第9章 图像分割
图像分割
●概述
●间断检测
●边缘连接和边界检测●阈值处理
●基于区域的分割
●分割中运动的应用
图像分割
●分割的目的：将图像划分为不同区域
●三大类方法
?根据区域间灰度不连续搜寻区域之间的边
界，在间断检测、边缘连接和边界检测介绍
?以像素性质的分布进行阈值处理，在阈值处理介绍
?直接搜寻区域进行分割，在基于区域的分割中介绍
图像分割
●概述
?在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分一般称为目标或前景
?为了辨识和分析目标，需要将有关区域分离提取出来，在此基础上对目标进一步利用，如进行特征提取和测量
?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
图像分割
●概述（续）
?特性可以是灰度、颜色、纹理等，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域
?图像分割算法是基于亮度值的不连续性和相似性
不连续性是基于亮度的不连续变化分割图像，如
图像的边缘
根据制定的准则将图像分割为相似的区域，如阈
值处理、区域生长、区域分离和聚合
图像分割举例
PR=0.718PR=0.781#249061#253036#169012PR=0.800PR=0.607PR=0.758PR=0.759PR=0.933PR=0.897PR=0.763PR=0.933PR=0.897PR=0.953
PR=0.951PR=0.670PR=0.865PR=0.710#134052Image MDL MML ERL1ERL2
#3096#85048#175043#182053#219090
pr=0.521 pr=0.480 pr=0.861pr=0.740pr=0.375pr=0.613pr=0.822 pr=0.565pr=0.401pr=0.858pr=0.820 pr=0.850pr=0.789pr=0.890pr=0.914
Row 1: Image Row 2: RPCL Row 3: CAC Row 4: ERL
基于边缘生长的图像分割算法结果
参考文献：林通，“基于内容的视频索引与检索方法的研究”，北京大学数学科学学院，博士论文，2001。
基于边缘生长的图像分割算法结果
基于边缘生长的图像分割算法结果
基于边缘生长的图像分割算法结果
基于边缘生长的图像分割算法结果
图像分割
●概述
●间断检测
●边缘连接和边界检测●阈值处理
●基于区域的分割
●分割中运动的应用
图像分割
●
间断检测?点检测?线检测?边缘检测●
寻找间断的一般方法：模板检测
∑==+++=9
1
9
92211 ...i i
i z z z z R ωωωω
●点检测
使用如图所示的模板，如果
板中心位置检测到一个点
其中，T是阈值，R是模板计算值
?基本思想：如果一个孤立点与它周围的点不同，则可以使用上述模板进行检测。
?注意：如果模板响应为0，则表示在灰度级为常数的区域
孔中嵌有一个黑点应用检测模板的结果
作为阈值
图a 图
结论：孤立点可以通过检测模板并设置阈值进行检测
间断检测
●线检测
?4个线检测模板
?第一个模板对水平线有最大响应
?第二个模板对45o方向线有最大响应?第三个模板对垂直线有最大响应
?第四个模板对-45o方向线有最大响应
●线检测
?用R 1,R 2,R 3和R 4分别代表水平、45-45o 方向线的模板响应，在图像中心的点，如果则此点被认为与在模板i方向上的线更相关?例：如果则该点与水平线有更大的关联
?在灰度恒定的区域，上述4个模板的响应为零
i
j R R j i ≠>,,1=>j R R j
线检测例子
二值电路接线模板，
寻找方向为-45o的线条
使用-45o模板，得到结果的绝对值使用阈值方法，阈值等于图像中最大值得到的结果，一些孤立点使用点模板检测删除，或用形态学腐蚀法删除
间断检测
●边缘检测
?什么是边缘？
一组相连的像素集合，这些像素位于两个区域的边界上
?一阶导数和二阶导数在识别图像边缘中的应用
10-面向对象图像特征提取
第十章面向对象图像特征提取 10.1 面向对象图像分类技术 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息对图像分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两个过程：图像对象构建和对象的分类。 FX的操作可分为两个部分：发现对象(Find Object)和特征提取（Extract Features）
