19医学图像处理第十九讲 图像分割(续).ppt

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。

4
Ri Rij
(Ri1,
Ri 2
,
Ri 3 ,
Ri 4
)
j 1
(Ri1, Ri2 , Ri3, Ri4 )
4
Pn ( Rij ) T
j 1
4
Pn ( Rij ) F
j 1
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3) 不同分枝上相邻节点的合并
图像分割(Image Segmentation)
在对图像的研究和应用中，人们往往仅 对图像的某些部分感兴趣（目标或背 景），它们一般对应图像中特定的、具 有独特性质的区域。 为了分析和识别它们，需要将它们分割 并提取出来。
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图像分割的意义
医学临床实践和研究经常需要对人体某种组织 和器官的形状．边界．截面面积以及体积进行 测量，从而得出该组织病理．或功能方面的重 要信息。 比如肿瘤学研究经常用肿瘤收缩的程度和时间 来评估治疗效果，将肿瘤大小的精确量化数值 作为疗效的测度。
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例 T=170
2000
1500
1000
500
0
0
50
100
150
200
250
T=170(加中值滤波）
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不同阈值对阈值化结果的影响
原始图像
选用不同的阈值 其处理结果差异 很大。阈值过大， 会提取多余的部 分； 而阈值过小， 又会丢失所需的 部分。 阈值的选取很关 键。
T(u1u2)/2
重复上述步骤直到u1和u2不在变化为止。
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利用程序自动搜寻出比较合适的阈值。 步骤为：
1）首先选取图像灰度范围的中值作为初始值T；

02 实时导航
在手术过程中，分割算法可以实时更新图像，帮 助医生精确控制手术器械，提高手术成功率。
03 机器人辅助
通过将分割算法与机器人技术结合，可以实现更 加精准和稳定的手术操作。
医学图像分析
定量分析
通过分割算法提取图像中的结构 信息，可以对病变部位进行定量 分析，为医生提供更准确的诊断
依据。
生理功能评估
智能化和自动化
随着人工智能技术的发展，医学图像分割算法正 朝着智能化和自动化的方向发展，以减少人工干 预和提高工作效率。
多模态医学图像分割
传统的医学图像分割主要基于单模态图像，而多 模态医学图像融合可以提供更多的信息，有助于 提高分割的准确性和可靠性。因此，多模态医学 图像分割成为研究热点。
个性化医疗
医学图像分割算法的应用领域
医学图像分割算法广泛应用于医学影像分析的各个领域，如放射学、病理学、眼科等。通 过对医学图像的准确分割，医生可以更加清晰地观察病变组织或结构，从而做出更加准确 的诊断和治疗方案。
02
医学图像分割算法分类
基于阈值的分割算法
总结词
基于阈值的分割算法是一种简单、快速的图像分割方法， 通过设置不同的阈值将图像划分为不同的区域。
02 血管识别
在心血管和脑血管疾病的诊断中，血管分割算法 可以帮助医生快速定位病变部位。
03 骨骼结构分析
在骨科疾病诊断中，骨骼分割算法能够提高医生 对骨折、畸形等病变的识别精度。
手术导航与机器人辅助手术
01 精准定位
通过医学图像分割算法，医生可以在手术前对病 变部位进行精确的三维重建，以便在手术中快速 找到目标。
跨模态医学图像分割技术的深入 研究
针对跨模态医学图像分割的挑战，未来可 以加强相关技术的研究，如特征融合、跨 模态转换等，以实现更准确的分割。

f b { fx b(x) : x D[b]}
对结构元素定义域D[b]中每 个点x将图像f平移x，再对每次 平移后的图像值加上b(x),对所有 和求最大值。
* 0 2 2 2 1
* 1 2 6 2 1
* 0 6 7 2 1 f * 1 1 6 1 *
* 1 0 2 2 1
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4.6.3 形态运算举例
（1）噪声滤除
下面图像A是一幅受到噪声严重干扰的图像。内部有零散的蚀洞，外部还有一些 孤岛状的干扰。
用结构元素B对其进行如下的一组形态运 算：
{[(AB) B] B}B (A B) B
它的整个运算等价于先开后闭。具体的过程是，结构元素B对图像A先腐蚀。物 体周围整个小了一圈，孤岛小于结构元素，因而被消除。但是图像A内部的蚀洞 却被扩大了。紧接着再用同一个结构元素对上述结果进行膨胀，缩小的边缘得 到些恢复，蚀洞恢复近于原状。与初始的图像相比，图像A的四角变得圆滑。再 对结果图像膨胀，内部的蚀洞消失。最后再进行一次腐蚀，得到噪声全部去除 但有些圆角的图像，实现噪声滤除的效果。
* * 4 10 11 6 f1,0 4 * * 5 5 10 5
* * 5 4 6 6


* * * * * *
MAX
* 3 5 6 9 6
* 4 6 9 10 6
* 3 9 10 11 6 D( f ,b) * 4 5 9 10 5
* 4 5 5 6 6
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灰度腐蚀作用是， 如果结构元素的值都是正的，则输出图像 比输入图像暗。如果图像中亮细节比结构元素小，可能被减弱或 消除。
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原图
平坦结构元素膨胀
平坦结构元素腐蚀
灰度形态运算示例

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（1）设灰度差的阈值为0，用上述方法进行区域扩张， 使灰度相同象素合并
（2）求出所有邻域区域之间的平均灰度差，并合并具 有最小灰度差的邻接区域 （3）设定终止准则，通过反复进行上述步骤2中的操作 单连接区域 将区域依次合并，直到终止准则满足为止
增长技术
这种方法简单，但由于仅考虑了从一个象素到另一个象素的特性是否 相似，因此对于有噪声的或复杂的图像，使用这种方法会引起不希望 的区域出现。另外，如果区域间边缘的灰度变化很平缓，如图a所示， 或者对比度弱的两个相交区域，如图b所示，采用这种方法，区域1和 区域2将会合并起来，从而产生错误
3.
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3
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4
医学图像特点:模糊、不均匀、个体差异、复杂多样
• • • •
灰度不均匀: 不均匀的组织器官、磁场等 伪影和噪声: 成像设备局限性、组织的蠕动 边缘模糊 : 局部体效应 边缘不明确: 病变组织
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5
医学图像分割方法的公共特点： • 分割算法面向具体的分割任务，没有通用 的方法 • 更加重视多种分割算法的有效结合 • 需要利用医学中的大量领域知识 • 交互式分割方法受到日益重视
医学图像分割是一项十分困难的任务，至今 仍然没有获得圆满的解决。
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基于区域的分割
• 图像分割－把图像分解为若干个有意义的子区 域，而这种分解－基于物体有平滑均匀的表面， 与图像中强度恒定或缓慢变化的区域相对应， 即每个子区域都具有一定的均匀性质 • 区域分割－直接根据事先确定的相似性准则， 直接取出若干特征相近或相同象素组成区域 • 常用的区域分割－区域增长(区域生长)、区域 分裂－合并方法等
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• 生长准则和过程

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。
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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
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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。
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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。
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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）
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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。