3d模型分割方法的比较研究==

摘要

图像分割是数字图像处理领域中的重要内容,遥感图像分割是图像分割的一个重要应用方向。论文简要地概述了三种多尺度遥感图像分割算法，分别是基于HIS空间和颜色纯度的多尺度遥感图像分割算法、基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法、基于分水岭算法的多尺度遥感图像分割算法。

关键字：图像分割,遥感,多尺度,算法

Abstract

Image segmentation is a digital image processing in the field of important content, remote sensing image segmentation image segmentation is an important application direction. This paper gives a brief overview of the three remote sensing image segmentation algorithm, which is based on the HIS color space and multiscale

image segmentation based on watershed algorithm, multi scale image segmentation of remote sensing image.

Keyword:image segmentation,remote sensing, multiscale,algorithm

介绍：

遥感图像分割[1]，就是对遥感图像进行处理，并从中提取目标的过程。它是对遥感图像进行进一步处理和应用的基础。遥感图像通常表现为对比度低，区域特征因不同的拍摄条件而产生较大变化，不同区域之间的边界模糊，以及形状结构和细微结构分布复杂多样，图像信息容量大等等。由于遥感图像的这些特点，使得遥感图像分割没有可靠的模型进行指导，因而在一定程度上阻碍了图像分割技术在遥感领域的应用。虽然目前已经有大量的图像分割算法，一些研究者利用各种方法对遥感图像的自动化分割进行了积极的尝试，但是目前还没有算法能够对不同条件下获取的同一地区的遥感图像都产生满意的分割结果，更没有通用的算法能够对所有的遥感图像都产生满意的分割结果。

图像分割是计算机视觉研究中的一个极为重要的基本问题，是由图像处理到图像分析的关键步骤。分割结果的优劣直接影响到随后的图像分析、理解和景物恢复问题求解的正确与否。对图像的理解有很好的作用，其定义为按照选定的一致性准则将图像划分为互相不交叠的、连通的像元集的处理过程[2]。

1.基于区域生长：

仅仅利用光谱信息的传统分割方法已不能有效地对高分辨遥感图像进行分割。鉴于高分辨率遥感图像提供了地物光谱、形状和纹理等大量信息，提出了一种基于区域生长结合多种特征的多尺度分割算法。首先利用图像梯度信息选取种子点；其次综合高分辨率遥感图像地物的局部光谱信息和全局形状信息作为区域生长的准则进行区域生长。迭代这两个过

程，直到所有区域的平均面积大于设定的尺度面积参数则停止生长。该算法用vc实现，实验结果表明该算法能获得不同尺度下的分割结果且分割效率高、分割效果好。

图像分析意在处理图像的语义。很多情况下，单一的像素并不能反映出理解图像的重要语义信息，而是通过有意义的图像对象以及他们之间的相互关系表现出来。如今，航空雷达以及卫星等高分辨率数据在遥感领域中发挥出越来越重要的作用。图像分割是图像分析的第一步，也是图像处理中最古老最困难的问题之一。常用的图像分割技术大致可划分为六类[3]：

（1）自顶向下分割，如直方图域值分割，或基于最大后验概率（MAP）的最优分类；（2）基于边缘检测的分割；

（3）区域生长与合并；

（4）自底向上的迭代像素聚类，如模糊C 均值方法（FCM），基于马尔柯夫随机场（MRF）的聚类，基于神经网络的聚类；

（5）主动轮廓模型（ACM）方法；

（6）全局优化方法，如基于能量函数，贝叶斯公式，或最小描述长度（MDL）的分类方法。这些算法各有不同的缺点：

（1）域值方法简单但是效果差；

（2）边缘检测只使用了局部信息，难以保证分割区域内部的颜色一致，且不能产生连续的封闭区域轮廓；

（3）区域生长常得到不规则的边界；

（4）迭代像素聚类计算量巨大；

（5）ACM需要良好的初始分割；

（6）全局优化方法难于找到最优解或次优解。

这些方法分割灰度图像效果较好，但用于彩色图像尤其是多光谱的遥感图像往往达不到理想的分割效果[4]。通常处理彩色图像是通过颜色空间的转换，具体来说，有RGB 颜色模型，CMY颜色模型YUV 颜色模型HIS 颜色空间等等。但是遥感图像具有多波段，“同质异谱”和“同谱异质”的特点，仅靠三原色的颜色空间转换已不能很好地反映出地物的颜色信息，必须结合图像的各个波段所表现出来的地物信息才能准确地反映出地物的特征[5]。遥感图像由于分辨率的提高，图像的噪声也随之提高，因此仅仅利用颜色信息会导致分割区域的边缘不准确。采用区域生长算法容易结合多种特征进行生长，但是要选择种子点。为了优化区域增长方法，文献[6]提出一种种子区域增长（Seeded Region Growing，SRG）的方法，它的实现机制类似于分水岭方法。与通常方法不同，SRG 首先选择一定数量的像元作为种子点。这种事先选择种子点的方式，能避免选择噪音或其它无关像元成为种子点的情形，并能直接将关于图像的高层知识（如区域的数目$区域的典型特征等）融入到分割任务中。但是在对象较多的图像中，这种通过人机交互确定种子方法会导致种子点选择不准确。

