图像分割程序设计汇总

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实践教学

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兰州理工大学

计算机与通信学院

2012年秋季学期

图像处理综合训练

题目：图像分割程序设计

专业班级：

姓名：

学号：

指导教师：

成绩：

目录

摘要 (1)

一、前言 (2)

二、算法分析与描述 (3)

三、详细设计过程 (5)

四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (8)

五、程序运行截图及其说明 (8)

六、简单操作手册 (12)

设计总结 (15)

参考资料 (16)

致谢 (17)

附录 (18)

摘要

图像分割就是从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理

通常又称之为图像的二值化处理。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。

关键词：图像分割；阈值；二值化；

一、前言

图形图像处理的应用领域涉及人类生活和工作的各个方面，它是从60年代以来随计算机的技术和VLSI的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新技术领域理论上和实际应用上都并取得了巨大的成就。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化，所以图形图像的处理在我们的生活中又很重要的作用。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣。这些部分通常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的、具体独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将它们分别提取出来，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的目标的技术和过程。在图象分析中,通常需将所关心的目标从图象中提取出来,即图象的分割。图象分割在图象分析,图象识别,图象检测等方面占有非常重要的位置。

二、算法分析与描述

1.图像分割的数学描述

令集合R代表整个区域，对R的分割可看作将R分成若干个满足以下5个条件的非空子集(子区域)R1 ,R1 ,…Rn

(1)所有子集构成图像；

(2)各子集不重叠；

(3)每个子集中的像素有某种共同的属性；

(4)不同的子集属性不同；

(5)每个子集中的所有像素应该是连通的。

2. 基于灰度直方图的峰谷法

图像的灰度直方图必须是双峰的直方图的左侧峰为亮度较高的部分，这部分恰好对应于较暗的背景部分，直方图的右侧为亮度较高的部分，这里恰好对应于会面中图案部分。显然灰度直方图的峰谷法是一种有效且非常简单的阈值方法，但是该方法有一个局限性就是灰度值放度必须是双峰的。

3. 区域生长

区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就长成了。

区域生长需要选择一组能正确代表所需区域的种子像素，确定在生长过程中的相似性准则，制定让生长停止的条件或准则。相似性准则可以是灰度级、彩色、纹理、梯度等特性。选取的种子像素可以是单个像素，也可以是包含若干个像素的小区域。大部分区域生长准则使用图像的局部性质。生长准则可根据不同原则制定，而使用不同的生长准则会影响区域生长的过程。

区域生长法的优点是计算简单，对于较均匀的连通目标有较好的分割效果。它的缺点是需要人为确定种子点，对噪声敏感，可能导致区域内有空洞。另外，

它是一种串行算法，当目标较大时，分割速度较慢，因此在设计算法时，要尽量提高效率。

三、详细设计过程

1.流程图

2.区域生长法

区域生长法的数学表达：

一致性判别条件：

灰度变化阈值：

生长准则：

Matlab代码：

global A0

A0=getimage;

axes(handles.axes2);

seed=[100,220];

thresh=15;

A=rgb2gray(A0);

A=imadjust(A,[min(min(double(A)))/255,max(max(double(A)))/255],[]); A=double(A);

B=A;

[r,c]=size(B);

n=r*c;

pixel_seed=A(seed(1),seed(2));

q=[seed(1) seed(2)];

top=1;

M=zeros(r,c);

M(seed(1),seed(2))=1;

count=1;

while top~=0

r1=q(1,1);

c1=q(1,2);

p=A(r1,c1);

dge=0;

for i=-1:1

for j=-1:1

if r1+i<=r & r1+i>0 & c1+j<=c & c1+j>0

if abs(A(r1+i,c1+j)-p)<=thresh & M(r1+i,c1+j)~=1

top=top+1;

q(top,:)=[r1+i c1+j];

M(r1+i,c1+j)=1;

count=count+1;

B(r1+i,c1+j)=1;

end

if M(r1+i,c1+j)==0;

dge=1;

end

else

dge=1;

end

end

end

if dge~=1

B(r1,c1)=A(seed(1),seed(2));

end

if count>=n

top=1;

end

q=q(2:top,:);

top=top-1;

end

imshow(B,[]);

title(' 区域生长分割');

handles.img=B;

guidata(hObject,handles);

3. 基于灰度直方图的峰谷法

由封谷法的概念可得Matalb代码：

global I

axes(handles.axes2);

I=getimage;

if ndims(I) == 3

I = rgb2gray(I);

end

fxy = imhist(I, 256); %统计每个灰度值的个数

%figure;

%subplot(2, 2, 1);

%imshow(I, []);

%title('原图')

