一种基于灰度分布马尔可夫模型的图像分割

一种基于灰度分布马尔可夫模型的图像分割
一种基于灰度分布马尔可夫模型的图像分割

基于谱聚类的图像分割

本科生毕业设计 姓名:学号: 学院:计算机科学与技术学院 专业:计算机科学与技术 设计题目:基于谱聚类的图像分割 专题:图像分割的设计与实现 指导教师:职称:副教授

大学毕业设计任务书 学院计算机专业年级学生姓名 任务下达日期: 毕业设计日期: 毕业设计题目: 毕业设计专题题目 毕业设计主要内容和要求: 院长签章:指导教师签字:

中国矿业大学毕业设计指导教师评阅书 指导教师评语(①基础理论及基本技能的掌握;②独立解决实际问题的能力;③研究内容的理论依据和技术方法;④取得的主要成果及创新点;⑤工作态度及工作量;⑥总体评价及建议成绩;⑦存在问题;⑧是否同意答辩等): 成绩:指导教师签字: 年月日

中国矿业大学毕业设计评阅教师评阅书 评阅教师评语(①选题的意义;②基础理论及基本技能的掌握;③综合运用所学知识解决实际问题的能力;③工作量的大小;④取得的主要成果及创新点;⑤写作的规范程度;⑥总体评价及建议成绩;⑦存在问题;⑧是否同意答辩等): 成绩:评阅教师签字: 年月日

中国矿业大学毕业设计答辩及综合成绩

需求分析 一、利用前台,得到一张原始JPG图片; 二、把这张图片传到后台,JAVA通过JRI调用R; 三、利用R调用K-Means的改进算法,实现对这张图片的处理,由于一张图片的 像素值是一个矩阵,可以得到一组关于像素值的数据; 四、把这组像素值进行分类,对各类赋予不同的颜色进行标记,从而区分出需要的 图片信息; 五、把得到的新图片传到前台; 六、前台对进行处理后的图片进行显示,从图像中得到需要的信息,从而实现图像 的分割。

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

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

基于MATLAB的图像阈值分割技术

基于MATLAB 的图像阈值分割技术 摘要:本文主要针对图像阈值分割做一个基于MATLAB 的分析。通过双峰法,迭代法以及OUTS 法三种算法来实现图像阈值分割,并且就这三种算法做了一定的分析和比较,在加椒盐的图片上同时进行三种实验,做出比较,最终得出实践结论。 关键词:图像分割 MATLAB 阈值分割 算法 引言: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的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提.同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功的客观标准,图像阈值分割即是其中的一种方法。 阈值分割技术因其实现简单、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,已被应用于很多的领域,在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。 1、阈值分割思想和原理 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合:目标灰度集合与背景灰度集合,且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T 进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域,这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中,此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致,背景在另一个灰度级上也分布均匀,这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时,那么先将这些特征差别转化为灰度差别,然后再应用阈值分割方法进行处理,这样使用阈值分割技术也可能是有效的 设图像为f(x,y),其灰度集范围是[0,L],在0和L 之间选择一个合适的灰度阈值T ,则图像分割方法可由下式描述: 这样得到的g(x,y)是一幅二值图像。 (一)原理研究 图像阈值分割的方法有很多,在这里就其中三种方法进行研究,双峰法,迭代法,以及OUTS 法。 方法一:双峰法 T y x f T y x f y x g ≥<),(),(10){,(

图像分割算法的比较与分析

中北大学 课程设计说明书 学生姓名:学号: 学生姓名:学号: 学生姓名:学号: 学生姓名:学号: 学院:信息与通信工程学院 专业:电子信息工程 题目:信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师:陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日

中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院:信息与通信工程学院专业:电子信息工程 学生姓名:学号: 课程设计题目:信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期:2015年1月5日~2015年1月16日课程设计地点:电子信息工程专业实验室 指导教师:陈平 系主任:王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书

课程设计任务书

目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)

第一章绪论 研究目的和意义 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。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;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割,所以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。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,在图像工程中占有重要位置。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将原始图像转化为更抽象、更紧凑的表达形式,使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中,图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域,而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务,为下一步的图像分析做好准备,使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面,如医学图像分析,交通监控等,都有着非常广泛的应用,具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析,如不同形式图像的配准与融合,结构的测量,图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真,效果评估,图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中,图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩,这就降低了传输的带宽,对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱,具有降噪功能,便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术,至今已提出上千种分割算法。但因

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:

图像分割区域生长法

江苏科技大学 数字图像处理 图像分割——区域生长法专题 1 图像分割简介 图像分割( image segmentation) 就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特征可以是象素的灰度、颜色、纹理等, 预先定义的目标可以对应单个区域也可以对应多个区域。图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。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将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式, 使得更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割是一种重要的图像处理技术, 它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际中也得到大量的应用。图像分割包括目标轮廓、阈值化、图像区分或求差、目标检测、目标识别、目标跟踪等技术。 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。 其中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。而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。 图像分割中基于区域的方法主要有直方图门限法、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。本文主要讨论基于区域分割的区域生长法。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

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

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

基于阈值的灰度图像分割

对以CPT算法为主的灰度阈值化方法的研究 目录: 第一章:绪论 第二章:图像的预处理 第三章:图像分割概述 第四章:灰度阈值化图像分割方法 第五章:CPT算法及其对它的改进 第六章:编程环境及用PhotoStar对改进的CPT算法和其他算法的实现 第七章:实验结果与分析 第一章:绪论 1.1数字图像处理技术的发展 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉占60%,其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20%。所以,作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。【5】对于图像信息的处理,即图像处理当然对信息的传递产生很大影响。 数字图像处理技术起源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从伦敦到纽约传输了一幅图片,它采用了数字压缩技术。1964年美国的喷气处理实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片,这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念得到应用。其后,数字图像处理技术发展迅速,目前已成为工程学、计算机科学、生物学、医学等领域各学科之间学习和研究的对象。 经过人们几十年的努力,数字图像处理这一学科已逐渐成熟起来。人们总是试图把各个学科应用到数字图像处理中去,并且每产生一种新方法,人们也会尝试它在数字图像处理中的应用。同时,数字图像处理也在很多学科中发挥着它越来越大的作用。 1.2图像分割概述和本论文的主要工作 图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域,是数字图像处理中的重要问题,是计算机视觉领域低层次视觉问题中的重要问题,同时它也是一个经典的难题。几十年来,很多图像分割的方法被人们提出来,但至今它尚无一个统一的理论。 图像分割的方法很多,有早先的阈值化方法、最新的基于形态学方法和基于神经网络的方法。 阈值化方法是一种古老的方法,但确是一种十分简单而有效的方法,近几十年人们对阈值化方法不断完善和探索,取得了显著的成就,使得阈值化方法在实际应用中占有很重要的地位。 本文将主要对图像分割的阈值化方法进行探讨。在对阈值化方法的研究过程中,本人首先将集中精力对效果比较好的阈值化方法进行探讨,并对其存在的不足加以改进,从而作出性能优良的计算机算法;由于目前很多方法各有其特点,所以将对具有不同特点的图像用不同的方法处理进行研究。在论文正文部分还将其应用到实践中去,并对其加以评价。 第二章:图像的预处理 2.1图像预处理的概述 由于切片染色和输入光照条件及采集过程电信号的影响,所采集的医学图

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 )

马尔可夫链模型

马尔可夫链模型 马尔可夫链模型(Markov Chain Model) 目录 [隐藏] ? 1 马尔可夫链模型概述 ? 2 马尔可夫链模型的性质 ? 3 离散状态空间中的马尔可夫链 模型 ? 4 马尔可夫链模型的应用 o 4.1 科学中的应用 o 4.2 人力资源中的应用 ? 5 马尔可夫模型案例分析[1] o 5.1 马尔可夫模型的建 立 o 5.2 马尔可夫模型的应 用 ? 6 参考文献 [编辑] 马尔可夫链模型概述 马尔可夫链因安德烈·马尔可夫(Andrey Markov,1856-1922)得名,是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当期以前的历史状态)对于预测将来(即当期以后的未来状态)是无关的。 时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链, 简记为。 马尔可夫链是随机变量的一个数列。这些变量的范围,即他们所有可能 取值的集合,被称为“状态空间”,而Xn的值则是在时间n的状态。如果Xn + 1对于过去状态的条件概率分布仅是Xn的一个函数,则 这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。

马尔可夫在1906年首先做出了这类过程。而将此一般化到可数无限状态空间是由柯尔莫果洛夫在1936年给出的。 马尔可夫链与布朗运动以及遍历假说这两个二十世纪初期物理学重要课题是相联系的,但马尔可夫寻求的似乎不仅于数学动机,名义上是对于纵属事件大数法则的扩张。 马尔可夫链是满足下面两个假设的一种随机过程: 1、t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关,与t时刻以前的状态无关; 2、从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。一个马尔可夫链模型可表示为=(S,P,Q),其中各元的含义如下: 1)S是系统所有可能的状态所组成的非空的状态集,有时也称之为系统的状态空间,它可以是有限的、可列的集合或任意非空集。本文中假定S是可数集(即有限或可列)。用小写字母i,j(或S i,S j)等来表示状态。 2)是系统的状态转移概率矩阵,其中P ij表示系统在时刻t处于状态i,在下一时刻t+l处于状态i的概率,N是系统所有可能的状态的个数。对于任意i∈s,有 。 3)是系统的初始概率分布,q i是系统在初始时刻处于状态i的概率, 满足。 [编辑] 马尔可夫链模型的性质 马尔可夫链是由一个条件分布来表示的 P(X n + 1 | X n) 这被称为是随机过程中的“转移概率”。这有时也被称作是“一步转移概率”。二、三,以及更多步的转移概率可以导自一步转移概率和马尔可夫性质:

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

数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab

1.课程设计的目的 (1)使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果,以及各 种因素对分割效果的影响 (2)使用Matlab软件进行图像的分割 (3)能够进行自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割 性能 (4)能够掌握分割条件(阈值等)的选择 (5)完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果,能够从理论上做出合 理的解释 2.课程设计的要求 (1)能对图像文件(bmp,jpg,tiff,gif)进行打开,保存,退出等功能操作 (2)包含功能模块:图像的边缘检测(使用不同梯度算子和拉普拉斯算子)(3)封闭轮廓边界 (4)区域分割算法:阈值分割,区域生长等

3.前言 3.1图像阈值分割技术基本原理 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的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。 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,这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景),他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标,需要将他们分离提取出来,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格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等,预先定义的目标可以对应单个区域,也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有:阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合:目标灰度集合与背景灰度集合,且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域,这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中,此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致,背景在另一个灰度级上也分布均匀,这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时,那么先将这些特征差别转化为灰度差别,然后再应用阈值分割方法进行处理,这样使用阈值分割技术也可能是有效的

基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法

中北大学 毕业设计(论文)任务书 学院、系: 专业: 学生姓名:车永健学号: 设计(论文)题目:基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日

任务书填写要求 1.毕业设计(论文)任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写,经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计(论文)开始前一周内填好并发给学生; 2.任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式(可从教务处网页上下载)打印,不得随便涂改或潦草书写,禁止打印在其它纸上后剪贴; 3.任务书内填写的内容,必须和学生毕业设计(论文)完成的情况相一致,若有变更,应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写; 4.任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写,应写中文全称,不能写数字代码。学生的“学号”要写全号(如020*******,为10位数),不能只写最后2位或1位数字; 5.有关年月日等日期的填写,应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求,一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。

毕业设计(论文)任务书

毕业设计(论文)任务书 3.对毕业设计(论文)课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等): 1、论文一份; 2、程序代码及图像结果; 3、英文翻译一份。 4.毕业设计(论文)课题工作进度计划: 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料,完成开题报告; 学习有关知识,方案确定,完成中期报告;完善算法并仿真验证; 撰写、修改、评阅毕业论文; 论文答辩 学生所在系审查意见: 系主任: 年月日

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

灰度图像分割算法的研究

安徽建筑工业学院 毕业设计 (论文) 课题灰度图像分割算法的研究 专业电气工程及其自动化 班级 07城建电气3班 学生姓名郑鹏 学号 指导教师栾庆磊 2011 年 04 月 16 日

摘要 边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一,也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征,是图像的基本特征之一,广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、模式识别等图像分析和处理中。因此,图像边缘的检测方法,一直是图像处理与分析技术中的研究热点。然而,至今发表的有关边缘检测的理论和方法尚存在许多不足之处,比如在检测精度和去噪方面很难达到令人满意的效果。本次毕业设计针对边缘检测中存在的问题,在对一些传统和新兴的边缘检测方法进行归纳的基础上,围绕灰度图像的边缘检测拟开展以下创新性和探索性工作:拟研究和分析常用的图像滤波方法,拟设计一种将改进中值滤波方法,拟研究Sobel算子和Laplacian算子在边缘检测中的特点,并根据这些特点对比分析这两类算法优缺点等,给出理论研究成果和仿真实例。 关键词:灰度图像分割算子

Abstract Edge detection is an image processing and analysis of one of the most basic,Is also still not been satisfactorily resolved a class of problems。Edges of the image that contains an image of the location, contour and other characteristics, is one of the basic characteristics of the image, widely used in description, image segmentation, image enhancement, pattern recognition, image analysis and processing。Therefore, the image edge detection methods, image processing and analysis has been the research focus in technology. However, so far published on the theory and methods of edge detection there are still many shortcomings, such as denoising in terms of detection accuracy and difficult to achieve satisfactory results。The graduation design for edge detection, problems existing in traditional and new to some in the edge detection method based on the summarized, around gray image edge detection intends to carry out the following innovative and exploratory work: intends to study and analysis of common image filtering method, which intends to design a will improve median filtering method, Sobel operator and to study the Laplacian operator in edge detection, and according to these characteristics, characteristics of the two kinds of comparison and analysis of the advantages and disadvantages, given algorithm theory research and simulation examples。 Keywords: grayscale image segmentation operator

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