针对以上提出的问题，同时为了克服区域生长结果的不规则边界，本文提出了一种基于区域生长结合多特征，多波段的多尺度高分辨率遥感图像分割算法。为了自动选择种子点，本文利用图像梯度信息来确定种子像素，同时结合高分辨率遥感图像局部各个光谱信息和全局形状信息准则来增强区域生长的能力。由于影像分析的不同主题都有其特定的空间尺度，本文利用图像分割后区域的平均面积来度量图像空间尺度以用来获得最优分割效果，并作为区域生长结束的标志。实验证明该算法具有较好的鲁棒性，分割效率高，分割效果好。

1.2 尺度参数

遥感图像中的各个地物与图像分割的空间尺度的关系是非常紧密的[6]。本文通过计算所有区域的平均面积作为图像分割的尺度参数和终止区域生长的准则，通过选取合适的值，

可以得到满意的分割结果，也可以通过选择合适的尺度参数来分割出特定区域。例如在图2 和图3 中使用同样的差异性度量参数，但使用了不同的尺度参数，较大的尺度参数可完整地分割出红色环形跑道。

1.3实验结果分析：

（1）尺度参数不同#所生成的分割图像区域的大小也不同。

（2）形状权值中光滑度的权值大的分割区域的边界越光滑。

因此在实际的分割中可以通过调整各个权值和尺度参数来获得满意的结果，为进一步的图像分析奠定基础。

2.基于HSI空间和颜色纯度的多尺度遥感图像分割算法

在不仅考虑了单个像元的属性而且考虑了像元集合的整体特性的情况下，首先在

HIS(hue，intensity，saturation)空间根据分割尺度被分割成一个个小的区域，即一个个对象，然后小的对象又通过区域对象特性和相对位置信息合并成大的对象。

2.1 彩色空间的选择与颜色纯度

表达颜色的彩色空间有很多种，它们常是根据不同的应用目的而提出的。最常见的色彩空间是红绿蓝(red，green，blue，RGB)空间，彩色图像常用R、G、B 3个分量的值来表示，但R、G、B 3分量之间有很强的相关性，直接利用这些分量往往不能得到所需的效果。比较接近人对颜色视觉感知的是色度、饱和度和亮度(hue，saturation，intensity，HIS)空间。在对色彩信息的利用中，HIS空间的优点在于它将亮度(I)与反映色彩本质特性的两个参数一色度(H)和饱和度(S)分开。光照明暗给物体颜色带来的直接影响就是亮度分量(I)，它与彩色信息无关，而H和S分量与人感受彩色的方式紧密相连。HIS空间比较直观并符合人的视觉特性，因此采用此空间作为图像分割的基础，会获得比较好的效果。

2.2 多尺度效应

不同目标在影像上具有的尺度不同，因此不同的分析目的所关注的尺度也会不同，2。

5m 分辨率的影像可以用来分析房屋，而1000m分辨率的可能只能用来分析植被覆盖，特定的目标分析要在特定的尺度上来进行。尺度可分空间尺度与时间尺度，这里所提及的尺度均指空间尺度。空间尺度是指在研究某一物体或现象时所采用的空间单位，同时又可指某一现象或过程在空间上所涉及到的范围。客观存在的景观空间异质性依赖于空间尺度，当景观空间尺度发生变化时，所量测到的空间异质性也随之变化，因此尺度对景观空间异质性的测量与理解有着重要的影响。

尺度的把握就决定了分割结果的有效性。分割尺度过大会使类别过度聚合难以区分目标，而尺度过小，使得对象特征统计不充分减弱了分割的作用，原始影像本身就相当于尺度为1的分割结果。

2.3 分割算法

2.3.1 特定尺度的基于HIS彩色空间的图像分割

1)把每个像素都当作原始对象，根据实际分析目的获得尺度值。

2)求对象在HIS彩色空间分量H 、I、S值，并且求出与邻居对象的相似度。

3)如果对象尺度大于规定尺度，则只有在相似度大于某阈值T时才标记合并标记。如果小于规定尺度则把对象标记到相似度最大的相邻对象中。检查是否分割结束。当所有对象尺度

都大于指定尺度M时分割结束，否则继续。

2.3.2 区域对象的合并

1)计算某区域对象的均值和方差

2)计算与该区域对象相邻的对象的均值与方差，根据对象之间的相似程度进行合并。

3)计算合并后对象的均值，作为该区域对象的彩色空间分量值。检查是否结束，否则继续。

2.4 试验结果分析

我们采用以上提出的算法，通过对彩色遥感图像进行分割，证明了本文中提出算法可以根据不同的遥感地物分割的要求实现多尺度的分割，而且较好的解决了的分割后的图像小区域对象与大区域对象之间的所属关系，提高了遥感影像分割的精度和有效性，进而为影像后续的分类和信息提取奠定了基础，在应用中具有一定的现实意义

