图像分割策略和技术的综述

A Review on the Strategies and Techniques of image Segmentation

关于图像分割策略和技术的综述

IEEE Fifth International Conference on Advanced Comput ing & Communication Technologies.2015:113 - 120

Akanksha Bali

Computer Science and Engineering Department

ASET, Amity University, Noida, India akankshabali5@https://www.docsj.com/doc/f9686171.html,

Dr. Shailendra Narayan Singh

Computer Science and Engineering Department

ASET, Amity University, Noida, India

snsingh36@https://www.docsj.com/doc/f9686171.html,

sns2033@https://www.docsj.com/doc/f9686171.html,

摘要——分割是将图像或图片分割成不同的区域以产生从所述背景兴趣对象相同的属性的方法。，这些区域具有类似的质地，强度，灰度级等的特征属性。这是一种方法，在这种方法中我们包括了对象所属的在一个类中的相同类别和其他目标对象所属的种类，用以在其他类里增加分离图像对象和背景。有几种图像分割技术，即传统的阈值（Ostu最佳阈值二值法）和聚类分割（K均值）。通过区分所有这些图像分割技术，我们必须去找到哪些细分哪些图像分割技术在图像分割特性中更好。分割是在构建分割环境中完成的。在这个构建的环境中，无论是K-均值，Ostu大津分割方法都不能产生良好的标准的分割，因为图像时刻的弱化以及和复杂的图像周围环境。

关键词——超声波图像；大津法；K-均值；合成孔径雷达(SAR)；阈值分割；期望最大值；神经网络；波长分解

1 介绍

在计算机中的感知，图像被检测为通过携带信息的最重要的手段解释的图像。此信息也可以是用于例如另一个任务：识别和癌细胞，机器人的船舵手诊断和机场的认可检测数据这是在遥远的，因此图像分割为由于方法或技术，这是我们可以解释图像和撤出的有用信息该图像。此步骤称为图象检验或图像分析图像分割方法是在图像的识别广泛使用和在许多领域，如图像的分类医疗，法医和农业[1]。

它是用于图像处理的最复杂的阶段之一，因为分割图像的标准影响其产生不精确的和错误的结果左进程的结果。计算机辅助设计是由它来完成图像分割而不会丢失信息为医疗情迷目的设计对于医疗情迷目的做图像分割而不会丢失信息是可以通过计算机辅助诊断（CAD）完成一项具有挑战性的工作[2]。

K.Hammoudda 等人，使用无监督的方法用于Gabor滤波器和Kmeans算法的帮助下进行分割。他提出了三种分割方法分别称为K均值聚类，阈值和最大化期望的分割方法。阈值因为它的清晰度和直接性质和聚类方法，因为它的高效地分类图像能力，是用于图像分割技术之间的图像分割的非常公知的方法[41]。

第一种方法称为Otsu方法的取决于灰度方法直方图并且被广泛适应，因为它是简单的，精确地处理灰度级图像的能力，它能够与全局阈值一起工作，并且它需要前者知道直方图的结构。聚类技术是基于它们的同质性，将对象无监督地分类成有意义的组或聚类。

2文献综述

这一部分的相关工作考虑了对图像分割工作进行的几个研究。我们所采取的第一篇论文是基于无监督技术的分割，基本上是在纹理图象上形成研究的。Khanna 等人发表了这方面的比较说明。作者展示了基本的三个无监督技术，包括K均值聚类，阈值和期望最大化。纹理表现出一种相对性或基本图案的周期性，其可以用于识别不同的对象。这里通过无监督

技术使用的图像是从放射科医生接收的超声图像。后来，作者发现纹理检测对于US图像分割比边缘分割更准确。由于这个原因，作者讨论了Gabor滤波器发现它的用途，因为它具有执行多分辨率分解的能力，由于其在空间和频域中的定位。本文使用上述提出了四个步骤的模型，其中包括幅度算子，幅度算子，高斯算子和Gabor前置滤波器算子，然后分割，从而产生输出[21]。

K.K Singh和A.Singh讨论了用于不同应用领域的不同类型的图像分割技术。讨论了基于像素，基于边缘，基于区域的分割技术。还解释了像种子区域和彩色图像分割算法的图像分割算法。与分割技术一起，还定义了应用领域[2]。

