医学图象分割
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
医疗影像处理中的医学图像分割技术教程
医疗影像处理中的医学图像分割技术教程在医学影像处理中，医学图像分割是一个重要的技术领域。
它涉及将医学图像中感兴趣的区域分离出来，以便进行进一步的诊断和分析。
医学图像分割可以帮助医生识别病变的位置和形状，从而更准确地进行诊断和治疗。
本文将介绍一些常见的医学图像分割技术和其应用。
1. 阈值分割阈值分割是最简单的图像分割方法之一。
它基于图像中像素的不同灰度值，并根据预先设定的阈值将图像分成两个或多个不同的区域。
这种方法适用于图像中病变和正常组织的灰度差异较大的情况。
但是，在一些图像中，不同组织或病变的灰度差异很小，使用阈值分割可能无法得到满意的结果。
2. 区域生长算法区域生长算法是基于像素的相似性进行分割的方法。
它从一个种子点开始，逐渐扩展区域并与相邻像素进行比较。
如果相似性满足预先设定的条件，则将其添加到当前区域中。
该方法适用于病变边缘比较清晰，具有连续性的情况。
但是，如果图像中存在一些边缘不明显或互相重叠的病变，区域生长算法可能会导致错误的分割结果。
3. 边缘检测和描绘边缘检测是一种常见的图像处理方法，用于检测图像中不同区域之间的边界。
在医学图像分割中，边缘检测可以帮助医生识别病变的轮廓和形状。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
检测到的边缘可以通过描绘线或多边形来表示，以实现图像的分割。
4. 主动轮廓模型主动轮廓模型是一种基于能量最小化的图像分割方法。
它通过在图像中放置一个具有弹性的轮廓线，并利用能量最小化算法来调整轮廓，以最好地适应图像中的边界和纹理。
主动轮廓模型适用于复杂的病变或器官分割，可以通过人工干预来提高分割的准确性。
5. 基于机器学习的方法近年来，基于机器学习的方法在医学图像分割中得到了广泛的应用。
这些方法利用大量的标注数据进行训练，并根据输入图像的特征来预测每个像素的类别。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
机器学习方法在分割准确性和自动化程度方面具有优势，但是需要大量的训练数据和计算资源。
图像分割算法在医学图像处理中的应用
图像分割算法在医学图像处理中的应用概述：医学图像处理一直是计算机视觉领域中的热门研究方向之一。
图像分割算法作为其中的一种重要技术，在医学图像处理中得到了广泛的应用。
本文将介绍图像分割算法在医学图像处理中的应用，并重点讨论其在医学图像诊断、手术导航和药物研发等方面的具体应用场景。
一、医学图像诊断中的应用：图像分割算法在医学图像诊断中起到了关键的作用。
通过将医学图像分割成不同的区域，可以提取出感兴趣的解剖结构或病变区域，进而辅助医生进行疾病诊断。
常见的医学图像分割算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
1. 病变区域分割：图像分割算法可以将医学图像中的病变区域与正常组织进行分离，从而帮助医生准确诊断病症。
例如，在乳腺癌诊断中，图像分割算法可以分离乳腺肿瘤区域和正常乳腺组织，提供给医生一个清晰的病变位置。
2. 解剖结构定位：图像分割算法还能够定位医学图像中的重要解剖结构，例如心脏、肝脏、肺部等。
定位这些结构可以辅助医生进行手术规划和操作。
一个典型的应用是心脏手术导航，在手术过程中对心脏图像进行分割，帮助医生准确定位手术切口和操作点。
二、手术导航中的应用：图像分割算法在手术导航中的应用也得到了广泛研究。
手术导航是指在手术过程中利用图像处理技术对患者的解剖结构进行实时定位和引导。
图像分割算法是手术导航中的核心技术之一。
1.实时定位：通过图像分割算法，可以对手术目标的位置进行精确定位，为手术操作提供准确的导航和引导。
利用实时图像分割技术，医生可以及时调整手术计划，提高手术的精确度和安全性。
例如，在脑部手术导航中，图像分割算法可以准确分割出脑组织、血管等结构，为医生提供精确的手术目标位置。
2.手术模拟：通过图像分割算法，可以对患者的解剖结构进行三维重建，并在计算机中模拟手术过程。
医生可以在虚拟环境中实时观察手术效果，调整操作策略。
例如，在骨科手术导航中，图像分割算法可以分割出骨骼结构，为医生提供实时的手术模拟和指导。
