基于HSI图像分割的AGV道路标线中心线提取

图像分割概述

图像分割总结图像分割就是把图像中有意义的特征部分提取出来，例如，图像中的边缘、区域等，通过特征部分的提取将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。图像分割是由图像处理到图像分析以及其他操作的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法（可以分为全局阈值方法和局部阈值方法）、基于区域的分割方法（区域生长算法、分裂合并算法、分水岭算法等）、基于边缘的分割方法（分为串行边缘检测技术和并行边缘检测技术）以及基于统计模式分类的分割方法等。 1、智能剪刀智能剪刀是一个新的，交互式的，用于图像分割和合成的工具。数字图像分割技术用来从周围的背景中提取图像成分。但是当时基于计算机的分割工具非常粗糙，并且和手工跟踪相比没有太大的优势。然而，智能剪刀可以通过鼠标的移动快速和精确地提取图像中的物体。当鼠标确定的位置接近一个物体的边缘的时候，一个live-wire边界捕捉并且包围了我们感兴趣的物体。live-wir e是一种交互式分割方法,其基本思想是利用动态规划方法产生图像中给定两点间的最优路径,合理地构造代价函数和选择起始点和目标点,用以提取物体的边缘。live-wir e边界检测将离散的动态规划问题规划为一个二维图像的搜索问题。动态规划提供了数学意义上最佳的边界，同时也极大的减少了局部噪声和其他干扰结构的影响。该算法选择的边界不是邻接边中的最强壮的边，而是与现在正在被跟踪的边的特定类型相符合的边，这一过程我们成为on-the-fly training，增强了算法的可靠性和智能剪刀工具的健壮性。通过智能剪刀提取出来的物体可以被放大或者缩小，旋转，以及利用live-wire掩模和空间频率等值性组合成新的图像。空间频率等值是利用巴特沃斯低通滤波器实现的。智能剪刀提供了一个用于物体提取和图像合成的精确并且高效的交互性工具，它不仅可以用于灰度图像，同时也可适用于任意复杂度的彩色图像，并且基于这个工作还有很多扩展应用。 2、图切割 N维图像中物体的最优边界和区域分割的交互式工具——图切割。用户通过将某些像素标记为“物体”或者“背景”来提供分割的硬约束，额外的软约束包括边界和区域信息。图切割用于找到N维图像全局最优的分割。在所有满足约束的分割中，通过这个工具得到的

10-面向对象图像特征提取

第十章面向对象图像特征提取 10.1 面向对象图像分类技术面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息对图像分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两个过程：图像对象构建和对象的分类。 FX的操作可分为两个部分：发现对象(Find Object)和特征提取（Extract Features）

10.2 发现对象 10.2.1 准备工作根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据进行一些预处理工作。（1）空间分辨率的调整如果您的数据空间分辨率非常高、覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等），可以降低分辨率，提供精度和运算速度。可利用ENVI主菜单->Basic Tools->Resize Data工具实现。（2）光谱分辨率的调整如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。可利用ENVI主菜单->Basic Tool->layer stacking工具实现。（3）多源数据组合（4）空间滤波 10.2.2发现对象第一步启动FX模块（1）在ENVI EX中，选择File-Open,打开图像文件qb_colorado.img，如图10.1。（2）在ENVI EX中，双击Toolbox中的Feature Extraction。选择输入文件（图10.2），单击Select Additional Files前的三角形符号，有三种数据可输入： Basic Image:必选项辅助数据（Ancillary Data）:可选项掩膜文件（Mask File）:可选项（3）单击OK按钮，进入下一步操作。

图像分割实验报告

实验报告课程名称医学图像处理实验名称图像分割专业班级姓名学号实验日期实验地点 2015—2016学年度第 2 学期

050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析：手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值，若有多个双峰谷底，则取第一个作为阈值。本题的阈值取

%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口，在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量，用于控制循环次数 i=0; %迭代，初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件，~ 是“非”的意思，此处done = 0; 说明是无限循环，循环体里面应该还有循环退出条件，否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环， 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏，每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口，在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题图4原始图像图5迭代阈值二值化图像分析：本题是迭代阈值二值化分割，步骤是：1.选定初始阈值，即原图大小取平均；2.用初阈值进行二值分割；3.目标灰度值平均背景都取平均；4.迭代生成阈值，直到两次阈值的灰度变化不超过1，则稳定；5.输出迭代结果。