10.2 发现对象 10.2.1 准备工作 根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据进行一些预处理工作。 （1）空间分辨率的调整 如果您的数据空间分辨率非常高、覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等），可以降低分辨率，提供精度和运算速度。可利用ENVI主菜单->Basic Tools->Resize Data工具实现。 （2）光谱分辨率的调整 如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。可利用ENVI主菜单->Basic Tool->layer stacking工具实现。 （3）多源数据组合 （4）空间滤波 10.2.2发现对象 第一步启动FX模块 （1）在ENVI EX中，选择File-Open,打开图像文件qb_colorado.img，如图10.1。 （2）在ENVI EX中，双击Toolbox中的Feature Extraction。选择输入文件（图10.2），单击Select Additional Files前的三角形符号，有三种数据可输入： Basic Image:必选项 辅助数据（Ancillary Data）:可选项 掩膜文件（Mask File）:可选项 （3）单击OK按钮，进入下一步操作。
第七章 图像分割
第七章图像分割 1.什么是区域？什么是图像分割？ 区域是指相互连通的、有一致属性的像素的集合。 图像分割是指把图像分成互不重叠的区域并提出感兴趣目标的技术。 2.边缘检测的理论依据是什么？有哪些方法？各有什么特点？ 边缘能勾画出目标物体轮廓，使贯彻着一目了然，包含了丰富的信息（如方向、阶跃性质、形状等），是图像识别中抽取的重要属性。 （1）梯度算子。特点：仅计算相邻像素的灰度差，对噪声敏感，无法抑制噪声的影响。 （2）Roberts梯度算子。特点：与梯度算子检测边缘的方法类似，但效果较梯度算子略好。 （3）Prewitt和Sobel算子。特点：不仅能检测边缘点，且能进一步抑制噪声的影响，但检测的边缘较宽。 （4）方向算子。特点：边缘检测能力强，且抗噪性能好。 （5）拉拉普拉斯算子。特点：各向同性、线性和位移不变的；对细线和孤立点检测效果好。但边缘方向信息丢失，常产生双像素的边缘，对噪声有双倍加强效果。 （6）马尔算子。特点： （7）Canny边缘检测算子。特点：可以减小检测中的边缘中断，有利于得到较为完整的线段。 （8）沈俊边缘检测方法。特点：用对称的指数函数滤波器进行平滑，并在阶跃边缘，可加白噪声的模型下，按信噪比最大准则，证明了对称的指数函数滤波器是最 佳滤波器。 （9）曲面拟合法。特点：对一些噪声比较严重的图像进行边缘检测可以取得较为满意的结果。 3.拉普拉斯边缘检测算子与拉普拉斯边缘增强算子有何区别？ 拉普拉斯边缘检测算子模板中心是-4，拉普拉斯边缘增强算子模板中心是+5。 4.什么是Hough变换？Hough变换检测直线时，为什么不采用y=kx+b的表达形式？试 述采用Hough变换检测直线的原理。 直角坐标系中的一条直线对应极坐标系中的一点，这种线到点的变换就是Hough变换。在直角坐标系中过任一点（x0，y0）的直线系，满足 其中而这些直线 在极坐标系中所对应的点（ρ、θ）构成一条正弦曲线。反之在极坐标系中位于这条正弦曲线上的点，对应直角坐标系中过点（x0，y0）的一条直线，设平面上有若干点，过每点的直线分别对应于极坐标系上的一条正弦曲线。若这些正弦曲线有共同的交点（ρ‘、θ’），则 这些点共线，且对应的直线方程为 5.常用的三种最简单图像分割法各有何特点？
基于MATLAB的图像分割算法研究
摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator
数字图像处理图像分割
ygf8200实习小编一级|消息| 我的百科| 我的知道| 我的空间| 百度首页| 退出图像分割 简介 数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。 基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该方法将图像映射为带权无向图，把像素视作节点。利用最小剪切准则得到图像的最佳分割该方法本质上将图像分割问题转化为最优化问题。是一种点对聚类方法。对数据聚类也具有很好的应用前景。但由于其涉及的理论知识较多，应用也还处在初级阶段。因此国内这方面的研究报道并不多见，本文将对图论方法用于图像分割的基本理论进行简要介绍，并对当前图论方法用于图像分割的最新研究进展进行综述，并着重介绍基于等周图割的图像分割的方法。 图像目标分割与提取技术综述 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。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。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，同时，某些分割方法也只是适合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。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。 具体定义 为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割(I mage Segmentation) 而目前广为人们所接受的是通过集合所进行的定义： 令集合R代表整个图像区域，对R的图像分割可以看做是将R分成N个满足以下条件的非空子集R1，R2，R3，…，RN； （1）在分割结果中，每个区域的像素有着相同的特性 （2）在分割结果中，不同子区域具有不同的特性，并且它们没有公共特性 （3）分割的所有子区域的并集就是原来的图像