T.Ravichandran 等人，表示本文称为四叉树衰变，圆形阈值，圆形分割，区域分割和合并，直方图聚类和基于注册的分割的重要讲义。他的工作是基于四边形从边缘图建立的基于四边形的框架的图像分割。在边缘图中，具有相同质量的相邻四边形然后组合在一起以形成区域。他提出的算法主观和客观地评价的功能比名为种子区域的其他三种分割技术，K-means 聚类和有界引力聚类他也工作在信息理论共聚类。他提出了本文的创新思想是创造性的共聚类算法单调地提高保守的双边信息，通过关联行和列在所有阶段通过使用并发词文档聚类的示例表明该算法在存在高维度和不足的情况下表现良好。他还使用信息屏障方法通过提出基于聚类的两个新算法命名为基于注册的分割医学图像分割取决于每次仅分割一个图像的多模态图像配准以及其中图像被同时分割的信息屏障方法。他提出了包含输入的系统架构的图像和分析的图像。在这种拆分和合并之后，其中他拆分图像并计算具有类似特征的直方图位。他提出了图像分割方法。他提出基于遗传的图像分割算法，因为很难确定图像分割中的全局阈值[22]。

Devi等人，Priyanka等人。展示了包括当前分割，基于边缘检测的分割，阈值处理方法，基于区域的分割方法，基于PDE（偏微分方程）的分割方法，基于人工神经网络的分割，基于人工神经网络的分割，基于SAR领域中使用的分割图像处理和超声图像处理。

他们调查和编译一些用于图像分割的技术。在基于边缘检测的分割中，使用灰度直方图技术和基于梯度的技术。在基于区域的分割中，使用区域生长和区域分割和合并方法。蛇型模型，水平集模型，Mum Ford Shah模型用于图像分割取决于PDE。硬聚类和模糊聚类用于人工神经网络类型分割。在这篇论文中，他发现没有被接受的图像的图像分割方法，因为图像受许多因素影响，如图像的均匀性，图像内容的纹理[23]。

N.Sharma等人。展示出了研究者越来越多地运用的彩色图像的分割方法，其中已经开发了用于问题域的图像分割的各种技术和算法。本文还提出了一种基于边缘，基于阈值区域的技术和k均值聚类的图像分割的基本技术的相应研究。在本文中，他们给出技术基于区域的技术，聚类技术和分割和合并技术。分割和合并技术用于消除聚类技术的缺点[24]。

H.Narkhede等人。讨论了可以在视频的图像分割的帮助下进行的有效背景。智能监控给出了有效背景下名为视频分段的重要研究课题。图片已经取为白色或黑色。

灰度级图像使图像颜色。图像分割在图像分割技术中起着重要作用。这是医学图像分析的第一步，其显示作为图像测量，特征提取和图像显示的误差。由于头部，大脑，腿部，胸部的大小，图像分割困难。它可以基于被称为表征的图像分割评估技术被划分为两种类型，其被视为帧内技术处理和比较，其被视为帧间技术处理。

用于相干和噪声鲁棒图像分割的基于FCM的方法由Despotovi等人他指出，对于实际和合成图像的分割的结果对于噪声比相关的基于FCM的方法更鲁棒。它被分为两种类型，称为局部分割和全局分割。整个图像在全局分割的帮助下被分割。他使用分割的技术，即边缘检测方法，阈值法，基于区域的分割方法，聚类方法和基于人工神经网络的分割。在边缘检测方法中，它定位具有更多或更少灰度级变化的点。它在人类适当的情况下工作最好，并且对于在区域内具有良好对比度的那些图像是精确的。但它的缺点是它不适合那些没有很好定义的图像，并且有太多的边缘定义[25]。

P. Thakur等人。比较了各种图像分割技术的性能，因为并非所有技术都用于所有类型的图像。作者认为，没有理想的图像分割方法，因为图像分割的结果取决于许多因素，像素的颜色，纹理，强度，图像的均匀性，图像内容和问题域[26]。

A.Kadir等人。区分流域方法和基于区域图像分割的Meanshift方法的性能。然后他们发现分水岭图像分割方法在性能上更好的结论比起平均移位图像分割方法[27]。

M.W.Khan等人。评估用于图像分析目的的主图像分割技术。没有适当的分割方法，因为它取决于许多因素，像素颜色，纹理，强度，相似性和问题域[28]。

G.K.Serha等人。重点研究最近的自动图像分割算法。最近提出的一些方法是动态区域合并，模糊算法，中继级设置方法[30]。

R.Kandewal等人。基于在计算机视觉领域中的各种任务中使用的图像类型，其是从MR 图像识别疾病，移动车辆识别的牌照等。为了提高图像的质量和增强分割过程，有时执行图像demonizing。研究人员仍然使用的图像分割的着名技术是阈值，基于区域，直方图和分水岭变换，其中图像被分成部分：图像的一部分是对我们重要的部分，第二部分是图像的其余部分[31]。