医学影像处理中的图像分割算法使用技巧
医学影像处理中的图像分割算法使用技巧医学影像处理是一门涉及医学图像采集、存储、处理和分析的学科。
医学图像中通常包含大量的信息，因此图像分割是医学影像处理中必不可少的一环。
图像分割是将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程，它通常用于检测病变区域、提取感兴趣的解剖结构或组织等。
在医学影像处理的图像分割中，有许多算法可供选择，下面将介绍一些常用的图像分割算法以及它们的使用技巧。
1. 阈值分割阈值分割是最简单且常用的图像分割方法之一。
它基于像素的灰度值，将图像中大于或小于特定阈值的像素分离出来。
阈值分割适用于图像中目标和背景的灰度值存在明显差异的情况，例如CT扫描中的骨骼分割。
在使用阈值分割时，需要根据图像的特点选择适当的阈值，并进行阈值的优化和调整，以获得更好的分割效果。
2. 区域生长区域生长是一种逐像素地将图像分割为几个连通区域的方法。
它通过选择种子点和定义生长准则来实现图像的分割。
区域生长适用于图像中目标的灰度值相似的情况，例如MRI图像中的脑部分割。
在使用区域生长时，需要选择适当的种子点，并根据具体情况设置生长准则，以获得准确的分割结果。
3. 边缘检测边缘检测是通过寻找图像中不连续的灰度值变化来实现图像分割的方法。
它可以准确地检测出图像中的边缘信息，并将其作为分割结果。
边缘检测适用于图像中目标的边界清晰的情况，例如X射线图像中的器官分割。
在使用边缘检测进行图像分割时，需要选择适当的边缘检测算法，并进行参数调整以获得满意的分割效果。
4. 水平线剖分水平线剖分是一种基于灰度值水平变化的分割方法。
它通过对图像的水平方向进行剖分和分析，将图像中的区域分隔开。
水平线剖分适用于图像中存在明显的水平变化的情况，例如胸部X射线图像中的肺部分割。
在使用水平线剖分进行图像分割时，需要选择适当的剖分方法，并进行参数的调整以获得理想的分割效果。
5. 基于机器学习的分割基于机器学习的分割方法是近年来发展起来的一种分割方法。
医学影像处理中的图像分割算法
医学影像处理中的图像分割算法一、绪论医学影像处理是指对人体内部构造进行成像、获取和分析等工作，以达到诊断、治疗和预防疾病的目的。
与人工智能技术的发展相比，医学影像处理领域经历了关键的技术创新，因此，图像分割算法作为医学影像处理中的一项重要技术之一，也越发成为研究关注的焦点。
二、医学图像分割的意义医学图像分割有着重要的临床应用，如：实现对病变区域的快速定位和分析；辅助医生进行实时手术模拟训练；结合数据挖掘技术，进行大规模医学像素集合的分类等等。
因此，对于医学图像分割的研究有着非常具有现实意义和重要的临床应用价值。
三、医学图像分割的分类方法目前常见的医学图像分割技术包括基于灰度阈值分割、基于区域生长的分割、基于边缘检测的分割等。
其中基于灰度阈值的分割方法是最简单、快捷的方法。
但是，它仅适用于目标与背景的差异较大，且形状和大小一致的情况。
这些限制因素使得基于灰度阈值的分割方法无法适应复杂的医学图像。
四、基于区域生长的分割法基于区域生长的分割法是一种逐步生长的算法，即从选定的种子像素开始，与其周围像素进行颜色相似性比较，从而逐渐将邻近像素扩展到同一区域。
该方法的主要优点是可以对图像进行有效分割且分割结果较为理想，其次，它不受噪声的影响，相对更加鲁棒，并且该算法可以自动确定种子像素，避免了人工干预产生的误差。
五、基于边缘检测的分割法基于边缘检测的图像分割是通过检测目标边缘，将图像分割为不同的区域。
边缘检测分为基于强度的和基于梯度的两种方式。
基于强度边缘检测的方法需要选定合适的阈值，这种方法在医学图像分割中的应用较为有限。
基于梯度边缘检测的方法可以避免上述方法中的局限性，在提高保真度的同时还能够保证算法的鲁棒性。
六、结论医学图像分割技术是医学影像处理中的核心技术之一，其重要性日益凸显。
在医学图像分割的方法中，基于区域生长的分割法和基于边缘检测的分割法是两种比较好的选择，针对不同的医学影像处理任务，我们需要选择不同的算法来进行适配和优化。
医学图像的分割与标注
优点
对噪声和光照变化具有 一定鲁棒性。
缺点
计算量较大，分割边界 可能不准确。
应用场景
适用于目标和背景灰度 差异不明显，但区域内 部具有相似性的图像。
