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基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法

基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法
基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法

图像分割是医学图像处理中的基础性工作,分割结果的好坏直接影响三维重建的准确程度。医学图像通常对比度较低,组织特征的可变性、不同组织之间或者组织和病灶之间边界的模糊性以及微细结构分布的复杂性,使医学图像技术的智能化受到了限制[1],由用户控制和引导的交互式分割仍是医学图像分割中的重要方法[1-3]。医学图像本质上具有模糊性,而模糊集理论对于图像的不确定性有较好的描述能力,所以国内外许多学者将模糊理论应用在图像处理技术领域中,取得了较好的效果[2]。

模糊连接度算法从提出并应用于图像分割中后,许多研究者对其进行了深入的理论研究和广泛地应用实践。Udupa[4-6]等从三个方面提出了基于模糊连接度的分割框架,定义了模糊场和模糊对象及分割的基本方法。He Hao[7]等将路径宽度的概念引入到模糊度计算方法中,对噪声图像的分割取得了较好的结果。Herman[8]等提出了多种子点的模糊连接度分割算法。李雪丽等[9]提出了简化的模糊度计算方法,并将其用于血管分割中。潘建江[10]等在模糊连接度分割的基础上,增加了最优路径上各点相对于种子点的属性相似度的检验,同时设计了一个寻找两点间最优路径的算法。魏敏[11]等将相对模糊连接度算法应用于卫星道路图像分割中,取得了较好效果。

在对腹部CT图像肝、胰等器官处理的深入研究中,肯定了模糊连接算法的优越性,但也发现,因为CT图像中,各器官的灰度值集中在一定范围内,且存在一定的重叠,器官内部像素的灰度并不均匀,而器官间往往存在相似度很高的像素构成的细小连接路径,所以单纯用模糊连接算法无法获得准确、完整的分割结果,人机交互仍是一个必须的环节。因此,本文提出

基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法

刘耀辉1,鲍苏苏2,黄展鹏3

LIU Yao-hui1,BAO Su-su2,HUANG Zhan-peng3

1.湘南学院计算机系,湖南郴州423000

2.华南师范大学计算机学院,广州510631

3.广东药学院医药信息工程学院,广州510006

1.Department of Computer Science,Xiangnan University,Chenzhou,Hunan423000,China

2.College of Computer Science,South Normal University,Guangzhou510631,China

3.College of Medical Information Engineering,Guangdong Pharmaceutial University,Guangzhou510006,China

E-mail:yhliu999@https://www.doczj.com/doc/b93841238.html,

LIU Yao-hui,BAO Su-su,HUANG Zhan-peng.Interactive algorithm based on fuzzy connectedness for CT image seg-https://www.doczj.com/doc/b93841238.html,puter Engineering and Applications,2009,45(11):216-219.

Abstract:It’s a difficult task in segmentation of medical images how to extract Region Of Interesting(ROI)from CT.In this pa-per,an interactive algorithm based on fuzzy connectedness for CT image segmentation is proposed.Firstly,the lower and upper gray values of ROI are specified by users and the algorithm pre-segments the CT image with these values.Secondly,users select seeds from the pre-segmented image for object and background.The method computes fuzzy connectedness from each pixel to the seeds,and then divides each of them into object area or background by comparing connectedness.Finally,users can improve re-sults by adding or removing object seeds or background seeds.Experiments show that the new algorithm can segment ROI correctly. Key words:fuzzy connectedness;CT image;region growing;interactive segmentation

摘要:如何准确地从CT图像中提取出感兴趣的组织,是医学图像分割中的难点。提出了一种基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法:先根据用户指定的感兴趣区域的灰度范围预分割图像,然后用户从结果图像中选择目标和背景种子点,计算出各像素点与两类种子点的模糊连接度,最后根据连接度大小将像素点划分到目标或背景区域。分割过程中,用户可以通过增设或删除目标或背景种子点,修正分割的结果。实验表明,该算法能准确有效地分割出感兴趣区域。

关键词:模糊连接度;CT图像;区域生长;交互式分割

DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2009.11.065文章编号:1002-8331(2009)11-0216-04文献标识码:A中图分类号:TP391

基金项目:国家高技术研究发展计划(863)(the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA02Z346);

湘南学院重点课题(No.Z07009)。

作者简介:刘耀辉(1975-),男,讲师,主要研究方向:图像处理与模式识别;鲍苏苏(1951-)男,教授,硕士生导师,主要研究方向:图像处理和引导的工业控制、三维重建、虚拟手术仿真;黄展鹏(1980-),男,助讲,主要研究方向:图像处理与模式识别。

收稿日期:2008-02-28修回日期:2008-05-12

了一种基于模糊连接度的交互式CT 图像分割算法,在模糊连

接度的基础上,将模糊路径长度及各点与种子点之间的灰度差值等信息引入模糊连接度计算中,较好解决了一些通过细小路径相连的组织不能分割的问题。同时通过人机交互引导分割进程,取得了很好的结果。

1模糊连接度理论简介

1.1模糊空间相邻关系

Z n 为n 维空间点集,

其上的模糊关系:α={((c ,d ),μα(c ,d ))|c ,d ∈Z n }若是自反的、对称的,则称为模糊空间元素的邻近关系。其中μα(c ,d ),c ,d ∈Z n 是c 、d 两点间距离的递减函数,并满足μα∈[0,1]。

实际计算中,一般取:

μα=

1if ‖c-d ‖≤10otherwis ≤

e

(1)