%subplot(2, 2, 2);

plot(fxy); %画出灰度直方图

%title('直方图')

p1 = {'Input Num:'};

p2 = {'180'};

p3 = inputdlg(p1,'Input Num:1~256',1,p2);

p = str2num(p3{1});

p = p/255;

bw = im2bw(I, p); %小于阈值的为黑，大于阈值的为白%subplot(2, 2, 3);

四、调试过程中出现的问题及相应解决办法

问题一：

最初的调试过程中总是区域生长算法调试不成功，并且matlab gui的设计过程也出现了很多问题，最后发现调用函数方法错误，最后通过查matlab基础资料得到解决。

问题二：

在设计gui的时候每次都是处理后的图像坐标位置没有放到固定的区域，通过查找matlab gui设计资料解决了问题。

五、程序运行截图及其说明

1.文件打开读取处理图片截图如下：

图6.1 原图

2.点击峰谷法分割图像并截图得：

图6.2 峰谷法分割

3.点击区域生长法分割图像截图得：

图6.3区域生长法分割

六、简单操作手册

图6.1 “文件打开”按路径打开图像文件

图6.2 “保存”按路径保存处理完的图像文件

图6.3 “峰谷法分割图像”对已打开的图像按阈值进行峰谷法分割处理

医学图像分割综述

医学图像分割综述郭爱心安徽大学摘要：图像分割是图像处理和分析的关键。随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有重要意义。本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割的意义、方法、评估标准和发展前景做出了简单综述。关键字：医学图像分割意义方法评估标准发展前景AReviewofMedicalImageSegmentation Ai- XinGuoAnhuiUniversityAbstract:Imagesegmentationisthekeyofimageprocessingandanalysis.Withthede velopmentofmedicalimage,imagesegmentationisofgreatsignificanceinmedicalapplications.Fromtheper spectiveofmedicalapplications,thispapermadeasimplereviewofthemedicalimagesegmentationonit’ssig nificance、methods、evaluationstandardsanddevelopmentprospects.words:Keymedical image,segmentation,sig nificance,methods,evaluation standards,developmentprospects1.医学图像分割的意义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。医学图像包括CT、正电子放射层析成像技术（PET）、单光子辐射断层摄像（SPECT）、MRI（磁共振成像技术）、Ultrasound（超[2]声）及其它医学影像设备所获得的图像。医学图像分割是将原始的2D或3D图像划分成[1]不同性质(如灰度、纹理等)的区域，从而把感兴趣的区域提取出来。医学图像分割是一个非常有研究价值和研究意义的领域，对疾病诊断、图像引导手术以及医学数据可视化等有重要作用，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。医学图像处理有其复杂性和多样性。由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异，图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响，医学图像与普通图像相比较，不可

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中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日

目录 摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾 名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,

图像分割方法综述

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图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering

analysis genetic algorithm 1 引言 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。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方

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

图像分割程序设计汇总

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目录 摘要 (1) 一、前言 (2) 二、算法分析与描述 (3) 三、详细设计过程 (5) 四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (8) 五、程序运行截图及其说明 (8) 六、简单操作手册 (12) 设计总结 (15) 参考资料 (16) 致谢 (17) 附录 (18)

摘要 图像分割就是从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理 通常又称之为图像的二值化处理。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 关键词：图像分割；阈值；二值化；

一、前言 图形图像处理的应用领域涉及人类生活和工作的各个方面，它是从60年代以来随计算机的技术和VLSI的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新技术领域理论上和实际应用上都并取得了巨大的成就。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化，所以图形图像的处理在我们的生活中又很重要的作用。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣。这些部分通常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的、具体独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将它们分别提取出来，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的目标的技术和过程。在图象分析中,通常需将所关心的目标从图象中提取出来,即图象的分割。图象分割在图象分析,图象识别,图象检测等方面占有非常重要的位置。

水平集图像分割方法研究

生物医学图像分割方法研究 1、图像分割概述 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界所获得的，可以直接或间接作用于人眼并产生视觉感知的实体。在现实生活之中，大约有75%左右的信息来源于人眼（图像），也就是说人类大部分的信息是视觉信息，从图像中得到。所以，对图像的认识和理解一直是人类视觉研究中非常重要的问题。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是计算机视觉领域中最古老也是研究最广泛的问题之一。任何图像处理系统，医学图像或是工业图像，图像分割都是一个关乎系统成败的关键问题。 现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。 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相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该类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。阈值分割当面比较有名的方法有最大类间方差法(OTSU)、基于直方图的阈值方法和熵方法等。 2、基于边缘的分割方法 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续性的反映，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下，基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定边缘，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。常用的边缘检测算子有sobel，canny和laplace等等。

