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

际的图像处理中得到有效的应用，严格定义图像分割的概念是十分必要的。图像分割的数学描述通常为:对图像I的整个图像域R根据相似性测量逻辑准则P划分为N个不相交的子其中:条件1保证所有分割区域的总和与整幅图像区域相等;条件2保证不同区域之间不重叠;条件3保证在同一区域的图像特征具有一致性;条件4保证不同分割区域的图像特征不同。

到目前为止，研究者们在图像分割领域取得了大量的研究成果，这些成果源于对图像中不同特征的利用，如同一区域内的特征具有相似性和像素点之间具有连通性、目标与背景之间存在不连续性等，但是至今没有一种分割算法能用于所有的图像分割，这也促进了研究者们对图像分割进行不断地研究。早期经典的图像分割方法大多只利用到图像的低层信息，如边缘、纹理、灰度等，其中较为经典的算法有基于阂值的图像分割、基于边缘检测的图像分割基于图论的图像

分割等。近年来，研究者们将研究的重点转移到图像中的高层知识，并将先验知识引入图像分割算法中，得到了一些新的图像分割理念，如小波变换模糊集[fgl 数学形态学、神经网络活动轮廓模型等，丰富了图像分割方法，很大程度上改善了分割效果。

图像分割是图像处理和计算机视觉中重要的一环，近年来它不仅一直是计算机视觉领域的热门话题，在实际生活中也得到广泛的应用。例如，在医学上，用于测量医学图像中组织体积、三维重建、手术模拟等;在遥感图像中，分割合

成孔径雷达图像中的目标、提取遥感云图中不同云系与背景等、定位卫星图像

中的道路和森林等。图像分割也可作为预处理将最初的图像转化为若干个更加抽象、更便于计算机处理的形式，既保留了图像中的重要特征信息，又有效减少了图像中的无用数据、提高了后续图像处理的准确率和效率。例如，在通信方面，可事先提取目标的轮廓结构、区域内容等，保证不失有用信息的同时，有针对性地压缩图像，以提高网络传输效率;在交通领域可用来对车辆进行轮廓提取、

识别或跟踪，行人检测等。总的来说，凡是与目标的检测、提取和识别等相关的内容，都需要利用到图像分割技术。因此，无论是从图像分割的技术和算法，还是从对图像处理、计算机视觉的影响以及实际应用等各个方面来深入研究和探讨图像分割，都具有十分重要的意义。

二．图像分割常用技术

1.图像分割基本概念

图像分割定义：图像分割是按照一定的规则把图像划分成若干个互不相交、具有一定性质的区域，把人们关注的部分从图像中提取出来，进一步加以研究分析和处理。图像分割的结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。图像分割使得其后的图像分析，识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。图像分割在不同的领域也有其它名称，如目标轮廓技术、目标检测技术、阈值化技术、目标跟踪技术等，这些技术本身或其核心实际上也就是图像分割技术。

图像分割目的：把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息。

图像分割的分类依据：图像分割是将像素分类的过程，分类的依据可建立在：像素间的相似性、非连续性。

2. 基于边缘的图像分割方法

边缘总是以强度突变的形式出现，可以定义为图像局部特性的不连续性，如灰度的突变、纹理结构的突变等。边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始。对于边缘的检测常常借助空间微分算子进行，通过将其模板与图像卷积完成。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在灰度边缘，而这正是灰度值不连续的结果，这种不连续可以利用求一阶和二阶导数检测到。当今的边缘检测方法中，主要有一次微分、二次微分和模板操作等。这些边缘检测器对边缘灰度值过渡比较尖锐且噪声较小等不太复杂的图像可以取得较好的效果。但对于边缘复杂的图像效果不太理想，如边缘模糊、边缘丢失、边缘不连续等。噪声的存在使基于导数的边缘检测方法效果明显降低，在噪声较大的情况下所用的边缘检测算子通常都是先对图像进行适当的平滑，抑制噪声，然后求导数，或者对图像进行局部拟合，再用拟合光滑函数的导数来代替直接的数值导数，如Canny算子等。在

未来的研究中，用于提取初始边缘点的自适应阈值选取、用于图像层次分割的更大区域的选取以及如何确认重要边缘以去除假边缘将变的非常重要。

根据灰度变化的特点，常见的边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型

边缘检测的方法很多，主要有以下几种:

1、空域微分算子，也就是传统的边缘检测方法。如Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子等。

2、拟合曲面。该方法利用当前像素邻域中的一些像素值拟合一个曲面，然后求这个连续曲面在当前像素处的梯度。

3、小波多尺度边缘检测。

4、基于数学形态学的边缘检测。

最后通过图像的轮廓（边界）跟踪来确定目标区域：

图像的轮廓（边界）跟踪与边缘检测是密切相关的，因为轮廓跟踪实质上就是沿着图像的外部边缘“走”一圈然后分割出目标区域。

下图是分别用Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny算子对灰度Lena图像分割的结果：

3. 阈值分割方法

阈值分割是常见的直接对图像进行分割的算法，根据图像像素的灰度值的不同而定。对应单一目标图像，只需选取一个阈值，即可将图像分为目标和背景两大类，这个称为单阈值分割；如果目标图像复杂，选取多个阈值，才能将图像中

的目标区域和背景被分割成多个，这个称为多阈值分割，此时还需要区分检测结果中的图像目标，对各个图像目标区域进行唯一的标识进行区分。阈值分割的显著优点，成本低廉，实现简单。当目标和背景区域的像素灰度值或其它特征存在明显差异的情况下，该算法能非常有效地实现对图像的分割。阈值分割方法的关键是如何取得一个合适的阈值，近年来的方法有：用最大相关性原则选择阈值的方法、基于图像拓扑稳定状态的方法、灰度共生矩阵方法、最大熵法和峰谷值分析法等，更多的情况下，阈值的选择会综合运用两种或两种以上的方法，这也是图像分割发展的一个趋势。

阈值法是一种较传统的图像分割算法。该算法以感兴趣的目标区域与背景之

间的灰度值存在差异，同时区域内具有均匀的灰度值为基础，通过设置一个或多个阂值将图像分割成多个区域。

阈值法主要包括选取阂值和作比较两个步骤，它是通过比较图像中每一个像素的灰度值与阂值来确定像素所属的区域。因而，阂值的选取是该算法的关键。根据阂值的确定方式不同可将该算法分为两类:全局阂值分割和局部阂值分割。

全局阂值分割方法是通过直方图选取一个最利于分割目标边缘的阂值来对图像中像素进行分类。常见的全局阈值分割有双峰法、Otsu、最小误差法等;局部阈值分割方法则是先将整幅图像域分解成若干个小区域，在每一个小区域内部选取适合本区域的阂值对其进行分割，再将小区域合并。常见的局部阈值分割包括Niblaek 方法和Bernsen方法等。近年来，研究者们也提出了一些改良的阈值算法。如龙建武等提出了一种基于高斯尺度空间的自适应阈值算法该算法借助高斯函数对图像卷积得到高斯尺度空间，再利用背景差分法消除灰度不均匀的影响，最后采用最大类间方差获取阈值。Wen Jiangtao提出了一种结合Curvelet变换和Otsu方法的改进算法，该算法首先通过非线性函数增强曲波系数以消除图像中边缘不均匀问题，再采用Otsu算法对图像进行分割。基于阈值的图像分割算法简单易实现，效率高。但是，在实际图像中目标或背景的灰度往往分布不均匀，目标与背景之间存在重叠的灰度，使得阂值法的分割结果中出现过分割或欠分割现象。

仅使用一个阈值分割的方法称为单阈值分割方法。

如果图像中有多个灰度值不同的区域，那么可以选择一系列的阈值以将每个像素分到合适的类别中去，这种用多个阈值分割的方法称为多阈值分割方法。

单一阈值的灰度直方图

多阈值的灰度直方图

阈值选取依据

:

1、仅取决于图像灰度值，仅与各个图像像素本身性质相关的阈值选取——全局阈值。

2、取决于图像灰度值和该点邻域的某种局部特性，即与局部区域特性相关的的阈值选取——局部阈值。

3、除取决于图像灰度值和该点邻域的某种局部特性之外，还取决于空间坐标，即得到的阈值与坐标相关——动态阈值或者自适应阈值。

全局阈值

原理：假定物体和背景分别处于不同灰度级，图像被零均值高斯噪声污染，图像的灰度分布曲线近似用两个正态分布概率密度函数分别代表目标和背景的直方图，利用这两个函数的合成曲线拟合整体图像的直方图，图像的直方图将会出

