图像分割
图像分割
图像分割的方法体系
基于阈值的分割方法
阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度 阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据 比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按 照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 1.灰度阈值分割法
灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中 应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g 的如下变换：灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图 像分割中应用数量最多的一类。
形状特征
通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是 轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征 主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关 系到整个形状区域。
各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地 利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也 有一些共同的问题，包括：
1.目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的 数学模型；
3.自适应阈值：
在许多情况下，物体和背景的对比度在图像中的各处不是一样的， 这时很难用一个统一的阈值将物体与背景分开。这时可以根据图像的 局部特征分别采用不同的阈值进行分割。实际处理时，需要按照具体 问题将图像分成若干子区域分别选择阈值，或者动态地根据一定的邻 域范围选择每点处的阈值，进行图像分割。这时的阈值为自适应阈值
其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=1，对于背景的图 像元素g(i,j)=0。
由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适 的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度 值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接 给出图像区域。
阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算 效率的应用场合(如用于硬件实现)，它得到了广泛应用。人们发展了各种 各样的阈值处理技术，包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等。
医学图像分割方法综述
原理: 分裂合并的思想将图像先看成一个区域，然后区域不断被 分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的。研究重 点是分裂和合并规划的设计。
缺点: 分裂技术破坏区域边界。
example
• 在想要分割的部分选择一个或者多个种子 • 相邻像素就会以某种算法进行检测 • 将符合检测条件的像素加入到区域中 • 逐渐生长为满足约束条件的目标区域
途径: 先用基于区域的分裂合并方法分割图像，然后用边界信息对区 域间的轮廓进行优化；先在梯度幅值图像中检测屋脊点和波谷点, 通 过最大梯度路径连接奇异点获得初始图像分割，然后采用区域合并技 术获得最终结果等
其它分割方法
基于模糊理论:图像分割问题是典型的结构不良问题，而模糊集理论具 有描述不良问题的能力。基于模糊理论的图像分割方法包括模糊阈值 分割方法、模糊聚类分割方法和模糊连接度分割方法等。
优点:实现简单，对不同类灰度值或其他特征相差很大 时，能有效分 割。常做医学图像的预处理。
缺点: 不适应多通道和特征值相差不大的图像；对噪声和灰度不均匀 很敏感；阈值选取困难。
直方图
• 图像区域由灰度值区分开
基于阈值的图像分割
阈值:
选择灰度值作为阈值
g m in和g m a x
遍历整幅图像检测像素是否在此区域内
分类: 形变模型包括形变轮廓(deformable contour) 模型（又称 snake或active contour ），三维形变表面（deformable surface ）模型。
形变轮廓模型: 使轮廓曲线在外能和内能的作用下向物体边 缘靠近，外力推动轮廓运动，而内力保持轮廓的光滑性。
基于阈值的图像分割
遥感数字图像处理第8章 图像分割
腐蚀运算
目的：消除目标的边界点，用于消除无意义的小目标
(毛刺，小突起)
方法：
1.原点在集合Ｂ(结构元素)中
2.原点不在集合Ｂ(结构元素)中
腐蚀运算(erosion)
腐蚀运算(erosion)
A B x | ( B )x A .
对结构元素B作平移x，B全包含在A中时，
原点的集合就是计算结果
(1)直方图方法：直方图的谷底位置
最佳阈值的选择
(2)自适应阈值方法
A.将目标分割成大小固定的块
B.确定每一个块的目标峰值和背景峰值
C.第一次处理：对每一个块进行分割（边界阈值采用目标和背 景峰值的中点） D.计算每一个块的目标灰度和背景灰度平均值 E.第二次处理：对每个块再次分割（边界阈值采用目标和背景灰 度平均值的中值）
四连通 八连通
工作流程
1.确定待分割对象
2.选择敏感波段
3.选择分割方法
4.对分割的结果进行矢量化
分割原理和方法
边界（边缘）方法： 阈值分割技术，微分算子
边缘检测
假设：图像分割结果中的子区域在原来图像中有边缘存在，或
不同子区域间有边界的存在（像素值灰度不连续性）
区域方法：区域增长技术，聚类分割技术
图像分割的目的
图像分割的目标：根据图像中的物体将图像的像素分
类，并提取感兴趣目标
图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤
图像