3.基于分水岭：

面向对象的图像分析，关键在于发展多尺度的图像分割算法。由于尺度变化不可能通过改变图像的分辨率来实现，因此，实现多尺度分割提取图像区域的可行方法是对同一图像在不同的指定尺度下进行多次分割，从而将遥感图像中不同尺度的地物与空间结构特征信息，借助不同指定尺度下的分割结果予以表现和描述。分水岭分割方法使分割后的图像存在严重的过分割现象；而基于局部相邻区域合并异质性最小的多尺度分割，可以在任意指定的感兴趣尺度下，生成相应尺度下图像区域作为图像对象，为面向对象的遥感图像分析与地物目标提取提供基础。高分辨率遥感图像中丰富的地物目标与空间语义信息必须在多尺度下才能充分表达和描述；因此，本算法对于高分辨率遥感图像的数据处理与信息提取具有一定的实用意义。

分水岭变换是一种常用有效的图像分割方法，在图像处理中，可以有两种形式：一是将灰度图像看作假想的地形表面；二是将待分割的梯度图像看作假想的地形表面[7]。在这两种形式中都用图像中每个象素的象素值表示该点的海拔高度。但直接在原图上进行分水岭分割很容易产生过分割问题，即生成过多分割区域而不能将图像中有意义的区域表示出来，从而导致感兴趣的目标难以识别。传统的遥感图像由于分辨率较低，一般只利用图像的灰度特征，分割算法也只是基于颜色信息，它不能提供满意的分割结果。随着高分辨率遥感图像的诞生，它包含更多的细节信息，如颜色、尺寸、形状和纹理等特征，但同样也增加了图像的噪声和地物之间的相互影响。在这种情况下，如果仅仅利用颜色相似性这一准则会出现一些欠合并或者过合并的现象。在实际处理问题中，合并差异相似性度量的准则越多，分割的效果也相应越好；充分利用获取的遥感图像信息，能获得令满人意的分割效果。

结论：

由于遥感图像的特殊性与复杂性，使得遥感图像分割时没有可靠的模型进行指导，在实际分割时，往往是根据经验，选用合适的分割算法，这在一定程度上制约了遥感图像处理技术的发展，如何根据具体的遥感图像选用合适的分割算法?如何根据对分割结果的要求选用合适的分割算法?如何对算法的分割结果进行定量的评估?这些问题都是有待进一步研究的。

文献：

[1]王润生．图像理解[M]．北京：国防科技大学出版社，1995．

[2]章毓晋. 图像工程图像分析[M]. 北京：清华大学出版社，2006

[3] 徐岩. 基于多分辨率分析的分水岭分割技术研究[D]. 北京：中国科学院，2006.

[4] 杨芳芳，吕建平，李昊. 多尺度变换与标记符分水岭相结合的图像分割[J]. 西安邮电学院学报，2009，

14（5）103～106.

[5] 蔡华杰，田金文. 一种高分辨率遥感图像多尺度分割新算法[J]. 武汉理工大学学报，2009，31（11）:97～100.

[6]Frankfurter G M,McGoun E.G,Allen D.E. The prescriptive turn inbehavioral finance[J]. Journal of Socio-Economics,2004;33(4):449-468

[7]Farmer J.D,Lo A.W. Frontiers of finance: evolution and efficient

markets[J].Proceedings of the National Academy of Sciences,1999;96(18):9991-9992 [8]LeBaron B.Agent-based computational finace:suggested readings and early research[J].Journal of Economic Dynamics and Control,2000;24(5):679-702

[9]Lettau M.Explaining the facts with adaptive agents:The case of mutual fund flows[J].Journal of Economic Dynamics and Control,1997;21(7):1117-1156

医学图像分割综述

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

三种简单手势识别

简单手势识别

一、背景随着计算机的发展，人机交互技术由传统的鼠标键盘时代发展到了以语音输入、动作识别等技术为代表的自然交互时代n1。特别是视觉计算技术的发展，使计算机获得了初步视觉感知的能力，能“看懂”用户的动作。手势识别作为一种直观自然的输入方式，把人们从传统接触性的输入装置中解放出来，可以以一种更自然的方式与计算机交互，使计算机界面变得更加易‘引。手势主要分为静态手势和动态手势两种，动态手势可以看作是连续的静态手势序列。动态手势具有丰富和直观的表达能力，与静态手势结合在一起，能创造出更丰富的语义。利用动态手势识别构建新型的交互界面，是新一代的人机交互界面对输入方式自然性的要求，可以弥补传统交互方式的不足。基于视觉和手势识别研究正处于蓬勃发展的阶段，仍存着的许多值得研究的问题。研究基于视觉的动态手势识别对于构建更加好友的人机交互界面很有意义。