它可以基于两个性质（即不连续性和相似性）进行分割。第一种被称为基于边界的方法，第二种被称为基于区域的方法依赖于相似性。已经进行了研究的各种分割技术。各种算法用于其中一种算法彼此不同的分割。没有具体的算法获得目标，以及适用于所有的数字图像[7]。

当前图像分割技术基于称为基于不连续和基于相似性的两个属性。在基于不连续性的分

割中，基于图像的灰度级的强度发生的变化来进行图像的分割。孤立点，边和线的识别主要通过基于不连续性的方法来考虑。在基于相似性的分割中，识别相同点，线和边缘。它包含区域分割和合并，阈值，区域生长。

3 方法

A.图像分割

人类可以容易地分离和观看作为单独对象的部分，该信息是用于创建指示纹理，边界或边缘信息的直方图的颜色信息。这种类型的图像分割主要用于多媒体应用，例如在数字图书馆中扫描大量的图像和视频数据以及在网络中传播信息。

它可以基于两个性质（即不连续性和相似性）进行分割。第一个称为基于边界的方法，第二个取决于称为基于区域的方法的相似性通过使用连续规则将整个区域分割成子区域，使得一个区域中的所有像素必须具有功能角色。在聚类技术中，方法将它们分成k簇或组。图像分割的一般化是困难，并且用于聚类的算法的性能对所使用的特征敏感。

在本文中，ali等人。提出了一种使用图像分割的模糊聚类，其将通用形状信息集成到称为Gustafsonkessel聚类框架的框架中。在分割和合并技术中，它克服了由于引起的缺点的聚类方法。

D.Kelkar发现四叉树是用于分割图像的技术，然后如果它们相邻是相似的，则它被合并

[4]。当不再可能进一步合并时，连续地重复合并。在标准化切割中，分割和合并技术的缺点通过减少区域数量的规范化切割来克服[5]。

在阈值技术，它是最古老的分割方法和计算昂贵和快速。其可以被分类为全局阈值处理，其针对整个图像仅选择一个阈值，以及针对不同区域选择不同阈值的局部阈值处理。有很多图像分割方法创建。但是很难评估和比较图像分割技术的性能[6]。

B.分割取决于边缘检测

为了表示对象边界，边缘检测也有助于识别，公开和分割图像中的对象[8]。它试图找到彼此靠近的点来检测对象边界[9]。

在本文[26]中，Er pratibha thakur和Er nishi madaan也提出了基于边缘的检测，其中使用各种方法用于边缘检测，可以将其分为两类，基于搜索和过零方法。基于搜索的方法主要搜索从图像计算的一阶导数中的边缘以找到边缘。过零方法通过二阶导数检测零交叉以测量边缘强度。衍生物如下：

i）一阶导数

a）Prewitt运算符：- 它估计图像强度函数的梯度。它是一个微分运算符。

b）Sobel算子：- 它也是一个基于回归的离散微分算子在水平和垂直方向上具有小值滤波器的图像，因此在计算方面是昂贵的。

c）Canny算子：- 它是使用多级算法的边缘检测算子检测图像中的大范围边缘。

ii）二阶导数

a）拉普拉斯算子：- 必须存在发生零交叉的点，它用于边缘检测。

b）零交叉：- 零交叉法通过二阶导数检测零交叉以测量边缘强度

作者使用的用于执行边缘检测的各种方式如下：

i）灰度直方图技术：- 通过找到交点来选择阈值用两个圆锥高斯曲线代替对象和背景的曲线[10]。在这个阈值的帮助下，我们将前景与背景分开。

ii）基于渐变的方法：- 当图像的强度发生突然变化时

那么梯度包含图像f（x，y）的导数，并且涉及图像[11]的梯度算子（sobel算子，canny 算子，高斯算子拉普拉斯算子，拉普拉斯算子）。具有梯度幅度的最大值的点称为边缘像素边界，并可以链接在一起形成接近的边界[12]。如果水平精度增加，然后通过附加边缘增加噪声。水平精度降低到顶部出现噪声[13]。

C.阈值方法

阈值方法是所有分割技术中最简单的方法，在该方法中，使用阈值将给定图像分割成不同的区域。阈值方法寻找边界不连续性，该方法的关键点是阈值的选择。Otsu最大类间方差法是最为常用的方法之一。区域生长方法基于强度值，区域生长的关键是选择基于用户准则的合适种子点。然后，根据区域将这些区域从这些种子点生长到相邻点，强度可能导致空穴或过度分割，并且该方法不能区分真实图像的阴影部分。

