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图像分割的常用方法
1. 阈值分割：根据像素灰度值与预设阈值之间的大小关系将图片分成黑白两个部分，常用于二值化处理。
2. 区域生长：利用像素之间的空间连通关系，从种子像素开始，将与其相邻的像素逐步合并成同一个区域。
3. 全局图像分割：将图像分成多个颜色或灰度级别，然后根据图像亮度、颜色、纹理、空间信息等特征进行分类，常用于分类、检测、识别等任务。
4. 模型分割：使用先前训练好的模型对图像分类和分割。
例如，利用卷积神经网络(CNN) 对图像进行分类和分割。
5. 基于图的分割：将图像转换成图形结构，建立节点之间的连接关系，通过图形算法对图形进行分割。
6. 边缘检测：检测图像中的边缘线条并将其分割出来，常用于目标检测和识别。
7. 水平集分割：该方法使用曲线(水平集) 对图像进行分割，可以在不同曲线之间自由地移动，因此在较复杂的图像中可以得到更好的分割效果。
数字图像处理基本知识数字图像处理基木知识图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理常用方法：1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前己研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
图形图像处理教学大纲图形图像处理教学大纲引言：图形图像处理是计算机科学领域中的重要分支，它涉及到对数字图像进行处理、分析和改进的技术和方法。
随着计算机技术的不断发展，图形图像处理在各个领域中得到了广泛应用，如医学影像、计算机游戏、虚拟现实等。
为了培养学生对图形图像处理的理论和实践能力，制定一份科学合理的教学大纲至关重要。
一、课程目标本课程旨在使学生掌握图形图像处理的基本概念、原理和技术，培养学生的图形图像处理能力和创新思维，为学生今后从事相关领域的工作或研究打下坚实的基础。
二、教学内容1. 图像基础知识- 图像的表示与存储- 图像的采样与量化- 图像的亮度、对比度调整2. 图像增强与滤波- 直方图均衡化- 空域滤波器- 频域滤波器3. 图像变换与编码- 傅里叶变换- 离散余弦变换- 图像压缩与编码4. 彩色图像处理- RGB与CMYK颜色模型- 彩色图像增强- 彩色图像分割与合成5. 图像分割与边缘检测- 阈值分割- 区域生长算法- 边缘检测算法6. 特征提取与目标识别- 形状描述子- 纹理特征提取- 目标识别算法7. 三维图像处理- 三维重建与建模- 三维图像的显示与渲染- 三维图像的分析与处理三、教学方法本课程将采用理论教学与实践相结合的教学方法，通过理论讲解、案例分析和实验实践相结合的方式，培养学生的理论分析和问题解决能力。
1. 理论讲解- 通过课堂讲解，向学生传授图形图像处理的基本概念和原理。
- 结合具体案例，讲解图形图像处理的实际应用。
2. 案例分析- 分析经典的图形图像处理案例，让学生了解实际问题的解决方法。
- 引导学生思考，提出自己的解决方案。
3. 实验实践- 设计一系列图形图像处理实验，让学生亲自动手实践。
- 引导学生分析实验结果，总结经验教训。
四、教学评估1. 平时成绩- 出勤情况- 课堂表现- 作业完成情况2. 实验报告- 实验设计与实施- 实验结果与分析3. 期末考试- 理论知识考核- 应用能力考核五、教材与参考书目教材：- 《数字图像处理》（冈萨雷斯，伍兹著）- 《数字图像处理与计算机视觉》（斯塔利奇著）参考书目：- 《数字图像处理》（拉法尔著）- 《计算机视觉：模型、学习和推理》（斯皮策著）六、总结通过本课程的学习，学生将全面了解图形图像处理的基本理论和技术，培养图形图像处理的实践能力和创新思维。
Image Segmentation诸薇娜zhuweina@Image Segmentation•数字图像处理的目的之一是图像识别，图像分割与测量是图像识别工作的基础。