二、手势识别概述 2.1、手势识别的概念手势是姿势的一个子集，姿势这个概念没有精确的定义。一般认为，手势概念经过人的手转化为的手势动作，观察者看到的是手势动作的图像。手势的产生过程如图2-1所示。图2-1 手势的产生过程手势识别的过程则找一个从图像V到概念动作G的变换而，如图2-2所示。

2.2、手势识别流程随着计算机的发展，人机交互技术由传统的鼠标键盘时代发展到了以语音输入、动作识别等技术为代表的自然交互时代n1。特别是视觉计算技术的发展，使计算机获得了初步视觉感知的能力，能“看懂”用户的动作。手势识别作为一种直观自然的输入方式，把人们从传统接触性的输入装置中解放出来，可以以一种更自然的方式与计算机交互，使计算机界面变得更加容易。手势主要分为静态手势和动态手势两种，动态手势可以看作是连续的静态手势序列。动态手势具有丰富和直观的表达能力，与静态手势结合在一起，能创造出更丰富的语义。利用动态手势识别构建新型的交互界面，是新一代的人机交互界面对输入方式自然性的要求，可以弥补传统交互方式的不足。基于视觉和手势识别研究正处于蓬勃发展的阶段，仍存着的许多值得研究的问题。研究基于视觉的动态手势识别对于构建更加好友的人机交互界面很有意义。

SU导入3D的流程

Sketchup建模及导入3D的方法及选项设置用su建模，一是推敲方案，二是在方案推敲完成导入3D后进入后期的渲染，出效果图。 SU建模注意：为了加快建模速度必须设定自己的一套快捷键，在建模的过程中必须每个体量编辑组件，以便以后的修改。为了能导入3D中进行渲染，Sketchup的模型必须面是统一的，系统默认白色的是正面，蓝色的是反面，就必须把正面朝外反面朝里，要不然在3d里面反面是显示不出来。第一，第二就是Sketchup 一定是专业版，只有它才能导出3ds格式和dwg格式。第二，在Sketchup中把材质都赋好，记得一点是不要用Sketchup默认的材质，要新建材质赋你有的jpg格式贴图，这样在3d里面才能继续调整贴图，Sketchup默认的贴图在3d里可是不认。第三，就是导出了，在Sketchup里面：文件，导出，3d模型，第一个下拉菜单选所有图层，然后中间的全部都不要选择，最后一个把单位改成毫米就可以了。第一个不动直接确定，第二个点否，现在导进来了，打灯光，打摄像机，调Vary选项。第四，在Sketchup中赋好的材质，先把模型选中然后在编辑菜单中选Poly Select （可编辑网格选择），下面有几个选项选倒数第二个Polygon，然后在Select By Material ID里面输入相应的材质ID，被选中的材质就会变成红色，这样就可以进行材质的调整了。第五，SU导出3DS格式说明：1、Sin gel Object勾选此选项时，整个场景将合并成一个物体被输出，在SketchUP中建立的群组和组件将不能被单独进行操作，在场景中线面数很大的情况下有可能不能完成输出；（这视情况而定） 2、Objects By Geometry 此选项将以群组和组件为单位输出物体，SketchUP 最表面一层的群组和组件被保留为单独的物体，可以在max中进行单独灵活的各种编辑，推荐使用。缺点是每一个群组和组件都会输出一个自身的多重子材质 3、Output Texture Maps 如果不勾选，输出材质中将不包含贴图信息；贴图文件路径需要在max里添加，建议将所有贴图复制到max模型文件所在工作目录，这样就不会出现找不到贴图的错误信息 4、Output 2-Sides 输出双面：一般情况下不需要，会额外增加模型量；但是在SketchUP建模阶段必须保证面法线正反的正确性，否则反面在max里无法显示，产生丢面现象。Materiar和Geometry分别以材质和物体产生双面。 5、Output Standalong Edges 输出边线，对于max 不必要。 6、Use “Color By Layer ” Mater用I层的颜色作为材质输出，是以层颜色进行管理的材质，需要在建模起始阶段就规划好的材质管理方式，物体（或面）将以所在的层的颜色为自身的材质。因为SketchUP里组件和层是参插的，在组件具有复合材质时好像不易管理。 7、Gen erate Cameras 产生相机，基本上每一个页面会产生一个相机，这个不用勾选。

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:

三维模型导入ADAMS的实用方法

三维模型导入ADAMS仿真的实用方法摘要：此文内容主要来源于宋博士的博客（https://www.360docs.net/doc/8413641098.html,/doctorsongshaoyun）。本文所提供的方法是现有ADAMS书籍上未曾提供的内容，是解决大家建模感觉繁琐的非常实用的方法。下面谈谈我的一些经验：尽管ADAMS软件中提供了几何建模的工具，但相比现在成熟的三维专业设计CAD软件而言其功能非常薄弱。ADAMS/View提供的建模工具功能非常的原始，即使对于简单的几何模型，用户想直接在ADAMS/View中建立也需要非常熟练地掌握移动和旋转工作栅格才能实现，而对于复杂的机械装配模型，ADAMS/View基本无能为力，因此目前通常的做法是先用成熟三维设计软件(如CATIA,UG,Pro/E,Solidwork等)精确建立机械系统实体零件模型和虚拟装配模型，之后通过数据交换的方式（我一般使用parasolid格式）将模型导入到ADAMS软件中，根据实际情况抽象出相应的运动副添加适当的约束、驱动和负载等（此处在正确位置建立合适的Maker点很关键，对于不规则实体有时软件自动建立的cm点并非在仿真需要的地方，运动副位置设置错了容易导致仿真失败）建立起机械系统的虚拟样机，来模拟实际工况和真实运动情况。此外机械系统方面的仿真建议大家使用Adams/Machinery这个插件，可以极大的提高仿真效率。欢迎访问我的新浪博客（https://www.360docs.net/doc/8413641098.html,/u/1774643737）。基于SOLIDWORKS-ADAMS的机构动力学仿真对一个实际的机构做动力学仿真，是我们在机械设计实践中经常会遇到的的问题。一般我们会首先用某款三维软件（如SOLIDWORKS,SOLIDEDGE,PRO/E,UG,CATIA等）对所有零件进行建模，然后把零件组装成为装配体，接着把模型导入到机构动力学软件如ADAMS中进行动力学中仿真。然而，从三维软件的装配模型导入到ADAMS中时，由于装配体中的零件很多，如果直接导入，会在ADAMS中出现许多零件，而其中许多零件之间并不存在相对运动，为了在ADAMS 中进行正确的仿真，就需要首先对没有相对运动的一系列零件之间建立固定副。对于简单的

医学图像分割方法汇总

医学图像分割方法汇总本文主要介绍在医学图像分割方面的几种典型算法，详细介绍每种算法的工作原理，通过对具体的医学图像实验来对比每种方法在分割方面的优点和缺点，分析结果产生的原因，从而在后面的实际应用中选择最合适的算法。 1阈值法分割 1-1 简单阈值分割简单的阈值处理是图像分割中最为简单基础的一种分割方法。对于一副灰度图像，使用给定的阈值。图像中的像素超过这个阈值的一律设置为最大值（对于八位灰度图像，最大值一般为255），像素小于这个阈值的设置为0.下图1.2是利用五个不同的阈值对脑部图像（图 1.1）的分割结果。（从上到下，从左到右一次使用的阈值分别为最大值的0.1,0.3,0.5,0.7,0.9倍）。图1.1原始脑部图像

图1.2 使用不同阈值分割后的结果从实验结果来看，使用简单的阈值分割，过程十分简便，原理简单易懂，但是要是得到比较好的分割结果需要进行多次试验。 1-2 otsu阈值分割法 Otsu阈值分割法又称大津阈值分割法。它的原理是对图像所有的像素围进行遍历(对8位灰度图像来说呢，就是从0遍历到255)，找出合适的T(阈值),把原始图像分割成前景图像和背景图像并且两者之间的类方差最大。原理：对于图像I(x,y)，前景(即目标)和背景的分割阈值记作T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0，其平均灰度μ0；背景像素点数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为g。假设图像的背景较暗，并且图像的大小为M×N，图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0，像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1，则有：ω0=N0/ M×N (1)

医学图像处理综述

医学图像处理综述墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ，核磁共振成像(MRI)，核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。（1）x射线成像：传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。（例如人体中骨组织密度最大，在图像上呈白影，肺是软组织并且含有气体，密度最低，在照片上的图像通常是黑影。）常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代，是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一，其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择，空间分辨率和对比度的还需进一步提高。（2）核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代，到80年代才进入市场，这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像，无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域，广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视，其技术尚在迅速发展

过程中。（3）核医学成像(NMI ) ，目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主，其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂，使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像，而且可提供动态图像。（4）超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ，属于非电离辐射的成像模态，以二维平面成像的功能为主，加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内，在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是，它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的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．这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地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，利用计算机图像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

