图像分割和提取方法的研究报告

图像分割和提取方法的研究报告
图像分割和提取方法的研究报告

服装图像分割和提取方法的研究报告

2013-7-8

研究报告的主要内容

本文首先对当前常见的图像分割和提取方法进行概要的介绍和分析,然后研究利用服装图像独有的特征进行图像分割和提取的方法,此外还对服装图像分割和提取的技术可行性进行了一定的分析。报告的主要内容有以下几个方面:

(1)常用图像分割的方法和性能;

(2)基于服装图像特征的服装提取方法;

(3)实现服装图像提取的可行性分析;

(4)常用的图像处理应用开发环境简介;

1常用图像分割的方法和性能

图像分割是把图像空间划分成若干个具有某些一致性属性的不重叠区域,并提取出感兴趣目标的技术。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则,对图像像素进行分组聚类,把图像平面划分为一系列“有意义”的区域的过程。对图像空间的划分通常建立在区域的相似性和非连续性这两个概念上。相似性就是同一区域中的类似像素特征;非连续性则表明不同区域间像素特征存在突变。

图像分割可选择的性质有很多,如亮度、色彩、反射率、纹理等。传统的分割方法根据图像的主要特征可以划分为三大类:1、基于阈值的分割;2、基于边缘的分割;3、基于区域的分割。随着现代算法和智能技术的不断提高,新的图像分割方法层出不穷,如基于聚类的分割;基于进化算法的分割;基于神经网络的分割;基于模糊理论的分割等等。现具体介绍如下:

1.1阈值分割技术

基于阈值的分割方法是利用图像的灰度直方图信息得到用于分割的阈值,把图像分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的组合。该方法计算简单,对物体和背景对比强烈的图像效果较好。是图像分割中最有效和实用的技术之一。其缺点在于很难找到适合所有图像进行有效分割的阈值,一种阈值方法通常只适用于某一类或几类图像。

对于图像中目标和背景区域差异明显的情况,可以直接利用灰度门限法进行图像的分割。而某些图像经过预处理后会明显提高图像的质量和灰度直方图信息,这类图像可以在预处理之后再运用门限法进行分割,能够获得较好的分割效果。此外,对于一副图像上含有多个不同类型区域和分割目标的图像,可以使用多个门限将这些区域分开。

阈值分割技术的灰度门限选择,直接影响了分割的精度和图像分析的正确性,门限选择的太高,容易把大量目标归为背景,门限太低,则很难分离准确的目标。因此,基于阈值选择的图像分割方法实际就是按照某个准则函数求最优阈值的过程。通常对有一定先验信息的图像,可以利用试探的方法确定门限。然而大多数情况下,图像的先验知识较少,此时只能从图像本身的特征来确定门限,常利用图像的统计特性进行门限求解。此外,还可以利用动态门限,模糊门限等方法提高阈值分割的准确性。图1显示了基于固定门限值的图像分割效果和图像的直方图。

图1 基于固定门限的图像分割和图像直方图

1.2边缘分割技术

边缘是指其周围像素灰度有变化的那些像素的集合。物体的边缘是由灰度不连续所反映出来的。边缘分割技术依赖于由边缘检测算子找到的图像边缘,这些边缘标示出图像中灰度、色彩、纹理等方面不连续的位置。这种基于边缘检测的图像分割方法不依赖于已经处理像素的结果,更适合并行化处理。但是该方法对噪声比较敏感,而且当边缘像素值变化不明显时,容易产生虚假边界或者不连续的边界,从而导致分割失败。因此,边缘检测包括两个基本内容:1、抽取反映灰度变化的边缘点。2、剔除某些边界点或填补边界间断点,并将边缘连接成完整的曲线。

图像中边界上的像素点的邻域应该是一个灰度级变化的带,衡量这种变化最有效的特征值就是灰度的变化率和变化方向,它们分别以梯度向量的幅值和方向来表示。对于连续图像,

其方向导数在法线方向上有局部最大值。因此,边缘检测就是求图像梯度的局部最大值和方向。实际应用中,一般将边缘检测算子以微分算子的形式表示,然后采用快速卷积函数来实现。目前可采用的微分算子有很多种。下图展示了几种不同微分算子的边缘检测结果。

