图像处理区域分割共17页文档
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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ppt课件
*
右图描述了边界跟踪的顺序。 第一步，根据光栅扫描，发现像素p0，其坐标为(3,5)。 第二步，反时针方向研究像素p0的8-邻接像素(3,4)，(4,4)，(4,5)，由此发现像素p1。 第三步，反时针方向从p0以前的像素，即像素(3,4)开始顺序研究p1的8-邻接像素，因此发现像素p2。这时，因为p0 ≠ p1，所以令pk= p2，返回第三步。 反复以上操作，以p0, p1,…, pn的顺序跟踪8-邻接的边界像素。
第9章 图像分割技术
*
9.1 图像分割概述
目的：把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息。 图像分割是将像素分类的过程，分类的依据: 像素间的相似性: 灰度或纹理 非连续性:灰度跳变或纹理结构的突变
*
概述
将图像分割成连续的有意义的区域
*
对于用单一全局阈值无法有效分割的直方图，可以采用自适应阈值进行分割。 该类方法的基本步骤如下： 1）将整幅图像分成一系列互相之间有50%重叠的子图像； 2）做出每个子图像的直方图； 3）检测各个子图像的直方图是否为双峰，如果是，则采用最佳阈值法确定一个阈值，否则就不进行处理； 4）根据对直方图为双峰的子图像得到的阈值通过插值得到所有子图像的阈值；
*
边缘检测的微分算子
求梯度的大小通常用求绝对值的和或求其最大值来代替。 因为，求梯度的目的是为了找边缘，所以梯度的值不重要， 重要的是梯度值的相对大小。
*
几种常用的边缘检测微分算子
Roberts算子(2个模板): Sobel算子(2个模板):
标注”点”是当前像素
*
Prewitt算子(2个模板) 用卷积模板为： 其中 图像中的每个点都用这两个模板进行卷积，取其绝对值和为输出，最终产生一幅边缘幅度图像。
右图描述了边界跟踪的顺序。 第一步，根据光栅扫描，发现像素p0，其坐标为(3,5)。 第二步，反时针方向研究像素p0的8-邻接像素(3,4)，(4,4)，(4,5)，由此发现像素p1。 第三步，反时针方向从p0以前的像素，即像素(3,4)开始顺序研究p1的8-邻接像素，因此发现像素p2。这时，因为p0 ≠ p1，所以令pk= p2，返回第三步。 反复以上操作，以p0, p1,…, pn的顺序跟踪8-邻接的边界像素。
第9章 图像分割技术
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9.1 图像分割概述
目的：把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息。 图像分割是将像素分类的过程，分类的依据: 像素间的相似性: 灰度或纹理 非连续性:灰度跳变或纹理结构的突变
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概述
将图像分割成连续的有意义的区域
*
对于用单一全局阈值无法有效分割的直方图，可以采用自适应阈值进行分割。 该类方法的基本步骤如下： 1）将整幅图像分成一系列互相之间有50%重叠的子图像； 2）做出每个子图像的直方图； 3）检测各个子图像的直方图是否为双峰，如果是，则采用最佳阈值法确定一个阈值，否则就不进行处理； 4）根据对直方图为双峰的子图像得到的阈值通过插值得到所有子图像的阈值；
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边缘检测的微分算子
求梯度的大小通常用求绝对值的和或求其最大值来代替。 因为，求梯度的目的是为了找边缘，所以梯度的值不重要， 重要的是梯度值的相对大小。
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几种常用的边缘检测微分算子
Roberts算子(2个模板): Sobel算子(2个模板):
标注”点”是当前像素
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Prewitt算子(2个模板) 用卷积模板为： 其中 图像中的每个点都用这两个模板进行卷积，取其绝对值和为输出，最终产生一幅边缘幅度图像。
医学图像分割介绍课件
第12页/共17页
区域生长分割
一种简单的相似度条件定义方法： 设当前队列顶端元素的灰度值为gc， 当前邻点灰度值为gn， 种子点的灰度值为gs， nv、cv为用户设定的值， 当|gc - gn|<nv且|gs - gn|<cv时，满足相似度条件。
第13页/共17页
区域生长分割