1.2模糊空间元素的相似度

定义κ表示模糊空间的模糊相似关系,一般取其上的隶属

函数μκ(c ,d )为μα(c ,

d ),f (c ),f (d )甚至c 、d 的函数,称作模糊空间元素的相似度。记为:

μκ(c ,d )=h (μα(c ,

d ),f (c ),f (d ),c ,d )(2)其中函数f 表示空间元素的某种属性,如灰度、梯度、纹理等。文献[4]给出了构造h 的四个基本公式和方法,并选择

μk (c ,d )=

μα(c ,d )ω1

e -((

f (c )+f (d ))/2-m 1)/σ1)2

/2

+ω2

(1-e -(|f (c )-f (d )|-m 1)/σ2)2

/2

(3)

做为模糊连接度计算公式,其中μα(c ,d )同式(1),ω1+ω2=1,m 1、m 2、σ1、σ2分别为一块选定区域内各点属性值的平均、标准方差及其该区域梯度幅度值的平均值、标准方差。

1.3模糊连接度

定义ξ表示模糊空间的模糊连接关系,ξ={((c ,d ),μξ(c ,d ))|c ,d ∈C n }。隶属度函数μξ(c ,d )表示c 、d 两点间的模糊连接度大小,定义为:

μξ(c ,d )=max (p 1

cd ,p 2

cd ,…,p n

cd )

(4)

其中,n 表示从c 到d 的路径数目;p i

cd =min (μκ(c i

1,c i

2),μκ(c i

2,c i

3),…,μκ(c i

m -1,c i

m ))表示第i 条路径的连接度,其值取决于该路径上链接最弱的两个元素间的相似度值,c i

1、c i

m 分别表示路径的起点c 和终点d ,m ≥2。

2基于模糊连接度的交互式分割算法

在实际医学图像的分割过程中发现,不同组织间邻接点的属性与两者的属性相差都很小,虽然这些点并不多,但采用已有模糊连接度算法不能将这些组织分割开来。另外,同一组织内部像素灰度也不完全一致的情况,部分区域的灰度值甚至与背景区域的灰度相同,容易出现错分现象。本文采用了两个方面的方法较好的解决了这一问题:一是改进模糊相似度计算公式,通过引入模糊相对路径长度,增强组织内部像素点间的相似,抑制组织间的相似度;二是通过引入较方便的人机交互,通过专家指导,实现了分割结果更有意义。

2.1模糊相对路径长度

设初始种子点为o ,当前种子点为c ,当前生长点为d ,以

μc

l (o ,d

)表示从o 经c 到d 的模糊路径长度:μc

l (o ,d )=e

‖d ,o ‖L (c ,o )+1

-1

(5)

其中‖d ,o ‖|表示d 、o 间的距离,本文采用欧氏距离。L (o ,c

)表示从o 到c 的最优模糊路径的长度,它对应从o 到c 的像素点

数,L (o ,o )=0。

2.2模糊连接度的计算

为解决渐变问题,本文将生长点与初始种子点间的属性距离引入到模糊相似度计算中,同时,为减小如式(3)的计算量,做了小的改动,实验表明,这一改进并不会影响分割结果。

模糊相似度函数:

μk (c ,d )=μα(c ,d )μc l (o ,d )ω1()()+ω2

()()≥≥

(6)μα(c ,d )同式(1),o 为选定种子点,c 、d 为生长路径中的前后点,

μc

l (o ,d )同式(5),ω1+ω2=1,本文算法中取ω1=ω2=0.5,f (o )、f (c )、f (d

)分别表示三点的灰度值。本文算法通过指定多个目标种子点和背景种子点,并同时计算各像素点与两类种子点之间的模糊连接度,根据连接度的大小将像素点正确判定给所属区域,取得了很好地效果。下面给出算法伪码:

算法1模糊相似度计算算法输入数据:图像I ,种子点s ,种子点类别type ,灰度范围差Diff ;

输出数据:模糊连接度图F ;中间数据:种子队列Q ,种子区域灰度均值m ;其中type 表示输入的种子点的类别归属,为1表示目标点,

为0表示背景点;

模糊连接度图的元素个数等于图像像素点数且各元素位置与图像I 中的像素点位置对应,每个元素包含三个域:父指针parent (指向与该元素对应的像素点相邻,且能使其到目标种子点或背景种子点模糊连接度最大的四邻域像素点之一);目标模糊连接度u [1];背景模糊连接度u [0]。

Begin :

Initialize Q 为空;

计算种子点5×5邻域的灰度均值m ;

Set F (s ).parent=NULL ;F (s ).u [type ]=1;F (s ).u [1-type ]=0;Put s into Q ;while (Q is not empty ){

t =队列Q 中模糊连接度u [type ]最大的点;for (each p ∈t 的四邻域像素点集){

if (F (t ).parent==p )continue ;//不处理点t 的父域if (I (t )==0)continue ;//不处理灰度值为0的点(预分割结果)根据式(4)和式(6)计算U (s ,t ,p );if (U (s ,t ,p )>F (p ).u [type ]){

F (p ).u [type ]=U (s ,t ,p );F (p ).parent=t ;Put p into Q ;}}

Delete t from Q ;}end

2.3算法整体框架

在医学图像中,感兴趣区域的灰度往往在某一范围内,通

分割图像图2图3图4图5

模糊连接度算法错误率Perr/(%)

5.272.4020.670.95

相对模糊连接度算法错误率Perr/(%)

4.892.0720.330.68

本文算法错误率Perr/(%)

4.671.8717.810.49

表1

算法分割结果错误率比较

过指定这一范围,可以预先将部分背景组织与感兴趣组织分割开来,为后面的模糊连接度计算带来方便,使结果更准确,同时也减少了算法计算量,提高运算速度。分割结果出现过分割或欠分割情况时,用户可以通过调整灰度范围、增设目标点或背景点对结果进行再分割,从而大大提高了分割精度如图1所示。

