一种图片文字分割的方法_易剑

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

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

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

遥感影像的分类处理

摘要 在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。 近些年来，随着航空航天平台与传感器技术的高速发展，获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛，除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域，极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此，对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式：高空间分辨率（获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米，甚至更高）；高光谱分辨率（电磁波谱被不断细分，获取遥感数据的波段数从几十个到数百个）；高时间分辨率（遥感卫星的回访周期不断缩短，在部分区域甚至可以连续观测）。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据，高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息，对认知地物目标的属性特征更加方便，如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外，高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响，并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化，为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而，传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行，它处于图像工程中的“图像处理”阶段（见图1-1），已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征，而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征，因此，分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”，从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等，但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限：无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征，而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上，同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异，因此，在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果，需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题，面向对象的处理方法应运而生，并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”，即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元，而是由特定像元组成的有意义的同质区域，也即“对象”；因此，在对影像分析和识别的过程

图片文字识别有哪些方法

图片文字识别有哪些方法 在生活中经常遇到要将一张图片中的文字识别出来的时候，那你平时会使用到什么工具或者方法去进行图片文字识别呢？如果使用了一种对的方法就会让你快速识别出来图片文字而且识别效果也不错，达到事半功倍的效果，那什么是对的方法呢？跟着小编一起来看看这种方法的操作步骤吧！ 使用工具：捷速OCR文字识别软件。 软件介绍：这款软件主要是利用OCR技术通过字符识别的方法将图片转换成可以编辑的文本，它可以帮助你识别多种票据和多种文件格式的图片，支持多种格式文档，包括JPG、PNG、PDF、等快速精准识别，实现文档数字化，如果想要识别图片文字的话，通过使用捷速OCR文字识别软件https://www.docsj.com/doc/6013229424.html,就可以帮你解决问题了。具体操作步骤： 1、接下来的步骤使用到的是一款捷速OCR文字识别软件，电脑 中有这款软件的可以直接打开，没有的话也也没有关系，可以 去官网上下载安装一个。

2、打开软件，你会看到这样一个页面，在这上面你可以了解到这 款软件的主要特点优势，看完了之后点击退出按钮退出该页面。

3、接着点击软件上方极速识别功能，这里可以将图片中的文字识 别出来。

4、点击添加文件按钮将你所要识别的图片添加进来，如下图所示： 5、图片添加进来之后它会让你选择识别格式和识别效果，可以根

据你自己的需要来进行选择（这里以DOCX、识别优先为例） 6、接着在软件下方这里设置一下文件保存位置，你可以放在原文 件夹，也可自定义在电脑中的其它地方，根据自己的需要来选 择就好。

7、保存位置设置好就可以开始识别图片了，点击开始识别按钮， 软件就会自动去识别了。

图像分割方法的比较研究

图像分割方法的比较研究 在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。 标签：图象分割;图象处理 1 引言 近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法 简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法 这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。 阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。 下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:

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)

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。

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。

高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述

高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 刘建华毛政元 （福州大学,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福建省空间信息工程研究中心，福州350002） 摘要:遥感影像分割是指把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程，它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性，而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。遥感影像分割是面向对象的遥感影像数据挖掘与应用中的一项关键技术,对于影像目标信息自动化提取与智能识别尤为重要，在面向对象的遥感影像处理工程中具有重要意义。本文对常见的高空间分辨率遥感影像分割方法与应用策略进行了分析，比较了各种分割方法的应用范围、优缺点及目前存在的改进措施。建立了面向对象的遥感影像分割方法的分类体系，最后指出了面向对象的遥感影像分割方法目前所存在的问题及应用前景。 关键词:高空间分辨率遥感影像影像分割方法应用策略进展 A Survey on High Spatial Resolution Remotely Sensed Imagery Segmentation Techniques and Application Strategy Liu Jian hua Mao zheng yuan (Fuzhou University, Spatial Information Research center, Fuzhou, 350002) Abstract: Remotely sensed imagery segmentation is a process of dividing an image into different regions such that each region is, but the union of any two adjacent regions is not, homogeneous. It is one of key techniques in the object-oriented remotely sensed imagery data mining and its application, also quite essential in remote sensing image processing engineering. In this paper, we have a rough survey on different methods of high spatial resolution remotely sensed imagery segmentation, categorizing them into four groups according to the gray or color information they are exploiting. The disadvantage of current methods and the proper progress which can be attained in the near future are pointed out at the end of this essay. Keywords: High Spatial Resolution Imagery, Segmentation methods, application strategy, advances and prospects 1 引言 高空间分辨率遥感影像(如GeoEye、WorldView、QuickBird、IKONOS等，本文简称高分影像)在诸多领域（地形图更新、地籍调查、城市规划、交通及道路设施、环境评价、精细农业、林业测量、军事目标识别和灾害评估等）得以广泛应用[1]。目前，影像信息提取自动化程度低是高分影像应用潜力得不到充分发挥的主要限制因素，是理论和应用研究中必须突破的瓶颈。 遥感影像分割是面向对象的遥感影像分析方法[2]的基础和关键，在遥感影像工程中处于影像处理与影像理解的中间环节，是面向对象的影像分析理论研究的突破口。按照一般的影像分割定义[3],分割出的影像对象区域需同时满足相似性和不连续性两个基本特性；其中相似性指该影像对象内的所有像元点都满足基于灰度、色彩、纹理等特征的某种相似性准则，不连续性是指影像对象的特征在区域边界处的不连续性。迄今为止,将计算机视觉领域的图像分割算法应用于图像分割过程中,已开展了较多的研究[4-7],并提出了大量的算法；但针对遥感影像尤其是高分影像的分割方法较少[8],仍不成熟。这是由于与其它类型图像的分割相比，高分影像分割难度更大,也更具挑战性。具体体现在高分影像其空间分辨率高、纹理信息丰富而光 基金项目: 国家重点基础研究发展计划项目（973）子课题“高空间分辨率遥感影像自适应数据挖掘方法研[2006CB708306]”，国家自然科学基金项目“基于场模型的自适应空间聚类方法研究[40871206]”。 作者简介: 刘建华，男，博士研究生,曾从事GIS与RS教学工作。目前主要研究方向为空间数据挖掘、遥感图像处理以及GIS与RS集成等。E-mail：sirc.liujh@https://www.docsj.com/doc/6013229424.html,。

