文档视界 最新最全的文档下载
当前位置:文档视界 › 一种类圆形图像目标分割方法的研究

一种类圆形图像目标分割方法的研究

一种类圆形图像目标分割方法的研究
一种类圆形图像目标分割方法的研究

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。

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

彩色图像分割介绍

第一章绪论 计算机图像处理在医学领域的应用越来越广泛,白细胞图像的自动判断就是其中的代表之一。它能有效地减少主观干扰,提高工作效率,减轻医生负担。近些年来,计算机硬件技术和光谱成像技术的飞速发展,使得成功研制开发出小型实用的基于多光谱的白细胞图像自动分类识别系统成为可能。 本文研究的主要目的在于对白细胞多光谱图像分割进行初步的探索研究,为系统中其后的白细胞能够准确地分类识别奠定基础。 本章简要阐述了基于多光谱的白细胞图像分割的应用背景和研究意义,回顾了国内外细胞图像分割和多光谱遥感图像分类的研究发展状况,并简要介绍了本论文的主要工作。 §1.1 概述 §1.1.1 白细胞检验 白细胞的光学显微镜检查是医院临床检验项目之一,特别是对各种血液病的诊断占有极其重要的地位。它的任务是观察或测定血液中的各种白细胞的总数、相对比值、形态等,用于判断有无疾病、疾病种类以及严重程度等,特别是对类似白血病这类血液病诊断具有更加重要的意义。 白细胞分类计数的传统方法是将血液制成涂片,染色后,临床医生在显微镜下用肉眼按照有关标准,如核的形状、细胞浆的量和颜色,细胞浆颗粒的大小和颜色,整个细胞形状、稀薄与细胞间的接触等,来观察和检查这样的细胞标本[1]。然而这项工作十分繁重,工作效率低,容易误判,且人工识别误差随检查人员而异。同时通过观察的细胞数目较少,从统计的角度看,因样本集较小而影响诊断结果的可靠性。 计算机图像处理与分析技术伴随着信息技术的不断进步在最近20年间得到了飞速的发展,已经迅速渗透到人类生活和社会发展的各个方面,这为智能化细胞分析仪代替人工方法提供了基础。因此,借助于现代计算机技术结合临床医生的实践经验,采用图像处理技术对图像进行处理,从而对细胞进行识别,对于医学科研与实践,以及临床诊断方面有着现实意义和非常广阔的前景。 目前已经制成的自动白细胞分析仪主要有两种类型: 一类是用组织化学染色法,通过连续流动的系统,以光电效应的方式分别数出单一细胞,并可同时报告白细胞总数、各类细胞的百分率和绝对值。因为该法不是由细胞形态学特点识别各类白细胞,所以不能目视观察白细胞形态,亦不能保留样本,对感染中毒细胞无法识别。 另一类是原型认定型,其工作原理模仿人“脑眼系统”[2]的智能识别过程,运用计算机图像处理和模式识别技术,将从显微镜与相机或摄像机得到的数字化图像进行自动处理分析和分类。与前一种类型的白细胞分类仪器相比,其主要优

基于Matlab的彩色图像分割

用Matlab来分割彩色图像的过程如下: 1)获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径; 2)RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform()和applycform()来实现; 3)对ab分量进行Kmean聚类。调用函数kmeans()来实现; 4)显示分割后的各个区域。用三副图像分别来显示各个分割目标,背景用黑色表示。Matlab程序源码 %文件读取 clear; clc; file_name = input('请输入图像文件路径:','s'); I_rgb = imread(file_name); %读取文件数据 figure(); imshow(I_rgb); %显示原图 title('原始图像'); %将彩色图像从RGB转化到lab彩色空间 C = makecform('srgb2lab'); %设置转换格式 I_lab = applycform(I_rgb, C); %进行K-mean聚类将图像分割成3个区域 ab = double(I_lab(:,:,2:3)); %取出lab空间的a分量和b分量 nrows = size(ab,1); ncols = size(ab,2); ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); nColors = 3; %分割的区域个数为3 [cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean','Replicates',3); %重复聚类3次 pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); figure(); imshow(pixel_labels,[]), title('聚类结果'); %显示分割后的各个区域 segmented_images = cell(1,3); rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); for k = 1:nColors color = I_rgb; color(rgb_label ~= k) = 0; segmented_images{k} = color;