图像预处理
图像识别
图像理解
图像分割
图像分割的目的
图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程
把焦点放在增强感兴趣对象：汽车牌照（前景）
排除不相干图像成分：其它区域（背景）
最佳阈值的选择
图像分割技术在计算机视觉中的应用案例
图像分割技术在计算机视觉中的应用案例图像分割是计算机视觉领域中的一项重要技术，可以将图像划分为不同的区域或对象，从而帮助计算机理解图像，并提取出有用的信息。
图像分割技术在很多应用领域都有广泛的应用，下面将介绍几个图像分割技术在计算机视觉中的具体应用案例。
一、医学影像分割在医学领域，图像分割技术可以用于诊断、手术导航和辅助治疗等方面。
例如，在肺部CT图像中，利用图像分割可以准确地提取出肿瘤的边界和位置，帮助医生进行肿瘤的诊断和治疗。
此外，在磁共振成像（MRI）中，图像分割可以将肌肉、骨骼和器官等部位进行分离，从而帮助医生做出更准确的诊断。
二、自动驾驶自动驾驶技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，而图像分割在自动驾驶中起到了重要的作用。
利用图像分割技术，可以将道路、车辆和行人等不同的目标进行分割和识别，实现对交通环境的理解和感知。
通过图像分割，汽车可以准确地判断前方是否有路障或行人，并作出相应的驾驶决策，从而确保行车安全。
三、工业质检图像分割技术也广泛应用于工业质检领域。
例如，在电子器件制造过程中，利用图像分割可以将不同的元件或故障区域从图像中分割出来，帮助工人进行质量检查和排除缺陷。
此外，图像分割还可以用于零件的检测和测量，可以自动识别出产品是否符合规定的尺寸和形状，提高生产效率和质量。
四、智能农业图像分割技术也被应用于智能农业领域，帮助农民实现精准农业管理。
通过使用无人机或传感器采集植物生长的图像数据，结合图像分割技术，可以准确地识别出不同作物的位置和生长情况。
这样农民可以根据不同作物的生长状况进行精确施肥、灌溉和病虫害防治，提高农作物的产量和质量。
总之，图像分割技术在计算机视觉中有着广泛的应用。
它不仅可以帮助医生进行医学影像的诊断和治疗，还可以用于自动驾驶、工业质检和智能农业等领域。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割技术将在更多的应用场景中得到应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。
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AbstractImage 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第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。
数字图像处理图像分割
如果检测结果小于给定的阈值，就把两个区域合并。
5.3 区域分割
2 分裂合并法 实际中常先把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,即分裂合并法.一致 性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假
设阈值为T ,则算法步骤为: ① 对于任一Ri，如果 V (Ri ) T ，则将其分裂成互不重叠的四
3 影响因素
多特征阈值分割
a 灰度及平均灰度(3×3区)二维直方图
－－若集中于对角线区则表示灰度均匀 平均灰度
区。
边界
－－若远离对角线者（灰度与平均灰度 不同）是区域边界。
背景
（近对角线构成直方图有明显峰值及阈 值，远离对角线者可用灰度平均值作为 阈值，用于区分两个区）。
目标 边界
灰度
3 影响因素 多特征阈值分割 b 灰度与灰度梯度图
5.4 Hough变换
Hough变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效 方法。它是把二值图变换到Hough参数空间，在参数空间 用极值点的检测来完成目标的检测。下面以直线检测为例， 说明Hough变换的原理。
域，直到区域不能进一步扩张； Step4：返回到步骤1，继续扫描直到所有像素都有归属，则结束整
个生长过程。
5.3 区域分割
1 区域生长法 区域生长法生长准则
基于区域灰度差方法
讨论：生长准则与欠分割或过分割现象
10477 10477 01555 20565 22564
11577 11577 11555 21555 22555
C1的平均值：1
m
ipi
iT 1 w1
(T )
1 w(T )
m
其中, ipi w00 w11 是整体图像的灰度平均值
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。
图像分割技术研究综述
图像分割技术研究综述随着科技的快速发展，图像分割技术作为计算机视觉领域的重要分支，已经在众多应用领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将对图像分割技术的研究进行综述，包括其发展历程、应用领域、研究成果以及未来研究方向。
图像分割技术是指将图像按照像素或区域进行划分，从而提取出感兴趣的目标或背景的过程。
图像分割技术在信号处理、计算机视觉、机器学习等领域具有重要的应用价值。
例如，在智能交通中，图像分割技术可以用于车辆检测和跟踪；在医学图像分析中，图像分割技术可以用于病灶区域提取和诊断。
根据图像分割技术所采用的方法，可以将其大致分为以下几类：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于模型的分割以及基于深度学习的分割。
1、基于阈值的分割是一种简单而又常用的图像分割方法，其基本原理是通过设定一个阈值，将图像的像素值进行分类，从而将图像分割为不同的区域。
基于阈值的分割方法实现简单、运算效率高，但在处理复杂图像时，往往难以选择合适的阈值，导致分割效果不理想。
2、基于区域的分割方法是根据图像像素的灰度或颜色特征，将图像分割为不同的区域。
这类方法通常适用于均匀背景和简单目标的图像，但对于复杂背景和遮挡情况的处理效果较差。
3、基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息，将不同区域之间的边界提取出来，从而实现图像分割。
