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交互式图像分割简介共20页

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【VIP专享】图像分割10章

【VIP专享】图像分割10章
分类—分割依据
–相似性分割：将相似灰度级的像素聚集在一起。形成图 像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称为基 于区域相关的分割技术
–非连续性分割：首先检测局部不连续性，然后将它们连 接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。这 种基于不连续性原理检出物体边缘的方法称为基于点相 关的分割技术
–两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求得到 更好的分割效果。
第10章 图像分割
第6页
10.1 概 述
分类—连续性与处理策略
连续性：
不连续性：边界 相似性：区域
处理策略：早期处理结果是否影响后面的处理
并行：不 串行：结果被其后的处理利用
四种方法
并行边界；串行边界；并行区域；并行边界
第10章 图像分割
（Image Segmentation）
第10章 图像分割
10.1 概述 10.2 边缘检测 10.3 阈值分割 10.4 区域增长法 10.5 分裂-合并区域法
第10章 图像分割
第2页
10.1 概 述
图像分割定义
– 按照一定的规则将一幅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
x f x, y f x 1, y 1 2 f x, y 1 f x 1, y 1 f x 1, y 1 2 f x, y 1 f x 1, y 1
y f x, y f x 1, y 1 2 f x 1, y f x 1, y 1 f x 1, y 1 2 f x 1, y f x 1, y 1
– 其它名称：
» 目标轮廓技术（object delineation ） » 目标检测（target detection） » 阈值化技术（thresholding）

基于graphcuts的交互式图像分割

基于graphcuts的交互式图像分割
prior[C].Computer Vision and Pattern Recognition,2005,1:755.762.
[72]N.Vu,B.S.Manjunath.Shape Prior Segmentation of Multiple Objects with
Graph Cuts[C].Computer Vision and Pattern Recognition,2008.
[67]O.Veksler.Star shape prior for graph-cut image segmentation[C].European
Conference on Computer
Vision,2008:454-467.
[68]S.Kakutani.Markov processes and the Dirichlet problem[C].Proceedings of
[73]B.L.Price,B.Morse,S.Cohen.Geodesic Graph cut for interactive image
segmentation[C].In:CVPR,2010.
[74]/projects/visiordgrouping/segbench/.
[66]P.Das,O.Veksler,V Zavadsky,Y Boykov.Semiautomatic segmentation with
compact shape prior[J].Canadian Conference on Computer and Robot Vision,2006:26-38.
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2004,26

mean-shift图像分割

mean-shift图像分割

由式 (4) 获得 ：
������ = . ������+1
∑������������=1 ������������������������������(||������������������ℎ−������������������������||2)������(||������������������ℎ−������������������������||2) ∑������������=1 ������������������(||������������������ℎ−������������������������||2)������(||������������������ℎ−������������������������||2)
图4 3． 图像分割的细节图片如图 5 所示：
图5
实验小结
根据 mean-shift 算法原理，通过对聚类中心的不断迭代，从而找到相近的类，达到分割 的目的。通过这次实验，进一步理解了图像分割的含义，也充分体现了 mean-shift 算法在图 像分割中的应用。
参考文献
【1】 【2】 【3】
Mean-shift 跟踪算法中核函数窗宽的自动选取——彭宁嵩 杨杰 刘志 张凤超——软 件学报——2005，16（9） Mean-shift 算法的收敛性分析——刘志强 蔡自兴——《《软件学报》》——2007，18 （2） 基于分级 mean-shift 的图像分割算法——汤杨 潘志庚 汤敏 王平安 夏德深
计算机视觉实验三
——利用 mean-shift 进行图像分割
算法简介
mean-shift 是一种非参数概率密度估计的方法。通过有限次的迭代过程，Parzen 窗定义 的概率密度函数能够快速找到数据分布的模式。由于具有原理简单、无需预处理、参数少等 诸多优点，mean-shift 方法在滤波、目标跟踪、图像分割等领域得到了广泛的应用。

图像分割综述

图像分割综述

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。

【课件】数字图像处理之图像分割ppt

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2.图像分割的定义
令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成N 个满足以下五个条件
的非空子集（子区域）R1，R2，…，RN：
N
• Ri R
；
i1
• 对所有的i和j，i≠j，有Ri∩Rj =φ；
• 对i = 1,2,…,N，有P(Ri) = TRUE；
• 对i≠j,有P(Ri∪Rj) = FALSE；
• 一般的图像很难获得灰度的概率密度函数以及 先验概率，在一些特殊的应用场合，如文字、乐 谱等图像，可以从大量图像得到一个统计规律， 获得符号部分在全图像中的百分比，以此为基础， 结合直方图谷点分析，可以得到近似最优
• 的结果
若选为Zt分割门限，则将背景象素错认为是目标象素的概率
是：
E1 Zt
图像分割—引言
图像分割的目的 • 把图像分解成构成它的部件和对象； • 有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置 和范围。
图像分割—引言 图像分割的基本思路
从简到难，逐级分割 • 控制背景环境，降低分割难度 • 注意力集中在感兴趣的对象，缩小不相干图像 成分的干扰。
提取轮廓
车牌定位
车牌识别
连通准则： 4-连通 8-连通
4.图像分割的方法
1) 基于边缘的分割方法:先提取区域边界，再确定边界限定的区域。
2) 区域分割:确定每个像素的归属区域，从而形成一个区域图。
3) 区域生长:将属性接近的连通像素聚集成区域。
4) 分裂－合并分割:综合利用前两种方法，既存在图像的划分，又有
图像的合并。
分割对象
在利用阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的假设。基于 一定的图像模型的。最常用的模型：
假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标或背景内

