图像处理区域分割
图像编码中的区域分割与填充技术(一)
图像编码是数字图像处理中的一个重要环节，其目的是对图像进行压缩以减少存储空间或传输带宽。
在图像编码中，区域分割与填充技术是一种常用的方法，可以有效地提高图像的压缩率和质量。
本文将讨论图像编码中的区域分割与填充技术，并探索其在实际应用中的价值。
一、区域分割技术区域分割是将图像划分为多个独立的区域，每个区域内的像素具有相似的特征。
常见的区域分割算法包括基于阈值的分割、边缘检测和基于区域增长的分割等。
基于阈值的分割是一种简单而直观的方法，通过设定一个灰度值作为阈值，将图像分为两个不同的区域。
边缘检测是利用图像中像素灰度值变化的特点，找出图像中的边缘。
基于区域增长的分割算法是一种基于种子点的方法，通过种子点生长，将相邻像素合并到同一个区域中。
区域分割技术可以在图像编码中起到关键作用。
例如，在基于动态区块矩阵压缩的JPEG2000算法中，通过对图像进行区域分割，可以将不同区域的像素按照不同的压缩质量进行编码，从而有效地提高压缩效率。
此外，在目标检测和图像分割等领域，区域分割技术也被广泛应用。
二、填充技术的意义填充技术是指利用图像的局部特征，推测并填充图像中部分缺失的像素。
在图像编码中，填充技术可以帮助恢复被压缩的图像中的细节信息，提高图像的视觉质量。
常见的填充技术包括基于像素的填充和基于纹理的填充。
基于像素的填充是指利用图像中周围像素的信息，估计缺失像素的值。
例如，当图像中某个像素由于压缩等原因丢失时，可以利用周围像素的平均值或加权平均值来填充该像素，以尽量保持图像的连续性和平滑性。
基于纹理的填充是指通过学习图像的纹理特征，推测并填充缺失的像素。
例如，当图像中的某个纹理区域缺失时，可以通过寻找与该区域相似的纹理来进行填充。
这种填充技术可以提高图像的视觉连贯性和真实感。
填充技术在图像编码中具有重要作用。
例如，在基于深度学习的图像超分辨率重建算法中，通过学习图像的纹理特征，可以有效地推测并填充图像中缺失的细节信息，从而实现图像的高质量重建。
医学影像处理中的图像配准与分割技术教程
医学影像处理中的图像配准与分割技术教程随着科技的飞速发展，计算机在医学影像处理领域扮演着越来越重要的角色。
图像配准与分割技术是医学影像处理中的两个核心任务，对于医学诊断和研究具有重要意义。
本文将深入介绍医学影像处理中的图像配准与分割技术，帮助读者了解这两项技术的原理、应用和实现方法。
一、图像配准技术1. 原理概述图像配准是指将两个或多个影像进行对齐的过程，使它们在空间上在几何和灰度上保持一致。
它可以通过确定变换参数来实现，比如平移、旋转、缩放和弯曲等。
图像配准的目标是最小化配准的误差，使得对齐后的影像尽可能与真实情况一致。
2. 常见方法(1) 特征点匹配法：该方法基于图像中的特征点进行匹配，比如角点、边缘点等。
利用特征点之间的对应关系，可以求解出图像之间的变换参数。
(2) 基于区域的配准法：该方法基于图像的整体信息进行匹配，比如颜色、纹理等。
通过比较两幅图像的相似度，可以得到它们之间的变换关系。
(3) 基于图像金字塔的配准法：该方法通过建立不同尺度的图像金字塔，逐层进行匹配。
从粗到细的过程中，可以提高算法的鲁棒性和效率。
3. 应用实例(1) 医学影像配准：图像配准在医学领域中具有广泛的应用，比如磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和脑电图（EEG）等。
通过图像配准，可以准确地比对不同时间点或不同受试者的医学影像，为医生提供准确的诊断和治疗方案。
(2) 功能脑影像配准：功能脑影像配准是将脑功能影像与脑结构影像进行配准，可以帮助研究者探索大脑的功能区域和网络连接情况，对脑疾病的研究和诊断具有重要意义。
二、图像分割技术1. 原理概述图像分割是将图像分成若干个不重叠的区域或像素集合的过程。
其目的是根据图像的特征，将图像中的对象和背景进行分离，使得后续处理更加容易。
图像分割可以根据需求分为全局分割和局部分割，也可以根据算法分为基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等。
2. 常见方法(1) 基于阈值的方法：该方法通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分类为前景和背景。
图像分割方法