基于边缘的分割
原理
通过检测图像中的边缘信息（如梯度、方向 等）来实现分割。
优点
能够准确提取出目标的边界信息。
缺点
对噪声敏感，边缘检测算法的选择对分割效 果影响较大。
医学图像标注技术
03
基于手工的标注
01
手工描绘
专家使用鼠标或其他输入设备在图像上直接描绘出感兴 趣的区域。
02
点标注
在特定位置上标记点，如病变中心点或特定结构的角点 。
03
线条与多边形标注
用线条或多边形勾勒出器官、病变或结构的轮廓。
基于半自动的标注
01
02
03
交互式分割
结合用户输入和算法自动 分割，如基于阈值的分割 、区域生长等。
要点二
更广泛的应用领域
目前，医学图像分割与标注主要应用 于疾病的诊断和治疗方案制定。未来 ，期待这一技术能够应用于更广泛的 领域，如疾病预防、健康管理和医学 研究等。
要点三
更智能的交互方式
未来的医学图像分割与标注系统应该 具备更智能的交互方式，能够根据用 户的需求提供个性化的服务。例如， 系统可以自动推荐合适的分割与标注 方法，或者提供可视化的操作界面以 方便用户进行操作。
计算资源需求
深度学习模型需要大量的计算资源进行训练和推理，而医 学图像数据通常很大，对计算资源的需求更高。未来，如 何有效地利用计算资源，提高模型的训练和推理效率将是 一个重要的挑战。
对未来医学图像分割与标注的期待
要点一
医学影像处理中的图像分割技术
医学影像处理中的图像分割技术医学影像技术是医疗领域广泛应用的一项技术，可以用于检测、诊断和治疗各种疾病。
图像分割是医学影像技术中的重要工具，通过将图像分离成对象或区域，识别和分析出图像中的各种结构，从而支持医生做出更准确的诊断。
目前，图像分割技术已成为医学影像学中不可或缺的元素，它可以提高治疗效果，帮助患者更好地恢复。
在医学影像技术中，图像分割的重要性不言而喻。
医生需要对图像进行准确的分析，而图像分割技术可以提供更准确的结果。
例如在癌症的检测中，医生需要准确地辨别癌细胞和健康细胞，以便采取适当的治疗方案。
在手术中，图像分割技术可以精确地定位病变或手术区域，减少手术风险，提高手术成功率。
现代医学影像学中的图像分割技术众多，包括基于阈值的分割、区域生长法、聚类分割、连通分量分割、形态学分割、水平线分割、基于神经网络的分割、深度学习、等等。
每种方法都有其优点和缺点，在不同的应用场景中有着不同的作用。
基于阈值的分割是一种简单而有效的分割方法，它基于一定的阈值将图像分成两个或多个部分。
其主要优点在于简单易用，但其缺点是其对噪声和图像质量要求较高。
区域生长法是一种基于相似性的像素点方法，它从一个或多个种子像素点开始，依次加入与之相邻的像素点。
该方法适用于单一区域和边缘分割，但对于复杂的边缘和细节处理效果不佳。
聚类分割方法是一种基于像素颜色或图像纹理特征的方法。
该方法使用聚类算法将像素点划分到不同的类别中，以实现分割目的。
该方法适用于图像质量较高的情况下，对于噪声和局部特征缺失的图像处理效果不佳。
连通分量分割是一种处理二值图像的方法，通过对像素点的连通性进行排序，来实现图像分割。
该方法适用于分割二值图像，但对于灰度图像处理效果有限。
形态学分割是一种基于形态学变化的分割方法，它可以通过一系列的形态学运算对图像进行处理，提取感兴趣的区域。
该方法适用于处理简单的几何形状的物体，但对于复杂形态和纹理分割效果不佳。
基于神经网络的分割方法是一种借助计算机神经网络进行图像分割的方法，其主要优点在于普适性强，能够适应不同的图像处理任务。
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。
图像分割技术在医学图像诊断中的应用
图像分割技术在医学图像诊断中的应用在医学领域，图像分割技术是一种非常重要的技术。
它可以将医学图像中的不同部位或组织分离开来，进而辅助医生进行诊断和治疗。
本文将介绍图像分割技术在医学图像中的应用，包括其原理、方法和优劣势等方面。
一、图像分割技术基础原理图像分割是将一幅图像分成若干个部分的过程，这些部分相互之间具有边界或分界线。
图像分割技术实际上是在对医学图像进行“分块”，将图像中的信息提取出来，从而辅助医生进行诊断和治疗。
图像分割技术基础原理包括两个方面：一是图像特征提取，二是图像分类。
图像特征提取涉及到从图像中提取出一些特征，这些特征可以用来区分不同的区域。
