第6讲 图像分割PPT课件

Canny边缘检测
由John Canny在1986年提出，通 过求解梯度幅值的局部最大值来 检测图像中的边缘。
Laplacian边缘检测
通过计算图像的二阶导数来检测 边缘。
基于图像信息的分割
1 区域生长法
从像素点开始逐渐生长， 形成相似的区域。
2 分水岭算法
通过将图像看作地理地形 图，使用水的流动路线来 进行分割。
图像分割技术
本课程介绍图像分割技术的定义、分类、应用和发展历程。我们将介绍传统 方法和深度学习应用，并展望未来的研究方向。
概述
定义与意义
图像分割是将图像分成多个部分或对象的过程。 广泛应用于计算机视觉、医学图像处理、自动 驾驶和图像语义分析等领域。
分类与应用领域
根据分割结果的类型和得到的方式，可以将图 像分割分为像素分割、基于边缘的分割、基于 图像信息的分割和基于深度学习的分割等。 分 割技术在医学图像处理、自动驾驶、图像语义 分析等领域得到了广泛的应用。
使用在深度学习领域中最新技术， 为不同的图像分配像素级别的标 签，从而识别和分类。
研究前沿
1
图像分割中的深度学习新方法研究
使用新的深度学习技术，如GAN和Transformer网络，来进一步提高图像分割的 准确性和鲁棒性。
2
图像分割中的多模态融合研究
将多种分割方法结合起来，例如结合像素级别的分割和语义级别的分割。
3
U-Net网络的应用
使用更加深入的卷积网络 U-Net，在较少的数据集上进行训练，得到高质量的分 割结果。
实例应用
医学图像处理中的应用
自动驾驶中的应用
图像语义分割中的应用
采用分割算法对脑部 MRI 扫描图 像中肿瘤进行分割、测量和定位， 为医生的诊断提供支持。

Roberts算子：边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声 较少的图像分割。 Prewitt算子：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均， 但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不 如Roberts算子。 Sobel算子：Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均，但是Sobel算子 认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像 素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远， 产生的影响越小。 Isotropic Sobel算子：加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距 离，当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致，就是通常所说的各向同性。 上面的算子是利用一阶导数的信息。 Laplacian算子：是二阶微分算子。其具有各向同性，即与坐标轴方向 无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。但是，其对噪声比较敏感，所以，图 像一般先经过平滑处理，因为平滑处理也是用模板进行的，所以，通常的 分割算法都是把Laplacian算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。
串行边界分割


并行边缘检测的方法，对图像的每一点上所做的处理 不依赖于其它的点处理结果。串行边界分割在处理图像时不 但利用了本身像素的信息，而且利用前面处理过像素的结果。 对某个像素的处理，以及是否把它分类成为边界点，和先前 对其它点的处理得到的信息有关。 串行边界分割技术通常是通过顺序的搜索边缘点来工作 的，一般有三个步骤： 1.起始边缘点的确定。 2.搜索准则，将根据这个准则确定下一个边缘点。 3.终止条件，设定搜索过程结束的条件。
区域分割与边界分割的比较
区域分割实质：把具有某种相似性质的像素连 通，从而构成最终的分割区域。它利用了图像的局 部空间信息，可有效地克服其他方法存在的图像分 割空间不连续的缺点。 基于区域的分割方法往往会造成图像的过度分 割，而单纯的基于边缘检测方法有时不能提供较好 的区域结构，为此可将基于区域的方法和边缘检测 的方法结合起来，发挥各自的优势以获得更好的分 割效果。

基于深度学习的分割方法适用 于各种复杂场景，如自动驾驶 、智能安防等。
各种方法的性能比较
01 基于阈值的分割方法性能稳定，但分割效 果一般。
02
基于边缘的分割方法在目标边缘检测方面 准确度高，但抗噪声能力较弱。
03
基于区域的分割方法能够处理复杂背景和 目标，但计算量大。
04
基于深度学习的分割方法性能优异，但需 要大量标注数据，计算量大。
在遥感图像处理中的应用
遥感图像处理是图像分割技术的另一个重要应用领域，通 过将遥感图像进行分割，可以提取出感兴趣的目标和区域 ，如土地利用分类、植被覆盖监测等。
图像分割技术在遥感图像处理中的应用有助于提高遥感数 据的分析和应用效果，为环境保护、资源调查和城市规划 等领域提供支持。
在机器视觉和目标检测中的应用
04
图像分割技术的应用
在医学影像分析中的应用
医学影像分析是图像分割技术的重要应用领域之一，通过将 医学影像（如CT、MRI和超声图像）进行分割，可以提取出 病变区域、器官和组织结构，为医生的诊断和治疗提供重要 依据。
图像分割技术在医学影像分析中的应用包括肿瘤检测、病灶 定位、组织结构分割等，有助于提高诊断的准性和效率。
详细描述
基于特定理论的分割方法是基于特定的理论 或算法进行图像分割的方法，如基于聚类、 基于小波变换、基于形态学等。这些方法具 有较高的灵活性和适应性，能够针对不同的 图像特点和需求进行定制化分割。但这些方 法通常需要较长的计算时间和较高的计算资 源。
03
图像分割技术的比较
各种方法的优缺点比较
基于阈值的分割方法
优点是能够准确分割各种复杂背景和目标 ，性能优异；缺点是计算量大，需要大量 标注数据。
各种方法的应用场景比较