根据阈值，有两种类型的阈值定义如下：

i）全局阈值：当前景和背景对象之间的差异非常不同时，则使用称为全局阈值的单值。全局阈值由otsu方法，熵方法[14]使用。

ii）局部阈值处理：当图像被划分为子图像时，则为每个子图像或子区域选择被称为局部阈值的阈值。局部阈值处理由简单阈值处理，基于2D熵的阈值处理程序使用。

Er pratibha thakur和Er nishi Madaan给出了关于阈值的一些看法。在本文[26]中，选择无人工干预的阈值称为自动阈值，其可以基于直方图，方差等来选择。它还使用基于直方图的阈值选择，其取决于估计阈值的成功其分离对象的两个同质区域和对象的背景。通过使用获得图像中的所有均匀区域基于直方图的方法。

在本文[15] EMT技术也被定义为当有多个同源对象或当对象之间的照明发生变化时和它的背景。这种技术分割取决于关于图像中的最大边缘阈值的研究，以帮助边缘检测技术算子来开始分割该图像。

D.基于区域的分割方法

区域生长和分裂合并是两种典型的串行区域分割算法。其特点是将分割过程分解为顺序的多个步骤，其中后续步骤要根据前面步骤的结果进行判断而确定。

区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域，该方法需要先选取一个种子点，然后依次将种子像素周围的相似像素合并到种子像素所在的区域中。区域合并的基本思想是将输入图像分成多个相似的区域，然后类似的相邻区根据某种判断准则迭代地进行合并。在区域分裂技术中，整个图像先被看成一个区域，然后区域不断被分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的。分裂合并算法中，区域先从整幅图像开始分裂，然后将相邻的区域进行合并。

区域生长算法的优点是计算简单，特别适合于分割小的结构。缺点是需要人工交互以获得种子点，同时对噪声也比较敏感。当对区域面积较大的图像分割时，计算缓慢[7]。分裂合并算法的优点是不需要预先指定种子点。缺点是分裂合并算法可能会使分割区域的边界被破坏。

基于区域的分割方法与基于边缘的方法区分，它是非常简单的，它基于相似性和免疫噪声分割区域[16]。

i）区域生长方法：具有相同属性的像素被组合在一起称为区域生长[14]。它可以跟随四个步骤

a.选择一组种子颗粒

b.识别具有类似灰度值或强度的种子，然后组合种子。

c.通过组合具有相同值或相同强度或相同灰度值的种子来生长区域

d. 然后，当没有发现具有相同值的种子时，停止该过程。

ii）区域分割和合并：此特定技术工作在具有四个分支的四叉树上[15]。在这种技术中，它通过将区域分割成四元组，即四个分支，然后当没有进一步分割或分割是不可能时，合并区域。

基于理论的分割：图像分割至今尚无通用的自身理论。随着各学科许多新理论和新方法的提出，出现了许多与一些特定理论、方法相结合的图像分割方法。它包括来自不同领域的导数，然后证明它对分割是有效的。

iii）聚类技术：它是一种监督学习算法，通过对像素进行分类使用通过分组相似像素（如相同的颜色，大小和纹理）形成的聚类[16]。在本文[26]中Er. P. thakur等人给出了。聚类用于确定哪些项目属于一起。聚类是一种无监督学习任务，其中需要识别被称为群集以识别像素的有限类别集合。聚类的原理是最大化类内相似性和最小化类间相似性。聚类是基于图像的不同属性，如颜色，文本等。聚类的工作是获得有意义的结果，有效的存储在各个领域快速检索[17]。

1）硬聚类：硬聚类也被称为K均值聚类，因为它将k个图像组合成k个聚类，其中k 小于n，k是正的[18]。过程如下：

a）选择数字不随机群集。

b）随机选择不同强度的k个像素作为质心。

c）通过计算区域中的像素值的平均值来找到质心。将质心尽可能远离彼此。

d）将像素与质心进行比较，并将像素与最接近它的质心组合。当分配所有像素时，完成初始聚类。

e）然后通过重新计算聚类的平均值再次重新计算聚类。

f）重复步骤d和e，直到没有质心移动。

i）模糊聚类：在模糊聚类中没有精确的边界定义，但它基于相似性标准（距离，连通性，强度）划分图像。它包括GK（Gustafson kessel），GMD（高斯混合分解），FCV（模糊C均值）。在本文[26]，它是聚类技术，其中数据集被分组为n个集群，每个数据点在属于每个集群的数据集中的一定程度。模糊c是一种流行的软计算方法;它比硬聚类方法更灵活[18]。

