积来快速计算。 (7)Canny算子;可以减少小模板检测中的边缘中断,有利于得到较为完整的线段。3、什么是hough变换?hough变换检测直线时,为什么不采用y=kx+b的表达式?试述采 用hough变换检测直线的原理。 答:设在直线坐标系中有一条直线L,在原点到该直线的垂直距离为Ρ,垂线与x周的夹角为θ,则可用Ρ、θ来表示该直线,其直线方程为: Ρ=xcosθ+ysinθ 而这条直线用极坐标表示则为一点(Ρ,θ),可见,直角坐标系中的一条直线对应极坐标系中的一点,这种线到点的变换叫做hough变换。 y=kx+b表示的是一条直线上的点,而hough变换表示的是线到点的关系,因此,hough 变换不能用y=kx+b来表示。 Hough变换的原理:在直角坐标系中过任一点(x0,y0)的直线系,满足 Ρ= x0cosθ+y0sinθ=错误!未找到引用源。sin(θ+Φ) 式中,Φ=arctan(y0/x0).这些直线在极坐标系中所对应的点(Ρ,θ)构成一条正弦曲线。反之,在极坐标系中位于这条直线上的点,对应直线坐标系中过点(x0,y0)的一条直线。设平面上有若干点,过没点的直线系分别对应于极坐标上的一条正弦曲线。 若这些点有共同的交点(Ρ0,θ0),则这些点共线,且对应的直线方程为 Ρ0=xcosθ0+ysinθ0 4、常用的三种最简单图像分割法各有何特点? 答:(1)状态法;状态法首先统计最简单图像灰度直方图,若其直方图成双峰且有明显的谷,则将谷所对应的灰度值作为阈值,按照二值化公式进行二值化,就可将图像从目标中分割出来。这种方法适用于目标和背景的灰度值较大,有明显谷的情况。 (2)判断分析法;判断分析法便利,是一种常用的方法。但它不能反映图像的几何结构,有时分割结果与人的视觉效果不一致。 (3)最佳熵自动阈值法;最佳熵自动阈值法是通过研究图像灰度直方图的熵测量,

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