常用数字图像分割算法研究
图像分割算法介绍
以上就是一些常见的图像分割算法。每 种算法都有其优点和适用场景，需要根
据具体的应用需求来选择合适的算法
6
聚类算法
(Clustering)
聚类算法 (Clustering)
01
聚类算法是一种无监督学习方法，用 于将图像中的像素或区域分为几个不
同的类别
02
这种算法通常基于像素之间的相似性 或距离来进行分类
4
水平集算法
(Level Set)
水平集算法(Level Set)
水平集算法是一种用于图像分割的高级 方法
该算法通过迭代地更新一个表示区域边 界的函数来实现图像分割
水平集算法能够处理形状复杂、难以用 数学模型描述的区域边界，并且能够自 适应地处理不同大小和形状的区域
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深度学习算法
(Deep Learning)
区域划分为另一类
Hale Waihona Puke 这种方法对于背景和前景具有 明显差异的图像特别有效
2
区域生长算法
(Region Growing)
区域生长算法(Region Growing)
A
区域生长算法 是从种子点开 始，通过一定 的规则将相邻 像素加入到同
一区域中
B
这个算法需要 预先设定停止 条件，例如当 没有新的像素 可以加入到同
20XX
图像分割算法介绍
-
1 阈值分割算法(Thresholding) 2 边缘检测算法(Edge Detection) 3 水平集算法(Level Set) 4 深度学习算法(Deep Learning) 5 聚类算法 (Clustering) 6 随机森林算法 (Random Forest) 7 图割算法 (Graph Cut)
计算机视觉中的图像分割与识别方法
计算机视觉中的图像分割与识别方法随着计算机科学的发展，人们对计算机视觉的应用越来越广泛。
计算机视觉是指识别，解析和回收数字和图像数据的能力，通常利用计算机来模拟机器视觉或人类视觉，以便进行图像处理和图像分析。
其中，图像分割和识别技术是计算机视觉中的重要研究领域之一。
一、图像分割技术图像分割是将图像分成多个子区域或像素集的过程，目的是为了更好地理解图像。
图像分割的过程通常是将像素分为两组或更多组（称为“分割”）。
这些组可以表示图像中的不同区域，例如前景，背景，天空，树，建筑等。
图像分割的结果可以用于计算机视觉领域的其他应用，例如人脸检测，物体识别，图像压缩等。
目前，常用的图像分割方法包括K-均值聚类方法，分水岭算法，基于区域生长的方法，和基于边缘的方法等。
1. K-均值聚类方法K-均值聚类是常用的一种图像分割方法。
该方法将图像中的所有像素划分为K个不同的组。
这些组通常表示不同的区域或不同的物体。
K-均值聚类首先需要初始化K个点，通常是通过随机选择K个像素点的方法。
然后，每个像素点都将被分配到最近的K 个点之一。
最后，计算K个点的新位置，并将所有像素重新分配给最近的点。
这个过程重复执行，直到聚类中心稳定不再改变。
2. 分水岭算法分水岭算法是另一种常用的图像分割方法。
该方法将图像看作地形，其中亮度被视为高度。
算法通过在图像中标记种子点来开始。
然后，像素被赋予绑定到最接近的种子点的标记号。
最后，像素被分成许多区域，这些区域形成分离的区域，每个种子点属于其中的一个区域。
3. 基于区域生长的方法基于区域生长的图像分割方法是一种基于合并原则的方法。
该方法将图像分为不同的区域，其中每个区域都具有相同的属性（例如颜色，亮度等）。
每个区域通过查找与其邻域相似的像素来生长。
区域增长过程可以基于以下标准：- 相邻像素具有相似的性质- 相邻像素具有相似的灰度值- 像素被分配到一个区域的成本函数最小4. 基于边缘的方法基于边缘的图像分割方法使用边缘作为图像中不同区域之间的分界线。
基于CNN的肺结节CT图像分割算法研究
基于CNN的肺结节CT图像分割算法研究随着医疗技术的不断发展，计算机辅助诊断技术越来越成熟。
肺结节的早期诊断是肺癌治疗的关键，而CT图像分割技术则是肺结节医学图像自动处理的基础。
在分割过程中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用，其优异的识别能力使得它成为最优选的算法之一。
肺结节是人类心肺系统中发生变异的微小区域，具有重要的临床价值。
其中20%左右的肺结节是肺癌的前兆。
因此，及早发现和识别这些微小结节不仅可以改善肺癌患者的治疗效果，也有助于肺癌的早期预防。
CT技术是现代医学影像技术中高分辨率、无创伤、低剂量的影像技术之一，具有得到越来越多医生和患者的认可。