图2 各种微分算子的边缘检测结果

此外,还有很多不同的边缘检测方法,如基于图像滤波的方法、基于边界曲线拟合的方法、状态空间搜索法、动态规划法、边界跟踪法、Hough变化法等,均可以对图像边缘进行检测,为图像分割提供依据。这里要着重强调的是边界跟踪的方法,通过启发式的图搜索方法对图像边界进行跟踪,可以通过启发式的信息,自主寻找图像中的边界点,有效提高边界检测的效率。

1.3区域分割技术

不同于前两种分割技术依赖于像素值的差别进行分割,区域分割算法依赖于图像的空间局部特征,如灰度、纹理及其他像素统计特性的均匀性等。它是依据图像的灰度、颜色或者几何特性将图像中具有特殊含义的不同区域分开,这些区域互不相交,每个区域都满足特定区域的一致性。典型的区域分割算法有:区域生长法,分裂合并法,分水岭法等。它们的优点是对噪声不敏感;缺点是常常会造成图像的过分分割,分割的结果很大程度上依赖于种子点的旋转。

区域生长就是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体实现是对每个分割的区域找个种子像素作为生长的起点,根据事先确定的生长准则,在种子像素周围的邻域内寻找与其有相同或相似性质的像素,然后将这些像素合并到种子像素所在的区域中。循环迭代这一过程,直到没有满足条件的像素出现,这样即生成了一个区域。

区域生长即为图像合并的过程,区域分裂则恰恰相反,它从图像的整体开始,逐渐向着不同的区域分裂,如果将这两个过程相结合,即成为分裂合并法。它兼有前两种方法的优点,

可以有效提高区域分割的效率。

分水岭算法是一种以形态学为基础的区域分割算法,来源于地形学理论,算法通过求出梯度图像分水线的位置,把图像划分为若干区域。该方法过程简单,便于计算,但是受噪声影响大,常常会产生严重的过分割现象。图3显示了分水岭算法分割的过程和效果。

图3 分水岭分割算法的过程和效果

1.4 其他分割技术

基于聚类的分割法,聚类分析是常用的数据分类方法,因此可以有效应用在图像分割上。该方法将像素灰度等性质映射到按一定规则划分的几个区域特征空间,然后根据样本点的性质判定其所属的区域。其关键在于如何评定样本之间的类似程度,以及如何根据样本之间的类似程度将给定的样本集划分为不同的群。图像特征的提取、相似度计算和正确的聚类方法是聚类分割成功的关键。利用聚类进行图像分割可以较大程度提高分割图像的通用性,因此具有较好的前景,目前研究的热点是基于模糊集理论的聚类分割方法,该方法对聚类空间模糊化处理,减小了硬聚类的误差,使分割结果更为准确。

基于模糊理论的分割法,模糊理论是为了描述实际问题中很多对象本身的不确定性问题而提出的。它用一系列中间过渡状态表示对象某一模糊性质的隶属程度,并依据隶属的程度描述对象状态。模糊分割技术是以模糊数学为基础,利用隶属度来解决图像中由于信息不完整、不准确、含糊和矛盾等造成的不确定性问题。利用模糊分割可以削弱其他硬性划分造成的误差,使分割的结果更接近实际情况。通常模糊分割不是一种独立的方法,而是一个独立的概念。这种模糊的概念与其他方法,如阈值法、聚类法、智能方法相结合,才能够真正提

实验-四-图像分割与边缘检测

实验四图像分割与边缘检测 一.实验目的及要求 1.利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理; 2.掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法; 3.了解边缘检测的算法和用途,比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。 二、实验内容 (一)研究以下程序,分析程序功能;输入执行各命令行,认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法,改变有关参数,观察试验结果。 1.图像阈值分割 clear all, close all; I = imread('cameraman.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1 = im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2);

help im2bw; help graythresh; clear all, close all; I = imread('cameraman.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=240/255; Ibw1 = im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh;

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

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

图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 (二)常用的特征提取与匹配方法 (1)颜色直方图 其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 (2)颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如HSV 空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 (3)颜色矩 这种方法的数学基础在于:图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此,仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。 (4)颜色聚合向量 其核心思想是:将属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。(5)颜色相关图 二纹理特征 (一)特点:纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征,纹理特征常具有旋转不变性,并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是,纹理特征也有其缺点,一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候,所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外,由于有可能受到光照、反射情况的影响,从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实