现两个分离的峰值，如下图然后依据最小误差理论针对直方图的两个峰间的波谷所对应的灰度值求出分割的阈值。

双峰直方图

该方法适用于具有良好双峰性质的图像，但需要用到数值逼近等计算，算法十分复杂，而且多数图像的直方图是离散、不规则的。

在实际阈值分割过程中，往往需要能够自动获取阈值，下面的算法可以自动获得全局阈值：

1）选取一个的初始估计值T；

2）用T分割图像。这样便会生成两组像素集合：G1由所有灰度值大于T的像素组成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素组成。

3）对G1和G2中所有像素计算平均灰度值u1和u2。

4）计算新的阈值：T=1/2(u1 + u2)。

重复步骤（2）到（4），直到得到的T值之差小于一个事先定义的参数T。

下图是迭代阈值选择法图像分割的结果与Otsu（即最大相关性原则选择阈值的方法）阈值选择法图像分割的结果比较

两种方法效果相差不大。

4.区域分割方法

区域增长法和分裂合并法是基于区域信息的图像分割的主要方法。区域增长有两种方式，一种是先将图像分割成很多的一致性较强的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的。另一种实现是给定图像中要分割目标的一个种子区域，再在种子区域基础上将周围的像素点以一定的规则加入其中，最终达到目标与背景分离的目的；分裂合并法对图像的分割是按区域生长法沿相反方向进行的，无需设置种子点。其基本思想是给定相似测度和同质测度。从整幅图像开始，如果区域不满足同质测度，则分裂成任意大小的不重叠子区域，如果两个邻域的子区域满足相似测度则合并。

区域生长是区域分割最基本的方法。所谓区域生长就是一种根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程。

基本思想：

以一组生长点（可以是单个像素，也可以是某个小区域）开始，搜索其邻域，

把图像分割成特征相似的若干区域，比较相邻区域与生长点特征的相似性，若它们足够相似，则作为同一区域合并，形成新的生长点。以此方式将特征相似的区域不断合并、直到不能合并为止，最后形成特征不同的各区域。这种分割方式也称区域扩张法。

在实际应用时，要解决三个问题：

1）确定区域的数目，也就是选择一组能正确代表所需区域的生长点像素；

2）选择有意义的特征，也就是确定在生长过程中将相邻区域像素包括进来的方式；

3）确定相似性准则，即获取生长过程停止的准则。

特征相似性是构成与合并区域的基本准则，相邻性是指所取的邻域方式。根据所用的邻域方式和相似性准则的不同，产生各种不同的区域生长法。

将灰度相关的值作为区域生长准则，区域生长可分为单一型(像素与像素)、质心型(像素与区域)和混合型(区域与区域)三种。

单一型区域生长法原理：

以图像的某个像素为生长点，将特征相似的相邻像素合并为同一区域；然后以合并的像素为生长点，重复以上的操作，最终形成具有相似特征的像素的最大连通集合。

下面给出以像素灰度为特征进行简单区域生长的步骤。

(1)对图像进行光栅扫描，找出尚没有归属的像素。当寻找不到这样的像素时结束操作。

(2)把这个像素灰度同其周围(4-邻域或8-邻域)不属于任何一个区域的像素进行比较，若灰度差值小于某一阈值，则将它们合并为同一个区域，并对合并的像素赋予标记。

(3)从新合并的像素开始，反复进行(2)的操作，直到区域不能再合并为止。

(4)返回(1)操作，寻找能作为新区域出发点的像素。

优缺点：

这种方法简单，但如果区域之间的边缘灰度变化很平缓或边缘交于一点时，两个区域会合并起来。

解决方法：

为消除这一点，在步骤(2)中不是比较相邻像素灰度，而是比较已存在区域的像素灰度平均值与该区域邻接的像素灰度值。

下图是选择三个生长点的区域生长法图像分割的结果与选择另外三个不同生长点的区域生长法图像分割的结果比较

第一副图的生长点为横坐标 [30, 40, 82] 纵坐标[56, 30, 35]。

第二副图的生长点为横坐标 [63, 10, 85] 纵坐标[30, 56, 60]。

生长点在第一幅图像中用绿色方块表示

从对比可以看出，区域生长法的缺点就是分割结果决定于生长点的选择。

三．图像分割方法研究的趋势

虽然近年来图像分割的研究成果越来越多，但由于图像分割本身所具有的难度，使研究仍然存在一些问题，现有的许多种算法都是针对不同的图像，并没有一种普遍适用的分割算法。迄今为止，没有一个好的通用的分割评价标准，如何对分割结果作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，该测度应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理一视觉感知等因素，伴随着数字图像处理的应用领域不断扩大，实时处理技术已成研究的热点，在实时图像处理系统中，算法的运行时间也成为今后研究的方向和目标。

