图像处理-区域分割
医学图像处理中的分割技术研究与应用
医学图像处理中的分割技术研究与应用一、概述医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分，它的基本任务是对从医学影像中获取的图像信息进行分析、处理和识别。
其中医学图像分割技术是医学影像分析中的重要分支，它可以将医学图像中的不同结构或组织分离出来，并形成具有特定标记的区域，从而为医学诊断和治疗提供有力支持。
本文将围绕医学图像处理中的分割技术展开讨论，探讨其研究现状、技术原理、算法优劣以及在实际应用中的案例。
二、研究现状目前，医学图像分割技术主要用于医学影像诊断、手术规划、肿瘤治疗等领域。
其中，肿瘤分割是应用较为广泛的领域之一，通过对医学影像中的肿瘤组织进行划分，可以实现肿瘤的量化分析和精确定位，为医生的治疗方案提供依据。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度卷积神经网络（CNN）等模型在医学图像分割中得到越来越广泛的应用。
以CNN为代表的深度学习模型可以通过学习医学图像中显著特征，提高图像分割的精确性和效率。
此外，基于超像素的分割算法、区域生长算法、阈值分割算法等传统的分割方法仍然是研究的热点和难点之一。
三、技术原理医学图像的分割是指将医学图像中不同区域或组织进行分离的过程。
其技术核心是对数据的自动或半自动化分割，基于图像强度、空间信息等特性进行分析，将图像划分为各个独立的、有意义的区域。
医学图像的分割技术核心包括以下方面：1.特征提取：医学影像中蕴含的结构、材质以及其它一些信息可以通过特征提取的方式转化为数值或向量形式，这些特征在分割过程中被用作数据的表征。
2.分割算法：分割算法可以根据特定的规则，将提取到的特征进行分类和分割，不同算法的优劣决定了分割的精确度和操作效率。
3.评价指标：用于评估分割结果的准确性，如划分出的区域是否正确、与实际结果之间的误差、操作所需时间和计算复杂度等。
四、常见算法1.基于阈值的分割算法：其原理是设定一个阈值，将图像中灰度值大于该阈值的像素视为目标像素，否则视为背景像素。
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。
图像处理中的图像分割算法改进方法
图像处理中的图像分割算法改进方法图像分割是图像处理领域中的重要任务，它旨在将一幅图像划分为一组具有相似特征的区域。
对图像进行有效的分割可以提取出感兴趣的目标，并为后续的图像分析和理解提供基础。
然而，由于图像中存在复杂的噪声、背景干扰以及目标形状和大小的差异，图像分割任务一直面临着挑战。
为了进一步提高图像分割的性能，研究人员提出了许多改进方法。
本文将介绍几种常见的图像分割算法改进方法，并讨论它们的原理和优缺点。
一、区域生长算法区域生长算法是一种基于类似区域像素特征的图像分割方法。
该算法从一组种子点出发，逐步生长和合并具有相似特征的像素。
该方法的主要优点是对不同大小、形状和纹理的目标具有较好的适应性。
然而，传统的区域生长算法容易受到噪声和纹理差异的影响，导致分割结果不准确。
为了改进该方法，研究人员提出了以下几种改进方法：1.多特征融合：将像素的多个特征（如颜色、纹理、梯度等）融合起来进行区域生长。
通过融合不同特征，可以减轻单一特征带来的误差，提高分割的准确性。
2.自适应阈值选择：传统的区域生长算法中，阈值通常是手动设置的，无法适应不同图像的特点。
采用自适应的阈值选择方法，可以根据图像的特征动态地选择合适的阈值，从而提高分割的鲁棒性。
3.分层分割策略：将图像分割任务分为多个层次，通过逐层分割和合并来获取更精确的结果。
这种策略可以提高分割的效率和准确性，并适用于大规模图像的处理。
二、基于深度学习的图像分割算法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割算法在近年来取得了巨大的成功。
深度学习模型能够学习到图像的高级特征表示，从而提高分割的准确性和鲁棒性。
以下是几种常见的基于深度学习的图像分割算法：1.卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用于图像分割的深度学习模型。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以学习到图像的局部和全局特征，从而实现像素级别的分割。
然而，传统的CNN在处理细节和形状复杂的目标时存在一定的困难，因此研究人员提出了一些改进的网络结构。
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算法比较分析
图像处理中的图像分割算法比较分析图像分割是图像处理中的一项重要任务，它旨在将图像划分为具有一定语义的区域。
图像分割在图像分析、计算机视觉和模式识别等领域有着广泛的应用。
随着技术的发展，越来越多的图像分割算法被提出，为了选择合适的算法进行应用，本文将对目前常用的图像分割算法进行比较分析，包括基于阈值、基于区域生长、基于边缘检测和基于深度学习的算法。
1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和最常用的方法之一。
该方法根据像素点的灰度值与设定的阈值进行比较，将图像分割成两个或多个区域。
对于灰度较为均匀的图像，基于阈值的方法能够得到较好的分割效果。
然而，对于灰度不均匀或存在噪声的图像，这种方法的效果较差。
