图像分割资料

图像分割技术的原理及应用图像分割至今尚无通用的自身理论。

随着各学科许多新理论和新方法的提出，出现了许多与一些特定理论、方法相结合的图像分割方法。

聚类分析特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示，根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割，然后将它们映射回原图像空间，得到分割结果。

其中，K均值、模糊C均值聚类（FCM）算法是最常用的聚类算法。

K均值算法先选K个初始类均值，然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。

迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。

模糊C均值算法是在模糊数学基础上对K均值算法的推广，是通过最优化一个模糊目标函数实现聚类，它不像K均值聚类那样认为每个点只能属于某一类，而是赋予每个点一个对各类的隶属度，用隶属度更好地描述边缘像素亦此亦彼的特点，适合处理事物内在的不确定性。

利用模糊C均值（FCM）非监督模糊聚类标定的特点进行图像分割，可以减少人为的干预，且较适合图像中存在不确定性和模糊性的特点。

FCM算法对初始参数极为敏感，有时需要人工干预参数的初始化以接近全局最优解，提高分割速度。

另外，传统FCM算法没有考虑空间信息，对噪声和灰度不均匀敏感。

模糊集理论模糊集理论具有描述事物不确定性的能力，适合于图像分割问题。

1998年以来，出现了许多模糊分割技术，在图像分割中的应用日益广泛。

模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。

模糊阈值技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标，通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的S函数。

用该函数增强目标及属于该目标的像素之间的关系，这样得到的S型函数的交叉点为阈值分割需要的阈值，这种方法的困难在于隶属函数的选择。

基于模糊集合和逻辑的分割方法是以模糊数学为基础，利用隶属图像中由于信息不全面、不准确、含糊、矛盾等造成的不确定性问题。

分割模型总结分割模型是计算机视觉领域中一类重要的深度学习模型，它的主要目标是将输入的图像或视频分割成若干个像素级别的区域，每个区域都属于特定的类别。

本文将从分割模型的背景介绍、常用的分割模型架构、分割模型的训练与评估方法等方面进行总结。

一、背景介绍图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它在很多应用中起到了关键作用。

传统的图像分割方法通常基于像素级别的特征，而深度学习的兴起使得基于深度神经网络的图像分割方法得到了极大的发展。

分割模型可以将图像中的每个像素都分配到特定的类别中，能够提供更加准确的分割结果。

二、常用的分割模型架构1. FCN（Fully Convolutional Network）：FCN是第一个将全连接层替换为卷积层的分割模型架构，通过逐像素的预测实现了端到端的像素级别分割。

2. U-Net：U-Net是一种常用于生物医学图像分割的架构，它具有U形的结构，通过将浅层特征与深层特征进行连接来提高分割的准确性。

3. DeepLab：DeepLab是一种基于空洞卷积的分割模型架构，通过引入空洞卷积来增大感受野，提高了模型对图像细节的分割能力。

4. Mask R-CNN：Mask R-CNN是一种将目标检测和图像分割结合起来的模型，它在目标检测的基础上增加了分割分支，能够同时实现目标检测和实例分割。

三、分割模型的训练与评估方法1. 数据集准备：分割模型的训练需要标注好的像素级别标签，通常需要大量的标注数据。

常用的分割数据集有Cityscapes、PASCAL VOC等。

2. 模型训练：分割模型的训练通常采用端到端的方式，即将图像作为输入，通过前向传播计算预测结果，再与标签进行比较计算损失，并通过反向传播更新模型参数。

3. 模型评估：分割模型的评估主要通过计算预测结果与真实标签之间的像素级别的差异，常用的评价指标有IoU（Intersection over Union）、Dice系数等。

四、分割模型的应用领域分割模型在计算机视觉领域有广泛的应用，例如语义分割、实例分割、场景解析等。

第1章绪论1.1 引言当今社会，是知识经济的社会，高新科技飞速发展。

入们在迅速发展新科技的同时，也越来越关注自身的生活环境与医疗条件。

健康，越来越成为每一个入倾心关注和孜孜追求的意境。

然焉，群学技术是一把双刃剑，它带给人们得到的同时也在破坏着我们赖以生存的环境，从而严重威害人类的健康。

堪愧的环境，沉重的压力以及激烈的竞争，都侵入们的健康走入低餐，从而健康成为全人类共同关注的目标。

因此医学的发展面临严重的挑战，作为医生诊断和治疗重要手段的医学影像学也得到了相应的发展。

现今，医学图像在医疗诊断中起着不可低估的重要作用。

计算机断层扫描、核磁共振(Magnetic Resonance，MR)、超声(Ultras叫nd)以及其它成像技术等，都是无侵害性的器宫体外成像的有力手段。

但是，医学图像还有一个显著的特点，由于受成像设备的影响、局部体效应(同一个体素中包含多种组织)、患者的体位运动和检查床的匀速直线运动，使得医学图像不可避免地盘现噪声和伪影，边缘模糊和信号强度不均匀现缓，例如信号强度在同一种组织中会出现大幅度的变化或在同一个物体中也不均匀。