DMAX模型导入到Unity3D的步骤

3DMAX模型导入到Unity3D的步骤 1、打开3DMAX，自定义-》单位设置，将系统单位和显示单位都设置为“厘米” 2、建立一个Polygon管状体，参数如下：内径20CM，外径30CM，高30CM 注：保证其坐标原点在0,0,0 3、选中模型右击鼠标转换为可编辑多边形。多模型进行一些挤出操作。 4、开始导出模型。保持模型选中状态，点击左上角3DMAX图标菜单，导出-》导出选定对象。导出格式为.FBX，名称必须为英文字母类，跳出的选项框默认直接确定即可。例如导出的名称为 5、接下来打开Unity3D，新建立一个项目。因为是测试项目所以可不导入Unity提供的资源包 6、将之前在3DMAX里导出的模型复制到Unity项目所在文件夹中的Assets文件夹下。 Unity会自动刷新出资源并自动创建一个Materials材质文件夹。如下图示： 7、单击Tube资源，在旁边的Inspector视图中可以看到：Scale Factor的值表示的比例

8、鼠标拖动Tube到场景中，保持选择状态，摁键盘“F”键，物体自动放大到场景最大点。3DMAX模型导入到Unity3D的步骤完成。 9、在3DMAX里新建立一个圆柱，系统单位和显示单位仍为CM厘米，圆柱参数如下：半径100cm,高100cm,模型中心在坐标原点，转换为可编辑多边形，保存命名为。将复制到Unity项目的Assets文件夹下 10、拖动yuanzhu到主场景。接着在Unity里建立一个圆柱体 Unity里默认是直径1M，高1M的圆柱。我们之前在3DMAX里建立的圆柱半径100cm，导入到Unity后即直径是200cm了。将Unity里建立的圆柱，Scale参数中的X和Z放大2倍，这个圆柱的半径才是100cm(直径200cm) 然后将从3DMAX里导入的圆柱与Unity里建立的圆柱比较：半径是一样大小的。说明在3DMAX里建立对应到Unity的模型，系统单位和显示单位设置为“CM”最好。

医学图像的分割

第六章医学图像分割医学图像分割是医学图像处理和分析的关键步骤，也是其它高级医学图像分析和解释系统的核心组成部分。医学图像的分割为目标分离、特征提取和参数的定量测量提供了基础和前提条件，使得更高层的医学图像理解和诊断成为可能。本章首先对医学图像分割的意义、概念、分类及其研究现状进行了概述,然后分别对基于阈值、基于边缘、基于区域和基于模式识别原理的各种常见医学图像分割方法作了详尽而系统的介绍，接着在对图像分割过程中经常用到的二值图像数学形态学基本运算作了简单叙述之后，较为详细地讨论了医学图像分割效果和分割算法性能的常用评价方法。第一节医学图像分割的意义、概念、分类和研究现状医学图像分割在医学研究、临床诊断、病理分析、手术计划、影像信息处理、计算机辅助手术等医学研究与实践领域中有着广泛的应用和研究价值，具体表现为以下几个方面：(1) 用于感兴趣区域提取，便于医学图像的分析和识别。如不同形式或来源的医学图像配准与融合，解剖结构的定量度量、细胞的识别与计数、器官的运动跟踪及同步等；(2)用于人体器官、组织或病灶的尺寸、体积或容积的测量。在治疗前后进行相关影像学指标的定量测量和分析，将有助于医生诊断、随访或修订对病人的治疗方案； (3)用于医学图像的三维重建和可视化。这有助于外科手术方案的制定和仿真、解剖教学参考及放疗计划中的三维定位等；(4)用于在保持关键信息的前提下进行数据压缩和传输。这在远程医疗中对实现医学图像的高效传输具有重要的价值；(5)用于基于内容的医学图像数据库检索研究。通过建立医学图像数据库，可对医学图像数据进行语义学意义上的存取和查找。所谓医学图像分割，就是根据医学图像的某种相似性特征（如亮度、颜色、纹理、面积、形状、位置、局部统计特征或频谱特征等）将医学图像划分为若干个互不相交的“连通”的区域的过程，相关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，也就是说在区域边界上的像素存在某种不连续性。一般说来，有意义的图像分割结果中至少存在一个包含感兴趣目标的区域。

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。

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍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，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，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人员具有一定的启发作用。图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。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，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。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、概率松驰法、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。薛景浩、章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象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。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而