2）基于神经网络的分割：

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。Blanz and Gish使用一个多层前向神经网络用于图像分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。由于BP网络能完成n维空间（输入节点数为n）到m维空间（输出节点数m）的复杂非线形映射，因此它具有Laplacian算子的能力，用神经网络可以获得良好的结果，而且用神经网络处理，一旦训练完毕，各节点间的互联权就完全确定，在识别时具有很快的速度。Babaguchi等使用多层BP神经网络，用于阈值分割图像，输入是统计直方图，输出是想要的阈值。使用这种方法，在神经网络学习阶段需要大量的已知阈值的样本图像，以用于调节网络参数产生合适的输出。但在实际应用中，要获得大量的样本图像是十分困难的。M.Liang借助于松弛标记技术与人工神经网络的有关理论，提出了一种用

Kohonen网络作从网络粗分的主从神经网络分割方法，从网络的分割结果用于确定主网络中各神经元的初始状态，然后主网络从这一初始状态出发进行状态的动态演变，直至收敛到主网络的某一吸引子，这时主网络的状态对应于分割后的图像。这种方法能够分割低信噪比条件下图像，实验证明它比最佳鉴别门限准则门限分割法与矩阵保持门限分割法具有更好的效果，并且可以实现实时处理。类似的用于从高度噪声破坏的景物中提取对象的方法还可以使用Hopfield类型神经网络。

在这个图像被映射到神经网络，其中每个神经元表示基于神经网络分割新图像的像素[19]。

它包括两个步骤：

a）特征提取：在此，提取图像的特征以执行分割。

b）图像分割：在此，基于从图像提取的特征来分割图像。

4分析

主要目的是简要描述图像分割的不同技术。这项研究还集中于用于分割的各种研究方法和他们的问题。这些技术用于识别面部，图案和图像。图像分割id用于包括医学图像的各种应用领域，并且通过使用卫星图像来检测道路。图像分割使用不同的方法，如阈值，基于梯度的方法和聚类。

图像分割是一个有希望和挑战的领域，用于许多应用领域。应用区域不仅使用单个区域，它与多个工作地区。每种方法在特定应用中具有其自身的优点。由于上述原因，图像分割是不同应用领域的重要领域仍然是一个具有挑战性的问题。

5 结论

本文讨论了图像分割的许多方面，分割技术的基本原理，如何实现和这些技术的应用是什么。不同的技术大致分类为人工实现或机器实现。没有特定规格，基于其可以比较不同的技术，因为每种技术在特定领域或应用中具有其自身的优点。

图像分割的一般框架在大多数领域很难实现。为了克服这个障碍，已经引入了很少的新算法。这些算法没有任何种类的先验;这意味着在实现这些算法时，不需要所选择的图像的先验信息。对自然和医学图像的不同实验以及与标准方法的比较已经示出了所提出的算法的良好行为。全球有许多可用的分割技术，但不存在可普遍接受的特定方法。这是因为许多因素限定和影响分割的过程的事实;其中一些像纹理，图像内容，图像的均匀性，空间特性等等。为了改进和获得用于图像分割处理的有效技术，正在进行新的研究。

参考文献

[1] H. Zhang, J. E. Fritts, S. A. Goldman, "Image Segmentation Evaluation: A Survey of unsupervised methods, " Science Direct Computer Vision and Image Understanding, pp. 260-280,

2008.

[2] K..K. Singh, A. Singh, "A Study of Image Segmentation Algorithms for Different Types of Images," International Journal of Computer Science Issues, ISSN: 1694-0784, Vol.7, Issue 5, 2010.

[3] B.C. Wei, R. Mandava, "Multi objective Optimization Approaches in Image Segmentation- the Direction and Challenges", ICSRS Publication, Vol.2, pp. 41-65, 2010.

[4] D. Kelkar, S. Gupta, "Improved Quadtree Method for Split Merge Image Segmentation", Emerging Trends in Engineering and Technology, 978-0-7695-3267-7/08 ?2008 IEEE, pp. 44-47, 2008.

[5] W. Cai, J. Wu, S. Chung, "Shape-based Image Segmentation using Normalized Cuts", 1-4244-0481-9/06 ?2006 IEEE, pp. 1101-1104.

[6] T.Marka, J. Reif, "Quad Tree Structures for Image Compression Applications", Information Processing and Management, 0306-4573/92, Vol. 28, No. 6, pp. 707-721, 1992.

[7] P. Thakare, "A study of Image Segmentation and Edge Detection techniques", IJCSE, ISSN: 0975-3397, Vol. 3, No. 2, pp. 899-904, Feb 2011.

