区域生长法自适应阈值分割
基于自适应阈值区域生长的红外舰船目标分割方法
第 40 卷 第 2 期 2018 年 2 月红外技术 Infrared TechnologyVol.40 No.2 Feb. 2018基于自适应阈值区域生长的红外舰船目标分割方法赵文涛，曹昕鸷，田志勇（浙江机电职业技术学院，浙江 杭州 310053）摘要：红外成像制导技术以其优越的性能成为当今制导武器发展的主流，舰船红外图像的精确分割是后期舰船识别和跟踪的基础。
针对红外舰船目标的有效分割问题，本文提出了一种基于自适应阈值的区域生长和形态学滤波相结合的红外舰船目标分割算法，首先，选取种子点在自适应阈值的情况下进行区域生长，然后将粗分割图像进行形态学滤波，最后运用几何学的图像处理方法，从分割图像中去除相应的背景干扰，提取出目标的有效信息。
通过对实验结果进行分析，最终分割出来的图像交叠面积比达到 98%以上，而误分百分比均为 0%，即没有误分。
实验结果表明该算法能够很好地运用于红外舰船目标分割。
关键词：舰船目标分割；区域生长；阈值选取中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：1001-8891(2018)02-0158-06An Infrared Ship Target Segmentation MethodBased on Adaptive Threshold Region GrowthZHAO Wentao，CAO Xinzhi，TIAN Zhiyong(Zhejiang Institute of Mechanical & Electrical Engineering, Hangzhou 310053, China)Abstract ： Infrared imaging guidance technology, with its superior performance, has become the mainstream of today's guided weapons development, and precise segmentation of ship infrared images has become the basis of late ship identification and tracking. Aimed at the problem of in effective segmentation of infrared ship targets, this paper proposes an infrared ship target segmentation algorithm based on adaptive threshold region growth and morphological filtering. First, the seed dots are selected to grow (in the case of adaptive thresholds), and then the coarse segmented images are morphologically filtered. Finally, geometric image processing method is used to remove the corresponding background disturbances from the segmented images to extract the target valid information. Through the analysis of experimental results, final segmentation of the image overlap area ratio is more than 98%, whereas the error percentage is zero. The experimental results show that the algorithm can be applied to infrared ship target segmentation. Key words：ship target segmentation，regional growth，threshold selection0 引言红外成像技术被广泛运用于军事及民用领域， 尤其是远程监测，自动目标识别，视频监控及海上 搜索[1]。
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。
基于自适应阈值和区域生长的SD-OCT糖网图像亮斑分割
计
算
机
科
学
Ｖｏ １ ． ４ ２ Ｎｏ ． １ １ Ａ
Ｎ ＯＶ ２ ０１ ５