2. 基于区域生长的图像分割算法基于区域生长的图像分割算法是一种基于连通性的方法。
该方法从一组种子像素出发，根据一定的生长准则逐步增长区域，直到达到停止条件为止。
区域生长方法能够处理一些复杂的图像，但对于具有相似颜色或纹理特征的区域容易产生错误的连续性。
3. 基于边缘检测的图像分割算法基于边缘检测的图像分割算法把图像中的边缘看作是区域之间的分界线。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny和Laplacian等。
这些算法通过检测图像中的灰度值变化或梯度变化，找到边缘的位置，并将图像分割成相应的区域。
基于边缘的方法对于边缘清晰的图像分割效果较好，但对于复杂的图像容易产生断裂或错误的边缘。
4. 基于深度学习的图像分割算法近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的图像分割算法成为研究热点之一。
深度学习方法利用卷积神经网络（CNN）或全卷积网络（FCN）等模型进行端到端的图像分割。
这些方法能够学习图像中的语义信息，并输出像素级别的分割结果。
深度学习方法在许多图像分割任务上取得了显著的效果，但需要大量的标注数据和计算资源。
综上所述，不同的图像分割算法适用于不同的场景和任务需求。
基于阈值的图像分割算法简单易用，适用于灰度较均匀的图像；基于区域生长的算法能够处理复杂的图像，但容易产生错误的连续性；基于边缘检测的算法对于边缘清晰的图像效果较好；基于深度学习的算法具有较强的泛化能力，可应用于多种场景。
医疗图像处理中的图像分割方法教程
医疗图像处理中的图像分割方法教程医疗图像处理是近年来发展迅速的领域，它利用计算机技术对医学图像进行处理和分析，为医生提供准确的诊断和治疗方案。
而图像分割作为医疗图像处理的重要组成部分，旨在将医学图像中的对象从背景中区分出来，以提供更详细、更准确的信息。
在医疗图像处理中，图像分割方法具有不可忽视的重要性。
以下将介绍一些常用的医疗图像分割方法，以帮助读者更好地理解和应用。
1. 基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是图像处理中最简单、最直观的一种方法。
它假设图像中的目标与背景具有明显的灰度差异，并通过设置合适的阈值来分割图像。
在医疗图像处理中，可以利用生理特征或者病灶的灰度分布来确定阈值，帮助准确地分割出病变区域。
2. 基于边缘检测的分割方法基于边缘检测的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割。
边缘是图像中灰度变化明显的位置，可以有效区分目标与背景。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
通过这些算法可以提取出图像中的边缘信息，然后将目标与背景分离。
3. 基于区域生长的分割方法基于区域生长的分割方法是一种基于灰度值相似性的分割方法。
它从种子点开始，通过逐渐生长的方式将相似灰度值的像素点合并到一个区域中，直到满足一定的停止标准。
这种方法可以有效地处理医疗图像中的噪音和弱边缘问题，得到更加准确的分割结果。
4. 基于图像统计特征的分割方法基于图像统计特征的分割方法利用图像中不同区域的统计特征来实现分割。
例如，可以利用均值、方差、纹理等特征来描述不同区域的差异，并根据这些差异进行分割。
这种方法可以克服基于灰度值的分割方法在处理复杂医学图像时的缺陷，并得到更准确的分割结果。
5. 基于机器学习的分割方法基于机器学习的分割方法利用先前已知的标记样本训练分类器，然后将分类器应用于待分割图像中。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
通过这些算法可以将图像中的像素点分为不同的类别，从而实现图像的分割。
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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• 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：→
4S • 紧凑性= 2 P
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
其中：TP是分割算法将实际目标正确分割为目标。 FN是分割算法将实际目标错误分割为背景。 FP是分割算法将实际背景错误分割为目标。 TN是分割算法将实际背景正确分割为背景。
• 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。
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。 • 步骤3：设置终止准则，重复步骤2直到各区域合并满足终止条件。 • 合并原则：（1）max H1 (x) - H 2 (x) （2） H1 ( x) H 2 ( x)
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：
• 分割后的二值图中有R1、R2...RM共M个区域，则第k个区域Rk的一致性Zebk表示为：
Z ebk 1 Nk
jW ( i ) Rk iRk
max(f
i
fj)
其中i为Rk中的像素,fi为像素i的灰度值，W(i)为像素i的邻域，Nk为区域Rk的像素总数