虽然图像分割目前尚无通用的理论，但是近年来大量学者致力于将新概念、新方法应用于图像分割，结合特定理论的图像分割方法在图像分割方面取得了较好的应用效果。如小波分析和小波变换、神经网络、遗传算法等数学工具的利用，有效地改善了分割效果用。

图像分割方法是将相邻的像素连接起来形成一个区域，且同一个区域内的像素必须具有某种相似性。这类分割方法往往根据像素点的灰度值、纹理、统计特征和颜色等来建立联系，保证同一区域内具有相似性和连续性，但分割效果的优劣表现出对相似性条件具有强烈的依赖性，且分割结果极易出现过分割。基于区域的图像分割方法主要包括分裂合并和区域生长。分裂合并法首先分裂整幅图像，然后通过某种准则判断分裂区域的相似性，合并相邻的相似分裂区域，得到分割结果。区域生长法需事先设定相似性原则和生长种子，从生长种子出发将满足相似性原则的相邻像素不断合并，构成一个区域，达到划分区域完成图像分割的目的，其中最关键的是相似性原则的设定和生长种子的选取。ZhuSong等提出了一种结合Snake模型的几何特征与区域增长的统计特征的分割方法，该算法首先利用区域生长将图像分割层若干区域，再利用贝叶斯和最小描述长度进行区域竞争，合并坏种子所在的区域，从而得到正确的分割图像。张馄等提出了一种自适应分裂合并的聚类算法，通过定义空间连通率，并利用中垂线分割来对聚类进行自适应地分裂合并。

基于区域的图像分割技术主要用来识别图像中具有特性相似的区域，要求同一区域的像素具有相似的特征且连通，正因为这样，它具有消除孤立噪声点的能

力。但是，区域生长法对种子点的选取要求很高，选取的结果将直接影响图像分割的效果。分裂合并法虽然不需要选择生长种子点，但是其分割效果与分裂程度之间存在一个很大的矛盾，即当分裂相对充分时，具有较好的分割效果，但分割的时间和工作量将增大;若要提高效率只能减少分裂工作，这将影响分割的质量1. 基于遗传算法的图像分割

遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术。对此，科学家们进行了大量的研究工作，并成功地运用于各种类型的优化问题，在分割复杂的图像时，人们往往采用多参量进行信息融合，在多参量参与的最优值求取过程中，优化计算是最重要的，把自然进化的特征应用到计算机算法中，将能解决很多问题。遗传算法的出现为解决这类问题提供了新而有效的方法，不仅可以得到全局最优解，而且大量缩短了计算时间。王月兰等人提出的基于信息融合技术的彩色图像分割方法，该方法应用剥壳技术将问题的复杂度降低，然后将信息融合技术应用到彩色图像分割中，为彩色分割在不同领域中的应用提供了一种新的思路与解决办法。

2. 基于人工神经网络技术的图像分割

基于神经网络的分割方法的基本思想是先通过训练多层感知器来得到线性决策函数，然后用决策函数对像素进行分类来达到分割的目的。近年来，随着神经学的研究和进展，第三代脉冲耦合神经网络(PCNN)作为一种新型人工神经网络模型，其独特处理方式为图像分割提供了新的思路。脉冲耦合神经网络具有捕获特性，会产生点火脉冲传播，对输入图像具有时空整合作用，相邻的具有相似输入的神经元倾向于同时点火。因此对于灰度图像，PCNN具有天然的分割能力，与输入图像中不同目标区域对应的神经元在不同的时刻点火，从而将不同区域分割开来。如果目标区域灰度分布有重叠，由于PCNN的时空整合作用，如果灰度分布符合某种规律，PCNN也能克服灰度分布重叠所带来的不利影响，从而实现较完美的分割。这是其一个突出的优点，而这恰恰是其他的分割方法所欠缺的，其在未来的图像分割中将起主导作用。