实验五图像分割及目标检测

电子科技大学实验报告学生姓名：学号：指导教师：彭真明日期： 2014 年 5 月 20 日一、实验名称：图像分割及目标检测二、实验目的：

1、了解图像边缘检测及图像区域分割的目的、意义和手段。 2、熟悉各种经典的边缘检测算子、图像分割方法及其基本原理。 3、熟悉各种图像特征表示与描述的方法及基本原理。 4、熟练掌握利用matlab 工具实现各种边缘检测的代码实现。 5、熟练掌握利用matlab 工具实现基本阈值分割的代码实现。 6、通过编程和仿真实验，进一步理解图像边缘检测、图像分割及其在目标检测、目标识别及跟踪测量应用中的重要性。三、实验原理及步骤： 1、利用Soble算子进行图像的边缘检测（1）原理与步骤数字图像的边缘一般利用一阶/二阶差分算子进行检测。常用的差分算子包括：Roberts 算子（交叉对角算子），Prewitt 算子（一阶），Sobel 算子（一阶），Laplacian 算子（二阶），LoG 算子（二阶）及Canny 边缘检测算法等。其中，Soble 算子为常见的一类梯度算子（一阶梯度算子）。其x, y 方向的梯度算子分别为：一幅数字图像I（如图1）与Sx 和Sy 分别做卷积运算后（可采用多种方式，如conv2，filter2 及imfilter），可以求得x,y 两个方向的梯度图像Dx,Dy，然后，可以计算得到原图像的梯度幅度，即或：

（2）进一步执行梯度图像D 的二值化处理（建议采用Otsu 阈值，也可考虑其他阈值分割），检测图像的二值化边缘。（3）对于与步骤同样的输入图像I，利用matlab 工具的edge(I,’soble’)函数进行处理。试比较处理结果与步骤（2）的得到的结果的差异，并分析存在差异的原因。（4）画出原图像、原图像的Dx, Dy 图，幅度图（D）及最后的二值化边缘检测结果图。 2、数字图像中目标区域的形心计算（1）按如下公式计算原图像（图 2）的质心。（2）对图 2 中的黑色形状目标进行阈值分割，得到二值化的图像；图2 原始图像（240*240）（3）计算目标形状的面积（以像素表示）；（4）计算图中黑色形状目标的形心位置，并在原图上进行位置标记（可用红色小圆圈）。其中，M，N 为图像尺寸。x,y 为像素图像平面上的坐标。（5）画出原图像、原图上叠加质心标记图；分割后的二值化图及分割图上叠加形心标记图。四、程序框图

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

遥感影像中城市道路的提取

遥感影像中城市道路的提取施海亮（河海大学土木工程学院江苏南京 210098）摘要：阐述了城市遥感影像中道路提取的特点，以及当今道路特征提取的一些研究成果。根据城市道路的特点，设计了根据植被指数先提取道路两旁的植被方法，通过面积阈值和形状指数阈值剔除图斑，以及应用数学形态学，对图像进行细化，可以提取道路目标。实验结果证明这一方法的正确性。关键字：道路提取，归一化植被指数，数学形态学，细化 1.引言在遥感影像处理中，特征提取和模式识别具有重要的地位。特征提取一般可分为三个部分：点特征的提取、线特征的提取和面状特征提取，其中线状特征的提取具有承上启下的作用。在一幅遥感图像中，道路是一种重要的线型地物，因此道路提取具有重要的意义。 ]1[如何提取道路特征现在已经有很多这方面的研究，但都有一定的不足。史文中等人对当今的研究进行了综述，认为根据道路提取的自动化程度，可以分为自动特征提取和半自动特征提取。其中具有代表性的方法有：基于像素与背景的算子模型的道路特征提取、基于树结构的特征判别模型的道路提取、基于最小二乘B 样条曲线的道路提取、基于类与模糊集的道路网提取、基于平行线对的道路提取、基于二值化和知识的道路提取和基于窗口模型特征的道路提取。另外，人工神经网络（ANN ）、遗传算法（GA ）、数学形态学（Mathematical Morphology ）、次胜者受罚算法（RPCL ）、动态规划等一些新方法也应用到了道路提取中，并取得了一定的效果。 ]2[]3[]4[]6][5[本文通过分析城市遥感影像，发现道路两旁一般都有绿化地带，而在遥感影像中，植被的提取比道路提取要容易。可以通过先提取植被使道路信息和其它地物孤立起来，为后续处理提供较好的二值图像。本文选用的实验图像为南京市鼓楼区某一局部地区的IKONOS 影像（见图

