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基于快速谱聚类的图像分割算法

基于快速谱聚类的图像分割算法
基于快速谱聚类的图像分割算法

基于谱聚类的图像分割

本科生毕业设计 姓名:学号: 学院:计算机科学与技术学院 专业:计算机科学与技术 设计题目:基于谱聚类的图像分割 专题:图像分割的设计与实现 指导教师:职称:副教授

大学毕业设计任务书 学院计算机专业年级学生姓名 任务下达日期: 毕业设计日期: 毕业设计题目: 毕业设计专题题目 毕业设计主要内容和要求: 院长签章:指导教师签字:

中国矿业大学毕业设计指导教师评阅书 指导教师评语(①基础理论及基本技能的掌握;②独立解决实际问题的能力;③研究内容的理论依据和技术方法;④取得的主要成果及创新点;⑤工作态度及工作量;⑥总体评价及建议成绩;⑦存在问题;⑧是否同意答辩等): 成绩:指导教师签字: 年月日

中国矿业大学毕业设计评阅教师评阅书 评阅教师评语(①选题的意义;②基础理论及基本技能的掌握;③综合运用所学知识解决实际问题的能力;③工作量的大小;④取得的主要成果及创新点;⑤写作的规范程度;⑥总体评价及建议成绩;⑦存在问题;⑧是否同意答辩等): 成绩:评阅教师签字: 年月日

中国矿业大学毕业设计答辩及综合成绩

需求分析 一、利用前台,得到一张原始JPG图片; 二、把这张图片传到后台,JAVA通过JRI调用R; 三、利用R调用K-Means的改进算法,实现对这张图片的处理,由于一张图片的 像素值是一个矩阵,可以得到一组关于像素值的数据; 四、把这组像素值进行分类,对各类赋予不同的颜色进行标记,从而区分出需要的 图片信息; 五、把得到的新图片传到前台; 六、前台对进行处理后的图片进行显示,从图像中得到需要的信息,从而实现图像 的分割。

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

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

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

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聚类图像分割 matlab

function [mu,mask]=kmeans(ima,k) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % % kmeans image segmentation % % Input: % ima: grey color image % k: Number of classes % Output: % mu: vector of class means % mask: clasification image mask % % Author: Jose Vicente Manjon Herrera % Email: jmanjon@fis.upv.es % Date: 27-08-2005 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % check image ima=double(ima); copy=ima; % make a copy ima=ima(:); % vectorize ima mi=min(ima); % deal with negative ima=ima-mi+1; % and zero values s=length(ima); % create image histogram m=max(ima)+1; h=zeros(1,m); hc=zeros(1,m); for i=1:s if(ima(i)>0) h(ima(i))=h(ima(i))+1;end; end ind=find(h); hl=length(ind); % initiate centroids mu=(1:k)*m/(k+1);

一种基于HLS的快速图像分割算法

一种基于HLS的快速图像分割算法 【摘要】本文提出了一种新的基于HLS的快速图像分割算法。通过分析HLS 颜色空间特性,提出一种新的图像相似性的定义方法,可以快速选择出相似的颜色区域。在图像的预分割过程中起到了快速定位的作用。与基于MEANSHIFT 的图像分割算法,分水岭算法对比,通过实验结果表明,本论文提出的分割算法具有快速的,良好的的特性。 【关键词】预分割;图像分割;HLS颜色空间 1.分割的意义与现状 图像分割是计算机图像处理与机器视觉研究领域中的基本问题之一。随着计算机硬件和计算机理论的不断取得突破进展,数字图像处理技术和计算机视觉技术得到了广泛的应用。在对图像进行研究和应用中,前景提取或前景分割是一个重要的研究组成部分。在应用的过程中,往往只对图像中某些部分某些区域感兴趣,这些部分通常称之为前景。前景是图像中特定的,具有某些特性的区域,或者说是具有更高层次语义的区域。例如人,桌子等等自然物体,也可能是人身体的一部分,如头发,脸等等。为了进一步的研究分析,需要把前景区域单独提取出来,作为下一步的算法的输入。所以说图像分割算法是指将某些特定区域从背景中分割出来的算法。图像分割是数字图像处理与计算机视觉研究领域中的基本问题之一,也是热点之一。 在每一次交互式的过程中,我们并不需要对整幅图像进行处理,只需要对交互处周围的像素点进行分析即可。这样不仅仅是因为处理的像素点减少,从而可以节省大量的处理时间,同时在处理过程中,可以去掉不相似点的干扰,在处理速度上,在收敛性上,也可以节省大量的时间。所以如果能明确处理的区域,可以提高处理速度,从而保证算法的实时性。 如果定义一个固定的矩形或者圆形等形状的话,对于不同的物体显然具有不同的效果。如果物体比所定义的矩形框大,则不能一次性的分割出相邻的区域。如果物体比所定义的矩形框小很多的时候,不仅仅是处理速度上变慢,分割效果会降低。所以使用简单的分割算法进行粗定位,确定下一步的处理范围,对整个交互式过程来说是一个非常重要的步骤。 在过去二十多年中,人们对前景图像提取问题做了大量的研究。最简单的方法是,能过选取满足用户指定图像的颜色值的所有像素来提取前景。Photoshop 的智能剪刀和魔杖工具就是采用了这种方法。但是这种方法需要大量的用户交互,使用起来极其不方便。 近十年来,研究者提出了很多精确提取前景区域的系统,同时使用户的交互尽可能少。比如智能画布[1]和基于对象的图像编辑系统[2]等,通过将图像分割成区域,然后用户选取一些区域产生最后的前景对象的方法。Grab cut系统[3]