•图像分割将图像分为一些有意义的区域，然后可以对这些区域进行描述，相当于提取出某些目标区域图像的特征，判断图像中是否有感兴趣的目标。
图像分割举例•图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程•把焦点放在增强感兴趣对象–汽车牌照•排除不相干图像成分：–非矩形区域图像分割的策略•图像分割的基本策略是基于灰度值的两个基本特性：–不连续性•是基于亮度的不连续变化分割图像，如图像的边缘–区域内部的相似性•通过选择阈值，找到灰度值相似的区域•区域的外轮廓就是对象的边Image Segmentation•间断检测• 点检测• 线检测• 边缘检测 寻找间断的一般方法：模板检测 点检测•使用如图所示的模板，如果|R| >=T，则在模板中心位置检测到一个点–其中，T是阈值，R是模板计算值•基本思想：如果一个孤立点与它周围的点不同，则可以使用上述模板进行检测。
•注意：如果模板响应为0，则表示在灰度级为常数的区域TRImage SegmentationImage Segmentation线检测: 通过比较典型模板的计算值，确定一个点是否在某个方向的线上4个线检测模板• 第一个模板对水平线有最大响应• 第二个模板对45方向线有最大响应• 第三个模板对垂直线有最大响应• 第四个模板对-45方向线有最大响应Image Segmentation用R1,R2,R3和R4分别代表水平、45、垂直和-45方向线的模板响应，在图像中心的点，如果|Ri| >|Rj| , j !=i则此点被认为与在模板i方向上的线更相关例：如果|R1| > |R j| , j = 2,3,4则该点与水平线有更大的关联•在灰度恒定的区域，上述4个模板的响应为零•可以设计其它模板：•模板系数之和为0•感兴趣的方向系数值较大Image Segmentation边缘检测边缘检测•一阶–在边缘斜面上，一阶导数为正，–其它区域为零•二阶–在边缘与黑色交界处，二阶导数为正–在边缘与亮色交界处，二阶导数为负–沿着斜坡和灰度为常数的区域为零Image Segmentation边缘检测•结论– 一阶导数可用于检测图像中的一个点是否在–边缘上– 二阶导数可以判断一个边缘像素是在边缘亮–的一边还是暗的一边– 一条连接二阶导数正值和负值的虚构直线将–在边缘中点附近穿过零点– 一阶导数使用梯度算子，二阶导数使用拉普–拉斯算子边缘检测•一阶导数：用梯度算子来计算Image Segmentation边缘检测边缘检测边缘检测边缘检测•结论–Prewitt和Sobel算子是计算数字梯度时最常–用的算子–Prewitt模板比Sobel模板简单，但Sobel模–板能够有效抑制噪声Image SegmentationImage SegmentationImage SegmentationImage Segmentation边缘检测•二阶导数：通过拉普拉斯来计算边缘检测•拉普拉斯算子总结– 缺点：• 拉普拉斯算子对噪声具有敏感性• 拉普拉斯算子的幅值产生双边缘• 拉普拉斯算子不能检测边缘的方向– 优点：• 可以利用零交叉的性质进行边缘定位• 可以确定一个像素是在边缘暗的一边还是亮的一边边缘检测Image Segmentation边缘检测•高斯型拉普拉斯算子总结–高斯型函数的目的是对图像进行平滑处理–拉普拉斯算子的目的是提供一幅用零–交叉确定边缘位置的图像平滑处理减少了噪声的影响Image Segmentation边缘检测•对比二阶拉普拉斯算子和一阶Sobel梯度算子– 缺点• 边缘由许多闭合环的零交叉点决定• 零交叉点的计算比较复杂– 优点• 零交叉点图像中的边缘比梯度边缘细• 抑制噪声的能力和反干扰性能• 结论：梯度算子具有更多的应用边缘连接和边界检测• 为什么需要边缘连接？• 局部处理• 整体处理之霍夫变换边缘连接和边界检测•为什么需要边缘连接？–由于噪声、照明等产生边缘间断，使得一组像素难以完整形成边缘–因此，在边缘检测算法后，使用连接过程将间断的边缘像素组合成完整边缘边缘连接和边界检测•局部处理– 分析图像中每个边缘点(x,y)的一个邻域内的像素，根据某种准则将相似点进行连接，由满足该准则的像素连接形成边缘– 如何确定边缘像素的相似性• 边缘像素梯度算子的响应强度• 边缘像素梯度算子的方向边缘连接和边界检测Image Segmentation边缘连接和边界检测•通过Hough变换进行整体处理•Hough变换– 问题的提出– Hough变换的基本思想– 算法实现– Hough变换的扩展•Hough变换问题的提出– 在找出边界点集之后，需要连接，形成完整的边界图形描述•Hough变换的基本思想–对于边界上的n个点的点集，找出共线的点集和直线方程。