图像分割简介

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ef9890774.html, 图像分割简介作者：高超来源：《科教导刊》2009年第04期摘要图像分割就是将图像中具有特定含义的不同区域分解,划分为若干互不相交的有意义的小区域的过程。图像分割技术的发展首先是从传统的数值处理方法开始的,大致可分为以下四类:阈值法、区域法、边缘法、模式分类法。关键词图像分割信息数值处理法中图分类号:TP39文献标识码:A 据统计,在人类接受的信息中,视觉信息占到60%~70%,这个数据表明图像在传递信息方面的作用十分重要。在对视觉图像进行处理时,一般是把复杂的景物做出分解,继而对各个目标物体做指定的测量和分析。图像分割就是将图像中具有特定含义的不同区域分解,划分为若干互不相交的有意义的小区域的过程。图像分割借助集合概念定义:令集合R代表整个图像区域,对R的分割看作将R分成若干个满足以下5个条件的非空子集(子区域): (1); (2)对所有的i和j,若,有; (3)对,有; (4)对,有; (5)对是连通的区域。其中是对所有在集合中像素的二值逻辑谓词,是一种相似性度量;如果区域内像素满足某种相似性,它的值为TRUE,否则为FALSE。上述条件(1)指出分割的完整性,分割所得到的全部子区域的总和(并集)应能包括图像中所有像素,或者说分割应将图像中的每个像素都分进某一个子区域中。条件(2)保证各个子区域是互不重叠的,或者说一个像素不能同时属于两个区域。条件(3)表明分割后得到的属于同一个区域的像素应该具有某些相同特性。条件(4)指出分割后得到的属于不同区域的像素应该具有某些不同的特性。条件(5)要求同一个子区域内的像素应当是连通的。对图像的分割总是根据一些

数字图像处理图像分割

ygf8200实习小编一级|消息| 我的百科| 我的知道| 我的空间| 百度首页| 退出图像分割简介数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该方法将图像映射为带权无向图，把像素视作节点。利用最小剪切准则得到图像的最佳分割该方法本质上将图像分割问题转化为最优化问题。是一种点对聚类方法。对数据聚类也具有很好的应用前景。但由于其涉及的理论知识较多，应用也还处在初级阶段。因此国内这方面的研究报道并不多见，本文将对图论方法用于图像分割的基本理论进行简要介绍，并对当前图论方法用于图像分割的最新研究进展进行综述，并着重介绍基于等周图割的图像分割的方法。图像目标分割与提取技术综述图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。具体定义为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割(I mage Segmentation) 而目前广为人们所接受的是通过集合所进行的定义：令集合R代表整个图像区域，对R的图像分割可以看做是将R分成N个满足以下条件的非空子集R1，R2，R3，…，RN；（1）在分割结果中，每个区域的像素有着相同的特性（2）在分割结果中，不同子区域具有不同的特性，并且它们没有公共特性（3）分割的所有子区域的并集就是原来的图像

第十章 CR和DR成像理论

第十章 CR和DR成像理论第一节 CR 计算机X线摄影（简称CR），是光激励存储荧光体（Photostimulable Storage Phosphor，PSP）成像。 CR利用IP取代传统的屏/片体系，进行病人影像的高敏感性记录。尽管看上去与传统的增感屏很相似，但其功能有很大的差异，它在光激励荧光体中记录X线影像，并使其影像信息以电信号方式提取出来，是实现常规X线摄影数字化的最早成像技术。一、成像原理（一）工作流程 1、信息采集（acquisition of information）传统的X线摄影都是以X线胶片为探测器，接受一次性曝光后，经冲洗形成影像，但所获得的影像始终是一种模拟影像。CR系统实现了用成像板来接受X线的模拟信息，然后经过模/数转换来实现影像的数字化。对IP的曝光过程就是信息采集。 2、信息转换（transformation of information）是指存储在IP上的模拟信息转化为数字信息的过程。CR的信息转换部分主要由激光阅读仪、光电倍增管和模/数转换器组成。IP在X线下受到第一次激发时储存连续的模拟信息，在激光阅读仪中进行激光扫描时受到第二次激发，而产生荧光（荧光的强弱与第一次激发时的能量精确地成比例，呈线性正相关），该荧光经高效光导器采集和导向，进入光电倍增管转换为相应强弱的电信号，然后进行增幅放大、模数转换成为数字信号。 3、信息处理（processing of information）是指使用不同的相关技术根据诊断的需要对影像实施的处理，从而达到影像质量的最优化。CR的常用处理技术包括有谐调处理技术、空间频率处理技术和减影处理技术。 4、信息的存储与输出（archving and output of information）在CR系统中，IP被扫描后所获得的信息可以同时进行存储和打印。影像信息一般被存储在光盘中，随刻录随读取。一张存储量为2G的光盘（有A、B两面），在压缩比为1:20的前提下，若每幅影像平均所占据的存储空间是4M，那么，每张盘可以存图像5000幅。而且能够长久的作为网络资源保存，以供检索和查询为医学诊断提供帮助。