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

谱聚类Clustering -

聚类分析 1.聚类分析定义: 2.聚类方法: 3.谱聚类: 3.1 常见矩阵变换 3.2 谱聚类流程 3.3 谱聚类理论前提、证明 3.4 图像分割实例结果 4.总结:

聚类分析: ?聚类分析(Cluster analysis,亦称为群集分析)是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。

算法分类: ?数据聚类算法可以分为结构性或者分散性。 ?结构性算法以前成功使用过的聚类器进行分类。结构性算法可以从上至下或者从下至上双向进行计算。从下至上算法从每个对象作为单独分类开始,不断融合其中相近的对象。而从上至下算法则是把所有对象作为一个整体分类,然后逐渐分小。 ?分散型算法是一次确定所有分类。K-均值法及衍生算法。 ?谱聚类(spectral clustering)

结构型:层次聚类的一个例子:

分散型:K-均值算法:

分散型k-means 及其衍生算法的比较:K-means K-Medoids K-Means算法: 1. 将数据分为k个非空子集 2. 计算每个类中心点(k-means中心点是所有点的average),记为seed point 3. 将每个object聚类到最近seed point 4. 返回2,当聚类结果不再变化的时候stop K-Medoids算法: 1.任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 2.将余下的对象分到各个类中去(根据与medoid最相近的原则); 3.对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,计算用Or代替Oi后的消耗E(Or)。选择E最小的那个Or来代替Oi。转到2。 4.这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感,但计算量显然要比K均值要大,一般只适合小数据量。

图像阈值分割技术原理和比较要点

图像阈值分割和边缘检测技术原理和比较

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。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。 阈值分割是一种利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异,把图像视为具有不同灰度级的两类区域(目标和背景)的组合,选取一个合适的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生对应的二值图像。 本文先介绍各种常见图像阈值分割和边缘检测方法的原理和算法,然后通过MATLAB 程序实现,最后通过比较各种分割算法的结果并得出结论。 关键词:图像分割;阈值选择;边缘检测;

目录 1.概述 (4) 2.图像阈值分割和边缘检测原理 (4) 2.1.阈值分割原理 (4) 2.1.1.手动(全局)阈值分割 (5) 2.1.2.迭代算法阈值分割 (6) 2.1.3.大津算法阈值分割 (6) 2.2.边缘检测原理 (6) 2.2.1.roberts算子边缘检测 (7) 2.2.2.prewitt算子边缘检测 (7) 2.2.3.sobel算子边缘检测 (7) 2.2.4.高斯laplacian算子边缘检测 (8) 2.2.5.canny算子边缘检测 (8) 3.设计方案 (9) 4.实验过程 (10) 4.1.阈值分割 (12) 4.1.1.手动(全局)阈值分割 (12) 4.1.2.迭代算法阈值分割 (12) 4.1.3.大津算法阈值分割 (12) 4.2.边缘检测 (13) 4.2.1.roberts算子边缘检测 (13) 4.2.2.prewitt算子边缘检测 (13) 4.2.3.sobel算子边缘检测 (13) 4.2.4.高斯laplacian算子边缘检测 (13) 4.2.5.canny算子边缘检测 (14) 5.试验结果及分析 (14) 5.1.实验结果 (14) 5.1.1.手动(全局)阈值分割 (14) 5.1.2.迭代算法阈值分割 (17) 5.1.3.大津算法阈值分割 (18) 5.1.4.roberts算子边缘检测 (19) 5.1.5.prewitt算子边缘检测 (20) 5.1.6.sobel算子边缘检测 (21) 5.1.7.高斯laplacian算子边缘检测 (22) 5.1.8.canny算子边缘检测 (23) 5.2. 实验结果分析和总结 (24) 参考文献 (24)

