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-基于区域合并的纹理图像分割—MSRM算法

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毕业设计

题目:基于区域合并的纹理图像分割—MSRM算法的MATLAB实现

摘要

图像分割是图像分析及计算机视觉系统中的重要环节,是图像处理研究中的一个基本难题。图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取、参数测量和识别,使得更高层的图像分析和理解成为可能,图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。因此,可以说图像分割是图像处理中最为重要的环节。

基于区域的图像分割方法,将图像按内容划分成许多区域。虽然存在过分割,但是可以通过研究改进算法减少过分割或选择有效的后处理算法得到有用的结果。例如,在Mean Shift和Watershed这两种图像分割算法中,一方面可以研究各种减少过分割的改进算法。另一方面,也可以采用有效的预处理,去除噪音,使图像适宜于Watershed或Mean Shift算法分割。

MSRM是基于最大相似度的区域合并算法,该算法简单有效,不需要设定区域合并的阈值,且对单目标和多目标图像都能正确分割。本设计在提取了图像的颜色特征和纹理特征之后,计算相邻区域的相似度,在人工交互信息的指导下,基于最大相似度准则逐步对初始过分割区域进行合并,分离出图像中的目标和背景。

关键词:MSRM;区域合并;交互式图像分割;算法;纹理图像

Abstract

Image segmentation is the important elements of image analysis and computer vision systems ,and it is a fundamentalproblem in image processing。Image segmentation is a key step that from image processing to the image analysis。Only on the basis of image segmentation to object feature extraction, parameter measurement and recognition,which make it possible to analysis and understanding of the higher-level image, and the quality of image segmentation directly affects the effect ofsubsequent image processing. Therefore, we conclude that image segmentation is the most important part of image processing.

Region-based image segmentation method is divided into many regions according to the contents of the image。Although there is over-segmentation,studing improved algorithm can reduce the over-segmentation or choosing an effective post-processing algorithms are useful results. For example, in both Mean Shiftt and Watershed image segmentation algorithm, One can study a variety of improved algorithm to reduce over-segmentation, On the other hand, effective pretreatment can also be used to remove noise, and make the image suitable for Mean Shiftt and Watershed segmentation algorithm.

MSRM is a algorithm which based on the maximum similarity of the region merging, the proposed algorithm is efficient and effective, it does not require a preset threshold and can successfully extract the single objective and multi-target image from complex scenes . In this design, calculate the similarity of adjacent regions afte the extration of image color features and texture features, under the guidance of interaction information ,a maximal similarity based region merging mechanism was proposed to gradually merged the initial over-segmentation of regions. Then separated the target and background from image.

Keywords:MSRM; Region merging; Interactive Image Segmentation; Algorithm;

Texture image

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

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

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

设计利用区域生长算法进行图像分割的程序

设计利用区域生长算法进行图像分割的程序 1、目的:把一幅图像划分成满足某种判据的一些区域,在这里形成一个二值图。 2、原理:首先确定每个区域中的某个已知点,加上与已知点相似的邻近点形成一个区域,在这里利用区域的均值。当邻近点与区域均值的差值的绝对值小于阈值T 时,即满足生长条件。方法是从种子点开始,在8连通方向上生长区域,当其邻近点满足生长条件,则就并入小快区域,当新的点被合并后再用新的区域重复这一过程,直到没有可接受的邻近点时该区域生成过程终止。 3、设计思路: 1)通过具体观察某幅图像的直方图,估计其确定种子点范围[S1,S2],并确定其阈值T; 2)透过对整幅图像的扫描,找出某个区域的一个种子点:(.)f x y 3)开始利用8连通方向,以该种子点为中心进行生成区域;[(),()]s r s θ |(,)(.)|diff f i j f x y T =-<(,)ave f i j = 4)继续用8连通方向,以该区域为中心,把邻近满足生长条件的点并入,生成新的区域; 1(,)k ave f i j k =∑ |(,)|diff f i j ave T ''=-< 5)重复4)步,直到不再存在邻近满足生长条件的点为止,该区域生成过程结束; 6)继续对图像进行扫描,寻找其他区域的一个种子点,按3)~5)的步骤进行 4、程序设计 根据下面的流程图可分为