算法2交互式算法

输入数据:图像G ,目标种子点集O 及背景种子点集B ,灰

度上限t 1(默认值为255),灰度下限t 2(默认值为0

);输出数据:结果标记图像R ;

中间数据:模糊连接度图F ,全局变量,其值在算法3中设置;

Begin :

(1)将图像G 中灰度值在t 1、t 2范围内的保留,其他全部清0,得到预分割图I ;

(2)输入目标或背景种子点,调整t 1、t 2;(2

)for (each o in O ){(3)调用算法1,传入参数I ,o ,1,t 1-t 2;

}

(4)for (each b in B )

{(5)调用算法1,传入参数I ,b ,0,t 1-t 2;}

(6)for (each p in I )

{(7)if (F (p ).u [1]>F (p ).u [0])//与目标点的连接度值大于与背景点的

(8)R (p )=1;//将当前点归入目标区(9)else //与背景点的连接度值大于与目标点的

(10)R (p )=0;//将当前点归入背景区

}

(11)如果结果R 满足要求,返回R 并退出;(12)否则,跳至步骤(2)。

3实验结果及分析

为验证本文算法的有效性,对大量计算机生成的图像和实

际的CT 图像进行了实验。下面给出本文算法的部分实验结果,并与文献[4,6]所述算法进行了比较。同一实验中选择的种

子点相同,采用相同的预处理。所有实验用CT 图像大小均为512×512。

图2是人工图及分割结果。图3是原始腹部CT 图像及分割结果,分割目标是肝脏。该实验中,首先指定了灰度范围(110~175)对图像进行预分割,为与文献[6]算法对比,本文算法在实验过程中没有进行交互,因此,分割结果仍有其他组织残留(分割结果左边凸出物),实际分割过程中,再进行两次交互

分割,即可有效清除。图4是另一幅原始腹部CT 图像及分割结果,分割目标仍是肝脏。图5的分割目标是胰脏。

实验结果表明,相较于直接采用模糊连接度和相对模糊连

接度算法,本文算法能比较准确的将感兴趣区域从复杂背景中分割出来。但是,实验结果仍存在误判现象,通过分析,其主要原因是感兴趣区域内部灰度差异比较大,算法目前采用的特征度量方法仍以灰度差为主,因此,当内部点与种子点灰度差异比较大时就出现了漏检。后续研究将考虑引入纹理、边缘等信息解决这一问题。

下面以人工分割的结果为参照数据,给出实验结果的错误

图1交互式分割框图

计算各点到目标和

背景种子点的模糊连接度,分割图像

结果

评判

结果

输出

选择目标

和背景种子点

指定灰度范围,图像预分割

图像输入

专家知识

(a )原图,大小为144×146

(b )将(a )模糊并加噪后的图像,模糊度为7,噪声类型为椒盐噪声,噪

声率为0.05

(c )采用模糊连接度算法分割结果,种子点为坐标为(71,70),分割阈值为0.3

(d )采用相对模糊连接度算法的分割结果,目标种子点为(71,70),背景种子点为(130,95

)(e )本文算法分割结果,种子点设置

与(d

)同图2人工图及分割结果

(a )原图(b )将(a )预处理后的图像,灰度范围(110~175

)(c )人工分割结果

(d

)采用模糊连接度算法分割结果,分割阈值为0.1

(e )采用相对模糊连接度算法的分割结果,一共选用了两个目标、三个背景种子点

(f

)本文算法分割结果,种子点设置

与(e )同

图3

原始腹部CT 图像及分割结果

(上接208页)

参考文献:

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[7]邵平,杨路明,黄海滨.基于积分图像的灰度分布标准化快速算法[J].

计算机应用研究,2007,24(3):277-279.

(a)原图(b)将(a)预处理后

的图像,灰度范围

(160~220)

(c)人工分割结果

(d)采用模糊连接度

算法分割结果,分割

阈值为0.05

(e)采用相对模糊

连接度算法的分

割结果,一共选

用了三个目标、

两个背景种子点

(f)本文算法分割

结果,种子点设置

与(e)同

图5胰脏图像及分割结果(a)原图(b)将(a)预处理后

的图像,灰度范围

(120~200)

(c)人工分割结果

(d)采用模糊连接

度算法分割结果,

分割阈值为:0.1

(e)采用相对模糊连

接度算法的分割结

果,一共选用了四个

目标、三个背景种子点

(f)本文算法分割结

果,种子点设置除与

(e)同外,另通过两次

交互增加了两个目标

区和一个背景区

图4另一幅原始腹部CT图像及分割结果

率比较。本文定义的分割错误率为算法错误判分的像素总数与

图像像素总数的比值。具体计算如下:

P err=1

h-1

y=0

Σw-1

x=0

Σ|R k(x,y)-R m(x,y)|(7)

式中,w、h表示图像高度和宽度,R k(x,y)表示算法k对点(x,y)