计算机图形图像处理的关键技术计算机图形图像处理是指利用计算机技术对图形和图像进行处理、分析和修改的一种技术。
它包括图形和图像的获取、存储、传输、处理和显示等一系列过程，并且涵盖了图形学、图像处理、计算机视觉和人机交互等多个学科。
计算机图形图像处理的关键技术有许多，下面将重点介绍几项代表性的技术：1. 图像获取：图像获取是指通过摄影、扫描、传感器等方式将现实世界中的图像转换为数字形式。
在图像获取过程中，关键技术包括光学设计、成像传感器、图像采集卡等。
2. 图像增强：图像增强是指通过一系列的算法和处理手段，提高图像的质量、增强图像的细节和对比度等。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化、去噪等。
3. 图像压缩：图像压缩是指将图像的数据表示方式从原始形式转换为较小的表示形式，以便存储、传输和显示。
常见的图像压缩技术有无损压缩和有损压缩，其中有损压缩可以在一定程度上降低图像质量以减少文件大小。
4. 特征提取：特征提取是指从图像中提取有用的特征信息，用于图像分类、目标检测、图像识别等任务。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
5. 图像分割：图像分割是将图像分成若干个区域或目标的过程，以便进一步分析和处理。
常用的图像分割技术有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
6. 三维重建：三维重建是指从二维图像中恢复出三维场景的形状和结构信息。
常见的三维重建方法包括立体视觉、结构光、时序影像等。
7. 虚拟现实：虚拟现实是一种基于计算机图形图像处理技术的交互式仿真技术，使用户可以在虚拟的环境中进行实时交互。
虚拟现实技术包括虚拟环境建模、虚拟现实交互设备、虚拟场景渲染等。
计算机图形图像处理的关键技术涉及到图像获取、图像增强、图像压缩、特征提取、图像分割、三维重建和虚拟现实等多个方面，这些技术的不断发展和创新，使得计算机图形图像处理在多个领域具有广泛的应用前景。
图像生成和处理的算法和应用随着计算机技术的发展，图像生成和处理一直是研究的热点之一。
图像生成和处理是对数字图像进行操作、改变和转换，以达到特定的目的。
它不仅在计算机图形学、计算机视觉等学科中起着重要作用，同时也在众多领域应用广泛，如医学图像分析、图像识别、视频游戏、电影特效、物体跟踪等等。
本文将介绍几种常用的图像生成和处理的算法和应用。
一、图像生成算法1、深度学习深度学习是一种用于图像处理和实现人工智能的技术，目前被广泛应用于图像生成。
深度学习的核心思想是搭建神经网络，利用大量的数据训练模型，从而使模型具有较强的图像生成能力。
其中，生成对抗网络（GAN）是深度学习中最流行的图像生成算法之一。
GAN的基本结构是由一个生成器和一个判别器构成，通过反复训练生成器和判别器，不断提高生成器的生成能力。
2、卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种用于处理图像的神经网络，在图像分类、图像分割、目标检测等方面有着广泛的应用。
CNN最常用的结构是卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取图像的特征，池化层用于缩小特征图的尺寸，全连接层用于分类等任务。
在图像生成方面，CNN可以通过反向传播算法训练生成器，从而实现图像生成。
