图像分割简介
数字图像处理图像分割课件
基于Mumford-Shah模 …
该方法可以获得更准确、更平 滑的分割结果，并且可以更好 地处理噪声和细节。此外，它 还可以更好地处理形状约束和 边界条件。
基于Mumford-Shah模 …
该方法需要更多的计算资源和 时间来处理每个时间点的水平 集，并且可能难以处理大规模 的形状变化和复杂的形状约束 。
响。
图像分割还可以帮助缩小处理和 分析的规模，提高处理效率，并 为后续的图像分析提供可靠的预
处理结果。
图像分割的分类
01
02
03
04
按照处理方式
图像分割可以分为阈值法、区 域生长法、边缘检测法、图切
割法等。
按照应用领域
图像分割可以分为医学图像分 割、遥感图像分割、人脸识别
等。
按照分割对象
图像分割可以分为二维图像分 割和三维图像分割。
该方法具有能够处理复杂的图像内容和噪声等优点，但也可能需要更多的计算资源和时间。
07
实例展示与结果分析
基于阈值的图像分割实例
总结词
简单、快速、有效的图像分割方法
详细描述
基于阈值的图像分割是一种基本的图像分割方法，通过设置不同的阈值将图像分 割成不同的区域。其优点是简单、快速、有效，适用于简单背景和对比明显的图 像。但是，对于复杂背景和低对比度图像，分割效果较差。
些方法可以自动适应不同图像的特点，且能够根据图像内容的变化自适
应调整阈值。
03
自适应阈值
根据图像的局部特征自适应地设置阈值，例如基于区域生长的方法、基
于边缘检测的方法等。这些方法能够更好地适应图像的局部特征，提高
分割的精度和鲁棒性。
阈值法的优缺点
优点
阈值法简单易行，适用于简单背景和 对比度较高的图像；对于实时性要求 较高的应用场景，阈值法具有较快的 处理速度。
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。
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
图像分割的概念
图像分割的概念
1、概念：“图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
2、意义︰它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
图像分割是图像处理与理解、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中关键步骤。
图像分割应用在许多方面。
3、应用:汽车车型自动识别系统、检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测，处理卫星拍摄的地形地
貌照片等。
在所有这些应用领域中，最终结果很大程度上依赖于图像分割的结果。
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。
医学图像分割介绍说明课件
图像质量与噪声问题
VS
人体解剖结构复杂且动态变化，对医学图像分割提出了更高的要求。
详细描述
人体不同器官和组织具有不同的形态和结构，且在疾病状态下会发生形态和密度的变化。此外，人体内部各部位之间也存在相互遮挡和干扰的情况，这使得准确识别和分割医学图像变得更为困难。
总结词
复杂的解剖结构与动态变化
早期的医学图像分割主要依靠手工绘制，费时费力且精度不高。
早期阶段
随着计算机技术的发展，开始出现基于阈值、区域生长等简单的自动分割方法。
初级阶段
随着机器学习和深度学习技术的兴起，医学图像分割精度得到大幅提升，成为当前研究的热点领域。
发展阶段
未来医学图像分割技术将朝着更高精度、更自动化、更智能化的方向发展，为医疗健康事业提供更多可能性。
未来展望
医学图像分割的历史与发展
02
CHAPTER
医学图像分割技术
总结词
简单、快速、对图像质量要求高
详细描述
基于阈值的分割方法是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个阈值将图像分为前景和背景两部分。该方法计算速度快，但对图像质量要求较高，对于灰度不均匀、噪声较多的医学图像分割效果较差。
基于阈值的分割方法
数据标注与训练样本不足
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
跨模态医学图像分割是指将不同模态的医学图像进行分割，以提供更全面的医学信息。
随着医学影像技术的不断发展，不同模态的医学图像（如X光、CT、MRI等）被广泛应用于临床诊断和治疗。跨模态医学图像分割技术可以将这些不同模态的图像进行融合，对病变组织和器官进行更精确的分割，为医生提供更全面的医学信息，提高诊断和治疗的准确性和可靠性。