3. 基于小波分析和变换的图像分割

近年来，小波理论得到了迅速的发展，而且由于其具有良好的时频局部化特

性和多分辨率分析能力，在图像处理等领域得到了广泛的应用。小波变换是一种多尺度多通道分析工具，比较适合对图像进行多尺度的边缘检测。从图像处理角度看，小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率，在高频段可用低频率分辨率和高时间分辨率，小波交换在实现上有快速算法具有多分辨率，也叫多尺度的特点，可以由粗及精地逐步观察信号等优点。近年来多进制小波也开始用于边缘检测。另外，把小波变换和其它方法结合起来的图像分割技术也是现在研究的热点。

《计算机图像处理》

结课作业

姓名：张亚运

学号：09301116 学院：土木工程

图像分割技术的研究报告

西安郵電學院 科研训练总结报告书 系部名称：计算机学院 学生姓名：于乐 专业名称：计算机科学与技术 指导老师：刘军 班级：计科0906 学号：04091178 时间：至2012年 10月14日2012年 12月28日

图像分割技术的前景及研究意义： 在计算机视觉，模式识别中，常常要将一些图像分割成一些有意义的区域，或者将图像中的有意义的特征提取出来，以便机械识别和检验。因此，图像分割是图像处理中最基本最重要的技术之一，它是任何理解系统和自动识别系统必不可少的一个重要环节。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。 图像分割技术的需求分析： 分水岭分割方法：分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。在该算法中，分水岭计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。 区域增长算法：对格网数据点逐格网单元扫描，当找不到这样的地物点时结束操作；把这个点同周围的8-邻域点比较，若小于阈值，则合并到同一区域，并对合并的地物点赋予该区域的标记；从新合并的地物点开始，反复进行上述的操作； 反复进行上述两部的的操作，直到不能合并为止；返回最初的操作，寻找新区域出发点。 K均值聚类算法：K-均值聚类算法的基本思想 随机选取 K个点作为初始聚类中心，计算各个样本到聚类中心的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类，对调整后的新类计算新的聚类中心。如果相邻两次的聚类中心没有任何变化 说明样本调整结束，聚类准则函数已经收敛。 K-均值聚类算法中重要的一步是初始聚类中心的选取，一般是随机选取待聚类样本集的K个样本，聚类的性能与初始聚类中心的选取有关，聚类的结果与样本的位置有极大的相关性。一旦这 K个样本选取不合理，将会增加运算的复杂程度，误导聚类过程，得到不合理的聚类结果。通过粗糙集理论提供，K-均值聚类所需要的初始类的个数和均值，提高了聚类的效率和分类的精度 基于拓扑结构图的分割：定义扫掠面周长在扫掠结点之间的积分为骨架树中分支的面积 并将此面积定义为几何函数 定义拓扑函数为相邻两个扫掠面拓扑差异的符号函数。并定义了基于微分几何和拓扑函数的关键点。整个过程无需用户干涉。 图像分割技术可行性分析： 图像分割技术的研究，了解图像分割技术的实际应用，与图像分割方法，支

图像分割技术的GUI设计

图像分割技术的GUI设计 一、概述（意义及背景） 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。1998年以来，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。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。 二、设计方案 利用MATLAB中的GUI（图形用户界面），实现图像的读取，边缘检测，四叉树分解，直方图阈值分割，二值化差值的实现，并设计了退出按钮。 三、实现步骤 1、打开MATLAB; 2、打开Command Window 窗口中输入guide或点击快捷键 ; 3、在GUIDE Quick Start 窗口中选择Blank GUI(Default)中选择Blank GUI(Default),再单击OK; 4、在新出现的窗口中选择需要的GUI控件； 5、在控件上右击选择View Callbacks—callback; 6、输入各控件对应的回调函数； 四、系统调试及验证 完成后系统是这样的

1、单击系统前置图的运行按钮进入系统调试 2、点击第一个模块相应按钮完成相应实验 点击读取图片按钮的效果点击图像边缘检测按钮的效果 点击四叉树分解按钮的效果点击直方图阈值分割按钮的效果3、点击第二个模块相应按钮完成相应的实验

点击读取原图按钮的效果点击读取背景图按钮的效果 点击二值化差值图按钮的效果 4、点击退出按钮结束实验 点击退出按钮结束实验 五、参考文献 [1] 杨帆.数字信号处理与分析[M]. 北京:北京航空航天大学出版社，2010. [2] 徐飞，施晓红.MATLAB应用图像处理[M].西安.西安电子科技大学出版社，