3、自编码器自编码器是一种基于神经网络的图像生成算法，它的基本思想是将输入映射到隐藏层，然后再将隐藏层映射回输出。
自编码器的训练过程是将原始图像输入自编码器，将输出与目标图像进行比较，通过不断调整权重，使自编码器能够更精确地重构输入图像。
二、图像生成和处理应用1、图像变换图像变换包括图像旋转、平移、缩放和扭曲等操作。
在实际应用中，图像变换可以用于调整图像大小、合成多张图像等任务。
图像变换技术可以通过深度学习等算法实现。
2、图像修复图像修复是指对有缺损、噪声或损坏的图像进行修复、恢复的操作。
图像修复技术可以采用多种算法，如基于统计学的方法、基于采样的方法、基于分类的方法等。
在实际应用中，图像修复主要用于修复老照片、复原古迹等任务。
平面设计知识：平面设计中的图形切割和图形调整技巧平面设计中的图形切割和图形调整技巧平面设计是一门非常重要的艺术形式，它不仅可以用来装饰室内空间和平面材料，还可以用来传达信息、增强品牌形象和提高销售。
在这种情况下，平面设计师需要掌握各种技巧，以创建高质量的设计，其中包括图形切割和图形调整技巧。
图形切割技巧图形切割是一种重要的平面设计技巧，用于划分和组织图像的不同部分。
这种技巧可以帮助设计师将复杂的图片分解为更小的组件，使它们更易于编辑和处理。
这将有助于设计师更好地控制图像，以便轻松地满足客户的需求。
下面是一些常见的图形切割技巧：1、基本裁切技巧基本的裁切技巧是一种最基本的图形切割技巧，用于分割图像的多个部分。
该技术可以通过使用相同的工具来完成，例如矩形或椭圆形选择工具。
设计师可以选择需要剪切的部分，然后复制、移动或删除它们，从而使图像更加紧凑和整洁。
2、放射状裁切技巧放射状裁切技巧是一种非常有用的技巧，用于将图像分割成一些不同形状的部分。
这种技巧可以用来定制图像，并在设计中包含更多细节。
它可以通过使用菜单中的“切割工具”来获得，然后在图像的不同部分创建锚点。
3、形状裁切技巧形状裁切技巧是一种技巧，推荐给设计师，当他们想要创建不同形状的图像时使用。
通过在图像上创建不同的形状，并使用“形状裁剪”工具，可以将形状应用到图像中。
该技巧可以帮助设计师轻松地创建原始、非传统的图像，并使其在平面设计中更具吸引力和有趣。
图形调整技巧图形调整是另一种重要的平面设计技巧，用于改变图像的形状、颜色和样式。
这种技术可以帮助设计师更改特定组件的属性，并在设计中增加吸引力和强调重点。
以下是一些常见的图形调整技巧：1、颜色调整技巧颜色调整技巧是一种最基本的图形调整技巧，用于更改图像的整体色调和亮度。
这种技巧可以帮助设计师创建具有更好视觉效果的图像，并在设计中强调品牌形象。
2、渐变调整技巧渐变调整技巧是一种技巧，推荐给设计师，当他们需要在图像中使用多种颜色或渐变时使用。
医学图像处理实验报告实验名称：图像分割设计实验姓名：gaojunqiang学号：20105405班级：生医 1001指导教师：……2013年6月5日一、实验目的1、编程实现下列功能：读出存储的黑白灰度图象并显示，用拉普拉斯算子对图象进行边缘检测，显示处理后图象，存储处理后图象。
2、编程实现下列功能：读出存储的黑白灰度图象并显示，用鼠标点击图象上某一点，以灰度相近原则进行区域生长，显示处理后图象，存储处理后图象。
二、实验原理1、拉普拉斯边缘检测二维函数f(x,y)的拉普拉斯是一个二阶的微分定义为：∇2f = [∂2f / ∂x2 ,∂2f / ∂y2]一般情况下可以用一个拉普拉斯模板算子。
模板算子分为4邻域和8邻域，如下∇2f = 4z5 – (z2 + z4 + z6 + z8)∇2f = 8z5 – (z1 + z2 + z3 + z4+z5 + z6 + z7+ z8)2、区域增长区域增长是通过一个起始点作为种子点对他周围的点进行选择。
它采取的是一种迭代的思想。
区域增长也分为四邻域和八邻域两种方式。
通过像素的集合进行区域增长的算法如下：1）根据图像的不同应用选择一个或一组种子，它或者是最亮或最暗的点，或者是位于点簇中心的点。
2）选择一个描述符（条件）3）从该种子开始向外扩张，首先把种子像素加入集合，然后不断将与集合中各个像素连通、且满足描述符的像素加入集合4）上一过程进行到不再有满足条件的新结点加入集合为止。