[8] M. Weingart, O. Vascan, "Image Segmentation Processingsome Techniques and Experimental Results", 978-1-4799-2442-4/13 ?2013 IEEE.

[9] S.S Varshney, N.Rajpal, R.Purwar, "Comparative study of Image Segmentation Techniques and Object Matching using Segmentation, " International Conference on Methods and Models in Computer Science, 2009.

[10] A.Moore, S. J.D. Prince, J.Warrell, U. Mohammed, and G. Jones, "Super pixel Lattices", IEEE, pp. 1-8, 2008

[11] A. Moore, S. J. D. Prince, J. Warrell, U. Mohammed and G. Jones, "Scene Shape Priors for Super Pixel Segmentation," 978-1-4244-4419-9/09 ?2010 IEEE, pp. 771-778, 2009.

[12] A. Moore, S. Prince, "Lattice Cut - Constructing super pixels using layer constraints", 978-1-4244-6985-7/10 ?2010 IEEE, pp. 2117-2154, 2010.

[13] T.Chiang and Y.Q. Zhang, "A New Rate Control Scheme Using Quadratic Rate Distortion Model", IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol, Vol. 7, No.1, pp. 246–250, Feb. 1997.

[14] D. Kwon, "A Image Segmentation Method Based on Improved Watershed Algorithm and Region Merging", 978-0-7695-4270-6/10 ?2010 IEEE Trans Circuits and Syst. Video Technol., pp. 258-261.

[15] J. Malik, S. Belongie, T. Leung, and J. Shi, "Contour and Texture Analysis for Image Segmentation", International Journal of Computer Vision, Vol. 43, June 2001, pp. 7-27.

[16] P. Arbelaez, M. Maire, C. Fowlkes, and J. Malik, "Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), May 2011, pp. 1-20.

[17] D. Comaniciu , P. Meer, "Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis," IEEE Trans. Pattern Analysis Machine Intelligence, Vol. 24, No. 5, pp. 603-619, May 2002.

[18] J. Shi and J. Malik, "Normalized Cuts and Image Segmentation," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 22, No. 8, pp. 888-905, 2000.

[19] R. Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications",1st edition, Springer, p.p. 265-303, 2010.

[20]A. Khanna, Dr. M. Shrivastava, "Unsupervised Techniques of Segmentation on Texture Images:

A Comparison", 978-1-4673-1318-6/12 ?2012 IEEE.

[21] S. Dhanalakshmi, Dr. T. Ravichandran, "A New Method for Image Segmentation", IJARCSE,

ISSN: 2277 128X, Vol. 2, Issue 9, pp. 293-299, Sep 2012.

[22] R.Dass, S. Devi, Priyanka, "Image Segmentation Techniques",International Journal Of Electronics And Communication Technology, ISSN: 2230-9543, Vol.3, Issue 1, pp. 66-70, 2012. [23] N.Sharma, M. Mishra, M. Shrivastava, "Colour ImageSegmentation", International Journal of Scientific and Technology, ISSN: 2277-8616, Vol.1, Issue 4, pp. 9-12, May 2012.

[24] H.P Narkhede, "Review of Image Segmentation Techniques”,International Journal of Science and Modern Technology, ISSN: 2319-6386, Vol.1, Issue 8, pp. 54-61, 2013.

[25] P. Thakur, N. Madaan, "A Survey of Image Segmentation Techniques", International Journal of Research in Computer Application and Robotics, ISSN: 2320-7345, Vol. 2, Issue 4,

pp.158-165, April 2014.

[26] Dr S.V K. Raja, A.Shaik, A.Khadir, Dr S.S. Riaz ahamed, "Moving Towards Region Based Segmentation Techniques",Journal of Theoretical and Applied Information Technology, Vol.1, Issue 3,pp. 603-619,2005-2009.

[27] W. Khan, "Survey of Image Segmentation Techniques",Journal of Image and Graphics, Vol. 1, No. 4, pp. 166-170, Dec 2013.

[28] B. Bhanu, S. Lee, J. Ming, "Adaptive Image Segmentation using Genetic Algorithm" ,0018-9472/95 ?1995 IEEE, Vol. 25, No. 12.

[29] G.K. Seerha, R. Kaur, “A Study of Automatic Image Segmentation Techniques”, ISSN: 2277 128X, 0018- , Vol. 3, Issue 2, pp. 435-437, Feb 2013.

[30] R. Khandelwal, A. Kumar, S. Barghava, "Review Existing Image Segmentation Techniques" International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, ISSN: 2277 128X, Vol. 4, Issue 4, pp. 153-156, 2014.