Ｃｏ ｍ ｐｕ ｔ ｅ ｒ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
基 于 自适 应 阈值 和 区域 生 长 的 Ｓ Ｄ — ＯＣ Ｔ糖 网 图像 亮斑 分 割
ｍｉ ｎ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｅ ｄ ｓ ｓ ｅ ｔ ｓ ｂ ｙ ｓ ｅ ｌ ｆ － ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ａ ｎ ｄ ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｄ ｂ ｒ ｉ ｇ ｈ ｔ ｓ ｐ ｅ ｃ ｋ ｌ ｅ ｓ ｂ ｙ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ｇ ｒ ｏ ｗｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｈ ｕ ｍａ ｎ
渗 出有 着密切 的联 系。为 了研究渗 出与病 变的关 系， 有必要找到一种提 取亮斑的方法 。但 是 ， 目前 关于糖 网图像亮斑
提 取 的研 究 还 非 常 少 。首 先 运 用层 分 割 算 法 限 制 亮 斑 所 在 区域 ， 然 后 采 用 自适 应 阈值 法 确 定 种 子 集合 ， 最 后 使 用基 于
ＹＵ Ｃ ｈ ｅ ｎ － ｃ ｈ ｅ ｎ Ｃ ＨＥ Ｎ Ｑｉ ａ ｎ ｇ Ｆ ＡＮ Ｗｅ ｎ ＹＵＡＮ Ｓ ｏ ｎ ｇ — ｔ ａ ｏ Ｌ Ｉ Ｕ Ｑ ｉ ｎ ｇ － ｈ ｕ ａ ｉ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｎａ ｍｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｎａ ｍｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
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。
AFM图像分割的自适应方法实验研究
AFM图像分割的自适应方法实验研究AFM(Atomic Force Microscopy)是一种表征材料表面形貌，获得原子尺度的高分辨率三维图像信息的非接触扫描热力学显微镜。
AFM技术广泛应用于化学、材料学、生物学、医学等各领域的研究中。
AFM图像处理是分析AFM图像信息的重要步骤，分割是其中的一个主要步骤。
AFM图像分割是将图像中的不同部分分割成不同的区域，以便于对目标物体进行精确分析和定量化研究。
因为AFM图像的噪声较大，而且表面形貌的连续变化比较剧烈，因此，对AFM图像进行分割是比较困难的。
目前，AFM图像分割的自适应方法已经得到了广泛的应用。
该方法能够根据图像的特点，自动选择适合的算法参数，提高算法的稳定性和分割精度。
下面，本文将从基本原理、方法分类、实验研究、应用前景等方面，对AFM图像分割的自适应方法进行详细的介绍。
一、基本原理AFM图像分割的自适应方法的基本原理是利用图像的内在特性和统计规律，运用适当的算法，将图像分割成不同的区域。
判定不同区域的标准主要是图像的亮度、颜色和纹理等视觉特征，一般采用基于像素、基于领域和基于特征的方法。
其中，基于像素的方法主要是利用像素的属性值进行分割，如阈值法。
基于领域的方法是通过确定像素周围的邻域范围，选取合适的特征作为输入，根据邻域内像素的值进行分割。
基于特征的方法是通过提取图像的纹理、几何形状、灰度直方图等特征，来表征不同区域之间的差异，识别出图像中不同的部分。
二、方法分类目前，常用的AFM图像分割自适应方法主要包括阈值法、区域生长法、基于统计的方法、基于能量泛函的方法、图像分水岭法、模型分割法等。
下面我们将按照方法的不同，对它们进行详细的介绍。
（一）阈值法阈值法是将图像分成两个部分：大于或等于阈值的像素部分为一个目标区域，小于阈值的像素部分为背景区域。
阈值的选择对分割结果影响很大，传统的手动选择阈值方法很容易受到人为因素的干扰，自适应阈值法则可以根据像素点周围的灰度范围进行动态选择，提高分割的稳定性。
阈值
声门处理高速图像序列的自适应阈值分割方法摘要在本文中，我们提出了声门图像获得的分割的限制，自适应阈值的方法从高速视频内窥镜（HSV）。
该方法涉及首先，识别的感兴趣区域（ROI）的区域上EN-对于关闭的估计不同的图像序列每帧图像的声带倍动态范围。
此过程随后是阈值分割的ROI确定禁区内对原始的每个图像帧图像序列，或称为子图像序列。
阈值适于为每个子图像帧和由通常对应于声内的空间位置相应的最小灰阶值来确定。
所提出的方法是实用和高效的图像分割帧的一个巨大的量，因为简单阈值法适用。