图像分割方法图像分割是图像处理的基本任务之一，它是用来从图像中将特征区分出来的一种编程技术，以提高图像处理任务的效率。
简单地说，图像分割是把一幅图像划分成若干个小块，每块代表一个特定的物体或物体的一部分。
它允许人们更好地理解图像的全局结构和本质，也有助于改善图像识别、检测、分类、检索等方面的性能。
图像分割的本质是将图像分解成两部分：分割区域和非分割区域。
分割区域是指要分割出的物体，而非分割区域表示背景或其他无关物体。
此外，分割有两个重要的部分：分割质量与分割效率。
常见的图像分割方法有基于边缘的方法、基于区域的方法和基于分段树的方法等。
基于边缘的方法是通过边缘检测技术检测图像中的边缘，然后将边缘分割出来，完成图像的分割。
由于这种方法主要考虑的是边缘信息，它不考虑整体的空间关系，所以当边缘信息不够时，可能会出现分割失败的现象。
因此，基于边缘的方法并不是很常用。
基于区域的方法是在图像中检测物体的区域，并将这些区域进行分割。
这种方法可以考虑整体的空间关系，但是也容易在细节考虑方面出现问题，比如区域界限不清晰，或者两个不同物体太接近，造成分割失败。
基于分段树的方法是利用每个像素的连通性和空间关系来构建连通域，然后分割连通域中的物体。
基于分段树的方法不仅可以考虑整体的空间关系，而且可以考虑细节的关系，由于考虑范围较广，因此在一些图像分割任务上，分段树的方法可以得到较好的效果。
此外，还有一种新兴的图像分割技术深度学习。
它采用了深度神经网络，通过深度学习网络可以实现半自动化的图像分割，它的效率要比传统的图像分割技术更高，具有潜力发展。
总之，图像分割是一种非常重要的图像处理技术，它可以帮助人们更好的理解图像的结构，改善图像识别的性能，并且可以应用在诸如自动驾驶、目标跟踪等领域中。
未来，深度学习在图像分割领域也将发挥很重要的作用，带来更高效率、更精确的分割结果。
数字图像处理中的形态学与图像分割算法
数字图像处理中的形态学与图像分割算法数字图像处理是计算机科学与工程领域中的一门重要学科，它研究如何对数字图像进行分析、处理和改进。
在数字图像处理中，形态学和图像分割算法是两个重要的概念。
本文将介绍数字图像处理中的形态学和图像分割算法，并探讨它们在实际应用中的作用和局限性。
形态学是一种基于形状和结构的图像处理方法，它模拟了生物学中的形态学概念。
形态学操作主要包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
腐蚀操作通过对图像中的每个像素点进行局部最小值操作，可以去除图像中的小噪声和细小的边缘。
腐蚀操作可以使图像中的物体变得更小，边缘变得更细。
膨胀操作则是通过对图像中的每个像素点进行局部最大值操作，可以填充图像中的空洞和细小的间隙。
膨胀操作可以使图像中的物体变得更大，边缘变得更粗。
开运算是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，它可以去除图像中的小噪声和细小的边缘，并保持图像的整体形状不变。
闭运算则是先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，它可以填充图像中的空洞和细小的间隙，并保持图像的整体形状不变。
开运算和闭运算是形态学中常用的操作，它们可以用于图像增强、边缘检测和形状分析等应用。
图像分割是将图像划分为若干个子区域的过程，每个子区域具有相似的特征或属性。
图像分割算法可以通过颜色、纹理、边缘和区域生长等特征来实现。
其中，边缘检测是一种常用的图像分割方法，它可以通过检测图像中的边缘来将图像分割为不同的区域。
边缘检测算法主要包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
除了边缘检测，区域生长也是一种常用的图像分割方法。
区域生长算法通过选择种子点和定义生长准则来将图像分割为不同的区域。
种子点是指具有代表性的像素点，生长准则是指像素点之间的相似性度量。
区域生长算法可以根据不同的生长准则来实现不同的图像分割效果。
形态学和图像分割算法在数字图像处理中具有广泛的应用。
形态学操作可以用于图像增强、噪声去除和形状分析等任务。
图像分割算法可以用于图像识别、目标跟踪和医学图像分析等领域。
医学图像处理中的边缘检测与分割算法
医学图像处理中的边缘检测与分割算法边缘检测与分割是医学图像处理中的重要部分，被广泛应用于疾病诊断、医学影像分析和手术辅助等领域。