比如说，我们可以根据像素点的颜色、亮度、纹理等特征来将图像分成多个部分。
图像分类是指将图像中的各个部分进行分类细化，使得区分出的不同部分可以更精确地描述图像的特征。
相对于前者，图像分类更为复杂，是要将基本的特征细化到更加具体的层次。
二、图像分割技术方法在医学图像领域，常用的图像分割技术方法有很多，这里我们仅列举一些常见的方法：1. 基于阈值分割基于阈值分割是最简单的一种图像分割方法，它通过设置灰度值阈值将图像分割成两个部分。
一种常见的阈值分割方法是OTSU阈值算法，这种方法可以根据图像的灰度特征自动调整阈值。
2. 基于边缘检测的分割这种分割方法是基于边缘检测算法的，它通过检测图像中的边缘来划分不同区域。
常用的边缘检测算法包括Sobel算法、Laplace算法、Canny算法等。
3. 基于区域生长的分割这种分割方法是基于图像灰度值相似性的，它将图像分割成若干个区域，每个区域内的灰度值差异比较小。
常用的区域生长算法包括分水岭算法、区域生长算法等。
4. 基于聚类的分割这种分割方法是基于聚类算法的，它将图像分割成若干个聚类簇，每个簇内的像素点性质相似。
常用的聚类算法包括K-means 聚类算法、期望最大算法、模糊聚类算法等。
以上这些方法都有各自的优缺点，具体选择哪种方法需要根据具体的应用场景和需求来决定。
医学影像处理中的医学图像分割技术使用技巧
医学影像处理中的医学图像分割技术使用技巧在医学影像处理领域，医学图像分割技术起着重要的作用。
医学图像分割是指将医学图像中不同组织或结构分离出来，以便进行进一步的分析和诊断。
本文将介绍一些医学图像分割技术的使用技巧，以帮助医学影像处理人员提高工作效率和准确性。
1. 选择合适的分割算法医学图像分割算法有很多种，如阈值分割、边缘检测、区域生长、水平线算法等。
选择合适的分割算法取决于图像的特点和所需的分割结果。
例如，阈值分割适用于灰度图像中明显的组织对比度区域，边缘检测适用于分割具有清晰边缘的结构，区域生长适用于分割局部区域或特定类型的组织。
2. 预处理图像在进行医学图像分割之前，通常需要对图像进行预处理。
预处理包括去除噪声、增强对比度和平滑图像等步骤。
去除噪声可以使用滤波器，如高斯滤波器或中值滤波器。
增强对比度可以使用直方图均衡化或自适应直方图均衡化方法。
平滑图像可以使用平滑滤波器，如均值滤波器或中值滤波器。
3. 选择适当的特征医学图像中的不同组织或结构可能具有不同的特征，如纹理、颜色、形状等。
选择适当的特征有助于提高图像分割的准确性。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式等。
根据图像的特点选择合适的特征，可以进一步改善分割结果。
4. 选取适当的分割参数不同的分割算法有不同的参数需要调整。
选择适当的参数值对于分割结果的准确性至关重要。
通常可以使用试错法来选择最佳参数。
通过尝试不同的参数组合并对比结果，找到最适合的参数，以达到较好的分割效果。
5. 进行后处理图像分割后，可能会出现一些不完整或不准确的分割结果。
为了提高分割结果的质量，需要进行后处理。
常用的后处理方法有形态学运算、曲线充填和区域合并等。
形态学运算可以用来填补空洞或去除小的噪点。
曲线充填可以用来闭合边缘，使分割结果更加完整。
区域合并可以用来合并相邻的区域，并生成更准确的分割结果。
6. 结合其他影像信息除了使用单一的医学图像进行分割，结合其他影像信息也可以提高分割的准确性。
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（4）局部阈值法
• 常见处理方法：先对图像做预处理以补偿图像，然 后对预处理后的图像采用全局阈值处理。 • 如通过一个形态学顶帽算子并对得到的结果使用函 数graythresh来计算。等同于使用局域变化的阈值 函数T(x,y)对f(x,y)进行阈值处理。
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一、灰度阈值法
1、阈值分割原理
阈值分割是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为 几个部分,认为属于同一个部分的像素是属于同一个 物体。阈值的选取是阈值分割方法中的关键技术。