谱聚类算法及其在图像分割中的应用

谱聚类算法及其在图像分割中的应用 1 引言 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或者说某些区域感兴趣。这些部分常称为目标或前景(其他部分称为背景),它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标,需要将它们从图像中分离提取出来,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。这里的特性可以是像素的灰度、颜色和纹理等,预先定义的目标可以对应单个区域,也可以对应多个区域。 多年来,对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点,它不但是从图像处理到图像分析的关键步骤[1],而且是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题。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,只有在图像被分割后,图像的分析才成为可能。 图像分割在实际应用中已得到了广泛的应用,如图像编码、模式识别、位移估计、目标跟踪、大气图像、军用图像、遥感图像、生物医学图像分析等领域。同时,图像分割也在计算机视觉和图像识别的各种应用系统中占有相当重要的地位,它是研制和开发计算机视觉系统、字符识别和目标自动获取等图像识别和理解系统首先要解决的问题。概括地说只要需对图像目标进行提取测量等都离不开图像分割。 对分割算法的研究已经有几十年的历史,至今借助于各种理论已经提出了数以千计的分割算法[2],而且这方面的研究仍然在积极进行。尽管人们在图像分割方面做了许多工作,但至今仍无通用的分割算法,也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此已经提出的分割算法大都是针对具体问题的,并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法。实际上由于不同领域的图像千差万别,也不可能存在万能的通用算法。 现有的分割算法非常多,大体上可以分为以下几类:阈值化分割、基于边缘检测的、基于区域的、基于聚类的和基于一些特定理论工具的分割方法。从图像的类型来分最常见的:有灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等等。本

基于聚类的图像分割方法综述

信息疼术2018年第6期文章编号=1009 -2552 (2018)06 -0092 -03 DOI:10.13274/https://www.docsj.com/doc/9010153762.html,ki.hdzj.2018. 06.019 基于聚类的图像分割方法综述 赵祥宇\陈沫涵2 (1.上海理工大学光电信息与计算机学院,上海200093; 2.上海西南位育中学,上海200093) 摘要:图像分割是图像识别和机器视觉领域中关键的预处理操作。分割理论算法众多,文中 具体介绍基于聚类的分割算法的思想和原理,并将包含的典型算法的优缺点进行介绍和分析。经过比较后,归纳了在具体应用中如何对图像分割算法的抉择问题。近年来传统分割算法不断 被科研工作者优化和组合,相信会有更多的分割新算法井喷而出。 关键词:聚类算法;图像分割;分类 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A A survey of image segmentation based on clustering ZHAO Xiang-yu1,CHEN Mo-han2 (1.School of Optical Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai200093,China;2.Shanghai Southwest Weiyu Middle School,Shanghai200093,China) Abstract:Image segmentation is a key preprocessing operation in image recognition and machine vision. There are many existing theoretical methods,and this paper introduces the working principle ol image segmentation algorithm based on clustering.Firstly,the advantages and disadvantages ol several typical algorithms are introduced and analyzed.Alter comparison,the paper summarizes the problem ol the selection ol image segmentation algorithm in practical work.In recent years,the traditional segmentation algorithms were improved and combined by the researchers,it believes that more new algorithms are blown out. Key words:clustering algorithm;image segmentation;classilication 0引百 近年来科学技术的不断发展,计算机视觉和图像 识别发挥着至关重要的作用。在实际应用和科学研 究中图像处理必不可少,进行图像处理必然用到图像 分割方法,根据检测图像中像素不重叠子区域,将感 兴趣目标区域分离出来。传统的图像分割方法:阈值 法[1]、区域法[2]、边缘法[3]等。近年来传统分割算法 不断被研究人员改进和结合,出现了基于超像素的分 割方法[4],本文主要介绍超像素方法中基于聚类的经 典方法,如Mean Shift算法、K-m eans 算法、Fuzzy C-mean算法、Medoidshilt算法、Turbopixels算法和 SLIC 算法。简要分析各算法的基本思想和分割效果。 1聚类算法 1.1 Mean Shil't算法 1975年,Fukunaga[5]提出一种快速统计迭代算法,即Mean Shilt算法(均值漂移算法)。直到1995 年,Cheng[6]对其进行改进,定义了核函数和权值系 数,在全局优化和聚类等方面的应用,扩大了 Mean shil't算法适用范围。1997至2003年间,Co-maniciu[7-9]提出了基于核密度梯度估计的迭代式 搜索算法,并将该方法应用在图像平滑、分割和视频 跟踪等领域。均值漂移算法的基本思想是通过反复 迭代计算当前点的偏移均值,并挪动被计算点,经过 反复迭代计算和多次挪动,循环判断是否满足条件, 达到后则终止迭代过程[10]。Mean shil't的基本形 式为: 收稿日期:2017-06 -13 基金项目:国家自然科学基金资助项目(81101116) 作者简介:赵祥宇(1992-),男,硕士研究生,研究方向为数字图像处理。 —92 —

