网格分割算法的比较

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

ArcGIS网格生成和分割

1、确定一个面。如果确定了一个矩形，可将矩形转为面。具体操作如下图。 2、把下图左边所示的面生成3行2列的网格。具体步骤如下：（1）点击toolboxs下的Create Fishnet （2）弹出如下“Create Fishnet”对话框。其中，在Output Feature Class中定义生成的网格的名称； Template Extent为确定网格边框的面（如矩形面），此处必须为面状，如左下图； Cell Size Width & Cell Size Height为每个网格的长宽，如果知道网格大小，即可输入；Number of Rows & Number of Columns为网格的行列，此实验为3行2列；点击OK。（3）生成的网格如右下图所示，包括标识点和网格线。注意：Cell Size Width & Cell Size Height和Number of Rows & Number of Columns只需输入一组就可以了。

3、将生成的网格转换为面，详见步骤1。

本实验新建了id_1字段，并给其编号。 4、矢量/栅格数据分割。（1）在split对话框中， Input Features：输入刚开始确定的面； Split Features：输入生成的网格； Split Field：输入文本类型的ID； Target Workspace：输入网格分割后存储的文件夹；点击OK。（2）分割完成后，可以中文件夹中看到右下图中的文件，1-6个.shp文件。

5、将1-6个.shp 文件导入到arcmap 中，即可用它们对矢量/栅格数据进行裁剪。（1）矢量数据裁剪工具：（2）栅格数据裁剪工具：

网格中图形的分割

网格中图形的分割常州市北环中学潘银芳教学目标： 1.通过对网格中的图形的分割培养学生空间想象的能力； 2.在网格中分割出符合条件的图形，培养学生动脑动手的能力. 教学重、难点：分割出符合条件的图形教学过程：探究活动一： 1.如图，如何把它剪成4块全等的图形？说明：可以将此图形分割成4个全等的直角梯形，每个直角梯形都有一个小正方形和45°角的直角三角形构成. 2.如图，如何在图（2）中剪出如图（1）中的形状的图形，最多可以剪几个？如果是图（3）呢？说明：因为图（2）有4×6个小正方形组成，所以将图（1）横着放有4个，所以可以剪出图（1）有8个；同样的方法可以剪出图（3）有6个. 探究活动二： 1、①如何用一条直线将长方形分成面积相等的两部分？这条直线又具有什么特殊性？分析：这条直线都经过长方形的中心图(2) 图(1) 图(3)

②如图：由5个大小相同的正方形组成的图形，能否用一条直线将图分成面积相等的两部分(用三种方法) 说明：①可以将这个组合图形分割成1个小正方形和4个小正方形的组合图形，过它们的中心作一条直线； ②可以将这个组合图形分割成2个小正方形和3个小正方形的组合图形，过它们的中心作一条直线； ③可以将这个组合图形添加1个小正方形，补全成6个小正方形的组合图形，过6个小正方形的组合图形和1个小正方形的中心作一条直线. 2、在3×3的方格纸中，试用格点连线的方法将方格纸分成了两个全等的多边形，图1就是其中一例，除图1外，请你尽可多地想出这样的分割方法，在说明：

探究活动三：将下图分成四个全等的图形,而且每一份图形中恰好有“巧分图形”四个字. 说明：牛刀小试：现有一块形如母子正方形的板材，木工想先把它分割成几块，然后适当拼接支撑某种形状放入版面（要求板材不能有剩余，拼接时不重叠、无空隙）.请按下列要求帮助师傅分别设计一种方案. ⑴版面形状是非正方形的平行四边形； ⑵版面形状是等腰梯形； ⑶版面形状是正方形. 请在方格纸中画出分割线，相应下方画出拼接后的图形. 说明：可以借助于探究活动二的方法. 课堂小结：本节课我们分析网格中的图形后将图形分割成符合条件的几部分，同学们今天很投入，希望再接再厉。下节课将继续讨论网格中的问题，谢谢合作！.