在肺部CT图像分类和分割中，卷积神经网络已经成为了一种先进的技术。
CNN的核心思想是将池化、卷积和归一化等多个步骤整合在一起，它可以自动抽取出图像中的特征信息，并实现对图像的分类和分割。
相较于传统的机器学习技术，这种基于卷积神经网络的图像处理方法具有更高的准确性和稳定性。
针对肺结节的CT图像分割，研究者们主要采用两种方法。
一是基于阈值分割，二是基于机器学习模型的分割。
然而，与传统的阈值分割方法相比较，基于CNN的肺结节CT图像分割技术能够准确地定位和分割出微小的复杂结节，且具有较高的实验效果。
2020年，CNN应用于肺结节CT图像分割的研究成果令人鼓舞。
其中，一个基于UNet的肺结节CT图像分割算法模型已被广泛应用和推广。
它的主要任务就是仅凭CT图像将肺部区域的病灶部位进行分割，并且能够在一定程度上代替医生的判读提供一定的帮助。
然而，基于CNN的肺结节CT图像分割技术还存在一些问题，比如样本改变等。
而解决这些问题的方法，就是不断加强数据的分析和挑选，扩大数据集的规模，同时在模型训练中也需要借助更深入的学习和优化算法。
在总结中，虽然在肺结节CT图像分割的算法中，应用CNN是取得了突破性进展，实现了对肺结节的快速且准确的分割，但是作为一种新的技术，仍需加强其标准化和严谨性。
数字图像处理的原理与方法
数字图像处理的原理与方法数字图像处理是一种将数字信号处理技术应用到数字图像上的科学技术，它的出现极大地推动了图像处理技术的发展。
数字图像处理不仅可以用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测等领域，还可以应用于数字影像娱乐等方面。
数字图像处理的核心内容就是图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等，本文将主要探讨数字图像处理的原理与方法。
一、图像增强处理图像增强处理是对原始图像进行改善的过程，也是数字图像处理中最普遍的操作类型。
通过增强处理，可以使图像局部特征更加明显，以便进行更高级的图像分析。
常见的图像增强方法包括灰度线性变换、灰度非线性变换、空域滤波增强、频域滤波增强等。
其中，空域滤波增强是最常见的一种方法。
通过对原始图像进行高斯滤波、中值滤波等操作，可以有效去除图像中的噪声。
二、图像恢复处理图像恢复处理是指从已知的图像信息中恢复出原始图像的过程，也是数字图像处理中一种重要的方法。
在数字图像处理中，图像的失真比如模糊、噪声等是不可避免的。
而图像恢复就是通过各种手段找到原始图像中所保留的信息，以恢复图像失真前的形态。
常见的图像恢复处理方法包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。
三、图像分割处理图像分割处理是将图像分割成若干具有独立意义的子区域的过程。
图像分割处理是数字图像处理中一种热门的研究领域，其主要应用于目标提取、图像分析和模式识别等方面。
常用的图像分割方法包括基于像素的算法、基于区域的算法、边缘检测算法等。
其中，基于区域的算法应用最广。
通过对相似区域进行聚类，可以将图像分割成若干子区域，从而实现目标提取等功能。
四、图像识别处理图像识别处理是指对图像进行自动识别的过程。
图像识别处理是数字图像处理中的一大领域，它的技术含量非常高。
常见的图像识别处理方法包括特征提取、模式匹配、神经网络等。
其中，特征提取是一种重要的处理方式。
通过对图像进行特征提取，可以将图像转化为数字特征，从而实现对图像的自动识别和分类。
基于马尔可夫随机场的图像分割算法研究
基于马尔可夫随机场的图像分割算法研究图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目的是将图像分割成不同的区域或对象。
基于马尔可夫随机场的图像分割算法是近年来被广泛研究和应用的方法之一。
本文将对基于马尔可夫随机场的图像分割算法进行深入研究，并探讨其在实际应用中的优势和不足之处。
首先，我们将介绍马尔可夫随机场在图像分割中的基本原理。
马尔可夫随机场是一种概率模型，可以用于描述具有局部依赖关系的多变量系统。
在图像分割中，我们可以将每个像素视为一个变量，并通过定义条件概率来描述相邻像素之间的关系。
通过对条件概率进行建模，我们可以利用马尔可夫随机场来实现对图像进行自动分割。
接下来，我们将介绍基于马尔可夫随机场的图像分割算法中常用的能量函数和优化方法。
能量函数是描述系统状态和目标函数之间关系的数学模型，在基于马尔可夫随机场的图像分割算法中起着重要作用。
常用的能量函数包括数据项和平滑项，数据项用于描述像素的颜色或纹理信息，平滑项用于描述相邻像素之间的一致性。