边缘检测算法用于提取图像中的边缘信息，而分割算法则可以将图像划分为不同的区域，有助于医生对图像进行进一步分析和诊断。
一、边缘检测算法在医学图像处理中，常用的边缘检测算法包括基于梯度的方法、基于模型的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于梯度的方法基于梯度的边缘检测算法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘位置。
常用的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种常用的离散微分算子，通过在图像中对每个像素点应用Sobel算子矩阵，可以得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
通过计算梯度幅值和方向，可以得到边缘的位置和方向。
Prewitt算子与Sobel算子类似，也是一种基于梯度的边缘检测算子。
它通过将图像中的每个像素点与Prewitt算子矩阵进行卷积运算，得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
进一步计算梯度幅值和方向，可以确定边缘的位置和方向。
Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它采用多步骤的方法来检测边缘。
首先，对图像进行高斯滤波来减少噪声。
然后，计算图像的梯度幅值和方向，进一步剔除非最大值的梯度。
最后，通过设置双阈值来确定真正的边缘。
2. 基于模型的方法基于模型的边缘检测算法借助数学模型来描述边缘的形状和特征。
常用的算法包括基于边缘模型的Snake算法和基于边缘模型的Active Contour算法。
Snake算法（也称为活动轮廓模型）是一种基于曲线的边缘检测算法。
它通过将一条初始曲线沿着图像中的边缘移动，使得曲线更好地贴合真实边缘。
Snake算法考虑了边缘的连续性、平滑性和能量最小化，可以获得较为准确的边缘。
Active Contour算法是Snake算法的进一步发展，引入了图像能量函数。
通过最小化能量函数，可以得到最佳的边缘位置。
Active Contour算法可以自动调整曲线的形状和位置，适应复杂的图像边缘。
区域分裂合并法在图像分割中的应用
区域分裂合并法在图像分割中的应用在图像处理的领域中，图像分割是一项关键的任务，其目的是将图像划分为具有不同特性的区域，以便于后续的分析和理解。
而区域分裂合并法作为一种重要的图像分割方法，凭借其独特的优势，在众多应用场景中发挥着重要作用。
要理解区域分裂合并法，首先得明白图像分割的基本概念。
简单来说，图像分割就是将一幅图像分成若干个有意义的区域，每个区域内部具有相似的特征，而不同区域之间的特征则存在明显差异。
这就好比我们在整理一堆杂物时，会把相似的物品放在一起，不同的物品分开存放。
区域分裂合并法的基本思想其实并不复杂。
它就像是在玩一个“拆解与组合”的游戏。
首先，从整幅图像开始，如果发现某个区域内部的差异较大，就将其分裂成更小的子区域，直到每个子区域内部的特性足够相似为止。
然后，再反过来看看这些子区域，把那些相似程度较高、应该属于同一类的子区域合并起来。
比如说，我们有一幅风景图像，其中有蓝天、白云、山脉和草地。
一开始，我们可能把整个图像看作一个大区域，但仔细一看，发现这个大区域内部的差异很大，蓝天和草地的颜色、纹理完全不同。
于是，我们就把这个大区域分裂成蓝天区域、白云区域、山脉区域和草地区域。
但再进一步观察，可能会发现某些相邻的白云区域其实非常相似，那就把它们合并成一个更大的白云区域。
这种方法的优点是显而易见的。
它对于复杂的图像，尤其是那些包含多种不同特征且分布不均的图像，具有很好的适应性。
而且，由于是基于区域的操作，所以在处理过程中能够较好地保留图像的空间信息。
在实际应用中，区域分裂合并法有着广泛的用途。
在医学图像处理中，比如对 X 光片、CT 扫描图像或者核磁共振图像进行分析时，医生们需要准确地分割出病变组织、正常组织以及各种器官。
区域分裂合并法就可以帮助他们将图像中不同的组织结构清晰地划分出来，为疾病的诊断和治疗提供有力的支持。
在卫星遥感图像的处理中，区域分裂合并法也大显身手。