三、实验代码及结果1、拉普拉斯边缘检测代码如下：%主函数如下：clc;close all;clear all;Imag = imread('lena.tiff');ImagGray = rgb2gray(Imag); %将彩色图片转换成灰度图片figure()imshow(ImagGray),title('灰度图像');% T = graythresh(ImagGray); %用大津法自动确定阈值% I=edge(ImagGray,'log',0.004);% figure(),imshow(I), title('laplace边缘图像');ImagGray = double(ImagGray);T = 60; %设置阈值LapModType = 8; %设置laplace模板方式ImagLapEdge = LaplaceEdge(ImagGray,LapModType,T); %laplace边缘检测ImagLapEdge = uint8(ImagLapEdge);figure()imshow(ImagLapEdge),title('laplace边缘图像');%拉普拉斯边缘检测函数如下：function ImagLapEdge = LaplaceEdge(ImagGray,MoldType,Thresh)%-----------------参数介绍--------------------%输入参数：% ImagGray: 输入的灰度图像% MoldType: 摸板类型，包括四邻域和八邻域% Thresh: 边缘检测阈值%输出参数：% ImagEdge：边缘像素点,存储的是二值化图像[r,c] = size(ImagGray);ImagLapEdge = zeros(r,c);%四邻域拉普拉斯边缘检测算子if 4 == MoldTypefor i = 2:r-1for j = 2:c-1Temp =-4*ImagGray(i,j)+ImagGray(i-1,j)+ImagGray(i+1,j)+ImagGray(i,j-1)+ImagGray(i,j+1); if Temp > ThreshImagLapEdge(i,j) = 255;elseImagLapEdge(i,j) = 0;endendendend%八邻域拉普拉斯边缘检测算子if 8 == MoldTypefor i = 2:r-1for j = 2:c-1Temp =-8*ImagGray(i,j)+ImagGray(i-1,j)+ImagGray(i+1,j)+ImagGray(i,j-1)+ImagGray(i,j+1)+ImagGray(i-1,j-1)+ImagGray(i+1,j+1)+ImagGray(i+1,j-1)+ImagGray(i-1,j+1);if Temp > ThreshImagLapEdge(i,j) = 255;elseImagLapEdge(i,j) = 0;endendendend拉普拉斯边缘检测实验结果如下：图1 原灰度图像图2 拉普拉斯8邻域模板边缘检测图像图3拉普拉斯4邻域模板边缘检测图像2、区域增长实验代码：主函数如下：clc;close all;clear all;Imag = imread('lena.jpg');figure()imshow(Imag), title('原灰度图片');n = 4; %设置区域增长的种子点数[x,y] = ginput(n); %在图像上取点V = [y,x];V = uint16(V);thresh = 33; %区域增长的阈值growingtype = 8; %增长方式[regionGet,imout,regionsize]=regiongrowing(V,Imag,thresh,growingtype); %区域增长函数figure()imshow(imout), title('区域分割后的图片');hold onplot(x,y,'+');由于区域增长代码老师已给这里就不在写出。