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2、阈值分割分类
单阈值分割，多阈值分割，自适应阈值分割
T1
T2
单阈值灰度直方图
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区域生长
基于区域灰度差
① 对像素进行扫描，找出尚没有归属的像素；
② 以该像素为中心检查它的邻域像素，即将邻域中的像 素逐个与它比较，如果灰度差小于预先确定的阈值，将它 们合并； ③ 以新合并的像素为中心，返回到步骤②，检查新像素 的邻域，直到区域不能进一步扩张；
④ 返回到步骤①，继续扫描直到所有像素都有归属，则 结束整个
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f ( x, y ) T ( x, y ) f ( x, y ) ( x, y )
T ( x, y ) f 0 ( x, y ) T
f0(x,y)是f的形态学开运算。 29
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局部阈值与全局阈值的比较
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matlab函数graythresh实现全局阈值，使用 Otsu方法
• f=imread(' *.jpgf');
• T = graythresh(I);
%确定灰度阈值 • im=im2bw(f,T); %转换成二值图像
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（4）局部阈值法
• 将图像细分为子图像，对不同的子图像使用不 同的门限进行分割。用于像素位臵相关的一组 阈值（阈值是坐标的函数）来对图像各部分分 别进行分割。
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图像分割的意义
此外，血液细胞的识别和分类；血管造影图象 中冠状动脉的边缘检测、乳腺片中微钙化点的
检测、放疗等都需要对组织成分的位臵和大小
精确定位和计算。这些都需要图像分割技术。
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5
图像分割
• 所谓图像分割，就是根据医学图像的某种相似 性特征（如亮度、颜色、纹理、面积、形状、 位臵、局部统计特征或频谱特征等）将医学图 像分割为若干个互不相交的连通区域的过程， 相关特征在同一区域内表现出一致性或相似性， 而不同区域间表现出明显的不同,即在区域边界 上的像素具有某种不连续性。一般说来，有意 义的图像分割结果中至少存在一个包含感兴趣 目标的区域。
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区域生长
优点： 计算简单，特别适用于分割小的结构，如肿瘤和伤疤。 缺点： 需要人工交互以获得种子点，必须在每个需要抽取的区 域中植入一个种子点。同时，对噪声敏感。
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原图
区域生长结果
源图像
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区域生长结果
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三、区域分裂合并(splitting and merging)
• 区域生长过程是从种子点开始的。
• 另一种替换方法：开始时将图像分割为一系列任意不 相交的区域，然后将它们进行聚合并或拆分。即区域 分裂合并法。
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三、区域分裂合并(splitting and merging)
金字塔或四叉树法：
1）四叉树分裂 应用某一个判据Pn来判断四叉树中间层上的节点是否 满足一致性指标，如果不满足则用它的四个子节点代 替（分裂）。此过程可以循环进行直至不能再分裂为 止
器用鼠标在计算机显示器上勾画出组织的边界
或感兴趣区域. 分割精度高,费时费力,分割结果完全取决于操 作者的经验和知识,分割结果难以重现.