的判分结果,R m(x,y)表示人工对点(x,y)的判分结果,本文只

做两类判分,因此结果为0或1。|·|表示取绝对值。

4结语

本文在模糊连接度的基础上,将模糊路径长度比及各点与

种子点之间的灰度差值等信息引入模糊连接度计算中,较好解

决了一些通过细小路径相连的组织不能分割的问题。同时通过

人机交互引导分割进程,取得了很好的结果。进一步的研究是

提高算法的智能化程度,减少人机交互的次数,以及将算法从

二维空间推广到三维空间等。

致谢:本文实验所使用的CT图片来自于南方医科大学附

属珠江医院,在此表示感谢。

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关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究 黄斌 (福州大学物理与信息工程学院 福州 350001) 摘要:图像分割是图像处理中的一个重要问题,也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视,也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功,但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手,深入介绍了目前各种经典的图像分割算法,并在此基础比较了各种算法的优缺点,总结了当前图像分割技术中所面临的挑战,最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词:图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键,也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的分析和理解成为可能,因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合,也就是根据目标与背景的先验知识,对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]:令有序集合表示图像区域(像素点集),H 表示为具有相同性质的谓词,图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ,i=1,2,…,n ,满足: (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠,条件(2)表明每个区域都具有相同性质,条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起,图像分割一直受到人们的高度重视,其应用领域非常广泛,几乎出现在有关图像处理的所有领域,并涉及各种类型的图像。主要表现在: 1)医学影像分析:通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域,以便更好的

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法讲解

深圳大学研究生课程论文 题目基于空间模糊聚类的图像分割优化算法 成绩 专业信息与通信工程课程名称、代码模糊数学理论年级研一 姓名梁运恺同组人叶韩 学号2150130406 2150130407 时间2015/1/6 任课教师李良群

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法 【摘要】针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题,提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法。该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息,解决了传统FCM对噪声敏感的问题,增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法可实现有效分割,分割效果显著优于传统FCM 算法。 【关键词】图像分割;模糊聚类;FCM算法;空间位置信息; The Spatial Fuzzy Clustering Optimization Algorithm for Image Segmentation Abstract: For the poor anti-noise performance limitations of the traditional fuzzy C-means (FCM) algorithm. We proposed a new spatial fuzzy clustering optimization algorithm for image segmentation .we added a wealth of spatial information between pixels in the image feature items, so that the traditional FCM sensitive to noise was solved. And the robustness of the algorithm was enhanced. Experimental results show that our algorithm can achieve the effective segmentation the noise images. And the results are significantly better than those by traditional FCM image segmentation algorithm. Keywords: image segmentation; fuzzy clustering; FCM algorithm; spatial information 1.引言 图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤,是进一步理解图像的基础。图像分割本质上是基于某种相似性准则对像素进行分类,在期望的分割结果中,属于同类的像素特征不仅在数值上相似,其空间位置信息也有紧密联系。数据聚类方法对图像进行分割具有直观和易于实现的特点,其中最有效的是模糊C-均值(Fuzzy C-means ,FCM)聚类算法。但传统的FCM算法未考虑图像的空间信息,在处理受噪声污染的图像时常会得到不理想的分割结果,因此,本文提出一种改进的FCM算法。针对传统FCM算法在分割过程中只考虑本地信息的问题,本文算法加入有影响力的特征因子,即空间位置信息。实验结果表明,本文算法可显著

图像分割算法开题报告

图像分割算法开题报告 摘要:图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有:基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究,选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字:图像分割,阈值法,迭代法,Otsu法,最大熵值法 1 研究背景 1.1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合,如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言,连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法,其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法,即区域法,其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法,其三是首先检测边缘像素,然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础,而在理论上图像分割又依赖图像理解,两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的,目前的图像分割处于图像的前期处理阶段,主要针对分割对象的技术,是与问题相关的,如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1.2数字图像分割技术存在的问题

虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1.3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下,发现一些算法的效

opencv实现分水岭,金字塔,均值漂移算法进行分割

using System; using System.Collections.Generic; using https://www.doczj.com/doc/b93841238.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Diagnostics; using System.Runtime.InteropServices; using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; using Emgu.CV.UI; namespace ImageProcessLearn { public partial class FormImageSegment : Form { //成员变量 private string sourceImageFileName = "wky_tms_2272x1704.jpg";//源图像文件名 private Image imageSource = null; //源图像 private Image imageSourceClone = null; //源图像的克隆 private Image imageMarkers = null; //标记图像 private double xScale = 1d; //原始图像与PictureBox在x轴方向上的缩放 private double yScale = 1d; //原始图像与PictureBox在y轴方向上的缩放 private Point previousMouseLocation = new Point(-1, -1); //上次绘制线条时,鼠标所处的位置private const int LineWidth = 5; //绘制线条的宽度 private int drawCount = 1; //用户绘制的线条数目,用于指定线条的颜色 public FormImageSegment() { InitializeComponent(); } //窗体加载时 private void FormImageSegment_Load(object sender, EventArgs e) { //设置提示 toolTip.SetToolTip(rbWatershed, "可以在源图像上用鼠标绘制大致分割区域线条,该线条用于分水岭算法"); toolTip.SetToolTip(txtPSLevel, "金字塔层数跟图像尺寸有关,该值只能是图像尺寸被2整除的次数,否则将得出错误结果"); toolTip.SetToolTip(txtPSThreshold1, "建立连接的错误阀值");

图像分割算法的比较与分析

中北大学 课程设计说明书 学生姓名:学号: 学生姓名:学号: 学生姓名:学号: 学生姓名:学号: 学院:信息与通信工程学院 专业:电子信息工程 题目:信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师:陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日

中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院:信息与通信工程学院专业:电子信息工程 学生姓名:学号: 课程设计题目:信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期:2015年1月5日~2015年1月16日课程设计地点:电子信息工程专业实验室 指导教师:陈平 系主任:王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书

课程设计任务书

目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)