【国家自然科学基金】_交互式分割_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

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科研热词 推荐指数 图像分割 5 随机游走 2 图论 2 高斯混合模型 1 静态小波变换 1 阈值选取 1 钢坯提取 1 边缘检测 1 边缘密度 1 轮廓逼近 1 苹果病害 1 结构重建 1 穴位研究 1 穴 1 离散曲线演化 1 环跳 1 特征提取 1 深度图 1 水平集 1 模糊c均值聚类 1 最大流/最小割 1 断层图像 1 数字化虚拟人 1 支持向量机 1 快速水平集 1 形状表现 1 形态学 1 弹性二次曲线 1 差异图的特点 1 局部阈值 1 小波模极大值 1 多尺度分析 1 复杂场景 1 图层 1 图割 1 图像识别 1 可视化 1 变化检测 1 双源ct 1 分割 1 几何特征保持 1 决策级融合 1 冠状动脉 1 交互式文本图像分割 1 交互式图像分割 1 交互式分割技术 1 交互式分割 1 三维构建 1 structure from motion 1 sar图像 1 otsu算法 1 layer 1
科研热词 图像分割 高斯混合模型 超像素 均值漂移 交互式分割 非真实感渲染 边缘保持的滤波 边缘保持 边界项 计算机辅助诊断 视觉显著性 裂缝提取 苹果病害 自动式图像分割 能量函数 肺结节 肝脏局灶性病灶 联合分割 细胞自动机 纹样基元 特征提取 灰度直方图 灰度关联分析 水平集 模板匹配 桥梁检测 桥梁工程 机械模型 显著性 支持向量机 抗噪 手绘图像 对称 多阈值 多尺度 基元拟合 图案分割 图割 图切割 图切分 图像识别 图像彩色化 图像处理 各向异性 双弯曲sigmoid函数 医学图像分割 体绘制 传递函数 人体分割 交互式技术 交互式图像分割 交互式
1 1 1 1 1 1
2011年 科研热词 图像分割 实时交互性 图割 图像处理 交互式图像分割 graph-cut 高斯模型 随机游走算法 连通性 超像素 自适应加权 自动初始化 脑部核磁共振图像 脑膜瘤分割 肿块分割 粒子群优化 水平集方法 梯度敏感性 期望最大化算法 最短路径 局部拟合能量 多目标分割 多尺度 均值漂移 图切割 图切分 图像分析 区域动态轮廓 加权knn 分水岭 几何参数 交互式分割 乳腺导管原位癌 乳腺x线图像 mean-shift live wire算法 k均值聚类 graph cuts dijkstra算法 推荐指数 6 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

第四章 图像分割new


If f(x,y) T set 255 Else set 0
• 在四邻域中有背景的像素，既是边 界像素。
门限处理（阈值分割法） 可被看做一种涉及测试下列形式函数T的 一种操作 T = T[ x,y,p(x,y),f(x,y)] 如果T取决于f(x,y)时，门限（阈值）就
称为全局的
如果T取决于f(x,y)和p(x,y），门限
图像分割的意义
• 把图像分解成构成它的部件和对象的过程 • 有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位 置和范围
图像分割的基本思路
• 从简到难，逐级分割 • 控制背景环境，降低分割难度 • 把焦点放在增强感兴趣对象，缩小不 相干图像成分的干扰上
图像分割方法分类：
大致可以分为基于边缘检测的方法和 基于区域生成的方法。 第一类为找出图像的边缘信息，首先 检出局部特性的不连续性，再将它们连成 边界，这些边界把图像分成不同的区域， 从而分割出各个区域，常用边缘检测方法 有基于边缘检测的图像分割、基于阈值选 取的图像分割；
T
–取值的方法： 取直方图谷底(最小值)的灰度值为阈值T –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：
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
T
3.2 亮度的作用
亮度对门限处理（阈值）分割法 的影响，特别是对全局的影响。
a’
(x1,y1) x
y
b’ b
a
(x2,y2)
–在参数ab平面上相交直线最多的点，对应的xy平面 上的直线就是我们的解
Hough变换的基本思想
a
A
b
Hough变换算法实现

医学影像图像处理--医学影像图像分割 ppt课件

ppt课件 15
（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.
ppt课件
3
ppt课件
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
ppt课件
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。
ppt课件 6
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
ppt课件 12
• 生长准则和过程