基于阈值的灰度图像分割讲解
灰度阈值化方法的研究----CPT算法 主要内容： 第一章：绪论 第二章：图像的预处理 第三章：图像分割概述 第四章：灰度阈值化图像分割方法 第五章：CPT算法及其对它的改进 第六章：编程环境及用PhotoStar对改进的CPT算法和其他算法的实现 第七章：实验结果与分析 第一章：绪论 1.1数字图像处理技术的发展 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20％，视觉占60％，其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20％。所以，作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。【5】对于图像信息的处理，即图像处理当然对信息的传递产生很大影响。 数字图像处理技术起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从伦敦到纽约传输了一幅图片，它采用了数字压缩技术。1964年美国的喷气处理实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念得到应用。其后，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、生物学、医学等领域各学科之间学习和研究的对象。 经过人们几十年的努力，数字图像处理这一学科已逐渐成熟起来。人们总是试图把各个学科应用到数字图像处理中去，并且每产生一种新方法，人们也会尝试它在数字图像处理中的应用。同时，数字图像处理也在很多学科中发挥着它越来越大的作用。 1.2图像分割概述和本论文的主要工作 图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域，是数字图像处理中的重要问题，是计算机视觉领域低层次视觉问题中的重要问题，同时它也是一个经典的难题。几十年来，很多图像分割的方法被人们提出来，但至今它尚无一个统一的理论。 图像分割的方法很多，有早先的阈值化方法、最新的基于形态学方法和基于神经网络的方法。 阈值化方法是一种古老的方法，但确是一种十分简单而有效的方法，近几十年人们对阈值化方法不断完善和探索，取得了显著的成就，使得阈值化方法在实际应用中占有很重要的地位。 本文将主要对图像分割的阈值化方法进行探讨。在对阈值化方法的研究过程中，本人首先将集中精力对效果比较好的阈值化方法进行探讨，并对其存在的不足加以改进，从而作出性能优良的计算机算法；由于目前很多方法各有其特点，所以将对具有不同特点的图像用不同的方法处理进行研究。在论文正文部分还将其应用到实践中去，并对其加以评价。 第二章：图像的预处理 2.1图像预处理的概述 由于切片染色和输入光照条件及采集过程电信号的影响，所采集的医学图
第十章 CR和DR成像理论
第十章 CR和DR成像理论 第一节 CR 计算机X线摄影（简称CR），是光激励存储荧光体（Photostimulable Storage Phosphor，PSP）成像。 CR利用IP取代传统的屏/片体系，进行病人影像的高敏感性记录。尽管看上去与传统的增感屏很相似，但其功能有很大的差异，它在光激励荧光体中记录X线影像，并使其影像信息以电信号方式提取出来，是实现常规X线摄影数字化的最早成像技术。 一、成像原理 （一）工作流程 1、信息采集（acquisition of information）传统的X线摄影都是以X线胶片为探测器，接受一次性曝光后，经冲洗形成影像，但所获得的影像始终是一种模拟影像。CR系统实现了用成像板来接受X线的模拟信息，然后经过模/数转换来实现影像的数字化。对IP的曝光过程就是信息采集。 2、信息转换（transformation of information）是指存储在IP上的模拟信息转化为数字信息的过程。CR的信息转换部分主要由激光阅读仪、光电倍增管和模/数转换器组成。IP在X线下受到第一次激发时储存连续的模拟信息，在激光阅读仪中进行激光扫描时受到第二次激发，而产生荧光（荧光的强弱与第一次激发时的能量精确地成比例，呈线性正相关），该荧光经高效光导器采集和导向，进入光电倍增管转换为相应强弱的电信号，然后进行增幅放大、模数转换成为数字信号。 3、信息处理（processing of information）是指使用不同的相关技术根据诊断的需要对影像实施的处理，从而达到影像质量的最优化。CR的常用处理技术包括有谐调处理技术、空间频率处理技术和减影处理技术。 4、信息的存储与输出（archving and output of information）在CR系统中，IP被扫描后所获得的信息可以同时进行存储和打印。影像信息一般被存储在光盘中，随刻录随读取。一张存储量为2G的光盘（有A、B两面），在压缩比为1:20的前提下，若每幅影像平均所占据的存储空间是4M，那么，每张盘可以存图像5000幅。而且能够长久的作为网络资源保存，以供检索和查询为医学诊断提供帮助。