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

三维网格分割的经典方法

三维网格分割的经典方法摘要：本文针对三维网格分割问题，提出一个经典的方法。该方法基于微分几何和测地距离。在算法中，将面片类型相同的顶点分割在一起。测地距离利用顶点之间的最短路径表示，这里可以利用一些经典的算法求最短路径，如Dijkstra 算法。但是当网格的数量很多时，Dijkstra 算法的效率很低。因此，此算法避免了在整个网格上应用最短路径算法，在局部网格中求最短路径，从而减少了计算量。本文在人造物体的三维网格模型以及分子结构中验证了该方法的有效性。关键字：几何算法面片分割测地距离简介 3D 物体的三维网格表示法具有很多的应用。例如，在图像分析中，表示利用深度图像重建的物体表面。此外，在复杂物体和场景的建模和可视化中也有广泛的应用。在网格面片的分析中，网格分割已经成为一个关注的问题。网格分割也就是将网格上相互接近并且具有相似曲率的顶点分成一组。网格分割在很多方面具有重要的应用。特征提取，模型匹配等。 Mangan 和Whitaker 提出三维网格分割的分水岭算法。Razdan 和Bae 扩展了此算法，将基于点元（voxel-based ）和分水岭算法相结合，来分割三角网格。这两种方法在分割中都需要计算整个曲率，然后在局部曲率最小处建立初始分割。然而，在某些物体中，局部曲率的最小值是很难确定的。因此，在这里提出一个初始分割的新方法。在该算法中，应用基于面片的类型信息的网格区域增长方法，对顶点进行初始分割。利用高斯曲率和平均曲率对顶点所在的面片进行分类。这里利用离散微分几何计算高斯曲率和平均曲率。通过本文提出的新方法来求得测地距离。文章结构：第二部分，介绍网格面片的曲率分析和面片分类。第三部分，详述本文的分割算法。第四部分，实验以及其分割结果。第五部分，结论。 2 面片分析在面片分析中，首先计算高斯曲率和平均曲率，然后利用它们进行面片分类。顶点P 0的高斯曲率K 的计算公式如下：， A K θ ρ?= ，∑-=?i i 2θπθ ∑=i i A A ， A 为相邻三角形T i ( i =1，2，3，…)的面积总和。ρ为常量3。如图1所示。

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;

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

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

第五章三维实体网格划分

第五章三维实体网格划分本章讲述三维实体网格划分。包括三部分内容： ●生成四面体网格零件：对实体指定线性或者2次四面体网格。 ●四面体网格填充器：通过从曲面网格生成四面体网格来对实体划分网格。 ●扫描实体网格：通过从曲面网格生成六面体或者楔形网格对实体划分网格。 5．1 生成3D零件网格本节说明如何使用四面体网格划分方法生成3D网格。在【Generative Structural Analysis】（通用结构分析）工作台和【Advanced Meshing Tools】（高级网格划分工具）工作台都有本命令。根据用户安装的产品不同，显示的选项是不同的： ●【Generative Structural Analysis】（通用结构分析）或者【FEM Surface】（曲面网格划分）系列产品。 ●【FEM Solid】（有限元实体划分）系列产品。 5.1.1 【Generative Structural Analysis】（通用结构分析）或者【FEM Surface】（曲面网格划分）系列产品在通常的用户中，一般安装的是第一种情形。在这种设置下，无论是在通用结构分析工作台还是高级划分工具工作台，定义3D网格的零件时，弹出的对话框只有两个选项卡。（1）点击【Meshing Methods】（网格划分方法）工具栏内的【Octree Tetrahedron Mesher】（四面体网格划分器）按钮，如图5－1所示。如果用户在【Generative Structural Analysis】（通用结构分析）工作台，则需要点击【Model Manager】工具栏内的【Octree Tetrahedron Mesher】（四面体网格划分器）按钮，如图5－2所示。图5－1【Octree Tetrahedron Mesher】（四面体网格划分器）按钮图5－2 （2）在图形区选择要划分网格的实体零件。选择后弹出【OCTREE Tetrahedron Mesh】（四面体网格划分器）对话框，如图5－3所示。注意！只能选择属于【PartBody】下的元素。 ●【Global】选项卡：可以修改网格全局参数。 ●【Local】选项卡：创建局部网格参数。（3）在对话框的选项内输入相应的数值。在本例中，在【Size】（尺寸）数值栏内输入20mm。（4）点击对话框内的【确定】按钮，生成新的网格零件，并且在模型树上显示出新的网格零件名称，如图5－4所示。