优化方法则是通过最小化能量函数来实现图像分割的过程，常见的优化方法包括图割算法、模拟退火算法和迭代条件模式算法等。
然后，我们将讨论基于马尔可夫随机场的图像分割算法在实际应用中的优势。
相比于传统的图像分割方法，基于马尔可夫随机场的算法能够充分利用像素之间的空间关系和上下文信息，从而在保持边界一致性和细节保留方面具有更好的效果。
此外，基于马尔可夫随机场模型可以方便地与其他计算机视觉任务相结合，如目标检测、目标跟踪等。
然而，基于马尔可夫随机场的图像分割算法也存在一些不足之处。
首先，在建模过程中需要手动选择合适的参数和特征来描述图像特性，在不同应用场景下需要进行适当调整。
其次，在计算过程中需要解决复杂度较高、计算量较大的问题，这对于大规模图像的分割任务来说是一个挑战。
此外，基于马尔可夫随机场的图像分割算法对初始分割结果较为敏感，容易受到噪声和初始条件的影响。
最后，我们将展望基于马尔可夫随机场的图像分割算法未来的发展方向。
基于ACS-FCM算法的图像分割研究
收 稿 日期 ： Ｏ Ｏ ３ ９ ２ １ —Ｏ 一Ｏ
作者简介 ： 张频 捷 （９ ４ ） 男 （ 家 族 ） 湖 南 张 家 界 人 ， 士 生 １８ 一 ， 土 ， 硕
中 原 工 学 院 学 报
２ｌ Ｏ Ｏ年
第 ２ 卷 １
２ 蚁 群 算 法 与模 糊 Ｃ 均值 算 法 的结
基 于 ＡＣ —Ｆ Ｍ 算 法 的 图像 分 割 研 究 Ｓ Ｃ
张频 捷 ，谭 冠 政 ，吴 建 华
（ 中南 大 学 信 息 科 学 与工 程 学 院 ，长 沙 ４ ０ ８ ） １ ０ ３
摘
要 ： 对 蚁 群 算 法 、 糊 ｃ均 值 聚 类 （ Ｃ 算 法 进 行 了探 讨 ， 在 Ｆ Ｍ 图 像 分 割 算 法 的 基 础 上 ， 出 了 一 种 改 进 的 模 Ｆ Ｍ） 并 Ｃ 提
图像分 割是 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Ｌ ． １ 数字 图像 处理 问世 不久 ， ］ 人 们就 开始 了对 图像 分 割技 术 的研 究 ， 取 得 了较 大 并 的进展 ， 由于它 的复 杂性 ， 但 有许 多 问题仍然 没 有得 到
测 、 产过 程控 制 、 档 图像 处 理 、 感 和 生 物 医学 图 生 文 遥 像分 析 、 安监 视 以及 军 事 、 育 、 业工 程 等． 保 体 农 概括 来
说 ， 各种 图像应 用 中 ， 要 对 图像 目标 进 行 提 取 、 在 只 测 量等 ， 都离不 开 图像 分 割． 年来 ， 割 技术 在 对 图像 近 分 的 编码 中也 起 到 了越 来 越 重 要 的作 用 ， 国际 标 准 如 ＭＰ Ｇ—Ｉ 中的模 型基 ／ Ｅ Ｖ 目标基 编码 等 都 需要 基 于 分
图像分割技术研究--毕业论文
本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称：电气信息工程学院专业班级：电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。
在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。
遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻优，已广泛应用许多学科及工程领域。
在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了新而有效的方法。
本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程，并在MATLAB中进行了仿真实现。
实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量高，达到了预期目的。
关键字：图像分割；遗传算法；阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed，the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient，paralled，full search method with its inherent virtues of robustness，parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation；genetic algorithm；image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。