图像分割和边缘检测

岭南师范学院 课程名称数字图像处理 实验序号实验5 实验名称图像分割和边缘检测 实验地点综B207 2017年10 月14 日

四、实验过程(实验步骤、记录、数据、分析) 1.基于一阶导数的边缘算子 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(2,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g1 , t1]=edge(f,'roberts',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,2), imshow(g1),title('Roberts'); [g2, t2]=edge(f, 'sobel',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,3), imshow(g2),title('Sobel'); [g3, t3]=edge(f, 'prewitt',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,4), imshow(g3),title('Prewitt'); 从图像结果来看,'Roberts'的边缘检测范围更加大 2、基于二阶导数的边缘算子:应用LOG算子检测边缘 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f, 'log'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('log');

3、基于约束条件的最优化检测边缘算子:应用Canny算子检测边缘a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f,'canny'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('Canny');

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:

实验三图像分割与边缘检测

数字图像处理实验报告 学生姓名王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日

计算机科学与技术系信息科学与工程学院

目录 实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。 一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。 二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测 一.实验目的 1. 理解图像分割的基本概念; 2. 理解图像边缘提取的基本概念; 3. 掌握进行边缘提取的基本方法;

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:

彩色图像分割的国内外研究现状

1.阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40年前,现已提出了大量算法,对灰度图像的取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范闱之中的灰度阈值,然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的像素分为两类。这两类像素一般分属图像的两类区域,从而达到分割的目的。从该方法中可以看出,确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据图像木身的特点,可分为单阈值分割方法和多阈值分割方法;也可分为基于像素值的阈值分割方法、基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位罝的阈值分割方法。若根据分割算法所有的特征或准则,还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松弛法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法,如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法,将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法,使计算量大大减小。薛贵浩、帝毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法,从目标和背景的类间差异性出发,利用贝叶斯公式估计像素属于目标和背景两类区域的后验概率,再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能,取得很好的通用性和有效性,该算法也容易实现二维推广,即采用二维统计量(如散射图或共生矩阵)取代直方图,以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法,运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法,使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法,该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进,并运用对直方图的预处理及轮廓追踪,找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性。付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法,多次导出Ostu方法,得到了几种与Ostu类似的简单计算公式,使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。华长发等人提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算法,使传统二维阈值方法的复杂度从0(W2 S2)降至0(W2/3 S2/3)。赵雪松等人提出的综合全局二值化与边缘检测的图像方法,将全局二值化与边缘检测有效的结合起来,从而达到对信封图分割的理想效果。靳宏磊等人提出的二维灰度直方图的最佳分割方法,找到了一条最佳分割曲线,使该算法得到的分割效果明显优于一维直方图阈值方法。乐宁等人根据过渡区内象素点具有的邻域方向性特点,引入了基于一元线性回归处理的局部区域随机波动消除方法,将图像过渡区算法进行了改进。模糊技术及其日趋成熟的应用也正适应了大部分图像边缘模糊而难以分析的现状,赵初和王纯提出的模糊边缘检测方法能有效地将物体从背景中分离出来,并已在模式识别中的图像预处理和医学图像处理中获得了良好的应用。金立左、夏良正等提出图像分割的自适应模糊阈值法,利用目标一背景对比度自动选取窗宽的方法,并给出了根据目标与摄像机间的相对距离估计目标--背景对比度的算法,克服隶属函数的分布特性及其窗宽对阈值选取的不良影响。其应用于智能电视跟踪系统,对不同对比度和不同距离的海面舰船图像进行阈值分割,有较强的场景适应能力。王培珍、杜培明等人提出了一种用于多阈值图像自动分割的混合遗传算法,针对Papamarkes等提出爬山法的多阈值分割和Olivo提出子波变换的方法只对明显峰值有效而对不明显的峰值无效的缺点,以及结合模糊C-均值算法和遗传算法的两大显著特点而改进的算法,这种分割方法能够快速正

图像分割和特征提取技术研究

毕业设计 图像分割和特征提取技术研究 摘要 图像分割是图像分析的第一步,是图像理解的重要组成部分,在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。因此,图像分割一直受到高度重视,对其研究具有十分重要的意义。长期以来,研究人员提出了许多实用的分割算法。随着统计学理论,神经网络,小波理论等在图像分割中的应用日益广泛,遗传算法、尺度空间、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,许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。 本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割;(2)基于边缘检测及算子分割;(3)基于区域特性的图像分割。对基于点的分割方法进行了较全面的叙述,主要研究了图像分割方法中的边缘检测法,区域提取法和阈值分割法。通过大量的理论研习。并编写了MATLAB软件程序,对各分割方法进行了仿真实验,得到分割图像。最后对于仿真进行了数据处理分析,验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果,而根据待分割图象的不同特点,结合已知的先验知识,研究符合具体图象特性的分割模型,才是提高图象分割的重要手段。 关键词:图像分割;边缘法;区域法;阈值法;分水岭分割法