基于形变模型的图像分割技术研究
中图分类号：TP751.1 O241.8 单位代码：10425 学号：S0509712 基于形变模型的图像分割技术研究 Research on Image Segmentation Technique Based on Deformation Model 学科专业：计算数学 研究方向：优化与控制理论及其数值计算 作者姓名：冷英华 指导教师：黄炳家 教授 二〇〇八年四月
Research on Image Segmentation Technique Based on Deformation Model A Thesis Submitted for the Degree of Master Candidate：Leng Yinghua Supervisor：Prof. Huang Bingjia School of Mathematics & Computational Sciences China University of Petroleum (East China)
关于学位论文的独创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中有关资料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致谢外，本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得中国石油大学（华东）或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对研究所做的任何贡献均已在论文中做出了明确的说明。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文作者签名：日期：年月日 学位论文使用授权书 本人完全同意中国石油大学（华东）有权使用本学位论文（包括但不限于其印刷版和电子版），使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门（机构）送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。 保密学位论文在解密后的使用授权同上。 学位论文作者签名：日期：年月日 指导教师签名：日期：年月日
基于聚类分析的图像分割研究毕业论文
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：
第四章 图像分割
第四章 医学图像分割 医学图像分割是高级医学图像分析和解释系统的核心组成部分。医学图像的分割为目标分离、特征提取和参数的定量测量提供了基础和前提条件，使得更高层的医学图像理解和诊断成为可能。 第一节 分割的概念 所谓医学图像分割，就是根据医学图像的某种相似性特征（如亮度、颜色、形状、纹理、面积、位臵、局部统计或频谱特征等）将医学图像划分为若干个互不相交的连通区域的过程。 区域作为图像分割中像素的连通集合和基本分割单位，定义为4连通区域和8连通区域。 在数学上，医学图像分割可以用集合论模型予以描述：已知一幅医学图像I 和一组相似性约束条件i C ( ,2,1=i )，对I 的分割就是求取它的一个划分的过程，即: N j 1= j R =I , ],1 [,,,N k j k j R R k j ∈≠?=φ 其中， j R 为同时满足所有相似性约束条件i C ( ,2,1=i )的连通像素点的集 合，即我们所谓的图像区域；N 为不小于2的正整数,表示分割后区域的个数。 医学图像分割方法可以划归为三大类：基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法。 近年来，新概念、新思想和新方法应用于复杂二维医学图像和高维医学图像或者图像序列的分割，其中包括数学形态学、模糊理论、神经网络、遗传算法、小波分析和变换等。极大地改善了医学图像的分割效果。 人工分割的精度最高，分割结果难以重现。半自动方法在很大程度上仍然依赖于操作者的主观经验和知识。研究高效、实用的全自动分割方法是近年来图像分割方法的研究重点。到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种准确评价分割成功与否的客观标准。 第二节 阈值分割 阈值法是一种常用的将图像中感兴趣目标与图像背景进行分离的图像分割方法，用一个或几个阈值将图像灰度直方图分成两段或多段，而把图像中灰度
图像分割
