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图像分割实验报告

图像分割实验报告
图像分割实验报告

实验七图像分割

一、实验目的

利用光谱特征进行遥感图像的分割和分割后处理。

二、实验要求

1. 能够根据图像的特征,综合使用不同的方法分割出地物对象。

2. 熟练掌握图像直方图的应用。

3. 掌握彩色图像分割的基本方法

4. 掌握利用波段组合进行图像分割的工作流程

5. 熟悉数学形态学基本方法的应用。

三、实验准备

●软件准备:ENVI软件

●数据:兰花.jpg

文字测原始图像.bmp

IKNOSm14 nj Hroad

●基本知识:

?图像分割的原则:(1)依据像素灰度值的不连续性进行分割。假定不同区域像素的灰度值具有不连续性,因而可以对其进行分割。(2)依据同一区域内部

像素的灰度值具有相似性进行分割。这种方法一般从一个点(种子)出发,将

其邻域中满足相似性测量准则的像素进行合并从而达到分割的目的。依据像素

的不连续性进行分割的方法只要是区域增长法。

?图像分割的工作流程:(1)确定待分割的对象;(2)选择对分割对象敏感的波段;(3)选择分割方法进行分割;(4)将分割后的结果图像转为矢量图。

?图像分割:(1)图像分割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。从数学角度来看,图像分割是将数字图像划分成互不相交的

区域的过程。图像分割的过程也是一个标记的过程,即将属于同一个区域的像

素赋予相同的编号的过程。(2)目的:将一幅图像分为几个区域,这几个区域

之间具有不同的属性,同一区域中各像素具有某些相同的性质。

?图像分割的方法:(1)灰度阀值法,它在目标与背景之间存在强对比时特别有效(直方图方法);(2)数学形态学方法,腐蚀、膨胀、开运算和闭运算;

?波段运算:ENVI Band Math是一个灵活的图像处理工具,其中许多功能是无法在任何其它的图像处理系统中获得的。由于每个用户都有独特的需求,利用

此工具用户自己定义处理算法,应用到在ENVI打开的波段或整个图像中,用

户可以根据需要自定义简单或复杂的处理程序。例如:可以对图像进行简单加、

减、乘、除运算,或使用IDL编写更复杂的处理运算功能。

?波段运算实质是对每个像素点对应的像素值进行数学运算。

?波段运算条件:(1) 必须符合IDL语言书写波段运算表达式;(2) 所有输入波段必须具有相同的空间大小,因此输入波段在行列数和像元大小必须相同。

对于有地理坐标的数据,如果覆盖区域一样,但是由于像元大小不一样使得行

列数不一致,在进行波段运算前,可以使用Basic Tools →Layer Stacking

功能对图像进行调整。3)表达式中的所有变量都必须用Bn(或bn)命名。

4) 结果波段必须与输入波段的空间大小相同,波段运算表达式所生成的结

果必须在行列数方面与输入波段相同。

?波段运算函数

四、实验内容及步骤

●问题一.2(提取非兰花部分)

?打开ENVI,加载“兰花.jpg”

?因为兰花呈现蓝色,则兰花花朵部分表达式为(B gt G)*(B gt R),非兰花部分为(1-(B gt G)*(B gt R))

?点击【Basic Tools】-【Band Math】,弹出“Band Math”对话框,在【Enter an expression】处输入式子“b4*(1-(b1 gt b2)*(b1 gt b3))”,点击【Add to

List】,选择【OK】

?在弹出的对话框“Variables to Bands Pairings”中,选择B1对应B波段,B2对应G波段,B3对应R波段,B4对应File:兰花,点击【OK】。

?加载生成图片。

?得到非兰花部分的图片。

●练习2.1

?加载“文字测原始图像.bmp”,点击【Enhance】-【Interactive Stretching】,查看各通道噪声和直方图。

?可以看出各通道在灰度值为177的时候峰值最大。

?点击【Basic Tools】-【Band Math】,弹出“Band Math”对话框,在【Enter an expression】处输入式子“255*(1-(b1 lt 177)* (b2 lt 177)* (b3 lt