从代表临床图像序列的分割所获得的结果是提交给验证了该方法。
关键词：分割;声门;声带的议案;差分图像;自适应阈值简介声带运动喉成像基础的分析已经证明有价值为诊断语音显示订单和理解声音的机制亲duction。
高速数字成像（HSDI），或高现在高速视频内窥镜（HSV），已成为临床CAL现实成像振动声带。
该振动声带HSDI系统记录影像以2000帧/秒的典型率，这是足够快解决一个特定的，持续的发声声带VI-bration。
在文献，声门面积波形（GAW），连同其他时空波形声门，已成功地用于分析声带振动可以与语音相关CON-DITION。
分析的可信度很大程度上取决于在全球大气监测网的从图像的精确提取声门。
为了获得GAW，声门，或声带开口区域，需要被分段和计算逐帧的基础区域。
显然，这是关键我们发展有效和高效分割算法用于此目的。
图像分割是根本im-领域年龄的理解和计算机视觉，并建立有效的分割算法仍是因为缺乏一个普遍segmenta-挑战性化算法对所有图像分割的任务。
图像分割的目的是将一个图像成有意义的部分地区更高一级的进程。
在这项研究中，有意义的区域声门，一对声带的之间的空气空间。
在文献中的一些算法声门分割已经报道了其中包括区域生长algo-rithm和主动轮廓算法。
但是，也有在这些方法有一些限制，使他们不切实际的分析应用HSV的图像数据集。
区域生长算法很大程度上取决于选择的种子点，需要的约声门的位置的先验知识。
医学影像处理中的自适应阈值分割算法
医学影像处理中的自适应阈值分割算法医学影像处理在现代医学应用中扮演着极为重要的角色。
随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，医学影像处理技术也越发成熟，被广泛应用于医学诊断、疾病研究、医疗检测等方面。
医学图像的自动分割技术是医疗影像处理的重要内容之一。
其中，自适应阈值分割算法是一种基于图像直方图分析的图像分析和处理方法，因其能够适应灰度分布不均匀的图像，也就成为医学影像分割领域中应用广泛的技术。
随着医疗影像学技术的发展，医学影像数据的数量以及复杂度也在不断增加，因此如何快速、自动、准确地对医学影像进行分割成为了医学影像处理领域需要解决的难题。
自适应阈值分割算法是一种能够有效解决医学影像非均匀性分布问题的自动分割方法。
该方法将图像处理为灰度直方图，并据此选取合适的阈值进行图像分割。
由于该算法的计算量较小，并且不依赖于特定的二值化阈值，因此在处理医学影像数据中表现出良好的稳定性，从而得到了广泛的应用。
自适应阈值分割算法主要包括基于灰度值的区域分割和基于边界线的区域分割两种方法。
其中，基于灰度值的区域分割通常将图像分成若干个区域，然后对每个区域选取适当的阈值进行分割；而基于边界线的区域分割，则是在灰度图像的边缘区域内使用自适应阈值分配算法，根据图像边缘的特点进行分割。
近年来，随着深度学习技术的广泛应用，医学影像领域也开始探索使用深度学习来进行自动分割和诊断。
有许多研究表明，使用深度学习技术相对于传统的自适应阈值分割算法能够取得更好的分割效果。
然而，深度学习要求有足够的数据进行训练，这在医学影像处理中并不容易实现。
因此，在实际应用中，自适应阈值分割算法仍然是医学图像处理中广泛应用的一种算法，它具有较好的适应性和实时性，能够高效地分割医学影像。
总而言之，自适应阈值分割算法是医学影像处理领域中常用的自动分割技术之一。
它具有简单、快速、适应性强等优点，可以广泛应用于医学影像的分割和诊断。
在不断发展的医学影像处理领域，随着深度学习技术的不断进步，自适应阈值分割算法的一些缺点也将逐渐被克服，使其能够更好地服务于人类的健康事业。
（21条消息）自适应阈值（adaptiveThreshold）分割原理及实现
（21条消息）自适应阈值（adaptiveThreshold）分割原理及实现背景介绍及原理前面介绍了OTSU算法和最大熵算法，但这两种算法都属于全局阈值法，所以对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法会显得苍白无力，如下图：显然，这样的阈值处理结果不是我们想要的，那么就需要一种方法来应对这样的情况。
这种办法就是自适应阈值法(adaptiveThreshold)，它的思想不是计算全局图像的阈值，而是根据图像不同区域亮度分布，计算其局部阈值，所以对于图像不同区域，能够自适应计算不同的阈值，因此被称为自适应阈值法。
(其实就是局部阈值法)如何确定局部阈值呢？可以计算某个邻域(局部)的均值、中值、高斯加权平均(高斯滤波)来确定阈值。
值得说明的是：如果用局部的均值作为局部的阈值，就是常说的移动平均法(听起来挺高大上，其实......逃)。