图像分割技术
息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图
像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。
✓ 利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到
的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工作。
✓ 各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化
计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位。
4.1 边缘检测
4.1.5 Log边缘算子
（2）增强：对平滑图像进行拉普拉斯运算，即:
h( x, y ) 2 ( f ( x, y ) G ( x, y ))
（3）检测：边缘检测判据是二阶导数过零交叉点，并对
应一阶导数的较大峰值。
这种方法的特点是:图像首先与高斯滤波器进行卷积，
这样既平滑了图像又降低了噪声，孤立的噪声点和
第四章 图像分割
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，这部分常常称为目标或前景（其他部分称为背
景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了识别和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离、
提取出来。
图像处理过程
图像分割是指把图像分成各具特性的区域并提取出感
兴趣目标的技术和过程。
同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。
4.1 边缘检测
4.1.2 Sobel边缘算子
离散性差分算子
计算简单，检测效率高，对噪声具有平滑抑制作用，但是得
到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。Sobel算子并没有将图像
的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基
于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图像分割简介
作者：高超
来源：《科教导刊》2009年第04期
摘要图像分割就是将图像中具有特定含义的不同区域分解,划分为若干互不相交的有意义的小区域的过程。
图像分割技术的发展首先是从传统的数值处理方法开始的,大致可分为以下四类:阈值法、区域法、边缘法、模式分类法。
关键词图像分割信息数值处理法
中图分类号:TP39文献标识码:A
据统计,在人类接受的信息中,视觉信息占到60%~70%,这个数据表明图像在传递信息方面的作用十分重要。
在对视觉图像进行处理时,一般是把复杂的景物做出分解,继而对各个目标物体做指定的测量和分析。
图像分割就是将图像中具有特定含义的不同区域分解,划分为若干互不相交的有意义的小区域的过程。
图像分割借助集合概念定义:令集合R代表整个图像区域,对R的分割看作将R分成若干个满足以下5个条件的非空子集(子区域):
(1);
(2)对所有的i和j,若,有;
(3)对,有;
(4)对,有;
(5)对是连通的区域。
其中是对所有在集合中像素的二值逻辑谓词,是一种相似性度量;如果区域内像素满足某种相似性,它的值为TRUE,否则为FALSE。
上述条件(1)指出分割的完整性,分割所得到的全部子区域的总和(并集)应能包括图像中所有像素,或者说分割应将图像中的每个像素都分进某一个子区域中。
条件(2)保证各个子区域是互不重叠的,或者说一个像素不能同时属于两个区域。
条件(3)表明分割后得到的属于同一个区域的像素应该具有某些相同特性。
条件(4)指出分割后得到的属于不同区域的像素应该具有某些不同的特性。
条件(5)要求同一个子区域内的像素应当是连通的。
对图像的分割总是根据一些
分割准则进行,条件(1)与(2)说明分割准则应可适用于所有区域和所有像素,而条件(3)与(4)说明分割准则应能帮助确定各区域像素有代表性的特性。
图像分割是图像解析的关键步骤,分割质量的好坏直接影响到图像分析时特征提取、测量及图像识别和理解的准确性。
同时,由于图像分割的目标表达将原始图像转化成更抽象更紧凑的形式,使更高层的图像分析成为可能。
