基于二维最大熵原理和改进遗传算法的图像阈值分割

医学图像处理与分析作业指导书第一章绪论 (2)1.1 医学图像处理与分析概述 (2)1.2 医学图像处理与分析的应用领域 (2)2.1 医学图像获取技术 (3)2.2 医学图像预处理方法 (4)2.3 医学图像增强与复原 (4)第三章医学图像分割技术 (4)3.1 阈值分割法 (4)3.1.1 全局阈值分割 (5)3.1.2 局部阈值分割 (5)3.2 区域生长法 (5)3.2.1 种子点选择 (5)3.2.2 相似性准则 (5)3.3 水平集方法 (5)3.3.1 曲线演化法 (6)3.3.2 区域嵌入法 (6)3.3.3 基于能量函数的方法 (6)第四章医学图像特征提取 (6)4.1 形态学特征提取 (6)4.2 纹理特征提取 (6)4.3 频域特征提取 (7)第五章医学图像分类与识别 (7)5.1 统计学习方法 (7)5.2 深度学习方法 (8)5.3 融合多特征的方法 (8)第六章医学图像配准技术 (8)6.1 医学图像配准原理 (8)6.2 医学图像配准算法 (9)6.3 医学图像配准应用 (9)第七章医学图像三维重建 (10)7.1 三维重建原理 (10)7.2 三维重建算法 (10)7.3 三维重建应用 (11)第八章医学图像可视化 (11)8.1 医学图像可视化方法 (11)8.2 医学图像可视化工具 (12)8.3 医学图像可视化应用 (12)第九章医学图像处理与分析软件 (13)9.1 常用医学图像处理软件介绍 (13)9.2 医学图像处理与分析软件操作 (13)9.3 医学图像处理与分析软件应用实例 (14)第十章医学图像处理与分析的发展趋势与展望 (14)10.1 医学图像处理与分析技术发展趋势 (14)10.2 医学图像处理与分析在临床应用中的挑战 (14)10.3 未来医学图像处理与分析的研究方向 (15)第一章绪论1.1 医学图像处理与分析概述医学图像处理与分析是医学影像学、计算机科学、数学和工程学等多个学科交叉融合的领域。

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AbstractImage 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第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。

基于RGB颜色空间的彩色图像分割作者：洪梦霞梁少华来源：《电脑知识与技术》2020年第34期摘要：颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物的图像，或者从单一的背景图像中提取其他彩色物体，大数据时代背景下，颜色空间对于图像分析仍然非常有用，通过在RGB和HSV颜色空间可视化图像，可以看到图像颜色分布的散点图。

通过阈值分割，确定要提取的所有像素的阈值，在所有像素中获取期望的像素，得到分割后的图像。

实验结果分析，使用OpenCV基于Python中的颜色从图像中分割对象，可以达到简单、快速、可靠的目的。

关键词：颜色空间;颜色分割;阈值分割中图分类号：TP3 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）34-0225-03Abstract： Color segmentation can be used to detect body tumors， extract wildlife images from forest or marine background， or extract other color objects from a single background image. In the background of big data era， color space is still very useful for image analysis. By visualizing images in RGB and HSV color spaces， we can see the scatter map of image color distribution. Through threshold segmentation， the threshold of all the pixels to be extracted is determined， and the desired pixels are obtained from all pixels to obtain the segmented image. Experimental results show that using OpenCV to segment objects from images based on Python color can achieve the purpose of simple， fast and reliable.Key words： color space; color segmentation; threshold segmentation圖像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并分割出感兴趣区域的过程。