第一章绪论 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术,在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多,有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据,不同类型的图像,已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割,所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤,可以说,图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,在图像工程中占有重要位置。一方面,它是目标表达的基础,对特征测量有重要的影响。另一方面,因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象、更紧凑的表达形式,使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中,图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域,而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务,为下一步的图像分析做好准备,使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面,如医学图像分析,交通监控等,都有着非常广泛的应用,具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析,如不同形式图像的配准与融合,结构的测量,图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真,效果评估,图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中,图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩,这就降低了传输的带宽,对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱,具有降噪功能,便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术,至今已提出上千种分割算法。但因

图像分割常用算法优缺点探析

图像分割常用算法优缺点探析 摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。 关键词图像分割算法综述 一、引言 图像分割决定了图像分析的最终成败。有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。 多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。 二、几种常用的图像分割算法及其优缺点 (一)大津阈值分割法。 由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。 由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方

图像分割方法综述matlab论文

图像分割方法综述 摘要:图像分割就是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像进行分类,把图像空间分成若干个某些具有一致性属性的不重叠区域。它是图像分析和理解的基础,是计算机视觉领域中最困难的问题之一。图像分割的质量将直接影响着对图像的后续处理,所以图像分割被视为图像处理的瓶颈,具有十分重要的意义。人们很早就开始了对图像分割方法的研究,并且几十年来,这方面的研究从来没有间断过。到目前为止,已经有大量的关于图像分割的理论、技术、方法被人们相继提出并广泛应用。 关键字:图像分割;阈值;区域和边缘;交互式算法;纹理分割彩色图像分割 1.引言 图像分割是一项基于计算机技术的重要的图像分析和处理技术,从其产生至今,已经广泛的应用于各个领域,为人们的生产和生活中图像处理的水平提高做出了重大贡献。 2.国内外发展的状况 人工生命是一个快速发展的多学科交叉的研究领域,是计算机科学新的发展方向之一。目前,已经有科研人员尝试将人工生命应用到图像分割领域中。虽然目前使用人工生命进行图像分割的研究还比较少,但是这些相关研究成果表明将人工生命引入到图像分割中能获得有意义的成功,显示出了巨大的潜力。 在医学数据可视化方面,也有了许多硕果。如:医学图像如CT图像和MRI图像的三维重建、显示与分析处理;大脑生理形态分析,神经细胞中钙活性的可视化;计算机辅助外科手术模拟与计划等。其中值得一提的:如美国国家超级计算机应用中心利用远程的并列计算机资源,用体绘制技术实现了CT扫描三维数据的动态显示。其内容为显示一个狗心脏跳动周期的动态图像。 3.图像分割概述 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉,尤其是视觉,因此图像信息是非常重要的一类信息。在一幅图像中,人们往往只对其中的某些目标感兴趣,这些目标通常占据一定的区域,并且在某些特性(如灰度、轮廓、颜色、纹理等)上和周围的图像有差别。这些特性差别可能非常明显,也可能很细微,以致人眼觉察不出来。计算机图像处理技术的发展,使得人们可以通过计算机来获取与处理图像信息。现在,图像处理技术已经成功应用于许多领域,其中,纸币识别、车牌识别、文字识别、指纹识别等已为大家所熟悉。 图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。好的图像分割应具有以下特征:(1)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。(2)相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。(3)区域边界是明确的。 大多数图像分割方法只是部分满足上述特征。如果强调分割区域的同性质约束,则

基于纹理的图像分割方法.

基于纹理的图像分割方法 全部作者: 蔡振江王渝 第1作者单位: 河北农业大学机电工程学院 论文摘要: 采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解,利用各层小波系数中能量为特征相向量,采用模糊c-均值聚类(FCMC)对图像分割,并对分割方法进行了改进,提出先对图像进行粗分割,再对边缘部分进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法大大提高了分割速度和精度。 关键词: 平稳小波;纹理;分割;模糊聚类 (浏览全文) 发表日期: 2006年11月28日 同行评议: 论文在前人基于小波变换的图像分割的基础上,进行了1下小的改进(主要是分割迭代速度的提高),结合模糊聚类方法FCM来进行图像分割。论文的理论创新不是明显,改进后的方法没有在分割质量上与前人方法进行对比,仅仅是时间上做了1些对比。因此,本文工作的科学意义不是很突出。建议作者进行如下方面的改进: (1)、纹理分割的方法很多,基于小波变换来进行分割的论文也不少,建议作者对前人的工作总结分析方面要充分些;(2)、论文工作在分割效果(精度)上要与前人工作做1些实验对比;否则,如何看出本文方法的分割精度比前人方法明显提高?(3)、实验数据能否更充分些?(因为图3所示的图片可能用许多传统方法也能得到不错的分割效果)。表1要做1点简单说明。(4)、为什么要采用FCM来进行聚类?聚类方法很多,例如用最基本的K-Means是否就可以取得不错的结果?(5)、英文摘要需要改写,个别词汇用法及语句表达不是很流畅。 综合评价: 修改稿:

注:同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见,综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值,以1至5颗星显示。