肺部CT图像分割及特征提取算法研究
肺部CT图像分割及特征提取算法研究随着医疗技术的不断发展，肺部CT图像的应用越来越广泛。
在医学影像诊断中，肺部CT图像分割和特征提取算法的研究非常重要。
本文将探讨肺部CT图像分割及特征提取算法的研究现状和未来发展趋势。
一、肺部CT图像分割算法肺部CT图像分割是医学影像诊断中的一个重要步骤，主要目的是将图像中的肺部区域和非肺部区域进行分离。
常见的肺部CT图像分割方法有基于阈值分割、基于边缘检测、基于区域生长、基于图像分割模型等。
1、基于阈值分割基于阈值分割的方法是将图像像素值与预设的阈值进行比较，将像素值大于或小于阈值的像素划分到不同的区域中。
在肺部CT图像中，肺部区域的像素值范围一般比较明显，因此可以通过这种方法比较准确地分割出肺部区域。
2、基于边缘检测基于边缘检测的方法是通过检测图像中的边缘信息进行分割。
在肺部CT图像中，肺部和胸腔的边缘一般比较明显，可以采用这种方法进行分割。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
3、基于区域生长基于区域生长的方法是从某一种种子点出发，不断扩大区域，直到周围像素的灰度值和它的像素值差异不大为止。
在肺部CT图像中，可以用这种方法将肺部区域生长出来。
4、基于图像分割模型基于图像分割模型的方法是建立数学模型，通过优化算法来进行分割。
常用的图像分割模型有基于能量函数的模型、基于统计形状的模型等。
在肺部CT图像中，可以使用ACWE模型、level set模型等进行分割。
以上方法各有优缺点，可根据具体情况选择合适的方法进行分割。
二、肺部CT图像特征提取算法肺部CT图像特征提取是对图像信息进行处理、分析和提取，从而提取出与疾病相关的特征。
常用的特征提取方法有基于形态学的方法、基于统计的方法、基于机器学习的方法等。
1、基于形态学的方法基于形态学的方法是利用形态学运算对图像进行处理，提取特定的形态特征。
在肺部CT图像中，可以利用形态学方法提取肺部的形态特征，如平均密度、面积、轮廓等。
图像分割技术
图像分割技术图像分割就是将一副数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等，而任何相邻区域之间器性质具有明显的区别。
主要包括：边缘分割技术、阈值分割技术和区域分割技术。
1.边缘分割技术边缘检测是检测图像特性发生变化的位置，是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。
不同的图像灰度不同，边界处会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。
边缘检测分割法是通过检测出不同区域边界来进行分割的。
常见的边缘检测方法：微分算子、Canny算子和LOG算子等，常用的微分算子有Sobel算子、Roberts算子和Prewit算子等。
（1）图像中的线段对于图像的间断点，常用检测模板：-1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦对于图像中的线段，常用的检测模板：检测图像中的线段：close all;clear all;clc;I=imread('gantrycrane.png');I=rgb2gray(I);h1=[-1,-1,-1;2 2 2;-1 -1 -1];%模板h2=[-1 -1 2;-1 2 -1;2 -1 -1];h3=[-1 2 -1;-1 2 -1;-1 2 -1];h4=[2 -1 -1;-1 2 -1;-1 -1 2];J1=imfilter(I,h1);%线段检测J2=imfilter(I,h2);J3=imfilter(I,h3);J4=imfilter(I,h4);J=J1+J2+J3+J4;%4种线段相加figure,subplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(J);（2）微分算子○1Roberts算子的计算公式：采用edge()函数进行图像的边缘检测。
Roberts算子进行图像的边缘检测：close all; clear all;clc;I=imread('rice.png');I=im2double(I);%Roberts算法进行边缘检测[J,thresh]=edge(I,'roberts',35/255);figure,subplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(J);○2Prewitt算子对于复杂的图像，Roberts算子不能较好的得到图像的边缘，而需要采用更加复杂的3*3的算子，Prewittd算子如下，这两个分别表示图像的水平梯度和垂直梯度。