这类方法对噪声和光照变化较为敏感，需要结合其他方法进行优化。
4、基于模型的分割方法通常是利用数学模型对图像进行拟合，从而将图像中的目标或背景分离出来。
常用的模型包括参数化模型和非参数化模型两类。
这类方法能够处理复杂的图像特征，但对模型的选择和参数调整要求较高。
5、基于深度学习的分割方法是通过训练深度神经网络，实现对图像的自动分割。
这类方法具有强大的特征学习和自适应能力，能够处理各种复杂的图像特征，但在计算复杂度和训练成本方面较高。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分割技术在学术研究和实际应用中取得了显著的成果。
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实验三图像分割
一、实验目的
1、掌握图像分割的基本概念；
2、基本了解图像分割的原理和方法；
3、掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。
二、实验原理及知识点
图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。
如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。
连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。
图像分割是图像处理与机器视觉的基本问题之一。
图像分割的一个难点在于，在划分之
前，不一定能够确定图像区域的数目。
设图像 f(x,y)的灰度范围属于[z1,z2]，根据一定的经验及知识确定一个灰度的门
限，或者根据一定准则确定[z1,z2]的一个划分 z1,z2，其中 z1 代表目标，z2 代表背
景。
根据像素的灰度属于这个划分的哪个部分来将其分类，称为灰度阈值分割法，即：
如果 f(x,y)属于 z1，
判断(x,y)像素属于目标。
如果 f(x,y)属于 z2，则判断(x,y)像素属于背景。
分割门限选择的准确性直接影响分割的精度及图像描述分析的正确性。
门限选得太
高，容易把大量的目标判为背景，定的太低又会把大量的背景判为目标。
因此正确分割
门限是很重要的。
1、双峰法
如果图像所含的目标区域和背景区域大小可比，而且目标区域和背景区域在灰度上有一定的差别，那么该图像的灰度直方图会呈现双峰—谷状，如下图所示：其中一个峰值对应于目标的中心灰度，另一个峰值对应于背景的中心灰度。
由于目标边界点较少且其灰度介于它们之间。
所以双峰之间的谷点对应着边界的灰度，可以将谷点的灰度作为分割门限
图 3.1 双峰图
2、自适应全局阈值（单阀
值）
迭代平均法：
为 T 选取一个初始估计
使用 T 分割图像。
这时产生两组像素：灰度值>=T 的所有像素组成的 G1，和灰
度值<T 的所有像素组成的 G2
计算 G1 和 G2 范围内像素的平均灰度值u1 和 u2
计算新阈值 T=(u1+u2)/2
重复上述步骤，直到迭代中前后两次的阈值差小于预先设定参数为止
3、最大类间方差法 (Otsu)
在对图像进行阈值分割时，选定的分割阈值应使前景区域的平均灰度、背景区域的平均灰度与整幅图像的平均灰度之间差别最大，这种差异用区域的方差来表示。
由此，Otsu 在 1978 年提出了最大方差法。
该算法在判决分析最小二乘法原理的基础上推导得出，计算过
程简单是一种稳定、常用的算法。
该方法不需要人为设定其他参数，是一种自动选择阈值的方法，而且能得到较好的结果。
它不仅适用于包含两个区域的单阈值选择，也同样适用于多区域的多阈值选择。
三、实验仪器与软件
1、PC 计算机
2、MatLab 软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
3、实验所需要的图片
四、实验内容及步骤
1、双峰法阈值分割
对“rice.bmp”图像进行分割，令Ｔ取不同值，重做实验，观察实验结果。
参考程序如下clear all, close all;
I =
imread('rice.bmp');
figure (1),imshow(I)
figure(2); imhist(I)
T=120/255;
Ibw= im2bw(I,T); %选择阈值 T=120/255 对图像二值化；
figure(3);imshow(Ibw);
2、迭代平均法进行全局阈值图像分割
Clear all;
f=imread('pic.jpg'
); f=rgb2gray(f);
T=240;
done=false;
while
~done
g=f>=
T;
Tnext=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));
done=abs(T-Tnext)<0.5;
T=Tnext;
end
b=im2bw(f,T/25
5);
imshow(b)
3、Otsu 阈值法
查阅帮助中 graythresh 命令的用法，阐述 OTSU 方法的原理
利用 graythresh 命令实现图像阈值分割，并比较 OTSU 方法和迭代平均法的差异阐述以上迭代平均法和 OTSU 方法的适用范围
五、实验结果
clear all, close all;
I = imread('rice.bmp');
figure (1),imshow(I)
figure(2); imhist(I)
T=120/255;
Ibw= im2bw(I,T);
figure(3);imshow(Ibw);
T=0.1
T=0.9
f=imread('pic.jpg');
figure (1);imshow(f);
f=rgb2gray(f);
T=240;
done=false;
while ~done
g=f>=T;
Tnext=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g))); done=abs(T-Tnext)<0.5;
T=Tnext;
end
b=im2bw(f,T/255);
figure (2);imshow(b);
I=imread('pic.jpg'); level=graythresh(I); BW=im2bw(I,level);
imshow(BW);。