一种交互式的云模型图像分割方法

图片简介:本技术提供了一种交互式图像分割方法，包括步骤有：将医学图像的三维数据映射为三个正交方向的二维图像；对所述二维图像进行鼠标交互处理，将鼠标单击点处的像素点作为种子点；根据所述种子点的体素值设定初始阈值范围；根据所述种子点和所述初始阈值范围进行阈值增长算法处理，其计算结果存储为图像中间数据；根据所述图像中间数据生成轮廓，将所述轮廓以轮廓点集的形式保存；将所述轮廓点集包围的区域标记为分割区域以形成分割结果。

借此，本技术提高了医疗图像的分割速度和分割质量，同时简化了用户操作。

技术要求1.一种交互式图像分割方法，其特征在于，包括步骤有：将医学图像的三维数据映射为三个正交方向的二维图像；对所述二维图像进行鼠标交互处理，将所述鼠标单击点处的像素点作为种子点；根据所述种子点的体素值设定初始阈值范围；根据所述种子点和所述初始阈值范围进行阈值增长算法处理，其计算结果存储为图像中间数据；根据所述图像中间数据生成初始轮廓；在所述初始轮廓上拖动所述鼠标进行交互；根据所述鼠标的位置计算新阈值范围，假设所述初始阈值范围为[a,b]，鼠标拖动过程中计算一个缩放因子w，若所述鼠标单击点的坐标为(px,py),所述鼠标移动到点(tx,ty)，则计算出新阈值范围[a',b']如下：根据所述新阈值范围进行阈值增长算法处理并实时显示计算出的轮廓；上下拖动鼠标，重复上述过程：重新计算新阈值范围，重新进行阈值增长算法并实时显示计算出的轮廓，当阈值调整达到一个比较满意的轮廓，鼠标弹开，交互结束，其计算结果存储为新图像中间数据；根据所述新图像中间数据生成新轮廓，将所述新轮廓以新轮廓点集的形式保存；将所述轮廓点集包围的区域标记为分割区域以形成分割结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据图像中间数据生成轮廓，将所述轮廓以轮廓点集的形式保存的步骤包括：根据所述图像中间数据提取闭合区域的轮廓，对所述闭合区域内的空洞不做提取，提取出的所述轮廓以轮廓点集的形式保存在一维数组Point[number]中。

交互式图像分割技术研究随着计算机技术的发展和普及，图像处理已成为计算机科学和工程技术中重要的研究方向之一。

其中，图像分割是图像处理领域的一个重要问题，它是指将图像中的像素根据其灰度、颜色、纹理、形状等特征分为若干个相似的区域，并使这些区域内的像素具有一定的连续性和显著性。

图像分割的目的是提取图像中有用的信息，为进一步的图像分析和处理提供基础。

交互式图像分割技术是指利用人机交互手段，通过用户交互的方式来进行图像分割的一种技术。

它可以通过用户手动绘制和调整分割结果，使得分割结果更加准确和符合用户的要求。

交互式图像分割技术已经成为当前图像处理领域的研究热点之一，主要由于其在工业界和医疗领域的广泛应用。

交互式图像分割技术的研究主要包括以下几个方面：1. 分割算法的改进在交互式图像分割技术中，分割算法的准确性和效率直接影响着分割结果的好坏和用户体验。

因此，研究人员一直在探索更加高效和准确的分割算法。

其中，基于边缘检测的分割算法和基于区域生长的分割算法是比较常见的两种方法。

基于边缘检测的分割算法利用边缘的信息来分割图像，并基于人工交互进行优化。

优点是分割结果明显，但对图像的光照和噪声比较敏感。

基于区域生长的分割算法则是根据像素之间的相似性将图像划分为不同的区域。

它的优点是鲁棒性和可调性好，但由于需要优化区域生长的条件和规则，所以最终的分割结果需要不断调整。

2. 交互方式的改进交互方式是交互式图像分割技术中非常重要的一部分，它直接影响着用户体验和分割结果的准确性。

目前，常用的交互方式包括手动标注、区域选择和鼠标交互等。

手动标注方法利用人工绘制前景和背景区域的方式来进行分割，但需要大量的人工参与，不利于减少人力成本。

区域选择方法则是通过手动选择某些区域作为分割的依据，具有一定的自动化程度，但对于复杂的图像分割结果不佳。

鼠标交互方法则是通过鼠标进行涂抹和擦除的方式来进行分割，能够提高交互速度和准确性，但需要较强的人机交互技术支持。

交互式图像分割算法研究图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，是将图像划分成多个部分的过程，每个部分都具有不同的属性或特征。