通过对地球表面的遥感图像进行分割，可以区分出不同的土地类型，如森林、农田、城市、水域等，这对于资源监测、环境评估和城市规划等都具有重要的意义。
图像处理中的图像分割效果评估指标研究
图像处理中的图像分割效果评估指标研究图像处理领域中的图像分割是一项重要的任务，广泛应用于医学图像分析、目标检测、图像识别等领域。
在图像分割过程中，评估其效果的指标对于算法的改进和优化具有重要意义。
本文将探讨图像处理中常用的图像分割评估指标，分析其原理和适用范围。
图像分割是将图像分成具有相似性质或特征的不重叠区域的过程。
评估图像分割的效果需要一个准确而全面的指标。
以下是几个常用的图像分割效果评估指标：1. 轮廓相似度（Contour Similarity）轮廓相似度是评估分割结果与真实分割之间轮廓接近程度的指标。
它通过计算分割边界与真实边界之间的重合程度来评估分割的准确性。
轮廓相似度的计算通常使用Jaccard系数或Dice系数，它们分别是分割轮廓区域与真实轮廓区域的交集除以它们的并集。
这些系数的取值范围为0到1，越接近1表示分割效果越好。
2. 区域相似度（Region Similarity）区域相似度是评估分割结果与真实分割之间区域匹配程度的指标。
它通过计算分割区域与真实区域之间的重合程度来评估分割的准确性。
常用的区域相似度指标包括覆盖率（Recall）和准确率（Precision）。
覆盖率表示分割中正确划分的区域与真实区域的比例，准确率表示真实区域中被正确划分的区域比例。
综合考虑覆盖率和准确率的F1得分是一个常用的评价指标，其计算公式为F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。
3. 边界误差（Boundary Error）边界误差是评估分割结果边界与真实边界之间差异程度的指标。
它可以通过计算分割边界与真实边界之间的距离进行测量。
常用的边界误差指标包括平均绝对误差（MAE）和线段对称哈尔夫距离（LSHD）。
MAE计算所有点与最近边界之间的距离的平均值，而LSHD计算最小距离点对之间的平均距离。
4. 相似性指数（Similarity Index）相似性指数是评估分割结果与真实分割之间相似程度的指标。
图像处理-区域分割ppt课件
• 各个区域Zebkde的加权平均值即为图像分割一致性的评价标准。
1 M
Zeb
N
Nk zebk
k 1
• 以区域内方差为原则：
• 区域内一致性判定
归一因子E，wk为权值 以分割图像一致性判断
2
1 Nk
(
iRk
fi
fk )2
(max fi min fi )2
E （ wk） iRk Rk I
• 所有的聚类分割法都对初始值敏感，分割效果不稳定；如果不考虑图像空间上下文间 信息，容易出现分割效果不理想的情况。
7
K-均值聚类
执行步骤：
• 1、选择某种方法将N割样本分成c个聚类的初始划分，计算每个聚类的均值u1、u2、 u3...uc和Je
• 2、选择一个备选样本x,设其在Xj中。
• 3、若Ni=1，则转步骤2，否则继续。
TP 、准确度=TP FP
FP FN
、错误率=
TP FPTN FN
等
15
其他分割方式
基于参数活动轮廓模型的分割
• 传统的Snake模型 • GVF Snake模型
基于几何形变模型的分割
• 几何活动轮廓模型 • 测地活动轮廓模型 • Chan-Vese模型
16
Thank you
• 4、计算。
j
Nj
N
j Ni
1
Ni 1
xuj x ui
2
ji 2 ji
• 5、对于所有的j，如果ρk<ρj，则将x从Xi移到Xk中。
• 6、重新计算uk和ui的值，并修改Je。
• 7、若迭代N次，Je不变，则停止，否则转到步骤2。
图像分割的常用方法
图像分割的常用方法
1. 阈值分割：根据像素灰度值与预设阈值之间的大小关系将图片分成黑白两个部分，常用于二值化处理。
2. 区域生长：利用像素之间的空间连通关系，从种子像素开始，将与其相邻的像素逐步合并成同一个区域。
3. 全局图像分割：将图像分成多个颜色或灰度级别，然后根据图像亮度、颜色、纹理、空间信息等特征进行分类，常用于分类、检测、识别等任务。
4. 模型分割：使用先前训练好的模型对图像分类和分割。
例如，利用卷积神经网络(CNN) 对图像进行分类和分割。
5. 基于图的分割：将图像转换成图形结构，建立节点之间的连接关系，通过图形算法对图形进行分割。
6. 边缘检测：检测图像中的边缘线条并将其分割出来，常用于目标检测和识别。