图像处理中的图像分割算法的优化技巧研究
图像处理中的图像分割算法的优化技巧研究图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务。
它的目标是将一个图像划分成不同的区域，使得每个区域内的像素具有统一的特征。
图像分割在许多应用中都非常有用，如目标检测和跟踪、医学图像分析、人脸识别等。
在图像处理中，图像分割算法的优化技巧对于提高分割的准确性和效率至关重要。
下面将介绍一些常用的图像分割算法的优化技巧。
首先，基于颜色信息的图像分割算法是常用且有效的方法。
该类算法通过分析像素的颜色特征来实现分割，常用的方法包括阈值分割和区域生长。
针对颜色分布不均匀的图像，可以通过颜色空间的转换来优化算法的性能。
例如，将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，可以提取出更具有区分度的颜色特征，从而改善分割的效果。
其次，基于纹理信息的图像分割算法也得到了广泛的应用。
纹理信息能够描述图像中的细节和结构特征，对于分割复杂纹理的图像尤为重要。
常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器等。
在使用纹理特征进行分割时，可以采用多尺度的方法，即使用多个不同尺度的纹理特征进行融合，以捕捉不同层次的纹理信息。
另外，基于边缘信息的图像分割算法也是常见的方法。
边缘在图像中对目标的定位和分割具有重要作用。
常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测、Sobel算子等。
在利用边缘信息进行分割时，可以采用分水岭算法来进一步提高分割的准确性。
分水岭算法基于图像中的边缘和灰度信息，通过模拟水流的蔓延来实现区域的分割。
此外，基于形状信息的图像分割算法也备受关注。
形状信息对于分割具有独特的特征，能够明确目标的边界和轮廓。
常用的形状特征包括边界曲率、角点和外接矩形等。
在分割图像时，可以利用形状特征进行目标的定位和分割，从而提高算法的准确性。
最后，深度学习在图像分割中也取得了显著的成果。
基于深度学习的图像分割算法采用卷积神经网络（CNN）或全卷积网络（FCN）来学习图像的特征表示和分割模型。
深度学习算法能够自动提取图像中的特征，并通过训练网络来不断优化分割的结果。
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3 2007212226收到,2008204202改回33 谢 仪,男,1981年生,助教,研究方向:计算机硬件,图像处理。
文章编号:100325850(2008)0620041203
常用数字图像分割算法研究
StudyonCommonlyUsedDigitalImageSegmentationAlgorithm谢 仪(江苏科技大学南徐学院计算机中心 镇江 212004)【摘 要】图像分割是图像处理中的一项关键技术,发展至今没有一个通用的方法和标准,是一个图像处理领域的经典难题。对数字图像处理中的图像分割作了简要介绍,对常用的数字图像分割算法进行了概括和阐述,并用VC++工具进行了实现和展示,对从事该领域工作的人员有一定的启发作用。【关键词】数字图像处理,图像分割,分割算法中图分类号:TP391141文献标识码:A
ABSTRACT Imagesegmentationisakeytechniqueindigitalimageprocessing,whichdoesnothaveangeneralmethodandstandarduntilnow1Itisaclassicproblemindigitalimageprocessing1Thispapergivesabriefintroductionofimagesegmentationinthedigitalimageprocessing1Thecommonlyuseddigitalimagesegmentationalgorithmsisalsosummarizedandelaborated,anditsimplementationanddemonstrationviaVC++toolarediscussed1Peoplegainenlightenmentonthisdomain1KEYWORDS digitalimageprocessing,imagesegmentation,segmentationalgorithm