fluent并行分割网格方法

1 网格分割的一般方法在用Fluent 的并行求解器时，需要将网格细分割为几组单元，以便在分离处理器上求解将未分割的网格读入并行求解器里，可用系统默认的分割原则(推荐使用）还可以在连续求解器里或将mesh 文件读入并行求解器后自己分割。在建立问题(定义模型、边界条件等)之前或之后分割网格都可以，不过，由于某些模型的特点(象非等形接触面、滑移网格、 shell-conduction encapsulation 的自适应)，最好是在建立问题后。!!如果case 文件含有滑移网格或非等形接触面，要在计算过程中进行自适应，因此要用连续求解器分割。值得注意的是计算节点间的相关单元的分布在网格自适应时要保持不变，除非是非等形接触面，这样在自适应后就不必重新分割了。若在网格分割前用连续求解器建立问题，用于此项工作的计算机必须有足够大的内存来读入网格。如果网格太大，不能读进连续求解器，可将未分割的网格直接读入并行求解器里(使用所有被定义主机的内存)，然后让并行机自动分割。在这种情况下，你将在做一个初步网格分割后建立问题。如果必要可以手工再重新分割一次。 2 自动分割网格在将case 文件读入并行求解器之前选用两分法或是其他网格分割方法来自动分割网格。对一些方法，可预览来确定是否为最佳的网格分割，注意case 文件中含有滑移网格或非等形接触面，在计算过程中要自适应，则需要在连续求解器中分割此文件，然后再把它读入并行求解器，在Auto Partition Grid 控制面板上选择Case File 选项。并行求解器上自动网格分割的步骤如下： 1. (任选)在菜单栏上点Parallel Auto Partition...，弹出Auto Partition Grid 控制面板设置分割参数。读入mesh 文件或case 文件时如果没有获取分割信息，那就保持Case File 选项开启，Fluent 会用Method 下拉菜单里的方法分割网格。设置分割方法和相关选项的步骤如下： a) 关闭Case File 选项，就可选择控制面板上的其他选项。 b) 在Method 下拉菜单里选取两分方法。 c) 可为每个单元分别选取不同的网格分割方法，也可以利用Across Zones 让网格分割穿过区域边界。推荐不采用对单元进行单独分割(关闭Across Zones 按钮)，除非是溶解过程需要不同区域上的单元输出不同的计算信息(主区域包括固体和流体区域)。 d) 若选取Principal Axes 或Cartesian Axes 方法，可在实际分割之前对不同两分方向进行预测试以提高分割性能。用预检则开启Pre-Test 选项。 e) 点击OK。如果case 文件已经网格分割，且网格分割的数量和计算节点数一样，那就可以在Auto Partition Grid 控制面板上默认选择Case File 选项，这会让Fluent 在case 文件中应用分割。 2. 读入case 文件，方法是在菜单栏上选File Read Case...。自动分割过程的报告当网格自动分割时，有关分割进程的信息就会被显示在控制窗口上。如果想需要额外信息，可在分割完成后，选Parallel Partition...，弹出Partition Grid 控制面板，打印报告。在Partition Grid 控制面板上点击Print Active Partitions 或Print Stored Partitions 时，Fluent 会在控制窗口里显示分割ID、单元数、面数、接触面数和每个活动或已储存分割的接触面曲率，还可以显示最小和最大的单元、面、接触面和面曲率变量 3 手动分割网格在网格分割时推荐使用并行求解器上的自动分割，也可在连续求解器或并行求解器上手动分割。在自动或