图像分割综述

摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫

Abstract Image segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields. Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article. This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized. Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov

图像分割技术总结

图像分割技术总结 2007-06-28 15:21 图像分割是图像处理领域中的一个基本问题。从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的、采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域，基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。 ·1 基于区域的图像分割图像分割中常用的直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等均属于基于区域的方法。（1）直方图门限分割就是在一定的准则下，用一个或几个门限值将图像的灰度直方图（一维的或多维的）分成几个类，认为图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属于同一个物体，可以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差（或最大类间方差）、最大熵（可使用各种形式的熵）、最小错误率、矩不变、最大繁忙度（由共生矩阵定义）等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息，而忽略了图像中的空间信息，对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。（2）区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine 等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多的区域。（3）基于图像的随机场模型法主要以Markov随机场作为图像模型，并假定该随机场符合Gibbs分布。使用MRF模型进行图像分割的问题包括：邻域系统的定义；能量函数的选择及其参数的估计；极小化能量函数从而获得最大后验概率的策略。邻域系统一般是事先定义的，因而主要是后面两个问题。S. Geman，首次将基于Gibbs分布的Markov随机场模型用于图像处理，详细讨论了MRF模型的邻域系统，能量函数，Gibbs采样方法等各种问题，提出用模拟退火算法来极小化能量函数的方法，并给出了模拟退火算法收敛性的证明，同时给出了MRF模型在图像恢复中的应用实例。在此基础上，人们提出了大量的基于MRF 模型的图像分割算法。（4）标记法（labeling）就是将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，对图像中的每一个象素，用一定的方式赋之以这些标记中的某一个，标记相同的连通象素就组成该标记所代表的区域。标记法常采用松弛技术来给图像中的各个象素赋予标记，一般可分为离散松弛、概率松弛、模糊松弛等三种。Smith等人最先采用松弛标记技术进行图像分割，以后人们又提出了大量的图像松弛分割算法。另外，松弛标记不仅可用于图像分割，还可用于边缘检测、目标识别等。

图像分割

第8章知识要点图像分割是图像检索、识别和图像理解的基本前提步骤。本章主要介绍图像分割的基本原理和主要方法。图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。基于灰度值的不连续性的应用是根据灰度的不连续变化来分割图像，比如基于边缘提取的分割法，先提取区域边界，再确定边界限定的区域。基于灰度值的相似性的主要应用是根据事先制定的相似性准则将图像分割为相似的区域，比如阈值分割和区域生长。 8.1 本章知识结构

8.2 知识要点 1. 图像分割在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其它部分称为背景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了检索、辨识和分析目标，需要将它们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是由图像处理过渡到图像分析的关键步骤。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等，能将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，所以使得更高层的图像分析和理解成为可能。图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域中，并涉及各种类型的图像。图像分割在基于内容的图像检索和压缩、工业自动化、在线产品检验、遥感图像、医学图像、保安监视、军事、体育、农业工程等方面都有广泛的应用。例如：在基于内容的图像检索和面向对象的图像压缩中，将图像分割成不同的对象区域等；在遥感图像中，合成孔径雷达图像中目标的分割，遥感云图中不同云系和背景分布的分割等；在医学应用中，脑部图像分割成灰质、白质、脑脊髓等脑组织和其它脑组织区域等；在交通图像分析中，把车辆目标从背景中分割出来等。在各种图像应用中，只要需要对图像目标进行提取、测量等，就都离不开图像分割。图像分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，因此图像分割具有十分重要的意义。图像分割是图像处理和计算机视觉中的重点和难点之一，提出的各种类型的分割算法达上千种之多。这些分割算法都是针对某一类型图像和某一具体的应用问题而提出的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法，通用方法和策略仍面临着巨大的困难。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。 2. 边缘点检测边缘定义为图像局部特性的不连续性，具体到灰度图像中就是图像差别较大的两个区域的交界线，广泛存在于目标物与背景之间、目标物与目标物之间。边缘点检测就是要确定图像中有无边缘点，若有还要进一步确定其位置。具体实施时，一要根据实际应用环境及被检测的边缘类型确定检测算子和判断准则，二要依据沿着边缘走向的灰度值缓变或不变，而垂直于边缘走向的灰度则突变的特性。通常边缘类型表现为阶跃式、脉冲式和屋顶式。边缘检测有多种方法，主要用一阶微分算子，所选取模板不同对图像处理的效果也不同。用二阶微分算子（如Laplacian算子）检测边缘时，可能会把噪声当边缘点检测出来，而真正的边缘点会被噪声淹没而未检测出。为此，Marr和Hildreth提出了Laplacian of Gaussian算子，简称LoG算子。该方法是先采用Gaussian算子对原图像进行平滑，然后施以Laplacian算子，这样就克服了Laplacian算子对噪声敏感的缺点，减少了噪声的影响。 3. Hough变换 Hough变换是考虑像素间的整体关系，在预先知道区域形状的条件下，利用Hough变换可以方便地得到边界曲线而将不连续的边缘像素点连接起来。所以Hough变换的主要优点就在于受噪声和曲线间断的影响较小，是将边缘点连接成边缘线的全局最优方法。 Hough变换的基本思想在于不同坐标系下点-线的对偶关系。Hough变换把在图像空间中的检测问题转化为参数空间的简单累加统计问题。它用于直线检测的基本策略为：由图像空间的边缘点去计算参数空间中共线点的可能轨迹，并在一个累加器中对计算出的共线点计数。Hough变换不仅可以检测直线，还可以检测圆、椭圆、抛物线等形状的曲线。