图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

２００７年３月第期３ＴＡＩＹＵＡＮＳＣＩ－ＴＥＣＨ图像分割是指将图像分割成各具特征的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程，是图像处理到图像分析的关键步骤。在医学领域中，图像分割常常用于病变区域提取，特定组织测量以及实现三维重建研究，因此研究图像分割技术在医学图像处理过程中具有十分重要的意义。１基于区域的分割方法基于区域的分割方法是利用区域内的特征的相似性把图像划分为一系列有意义的区域。１．１阈值法阈值法是一种最常用的并行区域技术，阈值是用于区分不同目标的灰度值。阈值分割方法的结果依赖于阈值的选取，确定阈值是阈值分割的关键，阈值分割实质上就是按照某个准则求出最佳阈值的过程。阈值法的优点是计算简单、运算速度快，特别是不同物体或结构之间有较大的强度对比时，能够得到很好的分割效果，此分割方法通常是交互式的，由于阈值法能实现实时操作，所以它更易于建立在用户视觉估计的基础上。阈值法的缺陷是：最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类别。此外，阈值法在考虑像素本身灰度值的同时并不考虑图像的空间分布，这样其分割结果就对噪声很敏感。针对它的不足，一些学者提出了许多经典的算法，如局部阈值、模糊阈值，随机阈值等方法。阈值分割对于ＣＴ图像的效果较好，但在选取阈值时需要用户依经验判断，或者先做多次尝试性分割后再对阈值进行调整，直至用户满意为止。Ｋｉｍ等用多次阈值分割法检测螺旋ＣＴ图像中的肺结性病变，共检测了２４例病人的８２７张图像，检测结果灵敏度为９６％，并且没有出现假阳性结果［１］。１．２区域生长法区域生长法是根据预先定义的标准，提取图像中相连接的区域的一种分割方法。采用区域生长法的关键在于种子点的位置选择、生长准则和生长顺序。区域生长法对面积不大的区域进行分割时，效果显著，如果对面积较大的区域进行分割，则计算速度就会减慢。另外，对于图像中不相邻而灰度值相同或相近的区域，不能一次分割出来，只能一次分割一个区域。２基于边界的分割方法基于边界的分割方法是利用不同区域间像素灰度不连续的特点检测出区域间的边缘，从而实现图像分割。根据边缘检测方法的不同，通常把边缘检测方法分成串行边缘检测和并行边缘检测两大类。２．１串行边缘检测法串行边缘检测法首先要检测出一个边缘起始点，然后根据某种相似性准则寻找与前一点同类的边缘点，这种确定后续相似点的方法称为跟踪。根据跟踪方法的不同，这种串行边缘检测方法又可分为轮廓跟踪、光棚跟踪和全向跟踪３种。图像分割技术在医学图像处理中的应用研究马春梅１，刘贵如２，王陆林３文章编号：１００６－４８７７（２００７）０３－００６４－０２收稿日期：２００７－０１－１９；修回日期：２００７－０２－１０作者简介：马春梅（１９７８－），女，山西朔州人。２００５年９月就读于山西大学，攻读硕士学位，助教。（１．山西忻州师范学院数学系，山西忻州０３４０００；２．云南师范大学计算机科学与信息技术学院，云南昆明６５００９２；３．西南交通大学，四川成都６１００３１）摘要：图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤，而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域，也是一个经典难题。从应用的特定角度，论述了医学图像处理中图像分割的几种算法，对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述，并简要介绍了每种算法的特点及应用。关键词：图像分割；医学图像处理；边缘检测中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ应用技术

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 A Review of Medical Image Segmentation Ai-Xin Guo Anhui University Abstract:Image segmentation is the key of image processing and analysis.With the development of medical image,image segmentation is of great significance in medical applications.From the perspective of medical applications,this paper made a simple review of the medical image segmentation on it’s significance、methods、evaluation standards and development prospects. Key words:medical image,segmentation,significance,methods,evaluation standards,development prospects 1.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（超声）及其它医学影像设备所获得的图像[2]。医学图像分割是将原始的2D或3D图像划分成不同性质(如灰度、纹理等)的区域，从而把感兴趣的区域提取出来[1]。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，不可避免的具有模糊、不均匀性等特点。另外，由于人与人之间有很大的差别，且人体组织结构形状复杂。这些都给医学图像分割带来了困难。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。 2.医学图像分割的方法 2.1.基于区域的分割方法基于区域的分割方法有阈值法，区域生长和分裂合并，分类器与聚类和基于随机场的方法等。阈值分割是最常见的并行直接检测区域的图像分割方法。如果只用选取一个阈值称为单阈值分割，它将图像分为目标和背景；如果需用多个阈值则称为多阈值方法，图像将被分割为多个目标区域和背景，为区分目标，还需要对各个区域进行标记。阈值分割方法基于对灰度图像的一种假设：目标或背景内的相邻像素间的灰度值是相似的，但不同目标或背景的像素在灰度上有差异，反映在图像直方图上就是不同目标和背景对应不同的峰。选取的阈值应位于两个峰之间的谷，从而将各个峰分开[2]。阈值分割的优点是实现相对简单，对于不类的物体灰度值或其他特征值相差很大时，能很有效的对图像进行分割。阈值分割通常作为医学图像的预处理，然后应用其他一系列分割方法进行后处理。阈值分割的缺点是不适用于多通道图像和特征值相差不大的图像，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