004071三维模型分割(下)

展望三维模型分割（下）关键词：三维模型分割三维网格模型分割应用三维检索中的网格模型分割算法随着万维网的发展，在三维VRML1数据库中寻找一个与给定物体形状相似的模型的应用需求正变得越来越广泛，比如：计算生物学、CAD、电子商务等等。形状描述子和基于特征的表示是实体造型领域中基本的研究问题，它们使对物体的识别和处理变得容易。因为形状相似的模型有着相似的分割，所以基于分割的形状描述子可以用于形状匹配。 2002年毕斯乔夫[37]提出从三维模型分割得到的椭球集合中得到的某种统计信息（比如椭球半径的平均方差或者标准方差，以及它们的比率）。由于这些信息在不同的形状修改中都保持不变，因此可以作为一种检索特征。但是这个想法没有得到严格的理论或者实验证明。 2002年，扎克伯吉[65]在一个拥有388个VRML三维网格模型的数据库上进行检索。首先他们将三维网格模型分割为数目不多的有意义的分割片。然后评价每一个分割片形状，确定它们之间的关系。为每个分割片建立属性图，看作是与原模型关联的索引。当在数据库中检索与给定网格模型相似的物体时，只是去比较属性图相似的程度。该方法检索结果的精确性较差；分割片属性图比较采用图同构的匹配，计算量较大，且是一个很困难的问题；从实验结果看，分割效果显然还不够有意义，出现飞机、灯座等模型被检索为与猫相似的结果；区分坐、立等姿态不同的人体模型效果显然也很差（如图19）。 2003年戴伊[9]基于网格模型的拓扑信息，给出名为“动力学系统”的形状特征描述方法，并模拟连续形状给出了离散网格模型形状特征的定义。实验表明，该算法十分有效地分割二维及三维形状特征。目前，基于几何以及拓扑信息的中轴线或骨架等形状描述子也得到了广泛的研究，如基于水平集[55]、拓扑持续性[69]、Shock图[15]、Reeb 图[54]和中轴线[56]等方法。这些形状描述可以从孙晓鹏中国科学院计算技术研究所认知心理学、心理物理学认为：人类对形状的识别过程部分地基于分割，复杂形状往往被看作是若干简单元素的组合。同时，在视觉识别过程中，显著形状特征以很高的优势屏蔽了其它不显著特征。为了获取形状的显著特征，首先必须进行分割。 1 Virtual Reality Modeling Language，虚拟现实建模语言，一种在WWW中描述虚拟现实（VR）的工具，用来描述三维物体及其行为。其基本目标是建立互联网上的交互式三维多媒体，具有三维性、交互性、动态性、实时性等特征，能够在互联网或局域网上快速传递。该语言于1998年1月被正式批准为国际标准（ISO/IEC14772-1:1997），是第一个用HTML发布的国际标准。（接上期）

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)

(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

或机构送交论文（设计）的复印件和电子版，允许论文（设计）被查阅和借阅。本人授权青岛农业大学可以将本毕业论文（设计）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毕业论文（设计）。本人离校后发表或使用该毕业论文（设计）或与该论文（设计）直接相关的学术论文或成果时，单位署名为青岛农业大学。论文（设计）作者签名：日期：2013 年 3 月10 日指导教师签名：日期：年月日

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)