第8章 知识要点 图像分割是图像检索、识别和图像理解的基本前提步骤。本章主要介绍图像分割的基本原理和主要方法。 图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。 基于灰度值的不连续性的应用是根据灰度的不连续变化来分割图像，比如基于边缘提取的分割法，先提取区域边界，再确定边界限定的区域。 基于灰度值的相似性的主要应用是根据事先制定的相似性准则将图像分割为相似的区域，比如阈值分割和区域生长。 8.1 本章知识结构
8.2 知识要点 1. 图像分割 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其它部分称为背景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了检索、辨识和分析目标，需要将它们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。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。 图像分割是由图像处理过渡到图像分析的关键步骤。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，能将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，所以使得更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域中，并涉及各种类型的图像。图像分割在基于内容的图像检索和压缩、工业自动化、在线产品检验、遥感图像、医学图像、保安监视、军事、体育、农业工程等方面都有广泛的应用。例如：在基于内容的图像检索和面向对象的图像压缩中，将图像分割成不同的对象区域等；在遥感图像中，合成孔径雷达图像中目标的分割，遥感云图中不同云系和背景分布的分割等；在医学应用中，脑部图像分割成灰质、白质、脑脊髓等脑组织和其它脑组织区域等；在交通图像分析中，把车辆目标从背景中分割出来等。在各种图像应用中，只要需要对图像目标进行提取、测量等，就都离不开图像分割。图像分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，因此图像分割具有十分重要的意义。 图像分割是图像处理和计算机视觉中的重点和难点之一，提出的各种类型的分割算法达上千种之多。这些分割算法都是针对某一类型图像和某一具体的应用问题而提出的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法，通用方法和策略仍面临着巨大的困难。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。 2. 边缘点检测 边缘定义为图像局部特性的不连续性，具体到灰度图像中就是图像差别较大的两个区域的交界线，广泛存在于目标物与背景之间、目标物与目标物之间。边缘点检测就是要确定图像中有无边缘点，若有还要进一步确定其位置。具体实施时，一要根据实际应用环境及被检测的边缘类型确定检测算子和判断准则，二要依据沿着边缘走向的灰度值缓变或不变，而垂直于边缘走向的灰度则突变的特性。通常边缘类型表现为阶跃式、脉冲式和屋顶式。 边缘检测有多种方法，主要用一阶微分算子，所选取模板不同对图像处理的效果也不同。用二阶微分算子（如Laplacian算子）检测边缘时，可能会把噪声当边缘点检测出来，而真正的边缘点会被噪声淹没而未检测出。为此，Marr和Hildreth提出了Laplacian of Gaussian算子，简称LoG算子。该方法是先采用Gaussian算子对原图像进行平滑，然后施以Laplacian算子，这样就克服了Laplacian算子对噪声敏感的缺点，减少了噪声的影响。 3. Hough变换 Hough变换是考虑像素间的整体关系，在预先知道区域形状的条件下，利用Hough变换可以方便地得到边界曲线而将不连续的边缘像素点连接起来。所以Hough变换的主要优点就在于受噪声和曲线间断的影响较小，是将边缘点连接成边缘线的全局最优方法。 Hough变换的基本思想在于不同坐标系下点-线的对偶关系。Hough变换把在图像空间中的检测问题转化为参数空间的简单累加统计问题。它用于直线检测的基本策略为：由图像空间的边缘点去计算参数空间中共线点的可能轨迹，并在一个累加器中对计算出的共线点计数。Hough变换不仅可以检测直线，还可以检测圆、椭圆、抛物线等形状的曲线。
电子科技大学数字图像处理
Zhenming Peng Email: zmpeng@https://www.360docs.net/doc/e85945712.html, mpeng@ estc ed cn pengzm_ioe@https://www.360docs.net/doc/e85945712.html,
University of Electronic Science and Technology of China 2015 09 02 2-305, 2015.09.02, 2-305 Shahe Campus
主要内容
?课程介绍 ?数字图像的基本概念 ?数字图像的发展历史 ?数字图像处理的研究内容 ?图像处理技术应用