7. 水平集分割：该方法使用曲线(水平集) 对图像进行分割，可以在不同曲线之间自由地移动，因此在较复杂的图像中可以得到更好的分割效果。
图像分割算法的原理与效果评估方法
图像分割算法的原理与效果评估方法图像分割是图像处理中非常重要的一个领域，它指的是将一幅图像分割成多个不同的区域或对象。
图像分割在计算机视觉、目标识别、医学图像处理等领域都有广泛的应用。
本文将介绍图像分割算法的原理以及评估方法。
一、图像分割算法原理图像分割算法可以分为基于阈值、基于边缘、基于区域和基于图论等方法。
以下为其中几种常用的图像分割算法原理：1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是一种简单而高效的分割方法。
它将图像的像素值进行阈值化处理，将像素值低于阈值的部分归为一个区域，高于阈值的部分归为另一个区域。
该算法的优势在于计算速度快，但对于复杂的图像分割任务效果可能不理想。
2. 基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测图像中的边缘来实现分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
该算法对边缘进行检测并连接，然后根据连接后的边缘进行分割。
优点是对于边缘信息敏感，适用于复杂场景的分割任务。
3. 基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法将图像分割成多个区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性。
常用的方法包括区域生长、分裂合并等。
该算法将相邻的像素进行聚类，根据像素之间的相似度和差异度进行分割。
优点是在复杂背景下有较好的分割效果。
4. 基于图论的图像分割算法基于图论的图像分割算法将图像看作是一个图结构，通过图的最小割分割图像。
常用的方法包括图割算法和分割树算法等。
该算法通过将图像的像素连接成边，将图像分割成多个不相交的区域。
该算法在保持区域内部一致性和区域间差异度的同时能够有效地分割图像。
二、图像分割算法的效果评估方法在进行图像分割算法比较和评估时，需要采用合适的评估指标。
以下为常用的图像分割算法的效果评估方法：1. 兰德指数（Rand Index）兰德指数是一种常用的用于评估图像分割算法效果的指标。
它通过比较分割结果和真实分割结果之间的一致性来评估算法的性能。
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Zeb
1 N
M
Nk zebk
其中i为Rk中的像素,fi为像素i的灰度值，W(i)为像素i
k 1
的邻域，Nk为区域Rk的像素总数
各个区域Zebkde的加权平均值即为图像分割一致性的
评价标准。
2
1 Nk
(
iRk
fi
fk )2
(max fi min fi )2
E （ wk） iRk Rk I
iRk
（2）
eg:灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中 灰度级分布的统计。这里设h1(X)和h2(X)为相邻两个区 域的灰度直方图，H1(X)和H2(X)分别为累计灰度直方图。
问题：原图尺寸太小时检测可靠性降低，
分裂合并法
操作步骤
对任意区域进行分割。
V(
对相邻区域，如果
Ri
,
R
j
)
t
，将二者Βιβλιοθήκη 性表示连接它们边的权值，这样就把分割 问 （输题距入图转离像 化说为明最 ）映射优为图化问题设割--计准互分则 补子图形标成函的目数割最小对数目求标解函
图论分割流程：
图的分割 G=（V,E）
V：图的顶点
sml(i, j) exp( (Ii I j )2 2 )
从图像到图的映射
E：连接顶点 W：边的权值
步骤1：对像素扫描，找出尚未归置的像素。 步骤2：以该像素为中心检查他的邻接像素，如果灰度差小于预先的阈值 步骤3：以新合并的像素为中心，返回步骤2。 步骤4：返回步骤1，继续扫描，直到所有像素都有归属。
优缺点：
方法简单，易于计算。 当图像是彩色的时候，仅用单色的准则效果会受到影响。 在不考虑像素间的连通性和邻近性时，可能出现无意义的结果。
无监督评价方法的质量参数：
区域内一致性、区域间差异性指标、语义指标
有监督评价方法的分割评判标准：