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：

整理了现有的手势识别的重点,以及几个重要方法的特点,对每种方法都分析了优缺点

一个基于视觉手势识别系统的构成应包括：图像的采集，预处理，特征提取和选择，分类器的设计，以及手势识别。其流程大致如下：其中有三个步骤是识别系统的关键，分别是预处理时手势的分割，特征提取和选择，以及手势识别采用的算法。（1）手势分割一般来讲，分割方法大致分为以下三类：一是基于直方图的分割，即阈值法，通常取灰度直方图的波谷作为阈值。（《hausdorff在距离在手势识别中的运用》采用了阈值法。）二是基于局部区域信息的分割，如基于边缘和基于区域的方法；（《基于几何特征的手势识别算法研究》采用了边缘检测方法。）三是基于颜色等一些物理特征的分割方法。（《复杂背景下基于单目视觉的静态手势识别》采用了基于颜色空间的肤色聚类法，《基于视觉的手势识别及其在人机交互中的应用》采用了肤色滤波法。）。每种方法都有自己的优点，但也存在一定的问题，对于简单背景的图像，采用阈值法能达到不错的效果，对于复杂的图像，单一的阈值不能得到良好的分割效果。采用边缘提取方法时，若目标物和背景灰度差别不大时，则得不到较明显的边缘。可以采用多种方法相结合的图像处理方法，例如对采集的图像先进行差影处理，然后进行灰度

阈值分割，或者对图像按区域分成小块，对每一块进行设置阈值。手势分割是手势识别系统中的关键技术之一，它直接影响系统的识别率，目前的分割技术大都需要对背景，用户以及视频采集加以约束。其受背景复杂度和光照变化的影响最大，可以在这些方面进行改进。（2）特征提取和选择手势本身具有丰富的形变，运动以及纹理特征，选取合理的特征对于手势的识别至关重要。目前常用的手势特征有:轮廓、边缘、图像矩、图像特征向量以及区域直方图特征等等。《基于计算机视觉的手势识别研究》中提到了多尺度模型，它就是采用此模型提取手势的指尖的数量和位置，将指尖和掌心连线，采用距离公式计算各指尖到掌心的距离，再采用反余弦公式计算各指尖与掌心连线间的夹角，将距离和夹角作为选择的特征。对于静态手势识别而言，边缘信息是比较常用的特征。《基于几何特征的手势识别算法研究》中采用的HDC提取关键点的识别算法，基于用八方向邻域搜索法提取出手势图像的边缘，把图像的边缘看成一条曲线，然后对曲线进行处理。《基于视觉的手势识别及其在人机交互中的应用》利用方向直方图作为手势识别的特征向量。虽然方向直方图具有平移不变性，但它不具有旋转不变性。同一手势图像，经过旋转后，直方图会不同。而且方向直方图不具有唯一性，即不同的手势图像可能会有相似的方向直方图。在进行特征选取时我们可以考虑结合多种特征，在《基于计算机

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述随着计算机技术的发展，图像分割在很多领域都得到发展并被广泛应用，在医学临床上的应用更是越来越明显和重要。找到合适的医学图像分割方法对临床诊断和治疗都具有重大意义。文章针对近年来提出的图像分割方法进行了总结。标签：图像分割；区域生长；聚类；水平集；图割 1 概述图像分割是图像处理和计算机视觉领域的基础。分割结果直接影响着后续任务的有效性和效率[1]。图像分割的目的就是把目标从背景中提取出来，分割过程主要基于图像的固有特征，如灰度、纹理、对比度、亮度、彩色特征等将图像分成具有各自特性的同质区域[2]。医学图像分割是医学图像进行后续操作的必要前提，学者通过大量的研究得到了很多自动快速的分割方法。 2 图像分割方法分类医学图像有各种成像模态，比如CT、MRI、PET、超声等。由于医学图像本身的复杂性和多样性，如灰度不均匀、低分辨率、弱边界和严重的噪声，准确分割是个相当棘手的问题，分割过程中在目标区域里出现的一些问题都将导致图像分割结果不准确。近年来，众多图像分割方法中没有任何一种算法能适用于所有图像。图像分割方法一般是基于图像的，即利用图像梯度、亮度或者纹理等就能从图像中获得信息进而对图像进行分割，主要有聚类法、区域生长、水平集、图割等算法。 2.1 聚类法聚类算法简单的包括K-Means算法和Fuzzy C-Means（FCM）。 K-Means算法是基于距离的硬聚类算法，通常采用误差平方和函数作为优化的目标函数，定义误差平方和函数如下：其中，K代表聚类的个数，Cj（j=1，2，…，K）表示聚类的第j类簇，x 表示类簇Cj中的任意一个数据对象，mi表示簇Ci的均值。从公式中看出，J是数据样本与簇中心差异度平方的总和，K个类聚类中心点决定了J值的大小。显然，J越小表明聚类效果越好。 K-Means算法的核心思想为：给定一组含有n个数据对象的数据集，从其中隨机选取K个数据对象作为初始中心，然后计算剩余的所有数据对象到各个初始中心之间的距离，根据最近邻原则，把所有数据对象都划分到离它最近的那个初始中心的那一类簇，再分别计算这些新生成的各个类簇中数据对象的均值，以此作为新类簇的中心，比较新的中心和初始中心的误差平方和函数J的大小，上