图像处理图像分割.ppt


7.2.2 通过边界特性选择阈值
基本思想：改善直方图的波峰形状，我们只把区域边缘的像素绘入直方 图，而不考虑区域中间的像素。用微分算子，处理图像，使图像只剩下边界 中心两边的值。这样直方图的各个波峰很高、很窄、对称，且被很深的波谷 分开时，有利于选择阈值。
优点：1) 在前景和背景所占区域面积差别很大时，不会造一个灰度级的 波峰过高，而另一个过低；2)边缘上的点在区域内还是区域外的概率是相等 的，因此可以增加波峰的对称性；3)基于梯度和拉普拉斯算子选择的像素， 可以增加波峰的高度。
阈值的选取时阈值分割技术得关键，如果过高，则过多的目标点被 误归为背景；如果阈值过低，则会出现相反的情况。由此可见，阈值化 分割算法主要有两个步骤：
1) 确定需要的分割阈值；2) 将分割阈值与象素值比较以划分象素。
在利用阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的假设。基于 一定的图像模型的。最常用的模型：
4.图像分割的方法
1) 基于边缘的分割方法:先提取区域边界，再确定边界限定的区域。
2) 区域分割:确定每个像素的归属区域，从而形成一个区域图。
3) 区域生长:将属性接近的连通像素聚集成区域。
4) 分裂－合并分割:综合利用前两种方法，既存在图像的划分，又有
图像的合并。
分割对象
分割对象
7.2 阈值分割
N
• Ri R
；
i 1
• 对所有的i和j，i≠j，有Ri∩Rj =φ；
• 对i = 1,2,…,N，有P(Ri) = TRUE；
• 对i≠j,有P(Ri∪Rj) = FALSE；
• 对i =1,2,…,N，Ri是连通的区域。
• 其中P(Ri)是对所有在集合Ri中元素的逻辑谓词,φ代表空集。

一种交互式的云模型图像分割方法


ａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａ ｉｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｌｕ ｄ １Ｆ ｉ ｍｅ ｈ ａ ｏ ｃ ｏｃ ｒ ｉ ｉ ｇ ｓ ｅ ｐ ｏ ｕ ｅ ｃ ｏ ｄ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｃｏ ｄ ｍｏ ｅ ． ｈｓ ｏ ｔｏ ｄ ｐ ｓ ｈ ｉｔ ｒ ｃｉ ｙ ｔ ｈ ｉｅ ｔａｎ ｎ ｉ ， ｒ ｄ ｃ ｌｕ ｖ ｔ
＿
摘 要 ： 文针 对 图４－ ＊ 中存 在 的 不 确 定性 问题 ， 过 研 究不 确 定 性人 工 智 能 中 定性 和 定 量 的 转 换 模 型 一 云 模 型 ， 论 ５￣ ， Ｉ 通 提 出一 种 新 的 基 于 云模 型 的 图像 分 割 方 法 。 该 方 法采 取 交互 式 的方 式 选 择 训 练样 区 ， 用 训 练 样 区 中的像 素 生成 云模 型 ， 利 并通 过 泛 概 念 树 生成 算 法生 成 泛 概 念 树 ， 最后 通过 极 大判 定法 判 定像 素 所 属类 别 ， 实现 图像 分割 。这 种 方 法 能 较 好 地 描 述 图像 目标 的 不 确 定性 。通 过 几 组 实验 ， 明该 方 法 可 以 准确 地 分 割 出 目标 ， 证 并优 于 传 统 的 图像 分 割 算 法 。
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｆ ｉ ｐ ｐ ｒ ｒ ｓ ａｃ ｅ ｕ ｌ ａ ｉｅ ａ ｄ ｕ ｎ ｉ ｔ ｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ａ ｉｎ ｍｏ ｅ－ ｌｕ ｄ ｌ ｉ ｕ ｃ ｒ ｉ ｒ ｆ ｉｌ ｉ — ｓｒ ｃ ： ｈ ｓ ａ ｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ｑ ａｉ ｔ ｎ ｑ ａ ｔ ａ ｉ ｔ ｓｏ ｒ ｔ ｄ ｌ ｃｏ ｄ ｍｏ ｅ ｎ ｎ ｅ ｔ ｎ ａ ｔ ｃａ ｎ ｔ ｖ ｔ ｖ ａ ｎ ｏ ａ ｉ ｉ ｔ ｌ ｇ ｎ ｅ ｉ ｒ ｅ Ｏ ｏｖ ｎ ｅ ａｎ ｑ ｅ ｔ ｎ ｉｈ ｅ ｉ ｉ ｍａ ｅ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎＷ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｅ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｉ ｅｌ ｅ ｃ ｎ ｏ ｄ ｒ ｔ ｓ ｌｅ ｕ ｃ ｒ ｉ ｕ ｓｉ ｓ ｗｈ ｃ ｘ ｓ ｎ ｉ ｇ ｓ ｇ ｎ ａｉ ． ｒ ｐ ｓ ａ Ｄ ｗ ｐ ｒ ａ ｈ ｆ ｒ ｍ— ｉ ｔ ｏ ｔ ｏ
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