177))”,点击【Add to List】,选择【OK】

?在弹出的对话框“Variables to Bands Pairings”中,选择B1对应R波段,B2对应G波段,B3对应B波段,点击【OK】。

?得到了去除了背景噪声的文字“测”。

●练习2.2

?首先利用高斯低通滤波器和拉普拉斯滤波器对图像进行锐化处理,使线状地物的轮廓更加明显。滤波工具在主菜单下的【Filter】-

【convolution】;由于高斯低通滤波器和拉普拉斯滤波器具有很多

不同的窗口,要找到最适合的窗口要进行多次的操作和比较。

流程高斯低通拉普拉斯算子锐化结果图像直方图0——无

13*33*3A

25*53*3B

37*73*3C

45*55*5D

57*75*5E

67*77*7F

?由于拉普拉斯算子对图像的噪声很敏感,所以我们选用流程2,也就是7*7的高斯低通滤波和3*3的拉普拉斯算子。设置灰度阀值为370,输入算法“b1 gt 370”,b1选为图像的band1.

?得到道路信息图像

.

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

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

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

文字识别开题报告

太原理工大学信息工程学院 本科毕业设计(论文)开题报告 毕业设计(论文)题目 基于边缘检测的文字图像识别 学生姓名导师姓名 专业信息 报告日期 班级07-1 指导教 师意见 签字年月日 专业(教 研室)主 任意见 年月日系主任 意见 年月日

1. 国内外研究现状及课题意义 文字图像信息是人类获取外界信息的主要来源,在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中,人们越来越多的利用图像信息来识别和判断事物,解决实际问题。例如:由于空间技术的发展,人造卫星拍摄了大量地面和空间的照片,人们要分析照片,获得地球资源、全球气象和污染情况等;在医学上,医生可以通过X射线分析照像,观察到人体个部位的多次现象;在工厂,技术人员可以利用电视图像管理生产;生活中,交通管理部门也要利用文字图像识别技术确定违章车辆的牌照,对其进行监督管理,由此可见文字图像信息的重要性【1】。 获得文字图像信息非常重要,但更重要的是对文字图像进行处理,从中找到我们所需要的信息,因此在当今科学技术迅速发展的时代,对文字图像的处理技术提出了更高的要求,能够更加快速准确的获得有用信息。 1.1国内外研究现状 20世纪20年代文字图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期,电子计算机的发展得到普遍应用,文字图像处理技术也不断完善,逐渐成为一个新兴的科学。从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理技术也向更高、更深的层次迈进。到了20世纪90年代,机器人技术已经成为工业的三大支柱之一,人们已经开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统来理解外部世界,这被称为图像理解活计算机视觉。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力道这项研究,取得了不少重要的研究成果。 数字图像处理主要是为了修改图形,改善图像质量,或是从图像中提取有效信息,还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩,便于传输和保存。目前,数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。数字图像处理因易于实现非线性处理,处理程序和处理参数可变,故事一项通用性强,精度高,处理方法灵活,信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、测量、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域【2】。1.2文字图像识别面临的问题 文字图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、图像处理和识别、物体识别。现在对于文字图像识别技术的研究,还面临几个问题,一是图像数据量大,一般来说,要取得较高的识别精度,原始图像应具有较高的分辨率,至少应大于64×64。二是图像污

图像分割算法研究与实现

中北大学 课程设计说明书 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师:陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日

中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 学生姓名:焦晶晶学号:10050644X07 学生姓名:郑晓峰学号:10050644X22 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 课程设计题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期:2013年12月16日~2013年12月27日课程设计地点:电子信息科学与技术专业实验室指导教师:陈平 系主任:王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日

课程设计任务书 1.设计目的: 1、通过本课程设计的学习,学生将复习所学的专业知识,使课堂学习的理论知识应用于实践,通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力; 2、掌握Matlab使用方法,能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理; 3、通过图像处理实践的课程设计,掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2.设计内容和要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等): (1)编程实现分水岭算法的图像分割; (2)编程实现区域分裂合并法; (3)对比分析两种分割算法的分割效果; (4)要求每位学生进行查阅相关资料,并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重,写出自己所做的内容。 3.设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕: 每个同学独立完成自己的任务,每人写一份设计报告,在课程设计论文中写明自己设计的部分,给出设计结果。

基于灰度图像的阈值分割改进方法 开 题 报 告

毕业设计开题报告基于灰度图像的阈值分割改进方法 系别: 班级: 学生姓名: 指导教师: 2011 年 11 月22日

毕业设计开题报告 附页:

基于灰度图像的阈值分割改进方法 一、研究的目的 通常人们只对图像的某个部位感兴趣,为了能够把感兴趣的部分提取出来,就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域,以便进一步的图像分析和理解。图像增强就是突出人们感兴趣有用的部分,或者是改善图像的质量,使它尽可能的逼近原图像。本论文分析了传统的灰度阈值图像分割,即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点,然后,结合图像增强中的微分梯度,对原有图像的细节进行锐化增强,然后在使用这三种方法进行分割,得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较,该算法确实达到了改善分割后图像细节的效果。 本算法在matlab2008环境下进行了实现,实验结果表明,与传统的阈值分割方法相比,本文算法不仅克服了传统阈值分割方法的不足,而且还对复杂灰度图像的细节部分具有较好的分割效果,为图像分割方法的改进提供了技术支持。 二、研究背景与意义 数字图像处理的基础是图像分割,图像分割同时也是进行计算机自动识别和人工智能的桥梁,长期以来图像分割一直都是数字图像处理领域的一个经典难题。经典的图像分割算法,诸如:直方图分割与阈值分割的方法具有实现简单、计算量小、性能较稳定等特点。通常,它们是利用图像的灰度直方图的分布特征,找出灰度直方图分布的两波峰之间的波谷,选定恰当的阈值将图像分割开,然而这种分割方法依赖于图像灰度的分布,对灰度分布不呈双峰特征或复杂背景的图像,这种方法往往会造成错误,并且有些细节不能很好的显示出来。 所以论文提出了一种改进方法—图像增强的分割改进方法,通过图像增强中的微分梯度,对原有图像的细节进行锐化增强,从而达到改善分割后图像细节的效果。这对我们使用灰度阈值分割方法分割图像提供了技术支持,并且能很好地克服灰度阈值分割方法的缺点。 三.基于灰度图像的阈值分割方法 阈值处理是一种区域分割技术,将灰度根据主观愿望分成两个或多个等间隔或不等间隔灰度区间,它主要是利用图像中要提取的目标物体和背景在灰度上的差异,选择一个合适的阈值,通过判断图像中的每一个像素点的特征属性是否满足阈值的要求来确定图像中该像素点属于目标区还是应该属于背景区域,从而产生二值图像。

图像分割 实验报告

实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期

050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析:手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值,若有多个双峰谷底,则取第一个作为阈值。本题的阈值取

%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口,在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量,用于控制循环次数 i=0; %迭代,初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件,~ 是“非”的意思,此 处done = 0; 说明是无限循环,循环体里面应该还 有循环退出条件,否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较,当满足小于1时,停止循环, 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏,每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口,在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析:本题是迭代阈值二值化分割,步骤是:1.选定初始阈值,即原图大小取平均;2.用初阈值进行二值分割;3.目标灰度值平均背景都取平均;4.迭代生成阈值,直到两次阈值的灰 度变化不超过1,则稳定;5.输出迭代结果。

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

kmeans图像分割算法

he = imread('f:\3.jpg'); % 读入图像 imshow(he), title('H&E image'); text(size(he,2),size(he,1)+15,... 'Image courtesy of Alan Partin, Johns Hopkins University', ... 'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right'); cform = makecform('srgb2lab'); % 色彩空间转换 lab_he = applycform(he,cform); ab = double(lab_he(:,:,2:3)); % 数据类型转换 nrows = size(ab,1); % 求矩阵尺寸 ncols = size(ab,2); % 求矩阵尺寸 ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); % 矩阵形状变换 nColors = 3; % 重复聚类3次,以避免局部最小值 [cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean', ... 'Replicates',3); pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); % 矩阵形状改变 imshow(pixel_labels,[]); % 显示图像 title('image labeled by cluster index'); % 设置图像标题 segmented_images = cell(1,3); % 细胞型数组 rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); % 矩阵平铺 for k = 1:nColors color = he; color(rgb_label ~= k) = 0;

susan算子图像分割开题报告

西安邮电大学 毕业设计(论文)开题报告自动化学院专业级02班 课题名称:基于SUSAN算子的图像分割 学生姓名:学号: 指导教师: 报告日期: 2014年3月21日