可以通过图像分割技术对图像进行各种分析和处理，如目标检测、人脸识别、医学影像分析等。

在实际应用中，常常需要人工干预进行交互式图像分割。

因此，研究交互式图像分割算法对于提高图像分割的准确度和效率具有重要意义。

交互式图像分割算法的基本思想是将图像分割问题转化为优化问题，通过交互式的方式指导算法迭代优化得到图像分割结果。

通常包括以下步骤：初始化、定义能量函数、交互式操作、优化能量函数等。

首先是图像分割的初始化。

算法首先将图像划分成若干个区域，对每个区域赋予一个初始标签，可以将这些标签看做是对图像进行分组的一种方式。

其次是定义能量函数。

能量函数是用来描述图像分割结果的好坏程度的函数。

通常包含两部分，数据项和平滑项。

数据项用于描述分割结果与原图像的相似度，平滑项用于描述分割结果的连贯性。

这里的连贯性指的是相近的像素点在结果中被分为同一区域的概率较大。

然后是交互式操作。

交互式操作是通过人工指导算法进行图像分割的过程。

这里常用的交互形式是交互式分割边框和画笔。

交互式分割边框是指由用户手动绘制的区域边界信息，用于指导算法进行分割。

画笔则可以在分割结果中进行细微的调整，可以提高算法的鲁棒性。

最后是能量函数的优化。

通常采用迭代优化的方式，不断更新分割结果，直到满足某种终止条件。

优化方法常用的有基于梯度下降的方法、演化算法等。

交互式图像分割算法的研究，一方面需要考虑算法的准确度，另一方面也需要考虑算法的效率。

因此，研究交互式图像分割算法既需要深入研究分割算法的理论，也需要结合实际应用的需求，进行算法的优化和改进。

其中一个重要的问题是如何提高交互式图像分割算法的效率。

通常的图像分割算法需要进行多次迭代，这对于大规模图像的分割问题来说，非常耗时，而且迭代次数也会影响分割结果的准确度。

针对这个问题，目前有一些研究采用了增量式的方法进行分割。

多人协作的场景下的交互式图像分割方法研究在图像处理领域，图像分割是一个重要的研究方向。

图像分割主要是将一张图像分成多个部分，每个部分可以表示不同的对象或者区域。

在很多场景下，图像分割是非常重要的，比如医学影像、机器人视觉等。

但是，由于图像的复杂性和多样性，自动图像分割技术无法满足所有应用场景的需求。

因此，交互式图像分割技术变得非常重要。

交互式图像分割是一种交互式的图像分割方法。

它需要用户手动指定一些关键点或者区域，系统根据这些关键点或者区域自动完成图像分割。

交互式图像分割在很多场景下都非常有用，比如医学影像、卫星影像、计算机视觉等领域。

与自动图像分割相比，交互式图像分割的结果更加准确和可靠。

因此，交互式图像分割成为图像分割领域的一个热门研究方向。

在多人协作的场景下，交互式图像分割技术变得更为重要。

比如在医学实践中，多个医生需要共同诊断一张影像。

在这种情况下，交互式图像分割技术可以帮助医生进行更加准确和可靠的诊断。

多人协作的场景下，交互式图像分割技术需要满足一些特殊的需求。

本文将介绍一些针对多人协作的场景下交互式图像分割的研究进展。

一、传统交互式图像分割方法的不足在传统的交互式图像分割方法中，用户需要手动绘制区域或者给出一些标记点。

然后，系统根据这些标记点或者区域进行自动分割。

这种方法有一些不足之处。

首先，用户需要有一定的图像处理知识和经验。

否则，用户很难绘制出准确并且有意义的标记点或者区域。

其次，用户需要耗费大量的时间和精力。

对于一些大规模的图像分割任务，用户需要绘制大量的标记点或者区域。

这将导致用户的疲劳和不可靠性。

最后，传统的交互式图像分割方法无法应对多人协作的场景。

当多个用户对同一张图像进行分割时，他们可能会产生不一致的标记点或者区域。

这将导致最终的分割结果不可靠。

为了解决这些问题，研究人员提出了一些新的交互式图像分割方法。

这些方法克服了传统方法的不足，同时也适用于多人协作的场景。

二、多人协作的交互式图像分割方法1. 基于协同过滤的方法基于协同过滤的方法是一种经典的多人协作方法。

第一章引言计算机中存储的图像是像素点的亮度或者颜色的集合，而人在观察一幅图像时，反映在脑海中的却往往是一个个可分离的目标。

人的视觉系统会自动将图像划分成一系列具有某种意义的区域。

在数字图像处理和机器视觉中很多时候我们也需要进行类似的处理，这就是图像分割过程。

１．１图像分割一般来说，图像分割足将一幅数字图像按照某种目的划分成两个或多个子图像区域。

根据具体的应用场合的不同，图像分割的目的也是多种多样。

有时需要我们将一幅图像划分成一个个可识别的目标，就像人对图像的感觉一样，而有时只需要将它划分成许多小的具有某种～致性的区域，例如色彩的一致性，纹理的一致性等，作为底层视觉处理的一部分。