图像分割方法综述

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

图像分割技术与MATLAB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 (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,

金王凸轮分割器使用说明书

金王凸轮分割器使用说明书 诸城市金王机械有限公司，生产各种分割器，如果您有需要，请您随时致电咨询，我们生产的凸轮分割器，输出精度高，传送平稳，结构简单，高速性能好寿命长，我们产品自投放市场以来，以过硬的品质，售前售后团队，赢得了广大客户的信赖，如果您正好需要，请您联系我们。诸城市金王机械有限公司是您不错的选择，我们期待与您的合作。 目录 一、凸轮分度器结构、原理 (2) 二、凸轮分度器的主要特点 (3) 三、凸轮分度器的安装 (5) 四、凸轮分度器输入驱动系统、输出转动系统的结构与联接 (6) 五、凸轮分度器的调整 (9) 六、凸轮分度器的润滑 (10) 七、凸轮分度器的使用、保养、检查、维修 (11) 一、凸轮分度器的结构、原理 凸轮分度器的结构如简图所示。 凸轮分度器是一个在输入轴上装有立体凸轮与输出轴上的分度轮垂直啮合的转动装置。通过凸轮分度

器，可将连续的输入运动转化为间歇的输出运动。当输入轴回转时，分度轮上的滚子一方面凸轮凸脊滚动，一方面使分度轮沿给定的曲线回转。在凸轮的静止区，滚子自转，分度轮静止。凸轮转一周，完成一次分度。 二、凸轮分度器的特点 1.结构简单： 主要由立体凸轮和分度轮两部分组成。 2.动作准确： 无论在分度区，还是静止区，都有准确的定位。完全不需要其他紧锁元件。可实现任意确定的动静比和分度数。 3.传动平稳： 立体凸轮曲线的运动特性好，传动是光滑连续的，振动小，噪声低。

4.输出分度精度高： 分度器的输出精度一般≤±50″，高者可达≤±30″. 5.高速性能好： 分度器立体凸轮和分度轮属无间隙啮合传动，冲击振动小，可实现高速，达900rPm 6.寿命长： 分度器标准使用寿命为12000小时。 三、凸轮分度器的安装： 1、机体的安装： （1）、凸轮分度器是经精密加工和正确装配调整而得到的高精度分度机构。用 户试用前，不得擅自调整、拆卸、组装。 （2）、缺人凸轮分度器安装面有无损伤，如有损伤，用油石修整。

图像分割区域生长法

江苏科技大学 数字图像处理 图像分割——区域生长法专题 1 图像分割简介 图像分割( image segmentation) 就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特征可以是象素的灰度、颜色、纹理等, 预先定义的目标可以对应单个区域也可以对应多个区域。图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。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形式, 使得更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割是一种重要的图像处理技术, 它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际中也得到大量的应用。图像分割包括目标轮廓、阈值化、图像区分或求差、目标检测、目标识别、目标跟踪等技术。 从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。 其中基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域。而基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。 图像分割中基于区域的方法主要有直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等。本文主要讨论基于区域分割的区域生长法。区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多

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。

图像分割和特征提取技术研究

毕业设计 图像分割和特征提取技术研究 摘要 图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。 本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。通过大量的理论研习。并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。 关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法

Lmage Segmentation And Feature Extraction Technology Research Abstract Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method. Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation. KEYWORDS：Segmentation；edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation

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。

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

彩色图像分割技术研究本科毕业论文

彩色图像分割技术研究本科毕业论文 目录 1. 引言 (1) 1.1．课题的研究背景和意义 (1) 1.2．彩色图像分割的现状 (2) 1.3．本文的容安排 (5) 2．彩色图像分割研究 (6) 2.1．数字图像处理概述 (6) 2.2．常用的颜色空间 (7) 2.3．彩色图像分割方法 (9) 2.3.1．阈值化方法 (10) 2.3.2．基于边缘的分割方法 (10) 2.3.3．基于区域的分割方法 (12) 3．无监督彩色图像分割 (13) 3.1．概述 (13) 3.2．颜色空间的转换 (14) 3.3．Sobel算子边缘提取 (15) 3.4．种子的选取 (16) 3.5．区域生长与合并 (17) 4．实验结果与分析 (18)

5．结论 (20) 参考文献 (21) 谢辞 (23)