基于三维网格模型的网格排布优化技术综述

科学与财富 0引言近年来，随着计算机图形软硬件技术的提高及人们对绘制效果的要求越来越高，计算机图形学研究和应用呈现出场景对象越加复杂，对绘制真实感的要求越来越高，显示分辨率不断递增，模型趋于复杂化，数据精度要求较高等问题。基于此提出了提高绘制性能的主要途径：GPU加速技术，并行绘制技术，可见性剔除技术，网格简化技术，多分辨率绘制技术，存储访问优化技术，基于图像的绘制技术，图像和网格压缩技术，基于预计算的绘制技术等。对于计算机硬件性能的不断提高，存储访问带宽与计算能力的差距越来越大，因此缓存访问效率成为影响应用程序运行效率的关键因素。而要改善缓存的性能有以下几种方法：①降低缓存访问失配率；②降低失配损失；③通过并行技术降低失配率或是失配损失；④减少命中缓存的时间。降低缓存访问失配率，可以从提高缓存硬件性能与编译优化等方面来解决，其原理是：通过调整指令顺序和数据的使用顺序，增强代码和数据使用的时间局部性和空间局部性特征，从而提高缓存命中率。体系结构方面，通过缓存硬件性能来提高缓存访问效率。应用程序方面，采用编译优化不需要修改或者增加硬件，可分为计算重排和数据重排。计算重排，根据重新排列指令顺序，提高访问相同数据单元指令的局部性，通常由编译器对应用程序编译后的指令序列进行重排来完成，对于指令，重新组织程序而不影响程序的正确性。数据重排，根据指令对数据单元的访问方式求解出缓存连贯的数据排布，由应用程序直接对数据进行重排来完成，通过优化改善了数据的空间局部性和时间局部性[1]。目前网格排布优化技术是计算机图形学与可视化领域的重点研究方向之一，该技术基于数据重排，通过对网格图元的存储顺序进行重新排序，能够减少平均缓存访问失配率，提高大型三维网格模型和大规模虚拟场景的处理和绘制性能。 2网格排布优化技术顶点缓存的访问性能通常用平均缓存失配率（ACMR）来衡量，定义为绘制每个三角形的平均缓存失配次数，即缓存的总失配次数与总访问次数之比，ACMR的取值范围为[0.5，3.0]，因为每个顶点至少失配一次，至多失配三次。需要注意的是，ACMR无法达到最小值，主要是因为顶点缓存区容量的限制。若顶点缓存区可以装下所有顶点，则以任何方式组织的三角形都可以使ACMR接近于0.5。但是缓存容量很小，很难装下所有的顶点，并且网格的形状也会导致ACMR额外的开销。 2.2.1网格排布优化方法的分类网格排布优化技术是图排布理论的应用与引伸，根据不同的划分方式可以将网格排布优化技术分成不同的类。根据求解技术手段的不同，网格排布优化技术可分为基于优化策略、基于空间填充曲线和基于谱序列三类[1]，现代的GPU使用一个小的缓冲区来存储最近需要访问的顶点，为了最大化的利用好顶点缓存用于快速渲染的优点，对三角形进行重排序是必要的，基于优化策略即使用了这一优点。基于空间填充曲线是对二维或者三维规则网格单元的一种具有较好空间局部性的特殊线性遍历方法，是在某种程度上保留局部相关性的多维网格单元遍历。基于谱序列方法是通过特定的线性算子推导出相关的特征性、特征向量以及特征空间投影，并利用这些特征量和组合求解出问题。因为谱序列是求解图排布问题的一个有效引导策略，所以也可以应用到网格排布技术中。根据网格描述方式的不同，可分为基于三角形、基于三角形条带、基于三角形扇[3]，或者简单分为基于条带和基于非条带两种方式，每种描述方式又可分为索引形式和三角形汤形式。三角形扇和三角形条带类似，但是不如三角形条带灵活，所以很少使用。索引形式只需少量数据，传输代价小，使之成为目前使用最为普遍的方式，但顶点随机读取也带来了ACMR的增加。因此许多研究者提出对网格图元的存储顺序进行重新排布，可以减小 ACMR，降低顶点处理的运算量，提高渲染速度。 2.2.2三角形排布优化算法的介绍为提高网格模型的处理和绘制性能，现代图形卡使用顶点缓冲器来提高顶点缓存命中率，使模型在绘制过程中减少发送的顶点数据。有效利用顶点缓冲器，在已有的图形绘制流水线基础上，通过重新排列网格模型图元的线性序列，增加缓存中顶点的命中率。下面对国内外几种常见的相关算法做一个简要的介绍。 Hoppe(Hoppe.1999)提出了一种贪心条带算法生成三角形序列[4]，该算法是基于优化策略和三角形条带的研究，核心思想是沿着逆时针方向生成条带，进行三角形条带合并，在合并的过程中不断检测预期的ACMR。此算法针对一个预先指定的缓存大小，比如16，对算法进行优化求解，使用FI-FO策略对三角形进行重排，采用了三角形条带索引模式。