真阳性（TP）、假阴性（FN）、假阳性（FP）、
无监督评价方法
区域内一致性标准
区域内一致性主要基于图像的颜色、灰度、纹理和熵等。 以最大对比度为原则：
分Rk割的后一的致二值性Ze图bZk 中ebNk有1表k Rij1RW示k、(i)m为RRka2x：.(..fRi Mf共j ) M个区域，则第k个区域
问题：这中方法偏向于分离单个或者小簇顶点
→
E(u)
Ncut(G1, G2
)
cut(G1, G2 ) assoc(G1 , G)
cut(G2 , G1) assoc(G2 , G)
图像分割的性能评价
图像分割的性能评价分为：
无监督评价方法：通过分割结果图像的质量参 数来评价相应的分割算法。
有监督评价方法：将算法分割得到的图像与理 想分割的参考图像进行比对。
( x, y )I
iI
主要基于分割目标的形状和边界平滑度等信息。
4S
P2
紧凑性=
P2 圆度=
S
通过组合上述三类指标，可以形成性的评价指标！！！
有监督评价方法
真实目标
TN FN TP FP
分割结果
TP TP FN
目标。 景。 标。 背T景N 。
TN FP
其中：TP是分割算法将实际
FN是分割算法将实际目
优缺点：
K-均值聚类
执行步骤：
1、选择某种方法将N割样本分成c个聚类的初
始划分，计算每个聚类的均值u1、u2、u3...uc和
Je
234、、、选 若 计择 N算i=一 。1，个则j备 转选NNNNji步样ji 11骤本xx 2xuu，i,j 设22 jj否其ii则在继Xj续中。。
K-均值聚类
区域生长法
2、基于区域内灰度分布统计性质
步骤1：把像素分成互不重叠的小区域。
步骤2：比较邻接区域的累计灰度直方图，根据分布 的相似性进行区域合并。
步满骤足3终：止设条置件终。止准则mxa，x 重H1复(x)步- H骤22(x直) 到各区域X H合1(并x) H2 (x)
合并原则：（1）
图像处理区域分割
目录
基于区域的分割
区域生长法 分裂合并法
聚类分割
K-均值聚类 模糊C均值聚类
➢ 基于图论的分割 ➢ 图像分割的性能评价
区域分割
阈（yu）值分割法没有或很少考虑空间关 系，很多阈值选择受到限制，基于区域的 分割方法可以弥补这点不足。
区域分割方式：
1、区域生长法
思想：将每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后 将种子像素周围领域中与种子像素有相同或相似的像素合并到种子像 素所在的区域中。
样本均值
1
ui
=
Ni
x
xX i
c
2
Je x ui
i1 xX i
误差平方和
u
j
uj
N
1 j
1
(
x
u
j
)
Jj
Jj
Nj N j 1
xuj
2
迭代后的均值和平方和
Nj N j 1
xuj
2
Nk Nk 1
x uk
2
基于图论的分割
思想：将图像映射为带权图，将像素或区 域视为节点，两节点属于同一区域的可能
相似度判断因素：
基于图论的分割
分割原则：
1、同一子集Vi内的顶点之间的关系紧密。 2、不同子集Vi与Vj相互之间的关系松散。 eg:补图、割集、边集。
分割算法
cut(G1,G2 )
wij E(u) min(cu
割集的权值之和为割：
iV1 (G1 ), jV2 (G2 )
两图之间的联系最弱，则要求子图间的割最小。
2
U I 1- ( wkk 2 E ) Rk I
以区域内方差为原则：
无监督评价方法
区域间差异化指标
思想：好的分割，其分割的相邻区域间的特征具有显著的差异。
语义指标
M 1 M
DIR
1 Cm2
f (Ri ) f (R j )
i1 j i1
max((g(x, y)) min(g(x, y))
合并，这里V代表同质区域中的方差。
如果进一步的分裂或合并都不可能，
则终止算法。
聚类分割
聚类分割就是把给定的样本集合 X={x1,x2,x3....xn}按照某种准则分割成k个不相 交的子集，满足区域分割的要求--同一子集 中的样本相似性较大，不同子集样本的相 似性。
典型的聚类方法：
K-均值 模糊C均值 Mean-Shift聚类算法
2、分裂合并法
分裂合并法先从整幅图开始，先将图像分成任意大 小且不重叠的区域，然后再合并或分裂这些区域以 满足分割的要求。
区域生长法
区域生长三要素：→
确定一组能正确代表所需区域的种子要素。 确定在生长过程中能将相邻像素包含进来的准则。 制定让生长停止的条件。
生长准则
1、基于区域灰度差