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

第20卷第6期2000年12月北京理工大学学报JOurnaI Of Beijing InStitute Of TechnOIOgy VOI.20NO.6Dec.2000 文章编号21001-0645(2000)06-0720-05几种图像分割算法在CT 图像分割上的 实现和比较 杨 加19吴祈耀19田捷29杨骅2(1-北京理工大学电子工程系9北京1000 1;2-中国科学院自动化研究所9北京1000 0)摘要2对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割 区域生长分割以及阈值 分割算法进行了探讨9并且结合实际CT 片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和 可用性强的结果.实验表明2阈值分割对于CT 切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面 积不大的区域进行分割9分割效果较好;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9计算时 间较长9但对于边缘较平滑的区域9同样具有较好的实际效果.几种算法的评估为其在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 关键词2图像分割算法;CT 图像分割;交互式分割;阈值分割;区域生长分割 中图分类号2TN 911-73文献标识码2A 收稿日期220000625 基金项目2国家自然科学基金资助项目(69 43001);国家 63 计划项目作者简介2杨加9男91975年生9硕士生. 图像分割可以分解为两个任务9即识别(recOgnitiOn )和描绘(deIineatiOn ).识别的目的在于确定目标物体的大致位置并区别于图像中的其它物体;而描绘的任务在于精确定义和刻画图像中目标物体的区域或边缘的空间范围.人的识别能力通常强于计算机算法9另一方面9计算机算法的描绘能力则优于操作者(人).因此既能利用操作者强大的识别能力9又能利用计算机算法的描绘能力的交互式图像分割则越来越受到人们的关注.在医学领域中9图像分割是病变区域提取 特定组织测量以及实现三维重建的基础9因此图像分割技术在医学图像处理中具有十分重要的意义[1].作者探讨了3种目前在图像分割上得到较多实际应用的分割算法9并结合实际CT 片图例进行了实验研究9得到较为满意和可用性强的结果;最后对这几种方法进行了评估9为这些算法在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 1 交互式分割算法1-1基本理论及算法描述 动态规划方法最早应用于图像边缘跟踪[2].可以将图像边缘检测看作一个优化问题[3]9并将其表述为找出一目标函数V =V (I 19I 29I 39~9I H )的最优值M (如取最小值min )9得V 取最优值时的一组自变量值(I 19I 29I 39I 49~9I H 9).若变量离散9目标函数没有特定规律可循时9则该问题将包括一个极大的解空间.如果这个目标函数能够描述成如下形式2 V =V (I 19I 29I 39~9I N )=V 0(I 09I 1)+V 1(I 19I 2)+~+V H-1(I H-19I H )

《图像处理与分析》图像分割 (1)

实验2 图像分割 1.实验目的 (1)学习MATLAB、VC++、C、Java或python的相关使用方法。 (2)学习图像分割的分类及基本算法。 (3)选择并实现图像分割技术,提取图像中的显著区域。 2.实验要求 (1)选择开发语言,设计图像分割算法并用软件实现。 (2)采用设计的程序对图像进行分割,验证算法的效果。 3.实验任务 (1)学习图像分割的原理、分类及各种技术,分析各种技术的数学原理及理论基础。 (2)选择并设计分类器,提取图像中有效区域,分析分割的精度。 4.实验原理 (1)图像中各个像素都是相互关联的,有必要设计算法把不同的像素进行归类,进而把图像分割为多个独立区域。常用的图像分割技术分为两类,基于边缘的技术、基于区域的技术。前者需要进行边缘提取,并连接间断的线条;后者是一个自聚类过程,常用的方法包含大津法、k-mean、阈值法等。 (2)分析图像特征,选取并设计图像分割算法。 (3)设计图像分割器,进行实验,验证图像分割效果。 5.实验内容 (1)K-Means聚类 K-Means聚类算法是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解,运算速度较快,缺点是只能应用于连续型数据,并且要在聚类前指定聚集的类簇数。 下面是K-Means聚类算法的分析流程,步骤如下: 第一步,确定K值,即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步,从数据集中随机选择K个数据点作为质心或数据中心。 第三步,分别计算每个点到每个质心之间的距离,并将每个点划分到离最近 质心的小组,跟定了那个质心。

图像分割方法总结

医学图像分割理论方法概述 医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象,图像分割技术主要基于以下几种理论方法。 1.基于统计学的方法 统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以最大的概率得到该图像的物体组合。用吉布斯(Gibbs)分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义M arkov随机场的能量形式,然后通过最大后验概率 (MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合( SFNM)参数的全局最优值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统最大后验估计计算量庞大和Gibbs随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为可靠。 2.基于模糊集理论的方法 医学图像一般较为复杂,有许多不确定性和不精确性,也即模糊性。所以有人将模糊理论引入到图像处理与分析中,其中包括用模糊理论来解决分割问题。基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。模糊阈值分割技术利用不同的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,用该函数表示目标像素之间的关系。这种方法的难点在于隶属函数的选择。模糊C均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与C各类中心之间的相似性的目标函数来获得局部极大值,从而得到最优聚类。Venkateswarlu等改进计算过程,提出了一种快速的聚类算法。 2. 1 基于模糊理论的方法模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展起来的,它可以很好地处理MR图像内在的模糊性和不确定性,而且对噪声不敏感。模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边缘检测等。在各种模糊分割技术中,近年来模糊聚类技术,特别是模糊C - 均值( FCM)聚类技术的应用最为广泛。FCM是一种非监督模糊聚类后的标定过程,非常适合存在不确定性和模糊性特点的MR图像。然而, FCM算法本质上是一种局部搜索寻优技术,它的迭代过程采用爬山技术来寻找最优解,因此容易陷入局部极小值,而得不到全局最优解。近年来相继出现了许多改进的FCM分割算法,其中快速模糊分割( FFCM)是最近模糊分割的研究热点。FFCM算法对传统FCM算法的初始化进行了改进,用K - 均值聚类的结果作为模糊聚类中心的初值,通过减少FCM的迭代次数来提高模糊聚类的速度。它实际上是两次寻优的迭代过程,首先由K - 均值聚类得到聚类中心的次最优解,再由FCM进行模糊聚类,最终得到图像的最优模糊分割。