Hoppe算法可以得到很低的平均缓存失配率，其运算时间复杂度高于O(m)，该算法也存在一些待解决的问题，在网格的顶点索引中很难确定三角形的拓扑方向，对可能合并入条带的三角形进行ACMR的预估会增加算法的复杂度。Bogomjakov等人（2002）提出的面向具有任意大小的FIFO缓存的通用序列构造算法（称为BoG算法）[5]，是一种最具代表性的空间填充曲线。该算法把Hilbert空间填充曲线和MLA空间填充曲线的应用推广到不规则三角网格，使用图划分软件包Metis将网格分成多个三角形簇，保证每个簇内三角形序列的ACMR最优，从而形成整个网格的ACMR最优化。该算法在相同缓存参数前提下，AMCR指比Hoppe算法增大20％左右，分割的切割边上的失配率对整体失配率有影响。 Lin等人(Lin and Thomas.2006)算法则是基于贪心优化策略的3D渲染多边形网格序列生成算法[6]，该算法适用于非条带三角形的排布优化，可以应用于渐进网格，应用启发式条件对网格顶点进行全局搜索，同样可以得到很低的平均缓存失配率，其运算时间复杂度也高于O(m)。核心思想是赋予每个顶点一个缓存访问代价度量，选择代价度量最小的顶点作为当前输出顶点，找到与该顶点邻接的所有未输出三角形，按顺时针方向访问并逐一将这些三角形的顶点压入缓存中，最后以三角形环为单位逐一输出三角形，并在整个网格中对下一个需要输出的三角形环进行全局最优性搜索。Nehab等人(Nehab et al.2006)提出了一种多功能三角形序列重排算法[7]，该算法不仅能减少顶点缓存的平均缓存失配率，而且能减少图元的重绘率（通过深度测试的片元总数与最终可见的像素总数之比），作者首先提出通过局部优化减少顶点处理时间，同时通过三角形序列重排减少像素处理时间是自相矛盾的，原因是基于视点的深度排序会毁掉顶点缓存性能，且局部优化会导致当前视点下的高度透支。基于此提出了基于优化策略的多功能三角形序列重排算法，实现两者之间的融合。 Sander等人(Sander et al.2009)对Lin等人算法进行了改进，使三角形排布适用于动态模型[8]。其核心思想是以顶点在缓存中的位置作为代价度量，选出代价度量最小的顶点作为当前顶点，即以三角形环作为计算单位，然后输出与该顶点邻接的所有未输出三角形（随机访问），与Lin等人算法基于三维网格模型的网格排布优化技术综述娄自婷（云南师范大学信息学院，云南昆明650500）摘要：网格排布优化技术通过对网格图元的存储顺序进行重新排序，能够减少平均缓存访问失配率，提高大型三维网格模型和大规模虚拟场景的处理和绘制性能。文中综述了网格排布优化技术的研究进展，分析比较了基于优化策略、基于空间填充曲线和基于谱序列的网格排布优化方法。关键词：三维网格模型，网格排布优化；ACMR A Survey of mesh layout optimization for3D mesh models LOU Ziting (College of computer science and information technology,Yunnan Normal University,Kunming City Yunnan Province650500,China) Abstract:The mesh layout technology through storage order of the mesh primitive reorder,can reduce the average cache miss rate and improve the process-ing and rendering performance of large3D mesh models and large-scale virtual scene.This paper gives an introduction to advances in technology mesh layout optimization.We analyze and compare the mesh layout optimization method based optimization strategy,space-filling curve and spectral sequences. Keywords:3D mesh models,Mesh layout optimization;ACMR 科学论坛 536