OpenCV提供的API：1.void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue,2.int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize,double C)说明下各参数：InputArray src：源图像OutputArray dst：输出图像，与源图像大小一致int adaptiveMethod：在一个邻域内计算阈值所采用的算法，有两个取值，分别为 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 。
ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C的计算方法是计算出领域的平均值再减去第七个参数double C的值。
ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C的计算方法是计算出领域的高斯均值再减去第七个参数double C的值。
int thresholdType：这是阈值类型，只有两个取值，分别为 THRESH_BINARY 和THRESH_BINARY_INV 具体的请看官方的说明，这里不多做解释。
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区域生长法自适应阈值分割
区域生长法是一种在图像处理中广泛应用的像素聚类技术，它通过预先定义的相似性准则将像素或像素区域组合成更大的、具有相似性质的区域。
自适应阈值分割则是在传统的全局阈值分割基础上发展起来的一种更为灵活和适应性更强的图像分割方法。
本文旨在探讨区域生长法与自适应阈值分割相结合的应用，并分析其在图像处理中的优势与局限性。
一、区域生长法的基本原理
区域生长法的基本思想是从图像中选取一组“种子”像素，然后根据某种相似性准则，将与种子像素相邻且具有相似性质的像素合并到种子区域中。
这一过程不断迭代，直到没有新的像素可以加入为止。
相似性准则可以是像素的灰度值、颜色、纹理等属性的差异。
通过这种方法，可以将图像分割成若干个内部性质相似、相互之间性质差异较大的区域。
二、自适应阈值分割的原理与特点
与传统的全局阈值分割不同，自适应阈值分割是根据图像的局部性质动态地确定阈值。
它通常将图像划分为若干个小区域（如邻域、窗口等），然后在每个小区域内计算一个局部阈值，用于分割该区域内的像素。
局部阈值的计算可以基于该区域内像素的灰度直方图、均值、方差等统计信息。
这种方法能够更好地适应图像中不同区域的灰度分布和对比度变化，从而得到更准确的分割结果。
三、区域生长法与自适应阈值分割的结合
将区域生长法与自适应阈值分割相结合，可以充分利用两者的优点，实现更为精确和灵活的图像分割。
具体而言，可以先使用自适应阈值分割方法将图像初步划分为若干个小区域，然后在每个小区域内应用区域生长法，根据像素之间的相似性准则进
行进一步的细分和合并。
这种方法能够在保持局部适应性的同时，有效地减少噪声和伪影的干扰，提高分割结果的准确性和鲁棒性。
四、应用实例与效果分析
为了验证区域生长法自适应阈值分割的有效性，我们可以将其应用于不同类型的图像进行实验。
例如，在医学图像处理中，可以利用该方法对CT、MRI等医学图像进行分割，提取出感兴趣的区域（如肿瘤、血管等）；在遥感图像处理中，可以利用该方法对地表覆盖类型进行分类和识别；在工业自动化领域，可以利用该方法对产品质量进行检测和评估等。
通过实验结果的分析和比较，我们可以发现区域生长法自适应阈值分割在以下方面具有显著优势：
1. 能够自适应地处理图像中不同区域的灰度分布和对比度变化，避免了全局阈值分割中可能出现的误分割和漏分割现象；
2. 通过像素之间的相似性准则进行区域合并和细分，有效地减少了噪声和伪影的干扰，提高了分割结果的准确性和鲁棒性；
3. 可以根据具体应用场景和需求灵活调整相似性准则和局部阈值的计算方法，具有较强的通用性和可扩展性。
然而，该方法也存在一定的局限性和挑战：
1. 对初始种子像素的选取和相似性准则的定义较为敏感，不同的选择可能导致截然不同的分割结果；
2. 在处理复杂图像时，可能需要较高的计算资源和时间成本，以满足实时性和准确性的要求；
3. 对于某些特定类型的图像（如纹理丰富、对比度低的图像），可能需要结合其
他图像处理技术或先验知识来提高分割效果。
五、结论与展望
区域生长法自适应阈值分割作为一种有效的图像分割方法，在多个领域具有广泛的应用前景。
未来的研究方向可以包括：优化相似性准则和局部阈值的计算方法；结合深度学习等先进技术提高分割效果的自动化和智能化水平；探索该方法在其他领域（如计算机视觉、模式识别等）的潜在应用等。
随着相关技术的不断发展和完善，相信区域生长法自适应阈值分割将在未来的图像处理领域发挥更加重要的作用。