当然这二者也有相通的地方，同一目标区域所在的像素点往往具有相似的特征。

Ｇａｌｕｎ和Ｓｈａｒｏｎ［ＧＳＢＢ２００３】的采用像素一致性的图像分割算法，对于很多自然图像的分割结果却具有类似目标分割的效果。

图１．１Ｇａｌｕｎ和Ｓｈａｒｏｎ的自然图像分割技术图像分割在很多领域有着广泛的应用。

在医学图像处理中，很多时候需要我们将某个器官从一幅图像中分割出来，以进行进一步的处理，这也是图像分割技术最早的用途之一。

中国科学院硕士学位论文——交互式图像分割算法研究图１．２医学图像处理中的图像分割图像编辑是另一个需要用到图像分割技术的地方。

想象一下，也许你从未去过南极，不过这并不妨碍你拥有一张在南极海滩边与企鹅嬉戏的照片，现代数字图像处理技术可以很方便得帮你做到这一点。

打开一张你的生活照片，使用任何一个图像工具，比如Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ，把自己的影像“抠”出来，然后放入一幅南极的背景图像中。

就这样，你的第一次南极之旅就完成了。

图１．３我的南极。

留影”本论文所讨论的就是图像分割中用到的核心技术。

图像分割技术一直是图像处理和机器视觉领域的重要的研究方向，从上世纪七十年代到现在，每年都有大量的关于这方面的论文出现。

机器视觉和图形图像方面的国际会议，一般都会设有图像分割方面的专题。

基于深度学习的交互式图像分割研究随着人工智能技术的不断发展，图像分割技术在各个领域得到了广泛应用。

图像分割技术是将图像划分成多个子区域的过程，使得每个子区域都具有明确的物理意义，从而实现对图像的更加精细的描述。

其中，交互式图像分割技术是一种新的模式，可以通过用户的交互来改善分割的精度。

本文将介绍基于深度学习的交互式图像分割技术的研究进展。

一、传统的图像分割技术的缺陷在图像分割技术的早期阶段，常用的方法是阈值分割、边缘检测和区域增长等。

但是这些方法都存在着一定的缺陷。

比如阈值分割对光照不敏感，但是对于图像背景和前景之间存在过渡区域的情况，效果就会非常不理想；边缘检测方法可以检测到图像中存在的边缘，但是不能够准确地描述各个区域的特征；区域增长方法可以将相邻的像素点合并成为一个区域，但是由于噪声等原因，结果不是很稳定。

这些传统的图像分割方法都存在着一定的局限性，无法满足实际应用的需求。

二、介绍交互式图像分割技术交互式图像分割技术是一种新型的图像分割方法，可以通过用户的交互来改善分割的精度。

它的基本思想是让用户提供一些先验信息，比如图像中某些区域的位置、形状、大小等，然后将这些信息应用到图像分割算法中，进而提高分割结果的精度。

与传统的分割算法相比，交互式分割算法具有以下优点：（1）精度高：交互式分割算法可以根据用户提供的先验信息来改善分割结果，因此精度更高；（2）适应性强：交互式分割算法可以根据用户的需求进行调整，因此适应性更强；（3）可视化好：交互式分割算法可以将用户提供的先验信息可视化出来，这样用户可以直观地了解分割结果。

三、介绍基于深度学习的交互式图像分割技术基于深度学习的交互式图像分割技术是近年来的研究热点之一。

深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，它可以从大量的数据中自动学习特征，并能够对新的数据进行准确的分类、识别等。

基于深度学习的交互式图像分割技术是将这一优越性应用到图像分割领域的一种新方法。

专利名称：一种实现交互式图像分割的方法、装置及终端专利类型：发明专利
发明人：梁舟
申请号：CN201710004574.X
申请日：20170104
公开号：CN106898001A
公开日：
20170627
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本文公开了一种实现交互式图像分割的方法、装置及终端。

所述方法包括：构造包含涂抹轨迹的几何图形并扩展形成标记区，确定包含标记区的感兴趣区域；生成图像分割算法的输入掩模图：将标记区中像素作为掩模图中的前景点，将感兴趣区域中标记区外的像素作为掩模图中的背景点；根据彩色图和掩模图确定各个像素的第一分割参数，根据深度图和掩模图确定各个像素的第二分割参数，对两种分割参数进行融合；将每个像素融合后的分割参数映射到无向图中，根据最小割‑最大流算法对无向图进行处理获得精细分割后的掩模图，从彩色图中分割出精细分割后的掩模图中前景点对应的图像。

本文能缩短算法的运行时间，结合图像的深度信息改善图像分割的效果。

申请人：努比亚技术有限公司
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