1. 引言 1.1．课题的研究背景和意义 在人类所接收的信息中，有80%是来自视觉的图形信息，对获得的这些信息进行一定的加工处理也是目前一种广泛的需求，图像分割就是将图像中感兴趣的部分分割出来的技术。在图像分割的基础上，才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此，对图像分割的研究在图像处理领域具有非常重要的意义。 图像分割作为图像分析的基础，是图像分析过程中的关键步骤。图像分割，顾名思义是将图像按照一定的方法划分成不同的区域，使得同一区域像素之间具有一致性，不同区域间不具有这种一致性。 因为人眼对亮度具有适应性，即在一幅复杂图像的任何一点上只能识别几十种灰度级，但可以识别成千上万种颜色，所以许多情况下，单纯利用灰度信息无法从背景中提取出目标，还必须借助于色彩信息。由于彩色图像提供了比灰度图像更加丰富多彩的信息，因此随着计算机处理能力的提高，彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。 自数字图像处理问世不久就开始了图像分割的研究，吸引了很多研究者为之付出了巨大的努力，在不同的领域也取得了很大的进展和成就，现在人们还一直在努力发展新的、更有潜力的算法，希望实现更通用、更完美的分割结果。目前，针对各种具体问题已经提出了许多不同的图像分割算法，对图像分割的效果也有很好的分析结论。但是，由于图像分割问题所面向领域的特殊性，而且问题本身具有一定的难度和复杂性，到目前为止还不存在一个通用的分割方法，也不存在一个判断分割是否成功

图像分割技术

图像分割技术 图像分割就是将一副数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等，而任何相邻区域之间器性质具有明显的区别。 主要包括：边缘分割技术、阈值分割技术和区域分割技术。 1.边缘分割技术 边缘检测是检测图像特性发生变化的位置，是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。不同的图像灰度不同，边界处会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。边缘检测分割法是通过检测出不同区域边界来进行分割的。 常见的边缘检测方法：微分算子、Canny算子和LOG算子等，常用的微分算子有Sobel算子、Roberts算子和Prewit算子等。 （1）图像中的线段 对于图像的间断点，常用检测模板： -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1?????????? 对于图像中的线段，常用的检测模板： 检测图像中的线段： close all;clear all;clc; I=imread('gantrycrane.png'); I=rgb2gray(I); h1=[-1,-1,-1;2 2 2;-1 -1 -1];%模板 h2=[-1 -1 2;-1 2 -1;2 -1 -1]; h3=[-1 2 -1;-1 2 -1;-1 2 -1]; h4=[2 -1 -1;-1 2 -1;-1 -1 2]; J1=imfilter(I,h1);%线段检测 J2=imfilter(I,h2); J3=imfilter(I,h3); J4=imfilter(I,h4); J=J1+J2+J3+J4;%4种线段相加 figure, subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(J); （2）微分算子 ○1Roberts算子的计算公式： 采用edge()函数进行图像的边缘检测。 Roberts算子进行图像的边缘检测： close all; clear all;clc; I=imread('rice.png'); I=im2double(I); %Roberts算法进行边缘检测

凸轮分割器的原理和特点【详述】

凸轮分割器的原理和特点 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 凸轮分度器，在工程上又称凸轮分割器、间歇分割器。它是一种高精度的回转装置，在当前自动化的要求下，凸轮分度器显得尤为重要。安装在入力轴中的转位凸轮与出力转塔连接（如下图），以径向嵌入在出力转塔圆周表面的凸轮滚子，与凸轮的锥度支撑肋在它们相应的斜面作线性接触。 当入力轴旋动时，凸轮滚子按照给定的位移曲线旋转出力转塔，而同时又沿肋的斜面滚动。在肋与凸轮的端面平衡的区域里，即在静态范围内，滚子接通其轴，但出力转塔本身并不旋转。锥度支撑肋通常与两个或三个凸轮滚子接触，以便入力轴的旋转可均匀地传送到出力轴。如果在锥度支撑肋的凸轮表面和凸轮滚子之间有不顺滑情况，则会损害分割器。通过调整轴之间的距离可消除旋转不顺畅的现象。可通过调整预负荷来接近凸轮滚子和凸轮的弹性区，从而加强分割器的刚性。其结构和功能是转位凸轮和凸轮滚子相结合的最佳性能，能进行高速操作。 特点： 1、结构简单：主要由立体凸轮和分割盘两部分组成。 2、动作准确：无论在分割区，还是静止区，都有准确的定位。完全不需要其它锁紧元件。可实现任意确定的动静比和分割数。 3、传动平稳：立体凸轮曲线的运动特性好，传动是光滑连续的，振动小，噪声低。 4、输出分割精度高：分割器的输出精度一般≤± 50 〃。高者可达≤± 30 〃。

5、高速性能好：分割器立体凸轮和分割轮属无间隙啮合传动，冲击振动小，可实现高速，达900rPm. 6、寿命长：分割器标准使用寿命为12000 小时。 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展.