一、教师介绍
彭真明（教授 /博导）
张萍（副教授 /博士）
张靖（讲师/ 硕士）
何艳敏（副教 授/博士）
蒲恬（讲师/ 博士）
主要从事图像 主要从事图像 处理、目标检 处理、视频压 测跟踪/SAR 缩与传输、智 图像处理、油 能信息处理等 气地球物理勘 方面的教学和 探信号处理等。科研工作。
研究方向为微 波电路、光电 视觉导航、目 标识别、跟踪 等。
研究方向为图 研究方向为图 像处理与分析、像增强、信息 模式识别应用 融合、光电信 等。发表学术 息检测与处理 论文10余篇。 等。
一、课程介绍
全日制研究生课程《图像处理及应用》
课程编号： 课程编号 20006015 课程名称：图像处理及 课程名称 图像处理及 应用 开课时间：(√)秋季 授课对象：(√)硕士/( ) /( )春季 博士 开课学院：电子工 程学院/光电学院 学时数： 学时数 40 学分：2
先修课程：概率论与数理统计、线 先修课程：概率论与数理统计 线 性代数、信号与系统
适用专业：信号与信息处理、光学工程、生物医学工程及电子与通信 工程等。
医学图像的分割
第六章医学图像分割 医学图像分割是医学图像处理和分析的关键步骤，也是其它高级医学图像分析和解释系统的核心组成部分。医学图像的分割为目标分离、特征提取和参数的定量测量提供了基础和前提条件，使得更高层的医学图像理解和诊断成为可能。本章首先对医学图像分割的意义、概念、分类及其研究现状进行了概述,然后分别对基于阈值、基于边缘、基于区域和基于模式识别原理的各种常见医学图像分割方法作了详尽而系统的介绍，接着在对图像分割过程中经常用到的二值图像数学形态学基本运算作了简单叙述之后，较为详细地讨论了医学图像分割效果和分割算法性能的常用评价方法。 第一节医学图像分割的意义、概念、分类和研究现状 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。在治疗前后进行相关影像学指标的定量测量和分析，将有助于医生诊断、随访或修订对病人的治疗方案； (3)用于医学图像的三维重建和可视化。这有助于外科手术方案的制定和仿真、解剖教学参考及放疗计划中的三维定位等；(4)用于在保持关键信息的前提下进行数据压缩和传输。这在远程医疗中对实现医学图像的高效传输具有重要的价值；(5)用于基于内容的医学图像数据库检索研究。通过建立医学图像数据库，可对医学图像数据进行语义学意义上的存取和查找。 所谓医学图像分割，就是根据医学图像的某种相似性特征（如亮度、颜色、纹理、面积、形状、位置、局部统计特征或频谱特征等）将医学图像划分为若干个互不相交的“连通”的区域的过程，相关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，也就是说在区域边界上的像素存在某种不连续性。一般说来，有意义的图像分割结果中至少存在一个包含感兴趣目标的区域。
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数字图像的多分辨率分析处理方法研究 —基于小波变换的医学图像分割的研究 电信学院电子信息工程专业 摘要 图像分割是一种重要的图像分析技术。对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。 本论文首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值。最后，对这几种算法的分割效果进行了比较。实验结果表明,本设计能够实时稳定的对目标分割提取，分割效果良好。 医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。 关键词：小波变换；图像分割；阈值
Abstract The image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing.Medical image segmentation is an important application in the field of image segmentation, and it is also a classical difficult problem for researchers. Thousands of methods have been put forward to medical image segmentation. Some use classical methods and others use new methods. In this paper ,first introduced the petronas method and maximum between class variance .Then focus introduced a method of image segmentation based on wavelet transform is discussed. In this method, the wavelet multiscale transform