人工智能医疗影像分析手册第1章人工智能在医疗影像分析中的概述 (3)1.1 医疗影像分析的发展历程 (4)1.2 人工智能在医疗影像分析中的应用 (4)1.3 国内外研究现状与趋势 (4)第2章医疗影像数据预处理 (5)2.1 影像数据的获取与存储 (5)2.1.1 影像数据获取 (5)2.1.2 影像数据存储 (5)2.2 影像数据的格式转换与标准化 (5)2.2.1 格式转换 (5)2.2.2 标准化处理 (5)2.3 影像数据的增强与滤波处理 (5)2.3.1 影像增强 (6)2.3.2 滤波处理 (6)第3章医疗影像特征提取 (6)3.1 传统特征提取方法 (6)3.1.1 边缘检测算子 (6)3.1.2 区域描述子 (6)3.1.3 直方图特征 (6)3.1.4 形状描述子 (6)3.2 深度学习特征提取方法 (6)3.2.1 卷积神经网络（CNN） (7)3.2.2 深度信念网络（DBN） (7)3.2.3 自动编码器（AE） (7)3.2.4 对抗网络（GAN） (7)3.3 特征选择与优化 (7)3.3.1 主成分分析（PCA） (7)3.3.2 独立成分分析（ICA） (7)3.3.3 互信息（MI） (7)3.3.4 基于模型的特征选择 (7)3.3.5 集成学习方法 (7)第4章人工神经网络在医疗影像分析中的应用 (8)4.1 前馈神经网络 (8)4.1.1 图像分类 (8)4.1.2 特征提取 (8)4.2 卷积神经网络 (8)4.2.1 图像分类 (8)4.2.2 目标检测 (8)4.2.3 图像分割 (9)4.3 循环神经网络 (9)4.3.1 序列图像分析 (9)4.3.3 医疗文本分析 (9)第5章深度学习模型训练与优化 (9)5.1 损失函数与优化算法 (9)5.1.1 损失函数 (9)5.1.2 优化算法 (10)5.2 过拟合与正则化 (10)5.2.1 过拟合原因 (10)5.2.2 正则化方法 (10)5.3 模型调参与优化策略 (10)5.3.1 超参数调整 (11)5.3.2 优化策略 (11)第6章医疗影像分割技术 (11)6.1 基于阈值的分割方法 (11)6.1.1 阈值分割原理 (11)6.1.2 常用阈值选取方法 (11)6.1.2.1 手动选取阈值 (11)6.1.2.2 自动选取阈值 (11)6.1.2.2.1 基于直方图的方法 (11)6.1.2.2.2 基于熵的方法 (11)6.1.2.2.3 基于遗传算法的方法 (11)6.2 基于边缘检测的分割方法 (11)6.2.1 边缘检测原理 (12)6.2.2 常用边缘检测算法 (12)6.2.2.1 一阶导数算子 (12)6.2.2.1.1 Sobel算子 (12)6.2.2.1.2 Prewitt算子 (12)6.2.2.1.3 Scharr算子 (12)6.2.2.2 二阶导数算子 (12)6.2.2.2.1 Laplacian算子 (12)6.2.2.2.2 Canny算子 (12)6.3 基于区域生长的分割方法 (12)6.3.1 区域生长原理 (12)6.3.2 常用生长准则 (12)6.3.2.1 邻域相似性准则 (12)6.3.2.2 阈值准则 (12)6.3.2.3 区域面积准则 (12)6.3.2.4 形状准则 (12)6.4 深度学习分割方法 (12)6.4.1 深度学习分割原理 (12)6.4.2 常用深度学习分割网络 (12)6.4.2.1 全卷积神经网络（FCN） (12)6.4.2.2 UNet (13)6.4.2.3 VNet (13)6.4.2.5 Mask RCNN (13)6.4.2.6 其他改进型网络结构 (13)第7章医疗影像分类与识别 (13)7.1 传统机器学习分类方法 (13)7.1.1 线性分类器 (13)7.1.2 非线性分类器 (13)7.1.3 特征选择与特征提取 (13)7.2 深度学习分类方法 (13)7.2.1 卷积神经网络（CNN） (13)7.2.2 深度信念网络（DBN） (13)7.2.3 迁移学习 (13)7.3 集成学习方法在医疗影像分类中的应用 (14)7.3.1 集成学习概述 (14)7.3.2 Bagging和Boosting方法 (14)7.3.3 深度集成学习 (14)第8章医疗影像检测与定位 (14)8.1 基于目标检测的影像分析 (14)8.1.1 目标检测技术概述 (14)8.1.2 常见目标检测算法 (14)8.2 基于深度学习的目标检测方法 (14)8.2.1 卷积神经网络（CNN） (14)8.2.2 区域提议网络（RPN） (15)8.2.3 Fast RCNN和Faster RCNN (15)8.2.4 YOLO系列算法 (15)8.3 医疗影像中的目标定位技术 (15)8.3.1 基于深度学习的目标定位 (15)8.3.2 基于图谱的目标定位 (15)8.3.3 基于形状先验的目标定位 (15)8.3.4 基于多模态信息融合的目标定位 (15)第9章医疗影像分析在临床应用中的案例研究 (15)9.1 肺癌筛查与诊断 (15)9.2 心脏疾病评估与预测 (16)9.3 神经退行性疾病诊断与评估 (17)第10章医疗影像分析的发展挑战与未来趋势 (17)10.1 医疗影像数据的安全与隐私保护 (17)10.2 医疗影像分析的标准化与可解释性 (18)10.3 医疗影像分析在智慧医疗中的应用前景 (18)10.4 未来发展趋势与挑战 (18)第1章人工智能在医疗影像分析中的概述1.1 医疗影像分析的发展历程医疗影像分析作为医学领域的重要分支，其发展历程与医学影像技术的进步息息相关。