Lmage Segmentation And Feature Extraction Technology Research Abstract Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method. Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation. KEYWORDS:Segmentation;edge method;the regional method;threshold;watershed segmentation

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

图像目标提取及特征计算

摘要 对图像进行研究和应用时,人们往往对图像中的某些部分感兴趣,这些部分常被称为目标或对象 目标或对象特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 本课设需要解决的问题是,利用阈值分割方法,对该图像进行分割,得到提取那个目标后的二值图像,计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法,而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像,在通过计算二值图像像素点的方式求取。 关键词:阈值分割,边缘检测,像素点

1绪论 目标的特征提取是图像处理和自动目标识别(ATR)中的一个重要的研究课题,是解决图像识别问题的难点和关键。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时,假如特征提取需要许多的计算时间,而可以使用的时间有限制,一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层,这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤,因此有大量特征提取算法被发展,其提取的特征各种各样,它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 2 设计原理 2.1 常用的特征提取的方法 提取图像空间关系特征可以有两种方法:一种方法是首先对图像进行自动分割,划分出图像中所包含的对象或颜色区域,然后根据这些区域提取图像特征,并建立索引;另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块,然后对每个图像子块提取特征,并建立索引。 本课程设计是采用的第一种方法,即先对该图像进行分割,得到提取那个目标后的二值图像,计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法,而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像,在通过计算二值图像像素点的方式求取。其中计算周长时,先需要对二值图像进行边缘检测,然后再统计其像素点。 2.2 阈值分割原理 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单的图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。它不仅可以极大的压缩数据量,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

图像边缘检测及提取,分水岭算法

1.几种算子图像边缘提取: 程序代码如下: 运行结果: 原图为一堆苹果(彩图),各算子处理后的边缘提取图:

分水岭算法实现: a.直接对图像进行分水岭算法处理 代码如下:(原图还是上题一堆苹果) 运行结果如右图: 很明显,属于过度分割了。下面有改进算法: b.改进算法代码如下: 实现包括下列步骤: (1)读图像。读入图像 (2)对比度最大化。注意到图像中有许多彼此连通的 不同大小的对象。为使通过watershed变换找到的低 谷数目最小,我们使感兴趣的对象的对比度达到最 大。对比度增强的一个常用的技术是综合应用top— hat和bottom—hat变换。 top—hat变换定义为原图像和它的开之差。图像的 开是一与特定结构元素匹配的图像前景部分的集合。 bottom—hat变换定义为在原图像和它的闭之间的 差。图像的闭是一与特定结构元素匹配的图像背景 的集合。 通用的结构元素是正方形,长方形,圆盘,菱 形,球和线。既然图像中我们感兴趣的目标对象看 起来像圆盘,我们用strel函数建立一个半径为15个 像素的圆盘形结构元素。这个圆盘尺度是图像中的 目标对象的平均半径的一个估计。 (3)图像相加减。为使目标对象与分隔它们的间隙之 间的对比达到最大,用“原图top—hat图像+bottom —hat图像”得到增强的结果图。 ( 4)转换感兴趣的对象。调用watershed变换找出图像 的亮度”低谷”,把imcomplement作用 增强过的图像上,将感兴趣的目标对象转换为亮度低谷,得到增强图的补图。 (5)检测亮度低谷。对所得补图运用imextendedmin函数检测低于某特别阈值的所有亮度低谷。

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。

彩色图像分割混合方法

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

实验二 图像分割与边缘检测

实验二图像分割与边缘检测 一.实验目的及要求 1.利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理; 2.掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法; 3.了解边缘检测的算法和用途,比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。 二、实验内容 (一)研究以下程序,分析程序功能;输入执行各命令行,认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法,改变有关参数,观察试验结果。 1.图像阈值分割 clear all, close all; I = imread('rice.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1 = im2bw(I,T); %选择阈值T=120/255对图像二值化; figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); %采用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化; L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh; (令T取不同值,重做上述试验,观察试验结果) 以下是程序执行结果: Comand窗口: L = 125 IM2BW Convert image to binary image by thresholding. IM2BW produces binary images from indexed, intensity, or RGB images. To do this, it converts the input image to grayscale format (if it is not already an intensity image), and then converts this grayscale image to binary by thresholding. The output binary image BW has values of 0 (black) for all pixels