of image gray histogram is done first .Moreover , the gray threshold is gradually found out from large scale coefficients to small scale coefficients. Finally,the effects of the methods in segmentation are compared . The experimental results indicate that the system can obtain a good performance of image segmentation. Medical image segmentation is a classical puzzle for researchers. Image segmentation is the method to delineate anatomic structures or other interested regions automatically or semi-automatically, which is helpful to diagnosis and plays a crucial role in many medical imaging applications. Key words：Wavelet Transform; Image Segmentation；threshold
数字图像处理第七章 图像分割
第七章图像分割 1、什么是区域？什么是图像分割？ 答：在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些感兴趣的部分常称为目标或图像，它们一般对应图像中的特定的、具有独特性质的区域。这里的区域是指相互连通的、有一致属性的像素的集合。 图像分割是指把图像分成互不重叠区域并提取感兴趣目标的技术。 2、边缘检测的理论依据是什么，有哪些方法？各有哪些特点？ 答：边缘是指图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的那些像素的集合。它存在于目标和背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间。他对图像识别和分析十分有用，边缘能够画出目标物体轮廓，使观察者一目了然，包含了丰实的信息，是图像识别中抽取的重要属性。利用边缘灰度变化的一阶或二阶导数特点，可以将边缘点检测出来。 方法包括： （1）梯度算子；特点是仅计算相邻像素的灰度差，对噪音敏感，无法抑制噪声的影响。（2）Roberts梯度算子；与梯度算子检测边缘的方法类似，但效果较梯度算子略好。（3）Prewitt和Sobel算子；该算子不仅能检测边缘点，且能进一步抑制噪声的影响，但检测的边缘较宽。 （4）方向算子；检测能力强，抗噪能力好。 （5）拉普拉斯算子；特点是各向同性、线性和位移不变的；对细线和孤立点检测效果较好。但边缘方向信息丢失，常产生双像素的边缘，对噪声有双倍加强作用。 （6）马尔算子；马尔算子用到的卷积模板一般较大，不过这些模板可以分解为一维卷积来快速计算。 （7）Canny算子；可以减少小模板检测中的边缘中断，有利于得到较为完整的线段。3、什么是hough变换？hough变换检测直线时，为什么不采用y=kx+b的表达式？试述采 用hough变换检测直线的原理。 答：设在直线坐标系中有一条直线L,在原点到该直线的垂直距离为Ρ，垂线与x周的夹角为θ，则可用Ρ、θ来表示该直线，其直线方程为： Ρ=xcosθ+ysinθ 而这条直线用极坐标表示则为一点（Ρ，θ）,可见，直角坐标系中的一条直线对应极坐标系中的一点，这种线到点的变换叫做hough变换。 y=kx+b表示的是一条直线上的点，而hough变换表示的是线到点的关系，因此，hough 变换不能用y=kx+b来表示。 Hough变换的原理：在直角坐标系中过任一点（x0,y0）的直线系，满足 Ρ= x0cosθ+y0sinθ=错误！未找到引用源。sin(θ+Φ) 式中，Φ=arctan(y0/x0).这些直线在极坐标系中所对应的点（Ρ，θ）构成一条正弦曲线。反之，在极坐标系中位于这条直线上的点，对应直线坐标系中过点（x0,y0）的一条直线。设平面上有若干点，过没点的直线系分别对应于极坐标上的一条正弦曲线。 若这些点有共同的交点（Ρ0，θ0），则这些点共线，且对应的直线方程为 Ρ0=xcosθ0+ysinθ0 4、常用的三种最简单图像分割法各有何特点？ 答：（1）状态法；状态法首先统计最简单图像灰度直方图，若其直方图成双峰且有明显的谷，则将谷所对应的灰度值作为阈值，按照二值化公式进行二值化，就可将图像从目标中分割出来。这种方法适用于目标和背景的灰度值较大，有明显谷的情况。 （2）判断分析法；判断分析法便利，是一种常用的方法。但它不能反映图像的几何结构，有时分割结果与人的视觉效果不一致。 （3）最佳熵自动阈值法；最佳熵自动阈值法是通过研究图像灰度直方图的熵测量，