1.本课题所涉及的问题及应用现状综述 图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题,也是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割的目的在于根据某些特征(如灰度级、频谱、纹理等)将一幅图像分成若干有意义的区域,使得这些特征在某一区域内表现一致或相似,而在不同区域间表现出明显的不同。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,如:工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、图像编码、遥感和生物医学图像分析、保安监视,以及军事、体育、农业工程等方面。在各种图像应用中,只需对图像目标行提取、测量等都离不开图像分割。虽然人们对图像分割已经进行了大量的研究,但还没一种适合于所有图像的通用的分割算法。所以,图像分割一直以来都是图像技术中的研究热点。 图像边缘是是图像的最基本的特征之一, 边缘是由灰度的不连续性所反映的,有方向和幅度两个特性。边缘中包含着有价值的目标边界信息, 这些信息可以用作图像分析、目标识别。边缘检测基本思想是先检测图像中的边缘点, 在按照某种策略将边缘点连接成轮廓,构成分割域。SUSAN算子是一种基于灰度的特征点获取方法, 适用于图像中边缘和角点的检测, 可以去除图像中的噪声, 它具有简单、有效、抗噪声能力强、计算速度快的特点。SUSAN 算子的模板与常规卷积算法的正方形模板不同, 它采用一种近似圆形的模板, 用圆形模板在图像上移动, 模板内部每个图像像素点的灰度值都和模板中心像素的灰度值作比较, 若模板内某个像素的灰度与模板中心像素(核)灰度的差值小于一定值, 则认为该点与核具有相同(或相近)的灰度。 本课题对基于SUSAN算子的图像分割进行研究,并进行仿真验证。

基于图的快速图像分割算法

Efficient graph-based image segmentation 2.相关工作 G=(V ,E),每个节点V i v 对应图像中一个像素点,E 是连接相邻节点的边,每个边有对应有一个权重,这个权重与像素点的特性相关。 最后,我们将提出一类基于图的查找最小割的分割方法。这个最小割准则是最小化那些被分开像素之间的相似度。【18】原文中叫Component,实质上是一个MST,单独的一个像素点也可以看成一个区域。 预备知识: 图是由顶点集(vertices )和边集(edges )组成,表示为,顶点,在本文中即为单个的像素点,连接一对顶点的边具有权重,本文中的意义为顶点之间的不相似度,所用的是无向图。 树:特殊的图,图中任意两个顶点,都有路径相连接,但是没有回路。如上图中加粗的边所连接而成的图。如果看成一团乱连的珠子,只保留树中的珠子和连线,那么随便选个珠子,都能把这棵树中所有的珠子都提起来。如果,i 和h 这条边也保留下来,那么h,I,c,f,g 就构成了一个回路。 最小生成树(MST, minimum spanning tree ):特殊的树,给定需要连接的顶点,选择边权之和最小的树。上图即是一棵MST 。 本文中,初始化时每一个像素点都是一个顶点,然后逐渐合并得到一个区域,确切地说是连接这个区域中的像素点的一个MST 。如图,棕色圆圈为顶点,线段为边,合并棕色顶点所生成的MST ,对应的就是一个分割区域。分割后的结果其实就是森林。 边的权值: 对于孤立的两个像素点,所不同的是颜色,自然就用颜色的距离来衡量两点 的相似性,本文中是使用RGB 的距离,即

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 )

图像分割开题报告

毕 业 设 计 (论文) 开 题 报 告 姓名: 学号: 学院: 专业: 通信工程 课题:图像分割算法研究及仿真导师: 时间:2016年2月13日

1.本课题研究的目的及意义: 图像分割是图像处理中最为基础和重要的领域之一,它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。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题,也是计算机视觉技术中的关键步骤。多年来,已经提出了许多不同类型的图像分割方法.经典的方法有灰度阈值分割法、边缘检测法和区域跟踪以及基于分水岭算法的分割方法等。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,还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。 然而,对图像分割的效果好坏或正确与否,还没有一个统一的评价判断准则。不同的分割方法对同一幅图像的分割效果是不同的,而且同一种分割方法对一幅图像在不同空间下的分割效果也是不同的。 21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。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。以上说明本次的基于MATLAB图像分割算法研究对社会需求具有重要意义。本课题就是从这一起点出发,分别采用基于边缘分割和基于分水岭算法两种方法进行图形分割,并用MATLAB实现整个分割过程。 2. 本课题国内外同类研究现状: 图像分割的研究最早可以追溯到20世纪60年代,经过近四十年的研究,国内外学者已经提出了各种算法上千种,但目前还没有一种适合于所有图像的通用的分割算法,绝大多数算法都是针对具体问题而提出的。另一方面,给定一个实际应用要选择合用的分割算法仍是一个很麻烦的问题,由于缺少通用的理论指导,常常需要反复的进行实验。在已提出的这些算法中,较为经典的算法有灰度阈值分割法、