第14页/共17页
分割和特征提取方法中存在的问题
第8页/共17页
阈值分割
第9页/共17页
CT图像 中皮肤 骨骼的 分割
阈值分割
• 阈值分割的优点 简单，常作为预处理方法
• 阈值分割的缺点 ➢ 不适用于多通道图像 ➢ 不适用于特征值相差不大的图像 ➢ 不适用于各物体灰度值有较大重叠的图 ➢ 对噪声和灰度不均匀敏感
第10页/共17页
阈值分割
• 阈值分割的改进
➢利用像素邻域的局部信息：基于过渡区的方法 ➢利用像素点空间位置：变化阈值法 ➢结合局部灰度 ➢结合连通信息 ➢基于最大熵原则的阈值选择方法
第11页/共17页
区域生长分割
• 将具有相似性质的像素集中起来构 成区域。 • 该方法需要先选取一个种子点，然 后依次将种子像素周围的相似像素 合并到种子像素所在的区域中。 • 优点：计算简单，特别适用于分割 小的结构如肿瘤和伤疤。
第3页/共17页
医学图像分割
医学图像分割方法的公共特点： • 分割算法面向具体的分割任务，没有通用的方法 • 更加重视多种分割算法的有效结合 • 需要利用医学中的大量领域知识 • 交互式分割方法受到日益重视
医学图像分割是一项十分困难的任务，至 今仍然没有获得圆满的解决。
第4页/共17页
图像分割方法的分类
分割的概念
• 将不同区域区分开来，这些区域是互不相交的，每一个区域都满足特定区域 的一致性。
区域生长分割
一种简单的相似度条件定义方法： 设当前队列顶端元素的灰度值为gc， 当前邻点灰度值为gn， 种子点的灰度值为gs， nv、cv为用户设定的值， 当|gc - gn|<nv且|gs - gn|<cv时，满足相似度条件。
第13页/共17页
区域生长分割
第14页/共17页
分割和特征提取方法中存在的问题
第8页/共17页
阈值分割
第9页/共17页
CT图像 中皮肤 骨骼的 分割
阈值分割
• 阈值分割的优点 简单，常作为预处理方法
• 阈值分割的缺点 ➢ 不适用于多通道图像 ➢ 不适用于特征值相差不大的图像 ➢ 不适用于各物体灰度值有较大重叠的图 ➢ 对噪声和灰度不均匀敏感
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阈值分割
• 阈值分割的改进
➢利用像素邻域的局部信息：基于过渡区的方法 ➢利用像素点空间位置：变化阈值法 ➢结合局部灰度 ➢结合连通信息 ➢基于最大熵原则的阈值选择方法
第11页/共17页
区域生长分割
• 将具有相似性质的像素集中起来构 成区域。 • 该方法需要先选取一个种子点，然 后依次将种子像素周围的相似像素 合并到种子像素所在的区域中。 • 优点：计算简单，特别适用于分割 小的结构如肿瘤和伤疤。
第3页/共17页
医学图像分割
医学图像分割方法的公共特点： • 分割算法面向具体的分割任务，没有通用的方法 • 更加重视多种分割算法的有效结合 • 需要利用医学中的大量领域知识 • 交互式分割方法受到日益重视
医学图像分割是一项十分困难的任务，至 今仍然没有获得圆满的解决。
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图像分割方法的分类
分割的概念
• 将不同区域区分开来，这些区域是互不相交的，每一个区域都满足特定区域 的一致性。
图像分割演示文稿
图像分割离不开图像特征及其提取的研究
识别图像中要找的对象或对图像进行分类。 图像模式识别研究
对不同区域进行描述或寻找出不同区域的相互联系，进而找出相 似结构或将相关区域连成一个有意义的结构
对每个提取出的目标或区域要进行有效的表示，需要研究形状分析、表示与描 述方法
第3页，共86页。
图像分割
图像分割演示文稿
第1页，共86页。
（优选）第六讲图像分割
第2页，共86页。
图像分析步骤
图像分析步骤
从图像中找到感兴趣的目标。把图像分割成不同的区域或把不同的对象分 开。
必须进行图像分割的研究
找出分开的各区域的特征。每个目标或区域由于某些特征的不同于 其他区域区别开来，边缘、纹理、形状、颜色等是重要的图像特征。
(d)过零点 (边缘所在处)
第36页，共86页。
曲面拟合法
出发点
基于差分检测图像边缘的算子往往对噪声敏感。因此对一些噪声比较严 重的图像就难以取得满意的效果。
在噪声比较严重的图像中，可以取某像素点(i,j)的一些邻域点做曲面拟合， 然后用曲面中心点(i,j)的梯度来近似代替该点的梯度，从而减轻噪声 的影响。
第8页，共86页。
图像边缘
边缘的定义 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的 集合，或者说边缘是灰度不连续的结果。
边缘的分类 阶跃状
阶跃状边缘处于图像中两个具有不同灰度值的相岭区域之 间
屋顶状
屋顶状边缘的上升下降沿都比较缓慢。
第9页，共86页。
两种图像边缘和边缘点近旁灰度方向导数变化 规律