使用颜色、纹理图像分割超复数的Gabor分析

信号与图像处理:国际期刊(SIPIJ)第一卷,第2期,2010年12月 使用颜色、纹理图像分割超复数的Gabor分析 B.D.Venkatramana 1 Reddy和 Dr.T.Jayachandra 2 Prasad 电子与通信工程学院技术与科学系,Madanapalle-517325,印度安得拉邦 电子与通信工程学院RGM工程技术系,Nandyal-518501,印度安得拉邦 摘要 纹理分析,如分割和分类在计算机视觉和模式识别中起着重要作用,得到广泛认可,并应用到许多领域,如工业自动化生物医学图像处理和遥感。在本文中,我们第一次扩展了著名的Gabor过滤器对彩色图像使用特定形式的复数数字称为四元数,这些筛选器被构造作为窗口基础功能的四元数傅里叶变换也称为傅里叶变换的超复数。在此基础上扩展本文提出了利用这些新的四元数Gabor滤波器的彩色纹理图像的分割。两个颜色纹理图像实验结果,我们通过添加到纹理图像的高斯噪声测试这种技术用于分割的鲁棒性。实验结果表明,即使在强烈噪声的存在下,该方法具有更好的分割效果。 关键词 彩色纹理图像分割,Gabor滤波器,超复数,四元数,四元数傅里叶变换 1、序言 纹理是人类认识对象的一个基本的提示,研究纹理是一个在计算机视觉及其应用中非常重要的任务。在过去的三十

年,这是一个非常积极的话题。有几个研究主要集中在纹理分析领域,主要是包括纹理分类,纹理分割,纹理合成,纹理塑造等。图象纹理处理的任务是将给定的图像转换成均匀纹理区域。这个纹理分割问题是一般图像分割问题的一个分支,是许多计算机视觉任务的重要一步。关于全局化的灰度值或平均值超过一些邻阈的灰度值,是由于大多数情况下没有足够的正确的分割。 提出的问题是相当模糊的,因为长期对于纹理没有明确的界定,并没有表征纹理的局部灰度值变化的数学表征作为人类观察员,出于这个重要原因采取了不同的纹理分割方法。由于局部纹理统计特性的表征和局部几何构造块已被使用,在纹理分割另一个分支研究的是,基于局部空间频率为特征的纹理。Gabor滤波器在局部频率分析中发挥特殊作用,一方面基于Gabor滤波器纹理分析方法是通过心理研究的动机,一方面因为二维Gabor滤波器已被证明是纹理的接受域配置文件,另一方面好的模型的物理学研究动机是Gabor滤波器纹理分析的方法,他们支持全领域的纹理引起了定期的灰度值结构的观察[1]。 在本文中,我们制定了Gabor滤波器为基础的方法和介绍以四元数Gabor滤波器为基础的彩色纹理分割,实验结果已经证明该方法的作用。本文的其余部分如下,第2节简要讨论了主要的相关工作,第3节介绍了四元数,第4节讨论

图像分割技术的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法 一.研究背景及意义 研究背景: 随着人工智能的发展,机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义: 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉,尤其是视觉,同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源,约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态,它直接或间接地作用于人眼,反映的信息与人眼获得的信息一致,这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源,图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像,在实际应用中,为便于计算机等对图像进行处理,人们对连续图像进行采样和量化等处理,得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点,成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中,人们往往只对其中的某些区域感兴趣,称之为前景,这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中,图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割,使其在实

图像分割技术的原理及应用

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。该方法在医学图像分析中有广泛的应用,如薛景浩等

图像分割综述(数字图像处理大作业)

图像分割综述 摘要:现在数字图像处理越来越多地被运用在相关领域中,图像分割是数字图像处理过程中一种非常重要的技术手段,其发展至今没有一个通用的方法和标准。本文对数字图像处理中的图像分割作了简要介绍,并运用Matlab实现几种图像分割处理方法,如双峰法、迭代法、K均值聚类法、边缘检测,讨论他们了的不同技术要点. 关键字:数字图像处理;图像分割;双峰法;迭代法;K均值聚类;边缘检测 Overview of image segmentation Abstract: Now the digital image processing is applied in more and more fields, image segmentation is a very important process of digital image processing technology, and there doesn’t exsist a unified method and standard. The image segmentation are introduced in this paper and several methods of image segmentation are realized by Matlab, such as bimodal method, iterative method, k-means clustering and edge detection. We also discuss the main points of different technology. key word: Digital image processing; Image segmentation; Bimodal method; Iteration method; K-means clustering;Edge detection 1 引言 在数字图像处理的研究和应用中,有时往往对图像的某些部分或者目标感兴趣,此时需要用利用图像分割技术将感兴趣的目标同背景区分开来,以便进一步的研究和分析,这就是数字图像处理中的图像分割技术,其目的是将图像分为若干有意义的区域,这些区域对应图像中不同的目标,然后对感兴趣的区域进行描述和研究[1]。可以说,图像分割结果的好坏,直接影响对图像的理解。 图像分割的种类和方法有很多,但还没有一个成形的图像分割理论。因此,还没有一个单一的、标准的图像分割方法.不同类型的图像,应该选择合适的分割算法对其进行分割。同时,某些分割算法也只是适用于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量,没有统一的评价准则。因此,图像分割是图像分析和计算机视觉中的经典难题。 2 边缘检测 边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像,图像中的边缘通常与图像强度的不连续性有关。图像强度的不连续性可分为:①阶跃不连续,即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异;②线条不连续,即图像强度突然从一个值变化到另一个值,保持一个较小的行程后又返回到原来的值。 2.1 Roberts 梯度算子法 Roberts 梯度就是采用对角方向相邻两像素之差,故也称为四点差分法。对应的水平和