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。

彩色图像快速分割方法研究【开题报告】

毕业论文开题报告 电子信息工程 彩色图像快速分割方法研究 一、课题研究意义及现状 图像分割是一种重要的图像技术,不论是在理论研究还是实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割是我们进行图像理解的基础,是图像处理中的难点之一,也是计算机视觉领域的一个重要研究内容。把图像划分为若干个有意义的区域的技术就是图像分割技术,被划分开的这些区域相互不相交,而且每个区域也必须满足特定区域的一致性条件。 彩色图像反映了物体的颜色信息,比灰度图像提供的信息更多,因此,彩色图像的分割得到了越来越多人的关注,彩色图像分割方法的研究具有很大的价值。彩色图像分割一直是彩色图像处理中一个很重要的问题,它可以看作是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用。 目前,图像分割的主要方法有:基于区域生长的分割方法、基于边缘检测的分割方法、基于统计学理论的分割方法、基于小波变换法、基于模糊集合理论的方法等多种方法。其中,JSEG算法是一种基于区域生长的图像分割方法,它同时考虑了图像的颜色和纹理信息,分割结果较为准确,受到了广泛的关注。但是JSEG算法要在多个尺度下反复进行局部J值计算和区域生长,同时还要进行基于颜色直方图的区域合并,这样,该算法就显得更为繁琐、复杂。针对这些不足之处,有学者提出了一种结合分水岭与JSEG的图像分割新算法。这种新算法在计算得到图像J后,通过引入分水岭算法直接对J图进行空域分割,然后通过形态后处理完成分割。与原JSEG算法比较,新算法能够得到良好的分割效果,有效的降低了JSEG算法的复杂度。 国内外也有很多学者对彩色图像的分割方法进行研究,也提出了许多有价值的彩色图像分割算法及改进的彩色图像分割算法,而多种分割算法的结合使用也改进了单一算法的不足之处,使得彩色图像的分割结果更加理想。但是从目前对彩色图像的研究来看,由于应用领域的不同、图像质量的好与坏以及图像色彩的分布和结果等一些客观因素引起的差异,我们还没有找到一种能够完全适用于所有彩色图像分割的通用的算法。因此,彩色图像的分割方法仍是一个尚未解决的难题,还需要图像处理领域的研究人员进一步的研究探索。 本研究是对基于JSEG的改进彩色图像分割算法的研究,该算法能够有效降低原JSEG算法的复杂度,提高图像分割效率,在图像分割领域有很重要的意义。该算法是在原JSEG算法的基础上,引入了分水岭算法,降低了原算法的计算量,降低了图像分割时间。 二、课题研究的主要内容和预期目标 主要内容:

MATLAB图像分割毕业设计开题报告

上海工程技术大学毕业设计(毕业论文)开题报告 学院电子电气学院 专业自动化 班级学号0212082 021206231 学生於恺律 指导教师陈剑雪 题目基于支持向量机的数字图像分割 任务规定 进行日期自 2011年 9 月 12 日起,至 2012年 1 月 13 日止

一、课题背景及研究意义: 图像分割是进行图像理解的基础,是图像工程技术中的一个重要问题。近年来,人们越来越重视图像的分割算法,并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法。图像分割技术在当今信息社会中具有极其广泛的用途,特别是在医学图像诊断、卫星遥感图像识别、交通车牌信息识别等等方面尤其有现实意义。目前机器学习技术正越来越多地引领图像分割领域的研究发展,支持向量机正是其中一种较为先进的研究方法。 二、课题研究内容: 1、图像处理 图像处理用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。 当前,图像处理技术几乎渗透到人类所有的活动领域中,特别在自动控制、信息通讯、无损检测、资源勘测、医学诊断、生物工程等领域更是得到的极为广泛的应用和发展。在当前的图像处理系统中,常常以图像分割为基础。对于一个图像处理系统而言,图像分割性能的好坏往往直接决定该系统的图像处理性能。 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。