图像分割是一种重要的图像技术,在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤,图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。因此,图像分割在整个图像处理过程中的作用是相当重要的。图像分割的基本概念是将图像中有意义的特征或者需要应用的特征提取出来。图像分割的种类和方法有很多,但还没有一个成形的图像分割理论。因此,
还没有一个单一的、标准的图像分割方法。不同类型的图像,应该选择合适的分割算法对其进行分割。同时,
某些分割算法也只是适用于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量,
没有统一的评价准则。因此,图像分割是图像分析和计算机视觉中的经典难题。
1 图像分割的方法在人类研究图像的历史中,积累了很多经典的图像分割方法。虽然这些方法不适用于所有类型的图像分割,但是这些方法却是图像分割方法进一步发展的基础。早期的图像研究中,图像分割的方法主要可以分成两大类。一类是边界方法,一类是区域方法。图2所示都是图像分割的经典方法,可以看出图
像分割主要包括四种技术:并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。
2 常用数字图像分割算法211 并行边界分割并行边界分割方法中最主要的就是边缘检测的方法,因为图像的边缘对人的视觉有重要意义,如人类识别物体很大程度上依赖边缘。灰度或结构等信息的突变处称为边缘。边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。图像中的边缘通常与图像强度的不连续性有关。图像强度的不连续性可分为:①阶跃不连续,即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异;
②线条不连续,即图像强度突然从一个值变化到另一个值,保持一个较小的行程后又返回到原来的值。对这种图像强度不连续性的结果,通常用一阶或二阶导数来检测边缘。通常认为一阶导数的最大值和
・14・ 第21卷 第6期电脑开发与应用(总463
)二阶导数的过零点位置对应图像的边缘位置,如图3所示。图3 图像灰度变化与导数目前一阶导数检测常利用梯度算子,二阶导数检测有拉普拉斯算子等。下面主要介绍一阶导数检测中梯度算子的实现。一阶导数5f5x和5f5y是最简单的导数算子,分别表示灰度在x和y方向上的变化率(即梯度),而在方向r上的灰度变化率可以表示为:5f5r=5f5xcosΗ+5f5ysinΗ对于数字图像一般采用差分运算代替求导,相对应的一阶差分为:∃xf(i,j)=f(i,j)-f(i-1,j)∃yf(i,j)=f(i,j)-f(i,j-1)方向差分为:∃rf(i,j)=∃xf(i,j)cosΗ+∃yf(i,j)sinΗ方向导数的最大值G=(5f5x)2+(5f5y)2称为梯度模,实际应用中可利用梯度模算子来检测边缘具有位移不变性,常用的梯度算子有Roberts、Prewitt、Sobel、IsotropicSobel、Frei2chen等。利用VC++实现后的效果如图4所示。图4 梯度算子分割效果图212 串行边界分割前面介绍的并行边界分割方法,对图像的每一点上所作的处理不依赖于其他的点的处理结果,因此这些方法“并行地”(即同时在所有点上)运用于图像。而串行边界分割方法在处理图像点时不但利用了本身像素的信息,而且利用前面已经处理过像素的结果。串行边界分割技术是一类重要的图像分割技术,它可以和其他方法结合进行图像分割。下面主要介绍其中的边界跟踪算法。数字图像处理中有时仅仅获得边缘点是不够的,噪声、光照不均等因素的影响有可能使获得的边缘点是不连续的,因此边界跟踪的作用就是将不连续的边缘点转换为有意义的边缘信息,以便于后续处理。边界跟踪是从图像中一个边缘点出发,然后根据某种判别标准搜索下一个边缘点,以此跟踪出目标边界。本文中的具体算法思想如下:
先对原图像进行梯度计算(可以采用211节的方法),按照串行边界分割的3步可以制定出如下的规则来进行分割。①起始点:对梯度图搜索,找出梯度最大点,作为边界跟踪的开始点;②生长准则:在当前像素的8领域像素中,梯度最大的点被当作边界,同时这个
图5 边界跟踪点还会作为下一个搜索的起始点;