i
j
)2 2 )
E：连接顶点
W：边的权值
相邻像素
相邻像素相似度
其中相邻像素的灰度分别为Ij和Ii，σ是一个调节参数。
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
• 割集的权值之和为割： cut (G1 , G2 )
ij iV1 (G1 ), jV2 (G2 )
w
E(u) min(cut(G1 , G2 ))
• 两图之间的联系最弱，则要求子图间的割最小。 • 问题：这中方法偏向于分离单个或者小簇顶点→
改进的分割算法→
E (u ) Ncut(G1 , G2 ) cut(G1 , G2 ) cut(G2 , G1 ) assoc(G1 , G) assoc(G2 , G)
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 优缺点：
• 不需要先验知识，属于无监督分割法，大大提高了分割的自动化程度，同时提高了分 割的效率。 • 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。
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。
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）、真阴性（TN）
设计分 割准则 形成目 标函数 对目标函 数求解 图的分割 G=（V,E） V：图的顶点 图像分割 图像的分割 图像 像素
• 从图像到图的映射
• 相似度判断因素： 1、灰度、颜色、纹理等图像特征 2、位置和距离；3、移动趋势； 4、观察者主观认为的相似性。 • 权值转换： sml(i, j) exp( (I I
• 几何活动轮廓模型 • 测地活动轮廓模型 • Chan-Vese模型
Thank you
• 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
• • • • 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，将他们合并。 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。
• 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。
Z eb 1 M N k zebk N k 1
• 以区域内方差为原则：
• 区域内一致性判定
1 Nk
2 iRk
归一因子E，wk为权值
(max f i min f i ) 2 iRk iRk E （ wk） 2 Rk I
• 衍生出如下有监督评价标准
TP FP FN TN TP • 灵敏度= 、特异性= 、准确度= 、错误率= TN FP TP FP TP FN TP FP TN FN
等
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
• 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。
f ( Ri ) f ( R j ) 1 i 1 j i 1 DIR 2 Cm max((g ( x, y )) min(g ( x, y ))
( x , y )I iI M 1 M
语义指标 • 主要基于分割目标的形状和边界平滑度等信息。
x
X
• 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，太大时得到的区域形状不理想， 小的目标可能漏掉。
分裂合并法
操作步骤
• 对任意区域进行分割。 • 对相邻区域，如果 V ( Ri , R j ) t ，将二者 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。
K-均值聚类
样本均值 u = 1 i 误差平方和
Ni
xX i
x
2
J e x ui
i 1 xX i
c
迭代后的均值和平方和
1 u j uj (x u j ) N j 1
Jj J j Nj N j 1 x uj
2
转移判定依据
•
Nj N j 1 x uj
2
Nk x uk Nk 1
2
只有当x离uj的距离比离uk的距离更近时才满足上述不等式。
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 域的可能性表示连接它们边的权值，这样就把分割问题转化为最优化问题-互补子图的割最小（距离说明） 图论分割流程：
输入图像 映射为图
以分割图像一致性判断
U I 1- ( wk k
2
( f
i
fk )
2
Rk I
1 fi )2 N k iRk 2 iR ) U I 1 - k E N Rk I (max f i min f i ) 2
督评价方法
区域间差异化指标
区域分割
郭栋彬
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
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。 2 • 4、计算。 Nj x u ji j N 1 j j N i x ui 2 j i Ni 1 • 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。