• 各个区域Zebkde的加权平均值即为图像分割一致性的评价标准。
1 M
Zeb

N
Nk zebk
k 1
• 以区域内方差为原则：
• 区域内一致性判定
归一因子E，wk为权值 以分割图像一致性判断
2

1 Nk
(
iRk
fi


fk )2
(max fi min fi )2
E （ wk） iRk Rk I
• 所有的聚类分割法都对初始值敏感，分割效果不稳定；如果不考虑图像空间上下文间 信息，容易出现分割效果不理想的情况。
7
K-均值聚类
执行步骤：
• 1、选择某种方法将N割样本分成c个聚类的初始划分，计算每个聚类的均值u1、u2、 u3...uc和Je
• 2、选择一个备选样本x,设其在Xj中。
• 3、若Ni=1，则转步骤2，否则继续。
TP 、准确度=TP FP
FP FN
、错误率=
TP FPTN FN
等
15
其他分割方式
基于参数活动轮廓模型的分割
• 传统的Snake模型 • GVF Snake模型
基于几何形变模型的分割
• 几何活动轮廓模型 • 测地活动轮廓模型 • Chan-Vese模型
16
Thank you
• 4、计算。
j

Nj

N
j Ni
1
Ni 1
xuj x ui
2
ji 2 ji
• 5、对于所有的j，如果ρk<ρj，则将x从Xi移到Xk中。
• 6、重新计算uk和ui的值，并修改Je。
• 7、若迭代N次，Je不变，则停止，否则转到步骤2。

第13页/共69页
直方图阈值法matlab实现
• 函数：im2bw，全局阈值函数 • BW=im2bw（I ,level); • BW=im2bw（I ,map ,level); • BW=im2bw（RGB ,level); • 分别将灰度图像、索引图像、彩色图像转化为二值图像， • level，为归一化阈值
型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多梯度算子roberts算子prewitt算子kirsch算子原始图像型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多laplacian算子曲面拟合法型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多梯度算子roberts算子prewitt算子sobel算子kirsch算子原始图像型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多laplacian算子marr算子曲面拟合法型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多a原图h结果c正值为白负值为黑d过零点例3
图像灰度直方图
暗 Z1
Zi
Zt Zj Zk 亮
背景
目标
双峰法选取阈值的缺点：会受到噪音的干扰，最小值不是预期的阈值， 而偏离期望的值。 改进办法：1）取两个峰值之间某个固定位置，如中间位置上。由于峰 值代表的是区域内外的典型值，一般情况下，比选谷底更可靠，可排除 噪音的干扰；2）加强对噪音的处理。对直方图进行平滑处理，如最小 二乘法等补点插值。

分也水可岭 以对在应人于工原选始出图阈像值中后的，边根缘据分割效果i，不断的交互操作，从而选择出最佳的阈值。
12
其灰度均值 阈值运算得二值图像——g(x,y)
(3) 计算新的阈值Ti+1 内部像素灰度分布高度相关。
Ti
ini
L 1
ini
适用于背景和
, 的分析来确定它的值。
i0
i Ti
当处在不同的汇水盆地中的水将要汇合在1一起时T，i 修建大坝阻止水2汇合。L1
13
自动阈值
迭代法
基本思想：开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后
按某种策略不断地改进这一估计值，直到满足给定的准则 为止。在迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改 进策略，好的阈值的改进策略应该具备两个特征，一是能 够快速收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生阈值优于 上一次的阈值。
14
自动阈值
分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而
言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小 孔；
区域边界是明确的； 相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。
3
图像分割 特征
图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一: 不连 续性和相似性.
第1类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像,比如 图像的边缘.
第2类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相 似的区域.门限(阈值)处理、区域生长、区域分离和聚合都是 这类方法的实例。
4
7.3 门限处理(阈值分割)
特点： 直观性 易于实现 封闭而连通的边界（不交叠区域）
5
基本原理
以一定的图像模型为依托。最常用的图像模型是 假设图由具有单峰灰度分布的目标和背景组成。
的分析来确定它的值。