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图像分割方法的分类
半自动分割: 把计算机强大的数据处理算法分 析和智能计算能力以及自动存储和记忆功能与
医学专家的知识和经验有机结合,通过人机交互
T (u1 u 2 ) / 2
重复上述步骤直到u1和u2不在变化为止。
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利用程序自动搜寻出比较合适的阈值。 步骤为：
1）首先选取图像灰度范围的中值作为初始值T； 2 ）用 T 分割图像。生成两组像素集合： G1 （所有灰 度值大于T），而G2（所有灰度值小于或等于T） 3）对G1和G2中所有像素计算平均灰度值1和2。nk 是灰度为k的像素点个数。
多阈值的灰度直方图
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单阈值分割
f ( x, y ) 1 g ( x, y ) 0 1 g ( x, y ) 0 f ( x, y ) T f ( x, y ) T f ( x, y ) T f ( x, y ) T
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例
2000
1500
的方法完成图像分割. 分割速度比人工分割速度高,分割结果在很大程 度上仍然依赖于操作者的主观经验和知识.
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图像分割方法的分类
全自动分割: 完全由计算机自动完成图像分割 的全过程.由于全自动分割方法不存在人为因素
的影响,为图像中感兴趣区域的自动精确测量奠
定了基础,分割速度和性能也有待改善.
图像分割(Image Segmentation)
在对图像的研究和应用中，人们往往仅 对图像的某些部分感兴趣（目标或背 景），它们一般对应图像中特定的、具 有独特性质的区域。 为了分析和识别它们，需要将它们分割 并提取出来。
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图像分割的意义
医学临床实践和研究经常需要对人体某种组织 和器官的形状．边界．截面面积以及体积进行 测量，从而得出该组织病理．或功能方面的重 要信息。 比如肿瘤学研究经常用肿瘤收缩的程度和时间 来评估治疗效果，将肿瘤大小的精确量化数值 作为疗效的测度。
1000
500
0 0 50 100 150 200 250
T=170
T=170(加中值滤波）
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不同阈值对阈值化结果的影响
原始图像
阈值T=91
选用不同的阈值 其处理结果差异 很 大 。 阈值 过大 ， 会提取多余的部 分； 而阈值过小， 又会丢失所需的 部分。 阈值的选取很关 键。
练习：利用阈值法提取肺实质
二、区域生长(region growing)
基本思想：将具有相似性质的像素集合起来构成区域。 具体步骤：先对每个需要分割的区域找一个种子象素作 为生长的起点，然后将种子象素周围邻域中与种子象素 具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长 或相似准则来判定）合并到种子象素所在的区域中。将 这些新象素当作新的种子象素继续进行上面的过程，直 到在没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域 就生长了。
N ni
i 0
L 1
各灰度值的概率：
2014-5-22
ni pi N
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（3）最大方差阈值分割（Ostu法）
然后用 T 将其分成两组 各组产生的概率如下：
C0 产生的概率
C0 0 ~ T 和 C1 T 1 ~ L 1
T
0 pi (T )
i 0
(T ) (T )2 (T )1 (T )
k
T * arg max 2 (T )
值便是阈值,不管图象的直方图有无明显的双峰，都能得到较满意的结果。 T 2014-5-22 25
（3）最大方差阈值分割（Ostu法）
这种方法不管图像的直方图有无明显的双峰，都能得到 较满意的结果。是阈值自动选择的最优方法。
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（3）最大方差阈值分割（Ostu法）
大津(N.Ostu)阈值法是1979年由日本学者大津提出的。能 够自动寻找阈值，对图像进行划分。把直方图在某一阈 值处分割成两组，当被分成的两组总方差为最大时，确 定阈值。例如，设一幅图象的灰度值为0～L-1级，灰度值 i的象素数为ni，此时我们得到： 总象素数：
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区域生长
区域生长的一种最简单的方法是从某个象
素开始，然后检查它的近邻，判断它们是
否具有相似性，这个相似性可以是灰度级
、彩色、组织、梯度或其他特性。
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区域生长
例如：每一步所接受的邻近点 (4 邻域）的灰度级与先 前物体的平均灰度级相差小于2。 起始
5 4 2 3
C1 产生的概率
1
i T 1
T
p
ip i
L 1
i
1 0
( k ) ip i 是阈值为 T
i 0 k
C0 的类均值
C1 的类均值
(T ) 0 (T ) i 0 0
1
i T 1
L 1
ipi
1
(T ) 1 (T )
2014-5-22
5 8 2 3
8 9 8 3
6 7 3 3
35
区域生长
第二步
5 4 2 3 5 8 2 3 8 9 8 3 6 7 3 3
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区域生长
第三步
5 4 2 3 5 8 2 3 8 9 8 3 6 7 3 3