所示，另6个可由对称性得到，方向夹角30度。
第27页，共86页。
Laplacian算子
Laplacian算子是一种常用的二阶导数算子，实 际中可根据二阶导数过0点的性质确定边缘的 位置；并且边缘点两旁像素的二阶导数异号。
识别图像中要找的对象或对图像进行分类。 图像模式识别研究
对不同区域进行描述或寻找出不同区域的相互联系，进而找出相 似结构或将相关区域连成一个有意义的结构
对每个提取出的目标或区域要进行有效的表示，需要研究形状分析、表示与描 述方法
第3页，共86页。
图像分割
图像分割演示文稿
第1页，共86页。
（优选）第六讲图像分割
第2页，共86页。
图像分析步骤
图像分析步骤
从图像中找到感兴趣的目标。把图像分割成不同的区域或把不同的对象分 开。
必须进行图像分割的研究
找出分开的各区域的特征。每个目标或区域由于某些特征的不同于 其他区域区别开来，边缘、纹理、形状、颜色等是重要的图像特征。
(d)过零点 (边缘所在处)
第36页，共86页。
曲面拟合法
出发点
基于差分检测图像边缘的算子往往对噪声敏感。因此对一些噪声比较严 重的图像就难以取得满意的效果。
在噪声比较严重的图像中，可以取某像素点(i,j)的一些邻域点做曲面拟合， 然后用曲面中心点(i,j)的梯度来近似代替该点的梯度，从而减轻噪声 的影响。
第8页，共86页。
图像边缘
边缘的定义 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的 集合，或者说边缘是灰度不连续的结果。
边缘的分类 阶跃状
阶跃状边缘处于图像中两个具有不同灰度值的相岭区域之 间
屋顶状
屋顶状边缘的上升下降沿都比较缓慢。
第9页，共86页。
两种图像边缘和边缘点近旁灰度方向导数变化 规律
所示，另6个可由对称性得到，方向夹角30度。
第27页，共86页。
Laplacian算子
Laplacian算子是一种常用的二阶导数算子，实 际中可根据二阶导数过0点的性质确定边缘的 位置；并且边缘点两旁像素的二阶导数异号。
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。
图像分割基于阈值和区域的分割ppt课件
图像分割和集合定义的描述
令集合R代表整个图像区域，对R的图像分
割可以看作是将R分成N个满足以下条件的
非空子集R1，R2，….，RN：
(1)
n
Ri R
i 1
(2) 对所有的 i 和 j，i j ，有Ri R j
(3) 对i = 1, 2,…, n，有P(Ri ) = TRUE (4) 对i j ，有P(Ri R j ) FALSE
图9.5 Ostu法确定阈值进行分割
25
(5) 迭代法
① 选取初始图像灰度值T，把原始图像中全部 像素分成前景、背景两大类。
② 分别对其进行积分并将结果取平均以获取一 新的阈值，并按此阈值将图像分成前景、背 景。
③ 如此反复迭代下去，当阈值不再发生变化， 即迭代已经收敛于某个稳定的阈值时，此刻 的阈值即作为最终的结果并用于图像的分割。
图像处理图像处理图像分析与理解图像分析与理解输出内容输出内容图像图像数值符号数值符号目的目的主要是增强视觉效果主要是增强视觉效果人看得更清楚人看得更清楚让计算机懂得图像内容让计算机懂得图像内容研究方法研究方法理论上比较成熟理论上比较成熟缺乏普适的方法缺乏普适的方法具体问题具体分析具体问题具体分析许多问题还很难解决许多问题还很难解决课程特点课程特点理论推导理论推导直观想像多直观想像多教材内容教材内容大同小异大同小异不同教材内容变化较大不同教材内容变化较大图像分割图像分割
选取图像灰度范围的中值作为初始值T， 把原始图像中全部像素分成前景、背景两大类。
28
原始图像
分割结果(T=170)
图9.6 迭代法确定阈值进行分割（1）
29
图9.7 血液及其阈值迭代分割结果
(a) 血液标准检测图像
数字图像处理之图像分割PPT课件
第13页/共69页
直方图阈值法matlab实现
• 函数：im2bw，全局阈值函数 • BW=im2bw（I ,level); • BW=im2bw（I ,map ,level); • BW=im2bw（RGB ,level); • 分别将灰度图像、索引图像、彩色图像转化为二值图像， • level，为归一化阈值
型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多梯度算子roberts算子prewitt算子kirsch算子原始图像型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多laplacian算子曲面拟合法型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多梯度算子roberts算子prewitt算子sobel算子kirsch算子原始图像型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多laplacian算子marr算子曲面拟合法型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多a原图h结果c正值为白负值为黑d过零点例3