图像处理文献综述

文献综述 1.1理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础,图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,也就是指图像局部亮度变化最显著的部分,例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等,同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点,图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科,随着计算机硬件、软件的高度发展,数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术,如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点,然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测,就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像,排除外界的干扰,后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片,即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位,但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究,我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快,图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术,Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究,从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法,如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算,然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷,导致其检测结果并不

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:

基于Matlab的彩色图像分割

3 Matlab编程实现 3.1 Matlab编程过程 用Matlab来分割彩色图像的过程如下: 1)获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径; 2)RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform()和applycform()来实现; 3)对ab分量进行Kmean聚类。调用函数kmeans()来实现; 4)显示分割后的各个区域。用三副图像分别来显示各个分割目标,背景用黑色表示。3.2 Matlab程序源码 %文件读取 clear; clc; file_name = input('请输入图像文件路径:','s'); I_rgb = imread(file_name); %读取文件数据 figure(); imshow(I_rgb); %显示原图 title('原始图像'); %将彩色图像从RGB转化到lab彩色空间 C = makecform('srgb2lab'); %设置转换格式 I_lab = applycform(I_rgb, C); %进行K-mean聚类将图像分割成3个区域 ab = double(I_lab(:,:,2:3)); %取出lab空间的a分量和b分量 nrows = size(ab,1); ncols = size(ab,2); ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); nColors = 3; %分割的区域个数为3 [cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean','Replicates',3); %重复聚类3次 pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); figure(); imshow(pixel_labels,[]), title('聚类结果'); %显示分割后的各个区域 segmented_images = cell(1,3); rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); for k = 1:nColors

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:

图像分割方法综述matlab论文

图像分割方法综述 摘要:图像分割就是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像进行分类,把图像空间分成若干个某些具有一致性属性的不重叠区域。它是图像分析和理解的基础,是计算机视觉领域中最困难的问题之一。图像分割的质量将直接影响着对图像的后续处理,所以图像分割被视为图像处理的瓶颈,具有十分重要的意义。人们很早就开始了对图像分割方法的研究,并且几十年来,这方面的研究从来没有间断过。到目前为止,已经有大量的关于图像分割的理论、技术、方法被人们相继提出并广泛应用。 关键字:图像分割;阈值;区域和边缘;交互式算法;纹理分割彩色图像分割 1.引言 图像分割是一项基于计算机技术的重要的图像分析和处理技术,从其产生至今,已经广泛的应用于各个领域,为人们的生产和生活中图像处理的水平提高做出了重大贡献。 2.国内外发展的状况 人工生命是一个快速发展的多学科交叉的研究领域,是计算机科学新的发展方向之一。目前,已经有科研人员尝试将人工生命应用到图像分割领域中。虽然目前使用人工生命进行图像分割的研究还比较少,但是这些相关研究成果表明将人工生命引入到图像分割中能获得有意义的成功,显示出了巨大的潜力。 在医学数据可视化方面,也有了许多硕果。如:医学图像如CT图像和MRI图像的三维重建、显示与分析处理;大脑生理形态分析,神经细胞中钙活性的可视化;计算机辅助外科手术模拟与计划等。其中值得一提的:如美国国家超级计算机应用中心利用远程的并列计算机资源,用体绘制技术实现了CT扫描三维数据的动态显示。其内容为显示一个狗心脏跳动周期的动态图像。 3.图像分割概述 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉,尤其是视觉,因此图像信息是非常重要的一类信息。在一幅图像中,人们往往只对其中的某些目标感兴趣,这些目标通常占据一定的区域,并且在某些特性(如灰度、轮廓、颜色、纹理等)上和周围的图像有差别。这些特性差别可能非常明显,也可能很细微,以致人眼觉察不出来。计算机图像处理技术的发展,使得人们可以通过计算机来获取与处理图像信息。现在,图像处理技术已经成功应用于许多领域,其中,纸币识别、车牌识别、文字识别、指纹识别等已为大家所熟悉。 图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。好的图像分割应具有以下特征:(1)分割出来的各区域对某种性质(例如灰度、纹理)而言具有相似性,区域内部是连通的且没有过多小孔。(2)相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。(3)区域边界是明确的。 大多数图像分割方法只是部分满足上述特征。如果强调分割区域的同性质约束,则