[31] O.J. Tobias, R. Seara, "Image Segmentation by Histogram thresholding using Fuzzy Sets", 1057-7149/02 ?2002 IEEE, Vol. 11, No. 12.

[32] J. Chen, N. Pappas, A. Mojosilvoic, B.E Rogowitz " Adaptive Perceptual color-Texture Image Segmentation", IEEE, vol. 14, No. 10, Oct 2005.

[33] M. Brejl, M. Sonka, "Object Localization and Border Detection Criteria Design in Edge Based Image Segmentation: Automated Learning from Examples", 0278-0062/00 ?2000 IEEE, Vol. 19, No. 10, pp. 973-986.

[34] M. Tico, T. Haverinen and p. Kusomanen, "An Unsupervised Method of Rough Color Image Segmentation", 0-7803-5700—0/99 ?2000 IEEE, pp. 58-62.

[35] X. Zhang, Y. Shan, W. Wei and Z. Zhu, "A Image Segmentation Method Based on Improved Watershed Algorithm", 978-0-7695-4270-6/10 ?2010 IEEE, pp. 258-261.

[36] B.C Wei and M. Rajeshwari, "Multiobjective Optimization Approaches in Image Segmentation- The Directions and Challenges", ISSN: 2074-8523 ? ICSRS Publication, Vol. 2, No. 1, pp. 40-66, Mar 2010.

[37] T.F. Chan and L.A. Vese, "Active Contous without edges, "1057-7149/01 ?2001 IEEE, vol. 10, No. 2, pp. 266-278.

[38] C.F. Jhiang and K.P. Tsai, "Image Segmentation Technique for Stem cell Tracking", 978-1-4799-0356-6/13 ?2013 IEEE, pp. 1109-1112.

[39] H.D Chung, Y. Sun, “AHierarchial Approach to Color Image Segmentation, "1057-7149/00 ?2000 IEEE, Vol. 9, No. 12, pp. 2071-2083.

[40] k. Hammouda, E. Jernigan, " Texture Segmentation using Gabor filter," University of Waterloo, Ontario, Canada, 2001.

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

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述 林瑶，田捷1 北京,中国科学院自动化研究所人工智能实验室,100080 摘要: 图像分割是一个经典难题，随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义。本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割方法，特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述，最后总结了医学图像分割方法的研究特点。 关键词：医学图像分割 综述 1．背景介绍 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 （超声）及其它医学影像设备所获得的图像。随着影像医学在临床医学的成功应用，图像分割在影像医学中发挥着越来越大的作用[1]。图像分割是提取影像图像中特殊组织的定量信息的不可缺少的手段，同时也是可视化实现的预处理步骤和前提。分割后的图像正被广泛应用于各种场合，如组织容积的定量分析，诊断，病变组织的定位，解剖结构的学习，治疗规划，功能成像数据的局部体效应校正和计算机指导手术[2]。 所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。 定义 将一幅图像，其中g x y (,)0≤≤x Max x _,0≤≤y Max y _，进行分割就是将图像划分为满足如下条件的子区域...： g 1g 2g 3 (a) ，即所有子区域组成了整幅图像。 (b) 是连通的区域。 g k (c) ，即任意两个子区域不存在公共元素。 (d) 区域满足一定的均一性条件。均一性（或相似性）一般指同一区域内的像素点之间的灰度值差异较小或灰度值的变化较缓慢。 g k 如果连通性的约束被取消，那么对像素集的划分就称为分类（pixel classification），每一个像素集称为类（class）。在下面的叙述中，为了简单，我们将经典的分割和像素分类通称为分割。 医学图像分割到今天仍然没有获得解决，一个重要的原因是医学图像的复杂性和多样性。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比较，不可避免的具有模糊、不均匀性等特点。另外，人体的解剖组织结构和形状复杂，而且人与人之间有相当大的差别。这些都给医学图像分割的分割带来了困难。传统的分割技术或者完全失败，或者需要一些特殊的处理技术。因此，我们有必要针对医学应用这个领域，对图像分割方法进行研究。 为了解决医学图像的分割问题，近几年来，很多研究人员做了大量的工作，提出了很多实用的分割算法[2][3][4]，随着统计学理论、模糊集理论、神经网络、形态学理论、小波理论等在图像分割中的应用日渐广泛，遗传算法、尺度空间、多分辨率方法、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，国内外学者提出了不少有针对性的好分割方法。本文将主要介绍近几年这一领域中研究人员提出的新方法或对原有方法的新改进。需要指出的是，由于从不同的角度将得到不同的分类结果，本文中所涉及方法的分类并不是绝对的，而且许多分割方法还是多种简单方法的综合体，我们只能大致将它们分为属于最能反映其特点 1x x g N k k =),(),(y g y =∪φ=(y y g j k ∩),(),x g x 1 联系人：田捷 电话：82618465 E-mail:tian@https://www.docsj.com/doc/f9686171.html,