电子科技大学数字图像处理

Zhenming Peng Email: zmpeng@https://www.360docs.net/doc/ef9890774.html, mpeng@ estc ed cn pengzm_ioe@https://www.360docs.net/doc/ef9890774.html,
University of Electronic Science and Technology of China 2015 09 02 2-305, 2015.09.02, 2-305 Shahe Campus

主要内容
?课程介绍 ?数字图像的基本概念 ?数字图像的发展历史 ?数字图像处理的研究内容 ?图像处理技术应用

一、教师介绍
彭真明（教授 /博导）
张萍（副教授 /博士）
张靖（讲师/ 硕士）
何艳敏（副教授/博士）
蒲恬（讲师/ 博士）
主要从事图像主要从事图像处理、目标检处理、视频压测跟踪/SAR 缩与传输、智图像处理、油能信息处理等气地球物理勘方面的教学和探信号处理等。科研工作。
研究方向为微波电路、光电视觉导航、目标识别、跟踪等。
研究方向为图研究方向为图像处理与分析、像增强、信息模式识别应用融合、光电信等。发表学术息检测与处理论文10余篇。等。

一、课程介绍
全日制研究生课程《图像处理及应用》
课程编号：课程编号 20006015 课程名称：图像处理及课程名称图像处理及应用开课时间：(√)秋季授课对象：(√)硕士/( ) /( )春季博士开课学院：电子工程学院/光电学院学时数：学时数 40 学分：2
先修课程：概率论与数理统计、线先修课程：概率论与数理统计线性代数、信号与系统
适用专业：信号与信息处理、光学工程、生物医学工程及电子与通信工程等。

图像分割及描述

姓名：朱慧娟班级：电子二班学号：410109060325 实验四图像分割及描述一、实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用； 2、理解并掌握常用的图像的恢复和分割技术。二、实验内容 1、读取图像rice.tif，分别用Roberts, Sobel和prewitt算子对图像进行边缘检测，并在同一窗口显示四幅图像（加上图题）。比较三种算子处理的不同之处。 2、读取图像rice.tif，绘制直方图，状态法阈值分割（阈值为两个峰值对应灰度的中间值）；自动寻找门限函数进行分割。 3、读取细胞图像‘cancer02.bmp’，根据相关阈值识别癌细胞。具体过程：读取图像，转换为二值图像，提取边缘，计算周长L（边界像素个数）计算细胞高度H、宽度W、面积A、圆度C=4πA / L2、矩形度R=A/（H*W）伸长度E=min（H，W）/max（H，W）进行识别：若面积大于50000，则为可疑小细胞癌细胞。若面积小于10000，则为正常细胞。若面积在10000-50000之间，且C大于阈值0.5，R大于0.5，E大于阈值0.8，则为癌细胞。 4、读取图像rice.tif，编程实现sobel算子检测图像的过程，分别显示水平算子、垂直算子检测结果，两者之和作为最终检测结果。三、实验程序及实验结果 1.1 实验程序 clear; %清除前变量 a=imread('rice.tif'); %读入图像rice.tif，并记为a b=edge(a,'roberts'); %用roberts算子对图像a进行边缘检测并记为b c=edge(a,'sobel'); %用sobel算子对图像a进行边缘检测并记为c d=edge(a,'prewitt'); %用prewitt算子对图像a进行边缘检测并记为d figure; %建立图表 subplot(2,2,1); %将图表分为四部分，第一部分 imshow(a); %显示图像a title('原图像'); %给所显示图像a加标题‘原图像’