区域生长算法实现流程图

5、程序 %district.m主函数 clear clc I = imread('bacteria.tif'); subplot(1,2,1) imshow(I) title('初始图像'); subplot(1,2,2) imhist(I) title('初始图像的直方图'); %透过该直方图确定种子满足S1~S2 的值(灰度值)和判定的依据阈值T S1=8;S2=70;T=33; f=double(I); [m,n]=size(I); shed1=zeros(3,round(m*n/2)); %存储区域生长方向上的点和该区域的均值的绝对差值和 该%点的坐标 sp1=0; % sp1 相当于指针,指向shed1 中的最后放入的值和坐标 shed2=zeros(2,m); %存储符合生长条件的点的坐标 sp2=0; % sp2 指针,指向shed2 中的最后放入点的坐标 Cut=zeros(size(f)); % Cut 为区域生长后的新图像 Cut=Cut+255; % Cut 矩阵初始值设为255 vb=0; %标记值,当vb=1 时,即要求重新计算已有的栈shed1(1,:) 的大小 for i=1:m for j=1:n if (f(i,j)>S1&f(i,j)

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;

基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计

基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼(Canny)算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼(Canny)边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定,只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景,但这种方法只对于那些灰度分布明显,背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词:图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator

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

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)

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。

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

(完整版)图像分割算法的研究与实现_本科毕业设计

数字图像处理期末考试 题目图像分割算法研究与实现专业班级11通信工程一班

毕业论文(设计)诚信声明 本人声明:所呈交的毕业论文(设计)是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果,论文中引用他人的文献、数据、图表、资料均已作明确标注,论文中的结论和成果为本人独立完成,真实可靠,不包含他人成果及已获得青岛农业大学或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 论文(设计)作者签名:日期:2013 年3月10 日 毕业论文(设计)版权使用授权书 本毕业论文(设计)作者同意学校保留并向国家有关部门

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目录 摘要: (1) 1.前言 (2) 2.图像分割概念 (3) 2.1图像分割定义 (3) 2.2图像分割方法综述 (4) 2.3阈值法 (5) 2.4 基于边缘检测的分割方法 (9) 2.5基于区域的分割方法 (12) 3.图像分割方法详述 (14) 3.1图像分割方法 (14) 3.2 图像分割方法实现 (14) 4.实验结果及分析 (16) 4.1 实验结果 (16) 4.2 实验结果分析 (20) 5.小结 (23) 5.1 主要工作总结 (23) 5.2 结论 (23) 6.附录 (27)

图像分割算法的实现与研究 开题报告

电子工程学院本科毕业设计开题报告 学号姓名导师 题目图像分割算法的实现研究 课题的意义(背景需求等,即为什么研究该课题):图像分割是图像处理中的一项关键技术,也还是一经典难题,发展至今人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,任何一单独的图像分割算法都难以对一般图像取得令人满意的分割结果,这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。因此,对近几年来出现的图像分割方法作较全面的综述,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有一定的启发作用。阈值图像分割,K-means算法和分水岭算法都还有很多的缺陷和很大的发展空间,此课题有助于我们更好地了解,并对三种算法加以改进。 课题之前的研究基础(前人所做的工作):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,至今已提出上千种分割算法.但因尚无通用的分割理论,现提出的分割算法大都是针对具体问题的,并没有一种适合所有图像的通用分割算法.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.现有大部分算法都是集中在阈值确定的研究上,阈值分割方法根据图像本身的特点可分为全局阈值,局部阈值和自适应阈值三种分割算法,但是单阈值不能很好地处理包含多个前景的图像, 多阈值方法也有对于某些像素不能准确判断的缺点,因此,在克服以上理论缺点和承其优点的基础上,我将研究自适应阈值。现有的K-means算法存在很多缺点,如K值要事先给定;要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化;而且还要不断地进行样本分类调整。基于形态学分水岭的图像分割算法是目前图像分割中探讨较多的算法之一. 传统形态学分水岭算法主要存在过度分割和计算耗时两方面的问题。 课题现在要解决的问题(即研究什么):用Matlab实现基于自适应阈值、K-means和分水岭算法的图像分割算法,同时,了解各个算法的运算原理及各自功能。并用这些算法对不同类型的图像进行分割,找出三个常规算法的不足与缺陷,分析其分

基于MATLAB的图像分割算法研究

摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼(Canny)算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼(Canny)边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定,只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景,但这种方法只对于那些灰度分布明显,背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词:图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator

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