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

关于癌细胞识别系统设计的开题分析报告

关于癌细胞识别系统设计的开题报告

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襄樊学院毕业论文(设计)任务书 毕业论文(设计)题癌细胞识别系统的设计 学生姓名吴倩专业电子信息科学与技术班级0711指导教师闵晶妍一、毕业论文(设计)的主要内容及要求: 内容:1、系统识别概念的定义及意义。 2、癌细胞识别系统中系统设计方法的实现。 3、用Matlab对各种算法进行仿真实验。 4、对各种设计方法的实验结果进行比较分析。 要求:1、掌握系统识别的定义及意义; 2、掌握癌细胞识别系统中识别方法的设计与实现; 3、对各种方法进行Matlab仿真比较; 4、完成癌细胞识别系统的算法; 5、完成相应毕业论文; 二、毕业论文(设计)应收集的资料及主要参考文献: 1、《图像处理和分析》清华大学出版社 2、《数字图像处理学》电子工业出版社 3、《visual c++ 数字图像实用工程案例精选》人民邮电出版社 4、《visual c++ 小波变换技术与工程实践》人民邮电出版社 5、《visual c++ 数字图像模式识别技术及工程实践》人民邮电出版社 6、用Internet搜集期刊网的期刊和论文 7、《visual c++/matlab 图像处理与识别实用案例精选》人民邮电出版

襄樊学院物理与电子工程学院2011届本科毕业论文开题报告论文题目癌细胞识别系统的设计 班级0711电科 姓名吴倩 学号07111005 指导教师(职称)闵晶妍 填表日期2011 年 2 月18 日

图像分割---人工智能大作业

计算机科学与技术学院《高级人工智能》课程设计 学号:S314060094 专业:计算机科学与技术 学生姓名:魏嫚 任课教师:刘杰教授 2014年12月

1. 问题描述 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。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。其中比较典型的方法是基于阈值的分割方法,在实际的应用中,阈值分割的方法也往往能取得好的分割效果,很大程度上影响着后续的图像处理和图像分析的效果,图像阈值分割是指能够找到一个能把图像分割为目标和背景的最优阈值。 图像阈值分割方法一般根据不同理论将问题转化,根据不同的理论,阈值分割一般先构造一个评价函数,然后求解关于这个函数的最优化问题,因此许多利用群体智慧的算法也被应用到了阈值分割中,例如蚁群算法,神经网络算法,遗传算法,在此我将遗传算法应用到了图像的阈值分割中。 2. 问题表示与算法描述 在算法中根据遗传算法的原理结合图像的特征,将图像中的每一个像素看作一条染色体,并对每一条染色体进行编码,然后通过交叉变异的方法找到最优解。遗传算法主要包括四个部分: 1.编码和种群的初始化,一般采用二进制的方法进行编码,种群的初始化 即是指产生一组可行解X,X是n*m大小的矩阵,n是种群的大小,m 是染色体的长度,X的每一个行向量代表一个染色体; 2.定义适值函数,选择个体。由适值函数可以计算出每个染色体(即可行解) 的适值,按一定的选择机制f对新种群中的染色体进行选择,得到进化 后的种群X′=f(X); 3.交叉变异运算,交叉运算在种群体中按照交叉率选择出父体,这些父体 两个一组,在每组染色体中随机选择一个或多个点进行基因交换,变异 运算在种群中按变异率选出染色体,在每个选出的染色体中随机选择一 个或多个点,并改变该点的基因,种群X′经过交叉变异运算得到一个 新种群X′′,X′′为n*m矩阵; 4.终止条件.将X′′的值赋给X,重复进行交叉变异运算和定义适值函数 并选择个体,直到满足一定的终止条件。 图像中的每个像素可以看作是一个染色体,对像素的灰度值进行编码后可得到染色体的基因序列。染色体应该向着适值最大的方向进化,即在进化过程中越来越适应环境,会产生一个最优的阈值,但最优阈值事先无法确定,所以染色体进化的方向也无法确定,即遗传算法无法进行。所以首先设置一个初始阈值,让个体向着这个阈值代表的方向进化,然后根据选择机制选择出来的新群体更新阈值。群体代表了图像的灰度值特征,阈值更新后应将群体复原。随着阈值的不断更新,群体的进化最后趋于稳定。当群体每次进化得到的阈值趋于稳定时,则说明该阈值是最优的阈值。下面对每一阶段做详细的介绍。 编码和种群的初始化 在文中是对灰度图像进行处理,灰度值的取值范围为0~255,故用二进制表示,染色体的长度L应该为8,染色体的值可用一个向量表示,如若一点的灰度值为255,则染色体的向量可以表示为x=[1 1 1 1 1 1 1 1]。在进行算法计算之前,先生成初始种群,随机生成种群,种群大小为n。在最开始时生成初始种群,随机生成n个染色体。 X={x(i)=round(rand(1,L))}

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