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,

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：

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

数字图像目标分割与提取研究背景意义目的与现状

数字图像目标分割与提取研究背景意义目的与现状 1 背景 数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支。因为在目标分割与提取过程中可以利用大量的数字图像处理的方法，加上其在计算机视觉、模式识别等领域中的广泛应用，都吸引了众多研究者的注意。相信对这一问题的深入研究不仅会不断完善对这一问题的解决，而且必将推动模式识别、计算机视觉、人工智能等计算机科学分支的发展。图像分割和边缘检测的问题在近二十年中得到了广泛的关注和长足的发展，国内外很多研究人士提出了很多方法，在不同的领域取得了一定的成果。但是对于寻找一种能够普遍适用于各种复杂情况的准确率很高的分割和检测算法，还有很大的探索空间。边缘提取和分割是图像分析的经典研究课题之一，目前的理论和方法仍存在许多不足之处，仍在不断改进和发展。 由于图像的多义性和复杂性，许多分割的工作无法依靠计算机自动完成，而手工分割又存在工作量大，定位不准确的难题，因此，人们提出了一些人工交互和计算机自动定位相结合的方法，利用各自的优势，实现目标轮廓的快速定位。相信这些交互式方法的应用，必将推动图像目标分割与提取这一既具有广阔的应用前景又具有重要的学术价值的课题的进一步研究，也必将成为一个更为独立和活跃的研究领域[1]。近年来，DSP技术的发展不断将数字信号处理领域的理论研究成果应用到实际系统中，并且推动了新的理论和应用领域的发展，对图像处理等领域的技术发展也起到了十分重要的推动作用。基于DSP的图像处理系统也被广泛的应用于各种领域。 从图像处理技术的发展来看，实时性在实际中有着广泛的应用。实时图像处理系统设计的难点是如何在有限的时间内完成大量图像数据的处理。因为要对图像进行实时处理,所以为了实现实时和快速,高效的处理,在这个系统中要求我们的图像处理速度要达到一定的速度，而图像处理的速度是由算法的执行时间、视频输入输出延迟以及外部数据存储器与DSP的数据交换效率等因素决定。算法执行时间与CPU 速度有关;图像处理的速度既图像处理所要用的时间，它主要是由算法决定的。算法执行的指令的多少决定了处理速度。而图像的处理的算法包含有大量的算法指令，为了快速的处理大数据量的多媒体信息，特别是活动图像信息，同时又能灵活的支持多种不同的应用，DSP的应用势在必行。相比于通用的DSP，用于多媒体应用的专用DSP集成了许多专用模块，这些模块用硬件加速很多通用的多媒体方面的大量算法明晰的处理、实时性强等要求.由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，实时的应用环境决定严格的帧、场时间限制，因此实时图像处理系统必须具有强大的运算能力。各种高性能DSP不仅

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

ebnnuqc医学_图像处理技术

^ | You have to believe, there is a way. The ancients said:" the kingdom of heaven is trying to enter". Only when the reluctant step by step to go to it 's time, must be managed to get one step down, only have struggled to achieve it. -- Guo Ge Tech 医学图像处理技术 摘要：随着医学成像和计算机辅助技术的发展，从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点，本文介绍了医学图像处理技术的发展动态，对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域中应用的基础上，提出了医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。关键词：医学图像处理；图像分割；图像配准；图像融合；纹理分析 1．引言 近20 多年来，医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，其结果使临床医生对 人体部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。20 世纪70 年代初，X-CT 的发明 曾引发了医学影像领域的一场革命，与此同时，核磁共振成像象(MRI :Magnetic Resonance Imaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。 在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的 准确性和可靠性。此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。 本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。 2．医学图像三维可视化技术 2.1三维可视化概述 医学图像的三维可视化的方法很多，但基本步骤大体相同，如图.。从#$ /&’(或超声等成像系统获得二维断层图像，然后需要将图像格式（如0(#1&）转化成计算机方便处理的格式。通过二维滤波，减少图像的噪声影响，提高信噪比和消除图像的尾迹。采取图像插值方法，对医学关键部位进行各向同性处理，获得体数据。经过三维滤波后，不同组织器官需要进行分割和归类，对同一部位的不同图像进行配准和融合，以利于进一步对某感兴趣部位的操作。根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力，选择不同的方法进行三维体绘制，实现三维重构。

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

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：