图像处理边缘提取与分割实验报告附源码

边缘提取与图像分割 理论、算法、源码与实例 1)理论 一、边缘检测的基本方法: 各种差分算子,主要有: 差分边缘检测方法 Roberts梯度模算子 前两种对垂直,水平,对角检测好。 Prewitt算子,Robinson算子(算八个方向的梯度最大值) Sobel算子(利用上下左右加权,可平滑噪声); Kirsch算子 Rosenfeld算子 Laplace算子(二阶导数算子,一般不用于检测,用于之后判别暗区与明区。) LOG算子,(高斯平滑后求导提取边界。) 主要思路用高斯函数对图像平滑滤波,然后再对图像进行拉普拉斯运算,算得的值等于零的点认为是边界点。 该算法高斯函数方差取值很重要,过大会导至精度不高。还容易产生虚假边界。但可以用一些准备去除虚假边界。对于灰度渐变图的效果也不太好。但大部份图片边缘提取效果还好。Canny边界检测算子 二、拟合曲面求导提取边界。 主要思路为在点的邻域各点拟合一个曲面,由曲面的求导代替离散点求差分,这种方法对于噪声比较不敏感。 三、统计判决法提取边界 以误判概率最小化设置门限,对边界检测算子作用后的每个像点判别/。统计判决法依赖于先验知识。 四、分裂—合并算法 按一定的均一化标准,将图片分成子图。合并满足均一性准则的子图。

五、跟踪技术 1)区域跟踪,基于区域的图像分割方法。 应用于直接提取区域。检测满足跟踪准则的点,找到这样的点,检测其所有邻点,把满足跟踪准则的任合邻点合并再重复。直到没有邻点满足检测准则。 2)曲线跟踪,基于边界的图像分割方法。 对整幅图扫描,对所有“现在点”的邻点检测,周围没有满足跟踪条件的点时,返回到上一个最近的分支处,取出另一个满足跟踪原则的现在点。重复根踪。 六、模型化与统计检验法检测边界 开始步骤为对图像划分成多块子图,每块子图进行曲面拟合。并应用误差的分析,构造F 统计量,判断此区域是否有边界的存在。 七、匹配检测技术 基于区域的一种分割方法。 1)归一化互相关测度匹配 类似于求相关系数。但是这种方法实用时不太理想,因为匹配模板的尺寸跟图上的尺寸差异,造成操作很难。 2)匹配滤波器 基于最大信噪比准则。 用一个滤波器对图像子图作卷积,当滤波器为子图旋转180度后的K倍时,功能与相关系数一样。此时称为匹配滤波器。 3)线检测 用匹配滤波器可以设计一些线检测器。对直线检测效果好。 八、利用模式识别某些技术进行图像分割 对每个像素提取特征,提取一个n维特征,如果特效果好,那么在特征空间里,像素点会表现出类聚。一般来说,特征是区域性的,一般是征对邻域或图像的各个子图提取特征。通常特征包含,灰度,空间关系(梯度,像素小块邻域平均灰度,纹理参数,颜色)等。 九、基于活动轮廓模型的边界提取算法 不同于经典的基于求导自下而上过程,而是一种基于总体和局部的自上而下和自下而上的处理过程。借助一些物理概念构造一个描述轮廓状态指标,将图像灰度分布,灰度梯度及轮廓形状约束等信息作为“外能”和“内能”构造活运轮廓的能量函数。将一个初始轮廓放在感兴趣的图像区域中,轮廓在外力和内力作用下变形,外力推动活动轮廓向着物体的边缘运动,而内力要使活动轮廓趋于光滑和保持其拓朴性。在达到平衡时,对应的能量最小,此时的活动轮廓即为要检测的边界。 十、基于视觉特性的边界提取方法 ——线性加权函数(LWF)在边界检测中的应用 视觉系统对亮度对比度的感知可以转化为数学中的微分算子的特征值问题,视觉的感觉响应类似于高斯函数与其拉普拉斯变换之和。基于生理学和数学导出的线性加权函数(LWF)是高斯函数与它的二阶导数的线性组合. 视觉处理过程是图像与一系列不同方差的高斯函数及其二阶导数的卷积过程。

相关文档
最新文档