几种聚类算法在图像分割中的应用研究

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/9010153762.html, 几种聚类算法在图像分割中的应用研究 作者:苗欣雨 来源:《科教导刊·电子版》2015年第19期 摘要本文具体介绍了图像分割中几种聚类算法的工作原理。通过对比,分析了几种算法的优缺点,总结了在实际工作中对算法的选择问题。 关键词聚类算法图像分割均值漂移 K均值聚类 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 通常在分析以及使用图像时,人们需要的不是整幅图像而仅仅是其中的某些目标。图像分割就是把需要的部分分割出来,再进一步分析处理图像。每个图像都有它独有的特点,对图像进行分割时要想达到预期的结果就必须选择合适的算法,由此可见对算法的研究是很关键也很必要的。目前常用的几种分割方法有k均值聚类算法、模糊c均值算法、均值漂移算法等。 1聚类算法 1.1均值漂移算法 均值漂移(Mean Shift)算法是一种有效的统计迭代算法。均值漂移的算法原理是,在样本中随机选择一圆心为o,半径为h的区域,得出这个区域中所有样本点的平均值,圆心处的样本密度必然比均值处的样本密度小或者相等,将均值定为新的圆心重复以上步骤,直到收敛到密度极大值点。 1.2 K均值聚类算法 k均值聚类由于其原理简单而使用很广泛。该算法的工作原理是,首先将n个样本分为k 个组,在每组中随机选择一个元素当作聚类中心。然后得到其他采样点到这个中心的欧氏距离,把采样点归类到与之欧氏距离最小的聚类中心所在的类中。计算新形成的聚类中采样点的平均值,得到新的聚类中心。重复上述过程,直到每个样本都分类正确为止。 1.3模糊C均值聚类算法 模糊C均值是为解决实际应用问题对K均值进行改进得来的。在实际应用中图像目标在类别属性方面没有那么严格的区分。所以想出利用隶属度来判断每个目标样本的所属,来更好的划分。模糊C均值聚类的具体工作原理是,算法将n个样本分为c个组,得到各个组的聚类中心,最终让非相似性指标的目标函数达到最小。算法给各个样本点赋予0~1之间的隶属度,通过隶属度的值来判断样本归属于各个分类的程度。同时有规定一个样本的隶属度加和后值为一。