彩色图像分割的国内外研究现状

1.阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40年前,现已提出了大量算法,对灰度图像的取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范闱之中的灰度阈值,然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的像素分为两类。这两类像素一般分属图像的两类区域,从而达到分割的目的。从该方法中可以看出,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。阈值分割方法根据图像木身的特点,可分为单阈值分割方法和多阈值分割方法;也可分为基于像素值的阈值分割方法、基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位罝的阈值分割方法。若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、概率松弛法、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。薛贵浩、帝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像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。华长发等人提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算法,使传统二维阈值方法的复杂度从0(W2 S2)降至0(W2/3 S2/3)。赵雪松等人提出的综合全局二值化与边缘检测的图像方法,将全局二值化与边缘检测有效的结合起来,从而达到对信封图分割的理想效果。靳宏磊等人提出的二维灰度直方图的最佳分割方法,找到了一条最佳分割曲线,使该算法得到的分割效果明显优于一维直方图阈值方法。乐宁等人根据过渡区内象素点具有的邻域方向性特点,引入了基于一元线性回归处理的局部区域随机波动消除方法,将图像过渡区算法进行了改进。模糊技术及其日趋成熟的应用也正适应了大部分图像边缘模糊而难以分析的现状,赵初和王纯提出的模糊边缘检测方法能有效地将物体从背景中分离出来,并已在模式识别中的图像预处理和医学图像处理中获得了良好的应用。金立左、夏良正等提出图像分割的自适应模糊阈值法,利用目标一背景对比度自动选取窗宽的方法,并给出了根据目标与摄像机间的相对距离估计目标--背景对比度的算法,克服隶属函数的分布特性及其窗宽对阈值选取的不良影响。其应用于智能电视跟踪系统,对不同对比度和不同距离的海面舰船图像进行阈值分割,有较强的场景适应能力。王培珍、杜培明等人提出了一种用于多阈值图像自动分割的混合遗传算法,针对Papamarkes等提出爬山法的多阈值分割和Olivo提出子波变换的方法只对明显峰值有效而对不明显的峰值无效的缺点,以及结合模糊C-均值算法和遗传算法的两大显著特点而改进的算法,这种分割方法能够快速正

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提.阈值法是一种传统地图像分割方法,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地分割技术.已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1.引言 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地区域,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地不同[37].简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提.同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,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地分割技术.已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割;在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等;在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割;在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2.阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是:通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类.常用地特征包括:直接来自原始图像地灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到地特征.设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取:b0=0<黑),b1=1<白),即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像)<阈值分割后地二值化图像) 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值;N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性.根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T=T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T=T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T=T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-

彩色图像分割-RGB模型

成绩评定表学生姓名班级学号 专业电子信息工 程课程设计题目彩色图像分割程序设 计——RGB模型 评 语 组长签字: 成绩 日期201年月日

课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名班级学号 课程设计题目彩色图像分割程序设计——RGB模型 实践教学要求与任务: 本次课程设计中,主要任务是实现基于RGB模型的彩色图像分割的程序设计,对给定的彩色图像的颜色,使用RGB颜色模型,来对其进处理。 并且设计MATLAB程序,使其能完成输入图像便自动使用RGB 模型来进行图像分割。 工作计划与进度安排: 第一阶段(1-2天):熟悉matlab编程环境,查阅相关资料; 第二阶段(2-3天):算法设计; 第三阶段(2-3天):编码与调试; 第四阶段(1-2天):实验与分析; 第五阶段(1-2天):编写文档。 指导教师: 201年月日专业负责人: 201年月日 学院教学副院长: 201年月日

Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一,它一强大的科学计算与可视化功能,简单易用,开放式可扩展环境,特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持,使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析,算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中,Matlab也得到了广泛的应用,例如图像变换,设计FIR滤波器,图像增强,四叉树分解,边缘检测,小波分析等等。不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。如RGB(红、绿、蓝三原色)颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机,HSI(色调、饱和度、亮度)更符合人描述和解释颜色的方式(或称为HSV,色调、饱和度、亮度),CMY(青、深红、黄)、CMYK(青、深红、黄、黑)主要针对彩色打印机、复印机等,YIQ (亮度、色差、色差)是用于NTSC规定的电视系统格式,YUV(亮度、色差、色差)是用于PAL规定的电视系统格式,YCbCr(亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值)在数字影像中广泛应用。 彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示,因此,图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。其中RGB在颜色空间转换中其关键作用,是各个空间转换的桥梁。Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等,没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。 关键字:Matlab;图像处理;RGB