从图像分割的定义不难看出,图像分割是基于相邻像素灰度值的两个性质:相似性和不连续性。
区域内部的像素一般具有某种相似性,而在区域的边界之间具有某种不连续性。
因而,分割图像的基本思想主要有两种途径:一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法,即区域法;二是通过直接确定区域间边界的边缘检测法。
图像分割技术的发展首先是从传统的数值处理方法开始的,大致可分为以下四类:阈值法、区域法、边缘法、模式分类法。
1 阈值法
根据灰度值阈值,把像素点按灰度级分为目标点集和背景点集,实现图像分割。
传统方法有:(1)全局阈值法:整幅图像使用同一个阈值做分割处理。
适用于背景和前景有明显对比的图像。
但如何确定最佳阈值要根据具体问题来确定。
(2)双阈值法:设置两个阈值来划分像素。
优点是防止单阈值设置过高,误把目标像素归为背景像素,或反之。
(3)自适应阈值法:当物体和背景的对比度有变化时,根据图像的局部特征,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。
在以上三种基本思想的基础上人们又发展了很多辅助方法,如基于最大熵法、模糊测度函数的模糊熵法、有理多项式拟合法、灰度共生矩阵法、对直方图做Fisher线性映射法等,来更好地确定阈值。
阈值分割简单有效,计算量小,可实时操作,对目标和背景对比度反差较大图像分割很有效。
缺点是主要依赖于灰度直方图,很少考虑像素的空间位置关系,对噪声很敏感,当背景复杂时容易丧失部分边界信息,造成分割的不完整。
对目标与背景反差较小的图像(如细胞与背景区分度小的图像)很难得到精确的目标边界。
2 区域法
根据同一物体区域内像素的相似性质来聚集或区分像素点,根据区域生成方式不同可分为:区域增长、区域分裂、区域合并。
区域内像素的相似性度量可以采用平均灰度值、纹理、颜色
等信息。
该算法对有复杂物体的图像分割效果较理想。
区域增长技术在有噪声的图像中一般会更好些,其中的边缘非常难以检测。
基于区域的分割方法可以借助图论的结构和算法进行归并。
还可引入分层数据结构方法,如金字塔和四叉树分解算法。
但是,存储空间和计算时间开销比较大;容易受到目标内部组织之间的重叠干扰影响;难以确定生长、分裂的终止条件,常得到不规则的边界、不连续的区域和孔洞。
3 边缘法
边缘检测法认为目标边界处灰度不连续,边缘点为灰度值突变点。
利用像素灰度一阶导数极值点或二阶导数过零点来检测边缘点,经典算法是采用卷积模板计算导数。
常见的一阶模板有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子等,二阶模板有Log算子。
Canny提出边缘检测的三大(下转第167页)(上接第135页)准则:精确定位准则、良好的检测准则和边缘点的一对一响应准则,已成为很多边缘检测器设计的比较标准。
Canny算子满足Canny准则,但计算量较大,过程复杂。
边缘算子检测法优点是轮廓位置准确;缺点是对噪声敏感,不能保证轮廓是封闭连续和单像素宽的,处理结果还需要边缘连接和跟踪等才能得到轮廓边界。
边界拟合法(参数模型匹配算法)用平面曲线来表示目标边界,先利用先验知识设定边缘参数模型,然后根据梯度信息进行参数拟合,再在拟合的参数模型上进行边缘检测,得到的是连续的曲线而不是离散的边缘点。
即使一般方法找到的边缘点也可以用曲线来描述,以利于高层处理。
因此拟合算子是一种很有效的形式,比较适合于医学图像的分割。
但参数模型记录很多的边缘结构信息,计算开销很大,算法复杂,而且分割结果受到边缘模型的制约。
4 模式分类法
采用模式识别方法进行图像分割,可分为聚类法和训练分类法。
聚类法是无监督的模式识别方法,通过对目标函数的迭代优化使数据训练自身,提取每个类的特征来实现集合划分。
最常用的聚类方法是模糊C均值算法。
聚类法需要一个初始的分割,对噪声和非同质的灰度很敏感。
训练分类法是有监督模式识别方法,首先用人工分割结果作为样本训练分类器,用以区分从已知标记的图像数据衍生而来的特征空间,然后用分类器判断像素类别实现分割。
参数分类器
中使用得最多的是贝叶斯分类器(Bayes Classifier)。
分类器要求被分割的结构具有明显的定量特征,在区分多区域图像时有较高的计算效率。
但是需要人工交互方式获得训练数据,工作量大,而且样本的数量及代表性对分类结果影响大;对于复杂图像和噪声干扰图像使用相同的训练样本会导致不准确的结果。
从上述分析中可以看到,针对于不同特性的图像和不同的处理目的,需要选用不同的方法。