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

图像分割方法总结

对象检测构建一个与图像中的每个类对应的边界框。 图像分割为图像中的每个对象创建像素级掩码。 图像分割： 语义分割 所有属于特定类的像素都用相同的颜色表示(背景为黑色，person为粉红色)。 实例分割 同一类的不同对象有不同的颜色(Person 1为红色，Person 2为绿色，background为黑色等)。

提出区域细分 对象和图像的背景之间存在强烈的对比 阈值分割 设置一个阈值，低于或高于该阈值的像素值可以相应地分类(作为对象或背景)。 全局阈值 定义一个单一的阈值，把图像分成两个区域(对象和背景)。 局部阈值。 定义多个阈值，分割多个对象和背景。 根据某些阈值将对象分割到不同的区域。 1. 简单的计算 2. 运行速度快 3.当目标和背景有很高的对比度时，这种方法表现得很好 当灰度值之间没有明显的灰度差或重叠时，很难得到准确的线段。

边缘检测分割 边缘看作是图像不连续的局部特征，利用这种不连续性来检测边缘，从而定义物体的边界。有利于图像在物体之间有更好的对比度。 如果图像中有太多的边，并且物体之间的对比度较低，则不适合。 基于聚类的分割 将图像的像素划分为均匀的簇。 首先，随机选择k个初始簇 将每个数据点随机分配到k个集群中的任意一个 计算这些集群的中心 计算所有点到每个簇中心的距离 根据这个距离，这些点被重新分配到最近的集群 计算新形成的星团的中心 最后，重复步骤(4)、(5)和(6)，直到集群的中心不变或者达到设定的迭代次数 a.计算时间太长，开销太大。 b. k-means是一种基于距离的算法。它不适合聚类非凸聚类。 Mask R-CNN

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：

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述 随着计算机技术的发展，图像分割在很多领域都得到发展并被广泛应用，在医学临床上的应用更是越来越明显和重要。找到合适的医学图像分割方法对临床诊断和治疗都具有重大意义。文章针对近年来提出的图像分割方法进行了总结。 标签：图像分割；区域生长；聚类；水平集；图割 1 概述 图像分割是图像处理和计算机视觉领域的基础。分割结果直接影响着后续任务的有效性和效率[1]。图像分割的目的就是把目标从背景中提取出来，分割过程主要基于图像的固有特征，如灰度、纹理、对比度、亮度、彩色特征等将图像分成具有各自特性的同质区域[2]。医学图像分割是医学图像进行后续操作的必要前提，学者通过大量的研究得到了很多自动快速的分割方法。 2 图像分割方法分类 医学图像有各种成像模态，比如CT、MRI、PET、超声等。由于医学图像本身的复杂性和多样性，如灰度不均匀、低分辨率、弱边界和严重的噪声，准确分割是个相当棘手的问题，分割过程中在目标区域里出现的一些问题都将导致图像分割结果不准确。近年来，众多图像分割方法中没有任何一种算法能适用于所有图像。图像分割方法一般是基于图像的，即利用图像梯度、亮度或者纹理等就能从图像中获得信息进而对图像进行分割，主要有聚类法、区域生长、水平集、图割等算法。 2.1 聚类法 聚类算法简单的包括K-Means算法和Fuzzy C-Means（FCM）。 K-Means算法是基于距离的硬聚类算法，通常采用误差平方和函数作为优化的目标函数，定义误差平方和函数如下： 其中，K代表聚类的个数，Cj（j=1，2，…，K）表示聚类的第j类簇，x 表示类簇Cj中的任意一个数据对象，mi表示簇Ci的均值。从公式中看出，J是数据样本与簇中心差异度平方的总和，K个类聚类中心点决定了J值的大小。显然，J越小表明聚类效果越好。 K-Means算法的核心思想为：给定一组含有n个数据对象的数据集，从其中隨机选取K个数据对象作为初始中心，然后计算剩余的所有数据对象到各个初始中心之间的距离，根据最近邻原则，把所有数据对象都划分到离它最近的那个初始中心的那一类簇，再分别计算这些新生成的各个类簇中数据对象的均值，以此作为新类簇的中心，比较新的中心和初始中心的误差平方和函数J的大小，上