图像灰度直方图
暗 Z1
Zi
Zt Zj Zk 亮
背景
目标
双峰法选取阈值的缺点：会受到噪音的干扰，最小值不是预期的阈值， 而偏离期望的值。 改进办法：1）取两个峰值之间某个固定位置，如中间位置上。由于峰 值代表的是区域内外的典型值，一般情况下，比选谷底更可靠，可排除 噪音的干扰；2）加强对噪音的处理。对直方图进行平滑处理，如最小 二乘法等补点插值。
数字图像处理-图像分割课件
差分定义:
xfi,jfi,jfi1,j yfi,jfi,jfi,j1
梯度算子 梯度是图像处理中最为常用的一次微分方法。
图像函数 fx,y在点 x, y 的梯度幅值为
f 2 x
fy2
其方向为 arctgf y
f x
图像经过梯度运算能灵敏地检测出边界, 但是梯度运算 比较复杂。
对于数字图像，可用一阶差分替代一阶微分：
非连续性分割: 首先检测局部不连续性，然后将它们 连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。 这种基于不连续性原理检出物体边缘的方法称为基于 点相关的分割技术
两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求 得到更好的分割效果。
人眼图像示例
分类—连续性与处理策略 连续性: 不连续性: 边界 相似性: 区域 处理策略: 早期处理结果是否影响后面的处理 并行: 不 串行: 结果被其后的处理利用 四种方法 并行边界；串行边界；并行区域；串行区域
n
(1) Ri
i1
(2)对所有的 i和j, i j, 有Ri R j
(3)对i 1,2,..., n, 有P ( Ri ) true (4)对i j, 有P ( Ri R j ) false (5)对i 1,2,..., n, Ri 是连通的区域
分类—分割依据
相似性分割: 将相似灰度级的像素聚集在一起。形成 图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称 为基于区域相关的分割技术
高斯拉普拉斯（LOG）
高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian, LOG, 或 Mexican hat, 墨西哥草帽)滤波器使用了Gaussian 来进行噪声去除并使用 Laplacian来进行边缘检测
高斯拉普拉斯举例
xfi,jfi,jfi1,j yfi,jfi,jfi,j1
梯度算子 梯度是图像处理中最为常用的一次微分方法。
图像函数 fx,y在点 x, y 的梯度幅值为
f 2 x
fy2
其方向为 arctgf y
f x
图像经过梯度运算能灵敏地检测出边界, 但是梯度运算 比较复杂。
对于数字图像，可用一阶差分替代一阶微分：
非连续性分割: 首先检测局部不连续性，然后将它们 连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。 这种基于不连续性原理检出物体边缘的方法称为基于 点相关的分割技术
两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求 得到更好的分割效果。
人眼图像示例
分类—连续性与处理策略 连续性: 不连续性: 边界 相似性: 区域 处理策略: 早期处理结果是否影响后面的处理 并行: 不 串行: 结果被其后的处理利用 四种方法 并行边界；串行边界；并行区域；串行区域
n
(1) Ri
i1
(2)对所有的 i和j, i j, 有Ri R j
(3)对i 1,2,..., n, 有P ( Ri ) true (4)对i j, 有P ( Ri R j ) false (5)对i 1,2,..., n, Ri 是连通的区域
分类—分割依据
相似性分割: 将相似灰度级的像素聚集在一起。形成 图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称 为基于区域相关的分割技术
高斯拉普拉斯（LOG）
高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian, LOG, 或 Mexican hat, 墨西哥草帽)滤波器使用了Gaussian 来进行噪声去除并使用 Laplacian来进行边缘检测
高斯拉普拉斯举例