图像分割技术综述---20050620

综述：PDE图像分割技术 沈民奋 汕头大学工学院，广东省图像处理重点实验室，汕头 515063 摘要：偏微分方程（PDE's）图像处理在图像处理的各个方面已经得到了广泛的应用，该 方法通常与水平集方法配合使用。在图像分割方面提出了许多基于偏微分方程（PDE's）的 方法，比如，M-S分片光滑法，C-V无需边缘的活动围线法，P-D测地活动区域组等等。本文 追踪偏微分方程（PDE's）图像分割的发展，回顾偏微分方程（PDE's）图像分割领域的重 要文献，也简述了偏微分方程（PDE's）图像分割中的数值技巧。从本文的综述可以看出， 当前偏微分方程（PDE's）图像分割的主要发展趋势有三个方面：将图像分割的边界特征和 区域特征相结合；建立新的水平集方法来实现偏微分方程（PDE's）图像分割；将偏微分方 程（PDE's）图像分割技术与传统技术如贝叶斯方法相结合。 关键词：偏微分方程，图像分割，水平集，活动围线，综述 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号： 0 引言 图像分割是图像分析和计算机视觉中一个基本处理环节。这方面的文献很多。本文主要关注偏微分方程（PDE）图像分割的最新进展。方程的建模通常是根据变分法寻找一个使能量泛函最小化的函数，并辅之以水平集技术。尽管本文主要综述关于二维灰度图像的分割方法，由于偏微分方程图象处理的固有优势，这些方法往往很容易推广到彩色图像分割或序列图像的运动追踪问题[1,5,29,30,33,35,41]。 传统的图像分割方法，无论是基于时域还是频域的分割，总是利用图像中的灰度边界信息或灰度同质区域进行分割图像。偏微分方程图像分割也是基本如此。从根本上说，偏微分方程图像处理是基于对图像的确定性描述，近年来，许多研究人员试图把概率性描述的一些手段与偏微分方程图像处理相结合。最早的偏微分方程图像分割借助于各向异性的灰度扩散技术，扩散的结果是使得原输入图象变换成为由一些分片光滑的灰度同质区域所组成的近似图像，从而更容易分割出图像中的不同区域。后来，随着水平集方法的提出，曲线演化和传统的参数型曲线演化相比，变得更加方便和有效。因此，曲线演化或称活动围线模型成为图像分割的主流。此后，偏微分方程活动围线的发展主要在于两个方面：多相活动围线和边界无关的活动围线模型。最近，活动围线和先验形状信息相结合的方法也相继被提出。另一方面，偏微分方程图像分割的技术改进也来自于新的数值技巧，比如改进传统的水平集方法；多尺度水平集技术；甚至完全抛开水平集方法而寻找方程的直接数值求解。 偏微分方程图象处理的一般方法是这样的：给定一个问题，在特定准则下最小化一个能量泛函，使得最小化函数即为问题的解。以图像分割为例，这些准则通常是图像中的灰度边缘信息或灰度同质区域信息；其次，根据这些准则确立一个能量泛函，使得仅在我们所期望达到的分割边界上该能量泛函达到最小；然后，从最小化问题中推导出相应的欧拉-拉格朗日方程（组），方程的解的存在性往往需要专门给出证明；最后，使用适当的数值技术求解这个方程（组）。偏微分方程图象处理确实能够提供与传统图象处理手段所不同的处理方法和效果，尤其对于复杂的图像分割问题显得灵活和有效。最近偏微分方程图象处理的繁荣就是由于它所能够提供灵活多样的，而且往往是传统处理方法所不能企及的处理性能。过去二十年来，有很多偏微分方程图像分割的文章相继发表，有基于边缘或测地边缘的活动围线模型，分片光滑的灰度同质区域分割模型，和结合其它方法（如贝叶斯方法）的偏微分方程图像分割模型。读者也可以参

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。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。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而