一种改进的高分辨率遥感影像分割方法

第35卷第3期 地球科学———中国地质大学学报 Vol.35　No.32010年5月 Earth Science —Journal of China University of G eosciences May 2010 doi :10.3799/dqkx.2010.050 基金项目:教育部新世纪优秀人才计划资助项目(No.NCET 20720772);国家重点“863”项目(No.2007AA120503). 作者简介:高伟(1980-),男,博士生,主要从事遥感数据处理与信息提取的科研和教学工作.E 2mail :cuggaowei @hot https://www.docsj.com/doc/6013229424.html, 一种改进的高分辨率遥感影像分割方法 高　伟1,2,刘修国1,2,彭　攀1,2,陈启浩1,2 1.中国地质大学信息工程学院,湖北武汉430074 2.地理信息系统软件及其应用教育部工程中心,湖北武汉430074 摘要:分形网络演化算法是面向对象的遥感影像分类中比较成熟的一种构建对象的算法,但在分割效率上有待进一步提高, 而四叉树分割是一种高效的图像分割方法.提出了一种基于四叉树预分割的分形网络演化构建对象的方法.实验证明,该方法基本不影响影像分割的效果,而且提高了形成初始对象的效率,较大程度上提高了整体的分割效率.关键词:影像分割;分形网络演化;高空间分辨率;四叉树;地理信息系统.中图分类号:TP311 文章编号:1000-2383(2010)03-0421-05 收稿日期:2010-01-15 An Improved Method of High 2R esolution R emote Sense Image Segmentation GAO Wei 1,2,L IU Xiu 2guo 1,2,PEN G Pan 1,2,CH EN Qi 2hao 1,2 1.Facult y of I nf ormation Engineering ,China Uni versit y of Geosciences ,W uhan 430074,China 2.Engineering Research Center f or GIS S of t w are and A p plications ,Minist ry of Education ,W uhan 430074,China Abstract :Fractal net evolution approach (FN EA )is a relatively mature one among the object 2oriented image segmentation algo 2rithms ,but its efficiency is to be improved.Quad 2Tree segmentation is a kind of effective image segmentation method.In this paper ,an improved object oriented multi 2scale image segmentation method based on the quad 2tree pre 2segmentation and FN EA is introduced.The experiment shows that the effect of its segmentation result is almost the same as that of traditional FN EA method.Moreover ,It saves time. K ey w ords :image segmentation ;f ractal net evolution approach ;high 2nesolution remote sense ;quad 2tree ;geographic informa 2tion system (GIS ). 0　引言 近年来,以I KONOS 和Quick 2Bird 为代表的高空间分辨率遥感影像得到广泛应用(高伟,2006).高分辨率遥感影像具有丰富的空间信息,地物几何结构和纹理信息,便于认识地物目标的属性特征,如地物的图层值、形状、纹理、层次和专题属性,有助于提高地物定位和判读精度,使得在较小的空间尺度上观察地表细节变化,进行大比例尺遥感制图,以及监测人为活动对环境的影响成为可能.为土地利用、城市规划、环境监测等民用方面提供了更便利、更详细的数据源.高分辨率影像的广泛应用迫切要求人们对高分辨率遥感信息提取进行研究,以满足高分辨 率影像信息不断增长的应用和研究需要(Chen et al .,2009). 面向对象的高分辨率遥感影像的分类方法不仅利用地物的光谱信息,而且更多地利用几何信息和结构信息,可以结合其他空间知识和上下文信息来进行更为深入的分类,使得对高分辨率影像的分类更为合理和有效,这成为高分辨率影像信息提取的重要方法之一(Blaschke and Hay ,2001;陆关祥等,2002).在面向对象高分辨率影像的信息提取中,对遥感图像进行分割,形成具有一定特征相似性的影像区域,是实现从影像上进行地物目标计算机自动提取的第一步. 目前分形网络演化算法(Baatz and Schape ,