医学图像分割方法汇总

医学图像分割方法汇总 本文主要介绍在医学图像分割方面的几种典型算法，详细介绍每种算法的工作原理，通过对具体的医学图像实验来对比每种方法在分割方面的优点和缺点，分析结果产生的原因，从而在后面的实际应用中选择最合适的算法。 1阈值法分割 1-1 简单阈值分割 简单的阈值处理是图像分割中最为简单基础的一种分割方法。对于一副灰度图像，使用给定的阈值。图像中的像素超过这个阈值的一律设置为最大值（对于八位灰度图像，最大值一般为255），像素小于这个阈值的设置为0.下图1.2是利用五个不同的阈值对脑部图像（图 1.1）的分割结果。（从上到下，从左到右一次使用的阈值分别为最大值的0.1,0.3,0.5,0.7,0.9倍）。 图1.1原始脑部图像

图1.2 使用不同阈值分割后的结果 从实验结果来看，使用简单的阈值分割，过程十分简便，原理简单易懂，但是要是得到比较好的分割结果需要进行多次试验。 1-2 otsu阈值分割法 Otsu阈值分割法又称大津阈值分割法。它的原理是对图像所有的像素围进行遍历(对8位灰度图像来说呢，就是从0遍历到255)，找出合适的T(阈值),把原始图像分割成前景图像和背景图像并且两者之间的类方差最大。 原理： 对于图像I(x,y)，前景(即目标)和背景的分割阈值记作T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0，其平均灰度μ0；背景像素点数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为g。 假设图像的背景较暗，并且图像的大小为M×N，图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0，像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1，则有：ω0=N0/ M×N (1)

沈阳理工大学迭代阈值法图像分割程序设计

成绩评定表 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 专业 电子信息工程课程设计题目 基于最大类间方差法图 像分割程序设计 —迭代阈值法 评 语 组长签字： 成绩 日期2016年7月18日

课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 课程设计题目基于最大类间方差法图像分割程序设计—迭代阈值法实践教学要求与任务： 本设计要求利用Matlab进行编程及仿真，仿真内容为基于最大类间方差法图像分割程序设计——迭代阈值法。利用所学数字图象处理技术知识，在Matlab软件系统上来实现图像分割，并且对程序进行测试。要求如下： （1）掌握课程设计的相关知识、概念、思路及目的。 （2）程序设计合理、能够正确运行且操作简单，可实施性强。 （3）掌握图像分割的方法。 （4）能够利用迭代阈值法进行图像分割。 工作计划与进度安排： 第一阶段（1-2）天：熟悉matlab编程环境，查阅相关资料； 第二阶段（2-3）天：算法设计； 第三阶段（2-3）天：编码与调试； 第四阶段（1-2）天：实验与分析； 第五阶段（1-2）天：编写文档。 指导教师： 2016年7月3日专业负责人： 2016年7月4日 学院教学副院长： 2016年7月4日

摘要 数字图像处理的目的之一是图像识别，而图像分割是图像识别工作的基础。图像分割是从图像预处理到图像识别和分析、理解的关键步骤，在数字图像处理中占据重要的位置。图像分割的目的是将图像分成一些有意义的区域并对这些区域进行描述。 图像分割的方法主要有点相关分割、区域相关分割、阈值法、界限检测法、匹配法、跟踪法等。本设计主要采用阈值分割法中的迭代阈值法，利用MATLAB 软件中的图像处理函数将图像导入，然后对图像进行灰度变换，通过迭代法求图像最佳分割阈值，根据该阈值对图像进行分割，从而产生二值化后的图像。仿真结果表明，通过迭代法选取的阈值是比较准确的，可以采用此阈值对图像进行分割。 关键词：图像分割；迭代阈值法；MATLAB

最简单的java版图片切割方法

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基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现

本科毕业论文（设计） 题目：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 学院：计算机与信息工程学院 学生： 学号： 专业： 年级： 完成日期： 2012年04月 指导教师：

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 摘要：视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径，而视觉又是其中最重要的，因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣，此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开，以供我们对图像进一步研究和分析。图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来，将图像分为若干有意义的区域，使得这些区域对应图像中的不同目标，进而能够对所感兴趣的区域进行研究。基于图像分割技术在图像处理之中的重要性，本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比，并通过MATLAB对其进行了实验，通过不同的算法对不同的图片进行处理，分析其优缺点，以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。 关键字：数字图像；分割；MATLAB

The Research and Implementation of Digital Image Segmentation Based on the MATLAB Abstract :Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLAB to do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation. Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 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。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：