③终止条件:按照②的准则一直搜索,直到梯度绝对值小于一个阈值时,搜索停止。利用VC++实现后的效果如图5所示。213 并行区域分割并行区域分割技术是指采用并行的方法对目标区域进行检测实现图像分割的方法。并行区域分割主要有两种方法:阈值分割和聚类。阈值分割的基本想法是确定一个阈值,然后把每个像素点的像素值和阈值相比较,根据比较的结果把该像素划分成两类——前景或者背景。一般阈值分割可以分成以下3步:
①确定阈值;②将阈值和像素值比较;③把像素归类。上面的三个步骤,关键是第一步,如果能确定一个合适的阈值,就可以对图像进行正确、方便地分割。阈值分割方法分为全局阈值和局部阈值两种,如果分割过程中对图像上每个像素所使用的阈值都相等,则为全局阈值方法;如果每个像素所使用的阈值可能不同,则为局部阈值方法。当照明不均匀,有突发噪声,或者背景灰度变化比较大时,整幅图像分割将没有合适的单一门限。这种情况下,可对图像每一块分别选一个阈值进行分割,这种方法,称为自适应阈值方法。这类算法的时间复杂度和空间复杂度比较大,但是抗噪声能力比较强,对采用全局阈值不容易分割的图像有较好的效果。自适应阈值选取比较简单的方法是对每个像素确定以它为中心的一个领域窗口,计算窗口内像素的平均值作为阈值。例如图5所示选取的窗口为当前像素的8领域窗口。在图6中,C表示当前像素,P为C的8领域像素,
则阈值T可设定为:T=
∑8i=1Pi
8其中Pi是C的8领域像素。
・24・(总464)常用数字图像分割算法研究2008年 图6 自适应阈值确定方法
需要说明的是,无论采取何种方法确定阈值,最终目的是为了分割的结果更好,但是任何一种方法都不能在理论上给予保证。所以,实际的算法一定要根据实际情况来定,适当地修改阈值,加入人的高层语义理解信息,只有这样,分割的结果才能令人满意。利用VC++实现后的效果如图7所示。图7 并行区域分割注:以上图例的分割结果建立在前景为黑色,背景为白色的基础之上。214 串行区域分割串行区域分割是指采用串行处理策略对目标区域直接检测来实现分割的方法。串行区域分割一般可以分成两种方法:一是区域生长,二是分裂合并,下面主要介绍区域生长。区域生长法主要考虑像素及其空间领域像素之间的关系,开始时确定一个或多个像素点作为种子,然后按照某种相似性准则增长区域,逐步生成具有某种均匀性的空间区域,将相邻的具有相似性质的像素或区域归并从而逐步增长区域,直至没有可以归并的点或其他小区域为止。图8是区域生长的一个示例,其中领域系统采用4领域。图(a)中,带有阴影的像素为初始的种子点,假设生长准则是种子点和所考虑像素灰度值之差的绝对值小于或等于某个阈值T,就将该像素包括到该种子像素所在的区域。图(b)中给出了T=1时的区域生长结果,图像被分成了4个区域。图(c)给出了T=3,种子点图8 区域生长示例为图(a)中像素值为2和11的两个像素,结果是图像被分成了2个区域。图(d)给出了T=5,种子点为图(a)中像素值为2的像素,结果是最后整个图像变成了一个区域。从此例可以看出,关系区域生长结果的好坏有以下3个条件:①初始点(种子点)的选取;②生长准则;③终止条件。初始点的选择可以是人工加入的交互信息,也就图9 区域生长是告诉计算机初始点。当不清楚初始点应该在什么位置时,
可以让计算机自己选取种子点进行区域生长。利用VC++实现后的效果如图9所示。
3 结束语从上世纪80年代至今,图像分割理论并没有多少实质性的进展。但通过与其他学科理论的结合,例如分形理论、模糊数学、人工智能、小波变换、形态学等,还是有不少新的分割算法产生。本文对一些基本的、有代表性的分割算法做了介绍,在这个基础之上,可以衍生出其他的针对具体应用场合的算法。比如说多种分割算法结合起来,结合人工智能技术,或者加入人机交互的方法等等,这些都是未来图像分割理论的发展趋势。
参考文献[1]WilliamKPratt1数字图像处理(第三版)[M]1北京:机械工业出版社,20051[2]姚 敏1数字图像处理[M]1北京:机械工业出版社,20061[3]阮秋琦1数字图像处理学[M]1北京:电子工业出版社,20011[4]周长发1精通VisualC++1NET图像处理编程[M].北京:电子工业出版社,20021[5]DaintyJC,ShowR1ImageScience[M]1NewYork:AcademicPress,19741[6]CastlemanKR1朱志刚,石定机译1数字图像处理[M]1北京:电子工业出版社,19981[7]杨枝灵,王 开1VisualC++数字图像获取处理及实践应用[M]1北京:人民邮电出版社,20031[8]夏良正1数字图像处理[M]1南京:东南大学出版社,19991[9]郑南宁1计算机视觉与模式识别[M]1北京:国防工业出版社,1998.