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:

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

彩色图像分割混合方法

使用直方图c聚类混合方法的彩色图像分割 摘要: 本文提出了一种新的直方图阈值–模糊C-均值混合(htfcm)的方法,这种方法可以应用到模式识别以及计算机视觉特别是彩色直方图等不同领域。该方法采用直方图阈值技术在彩色图像中获得所有尽可能均匀的区域。然后,使用模糊聚类(FCM)算法来提高这些均匀区域的聚类紧凑性。实验结果表明,所提出的低复杂性的htfcm的方法可以比采用蚁群算法进行细分的其他方法,获得更好的聚类结果和分割结果。 1简介 颜色是一个可以用来提取同类区域最重要的低级别的特点,多数时候与对象或对象的部分相关。在24位真彩色图像中,特殊颜色数量通常超过图像大小的一半,可以达到16百万。从人的感知上来说,这些颜色不能被人眼识别,只能靠内部认知空间的30种颜色来区分。由于所有的特殊颜色在感知上非常接近,它们可以被组合来形成同性质的区域来代表图像中的目标对象,因此图像可以变得更有意义并且更容易分析。在图像处理与计算机视觉中,图像分割是图像分析和模式识别的中心任务。这是把一个图像分割成多个区域,这些区域相对于一个或多个特征是同类的。 虽然在科学文献中已经出现许多分割技术,它们可分为基于图像域,基于物理和基于特征空间的分割技术。这些技术已经被广泛使用,但每一种都有其优点和局限.图像域技术把颜色特征和颜色的空间关系应用到同类评估中以便进行分割,这些技术产生具有合理紧凑性的区域但有会存在合适的种子区域选择困难的问题。基于物理技术的方法利用材料的反射特性的物理模型进行具有更多应用的颜色分割,他们的模型可能会产生色彩变化.特征空间技术利用颜色特征作为图像分割的关键和唯一标准来分割图片。因为色彩空间关系被忽略所以分割的区域通常是分散的。但是,这种限制可以通过提高区域紧凑性来解决。 在计算机视觉和模式识别中,由于其聚类有效性和实施简单,模糊C均值(FCM)算法已被广泛用于提高区域的紧凑性。它是一个将像素划分成群集的像素聚类过程,因此在同一集群中的像素最大可能的相似,那些不在同一组群的像素最大程度的不同。由于在视觉上不同的区域尽可能不同,这与分割过程相一致。但是,它的实现往往遇到两个不可避免的困难,确定聚类数和合理选择初始聚类中心。这些初始化困难对分割质量有影响。而聚类数的确定可能影响分割区域和区域性特征方差,获得初始聚类中心会影响聚类的紧凑性和分类的准确性。 最近,一些基于特征的分割技术采用蚁群算法(ACA)的概念对图像进行分割。由于蚁群算法的智能搜索能力,这些技术可以实现图像分割结果的进一步优化。但由于他们计算的复杂性会产生低效率。除了获得良好的分割结果外,[26]提及的改进的蚁群算法(AS)提供了一个解决方案来克服FCM的聚类中心和聚类数初始化条件的敏感性。然而,该技术在特征空间中没有达到非常紧凑的聚类结果。为了提高蚁群算法的性能,[26]介绍了蚁群–模糊C-均值算法(AFHA)。本质上,AFHA算法合并FCM算法和蚁群算法来提高特征空间中聚类结果的紧凑性。然而,由于蚁群算法计算的复杂度它的效率仍然很低。为了增加AFHA算法的效率,[26]介绍了改进的蚁群模糊C均值算法(IAFHA)。IAFHA算法在AFHA算法上增加了一个蚂蚁的子采样的方法以减少计算的复杂性使算法具有更高的效率。虽然IAFHA 的效率得到提高,但还存在较高的计算复杂度。 在本文中,我们提出了一个新的分割方法称为直方图阈值–模糊C-均值混合算法(htfcm)。Htfcm方法主要分为两个模块,即直方图阈值模块和FCM模块。直方图阈值模块用于获取FCM聚类中心和聚类数的初始条件。与蚁群聚类相比这个模块的实现不需要很高的计算复杂度。这就意味着该算法的简单性。 本文的其余部分安排如下:第2节详细地介绍了直方图阈值模块和FCM模块。3节提供了

相关文档