图像分割技术与MATLAB仿真知识讲解

图像分割技术与M A T L A B仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日

目录 摘要 0 Abstract 0 引言 (2) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (6) 2.3 区域分割法 (8) 2.4 基于水平集的分割方法 (9) 2.5 分割算法对比表格 (9) 3基于水平集的图像分割 (11) 3.1 水平集方法简介 (11) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (12) 3.3 仿真算法介绍 (13) 3.4 实验仿真及其结果 (14) 结论 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MATLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the

labview图像分割

基于LabVIEW的图像分割程序设计 [摘要] 现在图像处理技术已经应用于多个领域当中，其中，纸币识别，车牌识别，文字识别和指纹识别已为大家所熟悉。图像分割是一种重要的图像技术,它不仅得到了人们的广泛重视和研究,也在实际中得到了大量的应用。 它是处理图像的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。图像识别的基础是图像分割，其作用是把反映物体真实情况的，占据不同区域的，具有不同性质的目标区分开来，并形成数字特性。关于图像分割的方法已有上千种，本文将介绍几种主流的方法，并分析各自的特性，利用LabVIEW 平台实现两种阈值方法分割图像，展现实验现象，比较两种方法的处理结果。 [关键词]图像分割阈值法大津法双峰法LabVIEW

The programdesigning of imagesegmentation based on LabVIEW [Abstract]Image processing technology hasbeenused in many fields, the banknote recognition, license plate recognition, character recognitionandfingerprint recognitionhas beenfamiliar to everyone.Image segmentation is an importantimagetechnology,people not only attach importance to it and research it，but also use it in many place. It isoneofthebasic problemsoftheimage processing, and it isa key stepoftheimage processingimage analysis. The image recognitionbased onimage segmentation, the function of which is making a distinction between the area of object's real situation,the area in different places and the area with different characteristic and forming a digital characteristic. There are thousands ofmethodsofimage segmentation, this article will introduce severalmainstreammethod,andanalyze their respectivecharacteristics,use this two ways to make image segmentation with LabVIEW，and show the phenomenon of experiment，campare the treatment result of the two methods. [Keyword] Image segmentationThresholdOTSUbimodaLabVIEW

基于水平集的牙齿CT图像分割技术

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/188631680.html, 基于水平集的牙齿CT图像分割技术 作者：汪葛王远军 来源：《计算机应用》2016年第03期 摘要：牙齿的计算机断层扫描（CT）图像中存在边界模糊、相邻牙齿粘连等情况，且拓扑结构较为复杂，要实现准确的牙齿分割非常困难。对传统的牙齿CT图像分割方法，特别是近年来用于牙齿分割的水平集方法进行介绍，对其水平集函数中各能量项进行研究，并通过对比实验体现水平集方法的优越性。基于水平集的牙齿CT图像分割方法中水平集函数的能量项主要包括：竞争能量项、梯度能量项、形状约束能量项、全局先验灰度能量项、局部灰度能量项。实验结果表明基于混合模型的水平集方法分割效果最佳，切牙与磨牙分割准确率分别为88.92%和92.34%，相比自适应阈值和传统水平集方法，分割准确率总体提升10%以上。在综合利用图像信息和先验知识的基础上，通过对水平集函数中能量项进行优化和创新，有望进一步提高分割的准确率。 关键词：牙齿锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像；图像分割；水平集；能量项；混合模型 中图分类号： TP391.413 文献标志码：A 0引言 近年来，人体组织器官的可视化技术已经成为计算机辅助诊断的重要工具。由于牙齿的计算机断层扫描（Computer Tomography， CT）图像同时包含了牙冠和牙根的解剖信息，为重建完整的牙齿模型提供了可靠数据。而牙齿的分割作为牙齿模型重建工作中的一个重要步骤，对牙齿分割方法的研究具有重要意义。 牙齿的形状和牙根的具体位置等信息对牙齿的正畸手术、种植手术、根管治疗等临床操作非常重要。通常手术前需 要对这些信息进行手动测量和获取，这个过程往往非常耗时，而且其准确性也不能达到非常高的要求。因此，通过获得牙齿的三维数字模型可以为口腔疾病的诊断和手术治疗方案的制定等提供完整的解剖信息，极大地提高诊断的准确性和手术的成功率。为了获得精确的三维信息，则必须要求对牙齿CT图像进行准确分割。目前基于水平集的图像分割算法已广泛应用于医学图像分割领域，这一类算法可以很好地解决外形复杂和拓扑结构变化剧烈的情况。本文主要针对水平集方法（Level Set Method， LSM）在牙齿CT图像分割应用中的研究进展进行综 述和讨论。 3结语

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。