图像金字塔实验

学生实验报告

实验报告注意事项 1. 课前必须认真预习实验,认真书写预习报告,了解实验步骤,未预习或预习 达不到要求的学生不准参加实验; 2. 实验完毕,必须将结果交实验指导教师进行检查,并将计算机正常关机、将 仪器设备、用具及椅子等整理好,方可离开实验室; 3. 按照实验要求书写实验报告,条理清晰,数据准确; 4. 当实验报告写错后,不能撕毁,请在相连的实验报告纸上重写; 5.实验报告严禁抄袭,如发现抄袭实验报告的情况,则抄袭者与被抄袭者该次 实验以0分计; 6. 无故缺实验者,按学院学籍管理制度进行处理; 7. 课程结束后实验报告册上交实验指导教师,并进行考核与存档。

实验项目( ) —预习报告 实验 名称 图像金字塔实验 实验目的及要求1、了解图像采样的概念,以及采样与分辨率变化之间的关系。 2、通过仿真实验,理解图像金字塔的含义。 3、通过拉普拉斯残差金字塔,观察四层图像金字塔的实验结果,掌握利用残差重构原图像的原理与过程。 实验内容及原理实验内容: 1、利用OpenCV 完成图像四个图像层方面的采样并显示。 依据OpenCV自带两种图像金字塔函数,实现四层图像采样并显示。 2、利用拉普拉斯图像金字塔原理,实现四层图像采样并显示。 实验原理: 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。 拉普拉斯金字塔:用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像,在数字图像处理中也即是预测残差,可以对图像进行最大程度的还原,配合高斯金字塔一起使用。拉普拉斯金字塔中的图像可用对高斯金字塔中相邻两层图象的相减而近似得到。需先将图像在较粗的尺度(较高的层次)上扩展。扩展比减少尺寸的压缩困难,因为缺少的信息需要通过插值来得到。 如果想放大图像,则需要通过向上取样操作得到,具体做法如下: (1)将图像在每个方向扩大为原来的两倍,新增的行和列以0填充. (2)使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积,获得“新增像素”的近似值。 得到的图像即为放大后的图像,但是与原来的图像相比会发觉比较模糊,因为在缩放的过程中已经丢失了一些信息,如果想在缩小和放大整个过程中减少信息的丢失,这些数据形成了拉普拉斯金字塔。 拉普拉斯金字塔在图像融合中有所应用,方法是首先对两个待融合图像求拉普拉斯残差金字塔,然后用模板对每一级残差图像进行融合得到融合后图像的残差金字塔,然后对这个金字塔进行重构就能得到最终的融合图像,图像各尺度细节得到保留。

模糊聚类法在图像分割中的应用

模糊聚类法在图像分割中的应用 摘要:模糊聚类算法是模糊理论中的一个重要的分支,是现今模糊理论中应用最广泛的领域之一,并取得了丰富的成果。由于图像所具有的模糊性,近年来一些学者将模糊理论引入到图像处理中,应用模糊理论进行图像分割,图像增强以及边缘检测。本文在研究模糊理论的基础上,对模糊聚类算法在图像分割中的应用进行了一定的探讨。 关键词:模糊理论,图像分割,模糊聚类 0.引言: 随着计算机技术的飞速发展,数字图像分割技术触及工业检测、环境监测、军事和宇宙探索等多诸多学科领域。从统计学的观点上看,图像分割可以分为基于概率统计的硬分割和基于模糊数学的软分割。在实际应用中,图像分割结果受到图像许多方面特征的制约,例如:图像的灰度、纹理或颜色等硬分割方法在综合考虑这些因素时往往顾此失彼,因而分割结果并不理想但若将上述因素用模糊集合来表示,利用隶属度综合考虑各因素对图像分割结果的影响,则能准确反映图像的特征。因此,基于模糊数学的模式分类在图像分割中得到了广泛应用基于模糊聚类的软分割具有以下几个鲜明的特点:1)模糊聚类分割算法不使用训练样本,这使得非监督图像分割成为可能。2) 在进行模糊聚类分割算法构建时,只需建立模糊优化函数,仅有隶属度聚类中心和核

函数带宽这个未知参数传统的图像聚类分割方法是一种硬划分,将每个像素划分到某一类中,在现实中,像素的归属伴随着不确定性,而隶属度是描述不确定性的强有力工具。随着模式识别、人工智能和逼近理论的不断发展,特别是非参数密度估计方法的发展,为模糊聚类核函数的选取提供理论依据,从而将图像分割问题转化为确定最优超平面的分类函数。3) 采用进化算法,如遗传算法、免疫算法和模拟退火等,优化目标函数获得对数据的最佳分类。 1.图像分割技术简介及聚类分析法 图像分割是一种关键的图像分析技术,是从图像处理进行到图像分析的关键步骤,也是进一步图像理解的基础。图像分割按照不同的特性,如灰度、颜色、纹理等,将图像分成若干个各具相似特性的区域,以便能提取出所需要的目标。在图像分割前,对图像的加工主要处于图像处理的层次,图像分割后,对图像的分析才成为可能。图像分割在实际中也已得到广泛的应用,例如在工业自动化,在线产品检验,以及军事、体育、农业工程等方面。概括来说,在各种图像应用中,只要需对图像目标进行提取,测量等都离不开图像分割。每当有新的数学工具或方法提出来,人们就试着将其用于图像分割,基于聚类分析的图像分割方法是图像分割领域中一类极其重要和应用相当广泛的算法,其在应用领域取得的巨大成功引起了广大关注。 2.聚类分析算法的分类

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