目录摘要 (I)Abstract (II)1.绪论 ....................................................................................................................... - 1 -1.1研究目的及其意义...................................................................................... - 1 -1.2图像分割的研究现状.................................................................................. - 2 -1.3主要工作...................................................................................................... - 2 -1.4内容安排...................................................................................................... - 3 -2.图像分割的原理和方法 ....................................................................................... - 4 -2.1概述.............................................................................................................. - 4 -2.1.1图像.................................................................................................... - 4 -2.1.2图像处理............................................................................................ - 4 -2.2图像分割简介.............................................................................................. - 5 -2.3图像分割的定义.......................................................................................... - 6 -2.4图像分割的基本方法................................................................................. - 7 -2.4.1阈值法的基本原理............................................................................ - 8 -2.4.2阈值法图像分割方法分类................................................................ - 8 -3.灰度-梯度共生矩阵理论 .................................................................................... - 10 -3.1灰度的概念................................................................................................ - 10 -3.2梯度的概念................................................................................................ - 10 -3.3灰度-梯度共生矩阵原理 .......................................................................... - 11 -3.4灰度梯度归一化的方法............................................................................ - 11 -3.5计算灰度-梯度共生矩阵 .......................................................................... - 12 -4.最大条件熵 ......................................................................................................... - 13 -4.1二维最大熵原理........................................................................................ - 13 -4.2快速递推算法............................................................................................ - 15 -4.3分割结果.................................................................................................... - 16 -4.3.1图cameraman................................................................................. - 16 -4.3.2图boat........................................................................................... - 17 -4.3.3图number....................................................................................... - 18 -4.4分析研究.................................................................................................... - 19 -5.结论 ..................................................................................................................... - 21 -致谢................................................................................................................ - 22 - 参考文献.......................................................................................................... - 23 - 附录.................................................................................................................. - 24 -摘要图像分割是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题。

学校代码 10126 学号 00708037 分类号密级本科毕业论文基于遗传算法的图像阈值分割学院、系数学科学学院计算数学系专业名称信息与计算科学年级 2007级学生姓名刘家祥指导教师曹军2011年 5月 20 日内容摘要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。

图像的分割是以灰度值作为分割的依据,通过各个像素的灰度值和事先确定的阈值的比较来分割图像。

如何确定最合适的阈值是处理好图像分割的关键,这自然成为一直以来分割算法研究的焦点。

遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。

遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。

本文主要介绍基于遗传算法的最小误差阈值法、最大类间方差法（Otsu法）以及最佳直方图熵法(KSW熵法)等三种方法分割图像。

关键词：图像分割，遗传算法，阈值分割AbstractImage segmentation refers to the image into regions each with characteristics and goals of the technology to extract and process of interest. Segmentation is a segmentation based on gray value, gray value of each pixel through the predetermined threshold value and comparing the image segmentation. How to determine the most appropriate threshold is the key to handling image segmentation, which has naturally become the focus of segmentation algorithms.Genetic algorithm is a biological theory of evolution and genetic mechanism of natural selection in biological evolution simulation method to calculate the optimal solution. Genetic algorithm has many advantages, such as robustness, parallel, adaptive, and fast convergence, can be used in the field of image processing image segmentation technique to determine the split threshold.In this paper, genetic algorithm based on minimum error threshold, the largest class variance (Otsu method) and the best histogram entropy (KSW entropy method) are three ways to split the image.Keywords : Image segmentation, genetic algorithms, threshold目录第一章绪论 .................................................. - 1 - 第二章遗传算法概述 ........................................ . - 2 -2.1遗传算法的研究历史....................................... - 2 -2.2生物背景................................................. - 2 -2.3遗传算法的基本思想....................................... - 3 -2.4遗传算法的几个概念....................................... - 4 -2.4.1适应度函数......................................... - 4 -2.4.2遗传算法最常用的算子............................... - 4 -2.5遗传算法运算的基本流程................................... - 5 - 第三章图像分割的现状 ........................................ - 7 -3.1图像分割简介............................................. - 7 -3.2图像分割方法............................................. - 8 -3.2.1基于边缘检测的分割................................. - 8 -3.2.2基于区域的分割..................................... - 8 -3.2.3边缘与区域相结合的分割............................. - 9 -3.3阈值选取................................................. - 9 - 第四章基于遗传算法的图像阈值分割 ........................... - 10 -4.1图像阈值................................................ - 10 -4.2阈值分割的原理.......................................... - 10 -4.3最小误差阈值法.......................................... - 11 -4.3.1最小误差法图像阈值分割............................ - 11 -4.3.2 利用遗传算法来改进最小误差法...................... - 12 -4.4 最大类间方差法（Otsu法）............................... - 13 -4.4.1最大类间方差法（Otsu法）阈值分割.................. - 13 -4.4.2 Otsu阈值分割的遗传算法设计........................ - 15 -4.5 KSW熵法................................................ - 17 -4.5.1 KSW熵阈值分割................................... - 17 -4.5.2 KSW单阈值分割的遗传算法设计..................... - 18 -4.5.3 KSW双阈值分割的遗传算法设计..................... - 19 - 第五章基于新的遗传算法的图像分割 ........................... - 25 -5.1混沌遗传算法............................................ - 25 -5.2量子遗传算法............................................ - 25 -5.3免疫遗传算法............................................ - 25 - 结论 .......................................................... - 26 - 致谢 .......................................................... - 27 - 参考文献: ..................................................... - 28 -内蒙古大学本科学年论文第- 1 - 页基于遗传算法的图像阈值分割第一章绪论图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理到图像分析的关键步骤。