PCB缺陷检测中图像分割算法的分析与比较

PCB 缺陷检测中图像分割算法的分析与比较 摘要:图像分割在图像处理中占有重要的地位,分割结果的好坏直接影响图像的后续处理。本文介绍了4种常用的图像分割方法及其在PCB 缺陷检测中的应用,并且利用实际的分割效果对4种分割方法进行了比较。对PCB 检测的实际应用提出了一种比较好的图像分割思路,并且做了实验研究。 关键词:图像处理;图像分割;PCB 检测 引言: 图像分割是图像处理中的一项关键技术,分割结果的好坏直接影响到图像的后续处理。本文中图像分割的目的是根据图像灰度等级准确划分出其中有意义的目标区域。但是由于系统在PCB 图像的采集、传输过程中,由于光照不均,CCD 摄像机自身的电子干扰,都不同程度的带来噪声,使图像污染。这些噪声也给图像分割带来了一定的难度。而传统的图像分割方法针对实际应用,本文分别采用四种公认比较好的分割方法对PCB 图像进行分割,并对分割效果进行了比较,最后确定了适合PCB 检测的图像分割方法。下面对它们进行具体说明。 1. 基于标准图像的模糊推理法 模糊理论在图像处理中的应用越来越广。在图像分割中,它可以把数据的校验用一些 模糊规则来进行描述。用基于标准图像的模糊推理法进行图像的分割主要包括以下几步[1]: (1) 计算原始图像的灰度直方图并用迭代阈值法计算它的阈值; (2) 寻找目标和背景的像素簇的峰值; (3) 计算LD(象素值低与较低之间的阈值)和LB (像素值高与较高之间的阈值); (4) 使用模糊逻辑方法(FLM-fuzzy linguistic method )来获取二值图像数据; 待处理PCB 图像的灰度直方图如图1所示 图1 像素值直方图 Fig.1 Pixel value histogram 背景和目标对象是直方图中的两个簇。这里采用迭代阈值的方法来求取待检测图像的阈值。具体过程如下[2]: 1) 求出图像中的最小和最大灰度值H min 及H max ,令阈值初始值为: T 0像素数 像素值 Dark max threshold Bright max 255 (= 1 2 (H min +H max ) (1)

图像分割算法有哪些

图像分割算法有哪些 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。 图像分割有哪些方法1 基于区域的图像分割 图像分割中常用的直方图门限法、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均属于基于区域的方法。 (1)直方图门限分割就是在一定的准则下,用一个或几个门限值将图像的灰度直方图(一维的或多维的)分成几个类,认为图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属于同一个物体,可以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差(或最大类间方差)、最大熵(可使用各种形式的熵)、最小错误率、矩不变、最大繁忙度(由共生矩阵定义)等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息,而忽略了图像中的空间信息,对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。 (2)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

谱聚类报告

机器学习报告 一.绪论 聚类是探索性数据分析中广泛采用的一种技术,其应用范围包括统计学、计算机科学、生物学、社会科学和心理学等等。在处理经验数据的时候,我们可能倾向于根据数据的“近似表现”将数据确定到一定的类别。而本次我们小组的实验主要是基于聚类算法中的谱聚类方法,通过对两种谱聚类方法的实验和一些应用,验证算法的效果,加深对该方法的理解。 由于谱聚类的数值实现很简单,利用简单的线性代数学方法就能有效解决,而且相比传统的K 均值方法等聚类方法有很多优点,所以谱聚类方法称为了很流行的现代聚类算法之一。 以K 均值方法为例,正如我们所知,该方法主要存在这样一些问题:首先,其只适用于凸球形的样本空间,如果样本空间非凸,则会陷入局部最优,导致聚类效果不佳;再有,由于该方法计算使用的是欧氏空间中的原始数据向量,所以在样本维数很大的时候,K 均值算法的计算量会很大,导致了计算的困难;聚类数K 难以确定等等。而谱聚类则能很好地解决这些问题。 在本次实验中,我们小组根据相关文献,认真学习和讨论了谱聚类的先关概念。首先,我们研究了一般的谱聚类和标准化谱聚类的概念和它们的异同,并通过实验对比,验证了谱聚类的效果,其中标准化谱聚类有显著的优势。接下来,将谱聚类应用于图像分割问题,显示出谱聚类良好的应用价值。最后,我们查阅相关文献,尝试从另外一个角度去理解谱聚类方法。通过这次学习,我们对谱聚类的理解得到了大大加深,对于很多疑难的地方也通过查看有关文献和小组讨论得到了解决,并通过小组合作锻炼了自身的团队意识和配合工作的能力。 二.谱聚类基本思想 谱聚类是一种基于图论的聚类方法,把样本看作图的顶点,样本间的相似度对应带权值的边(其中相似度可以通过高斯核函数等方法构造),根据类间相似度最小,类内相似度最大的原则,便可以将样本聚类问题变成了图的分割问题:分割使得连接不同类之间的边的权值尽可能小,而类内点之间的边的权值尽可能高。虽然这样对应的最小化图分割问题是一个NP-HARD 问题,但是我们可以将其转化为最小化图的Laplace 矩阵的特征值问题。 具体地,给定样本特征之后,我们首先要计算样本两两之间的相似度值,并通过这些值构造出近邻矩阵。以高斯核函数为例,计算公式如下: 22||||(2)i j x x ij w e σ--= 作为第i 个样本和第j 个样本之间相似度的度量。而近邻矩阵如下: ()ij W w =。

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:

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