此外，在图像形成和传输的过程中，图像的像质也会受到一定的影响，这些都给医生下达准确的诊断造成了一定的障碍。

为了提高医学图像的可读性，使得医生可以对人体的解割结构以及病变部位进行更有效的观察和诊断，提离诊断的准确率，医学图像处理从而成为了一门应用性很强的学科而且得到了长足的发展。

1.2 医学图像分割的意义、分类及其研究现状1.2.1 医学图像分割的意义医学图像分割在医学研究、临床诊断、病理分析、手术计划、影像信息处理、计算机辅助手术等医学研究与实践领域中有着广泛的应用和研究价值，具体表现为以下几个方面：(1) 用于感兴趣区域提取，便于医学图像的分析和识别。

如不同形式或来源的医学图像配准与融合，解剖结构的定量度量、细胞的识别与计数、器官的运动跟踪及同步等；(2)用于人体器官、组织或病灶的尺寸、体积或容积的测量。

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。

本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称：电气信息工程学院专业班级：电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。

在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。

遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻优，已广泛应用许多学科及工程领域。

在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了新而有效的方法。

本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程，并在MATLAB中进行了仿真实现。

实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量高，达到了预期目的。

关键字：图像分割；遗传算法；阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed，the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient，paralled，full search method with its inherent virtues of robustness，parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation；genetic algorithm；image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。

最全综述图像分割算法重磅干货，第一时间送达图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。

所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。

简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。

对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。

关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。

虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。

本文对于目前正在使用的各种图像分割方法进行了一定的归纳总结，由于笔者对于图像分割的了解也是初窥门径，所以难免会有一些错误，还望各位读者多多指正，共同学习进步。

传统分割方法这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。

当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。

1.基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。

因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。

阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。

图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。

基于SVM算法的图像分割技术研究图像分割是图像处理领域中一项重要的任务，它可以将一幅图像按照不同的特征或者语义划分成多个不同的区域，为后续的图像分析和理解提供基础。

目前，图像分割技术已经广泛应用于医疗、机器视觉、航空航天等领域，而支持向量机（SVM）是一种优秀的分类算法，常常被应用于图像分割领域。

本文将重点讨论基于SVM算法的图像分割技术研究。

一、图像分割概述如今，图像分割技术已经成为图像处理和计算机视觉领域的重要组成部分。

图像分割可以将一幅图像中的不同对象或者区域分开，并将其赋予不同的语义标签，如前景和背景，从而更好地进行后续处理。

此外，图像分割还被广泛应用于图像检索、图像压缩、图像增强等方面。

目前，图像分割算法可以分为基于阈值的方法、基于边缘检测的方法、区域生长法、分水岭算法等。

其中，基于SVM算法的图像分割方法近年来得到了广泛应用。

二、SVM算法SVM（Support Vector Machines）是一种基于统计学习理论的分类算法。

它通过将数据映射到高维空间中，使得数据变得线性可分，然后寻找能够分隔不同类别数据的最优超平面。

SVM通过最小化结构风险和经验风险的差异，来实现最小化分类误差率。

在实际应用中，可以通过核函数将SVM扩展到非线性分类问题中。

三、基于SVM算法的图像分割方法基于SVM算法的图像分割方法主要是将图像分成两类，即前景和背景，其中区分的依据是像素的特征值。

一般情况下，我们可以通过确定两个类的训练样本集，利用SVM算法进行训练和分类，来实现对图像的分割。

在具体实践中，基于SVM算法的图像分割方法主要包括以下步骤：1. 获取训练样本为了训练分类器，需要获取训练样本。

通常情况下，可以通过手动标注或者自动标注的方式获得前景和背景样本。

对于手动标注，需要通过人工标出像素点所属的类别，而自动标注则利用已知的信息推断未知像素的类别。

2. 特征提取特征提取是基于SVM算法图像分割的核心步骤。