自动分割图像新方法研究

合集下载

基于深度学习的图像分割算法研究与应用

基于深度学习的图像分割算法研究与应用近年来，随着计算机技术的不断发展和普及，人们对计算机视觉领域的需求也越来越迫切。

在计算机视觉领域中，图像分割一直是一个热门研究方向。

图像分割就是将一幅图像分成多个具有内部一致性的区域的过程，跟踪物体和背景、识别医学图像中的病变区域以及语义分割等诸多应用场景都需要图像分割技术的支撑。

而随着深度学习技术的普及，基于深度学习的图像分割算法也得到了广泛关注和研究。

一、深度学习与图像分割深度学习是一种能够训练神经网络学习输入与输出之间映射关系的方法。

直到近年来，随着计算机性能的提高，深度学习被广泛应用于计算机视觉领域，尤其是在图像分割、物体识别等方向上取得了极为显著的成果。

在图像分割中，深度学习通常采用的方法是基于卷积神经网络的方法（Convolutional Neural Network，简称CNN）。

CNN是一种特殊的神经网络，它可以从图像中自动学习特征，而不需要人工提取特征。

因此，CNN已经成为了深度学习在图像分割中的核心技术。

二、基于深度学习的图像分割算法1.全卷积网络(Fully Convolutional Networks，简称FCN)FCN是一种基于卷积神经网络的图像分割方法。

FCN将全连接层替换为卷积层，保留了输入的空间信息。

该方法在PASCAL VOC 2012语义分割任务上获得了当时最好的性能。

但是，FCN有一个明显的缺点，即输出的分辨率与输入图像的分辨率不一致。

2. 语义分割网络(Semantic Segmentation Network，简称SegNet)SegNet是一种基于CNN的语义分割神经网络，其主要特点是将池化层的最大值索引存储起来，之后再将其用于上采样层中。

因此，SegNet可以高效地恢复输入图像的空间分辨率，并同时保留语义信息，该方法在CamVid数据集上的语义分割任务上达到了当时最好的性能。

3. 深度级联网络(DeepLab)DeepLab是基于CNN的图像语义分割方法。

基于深度学习的医学图像分割方法研究共3篇

基于深度学习的医学图像分割方法研究共3篇基于深度学习的医学图像分割方法研究1基于深度学习的医学图像分割方法研究医学影像分析在临床诊断和治疗中扮演着重要的角色。

医学影像分析从图像中提取医学信息，帮助医生更好地诊断患者并制定治疗方案。

然而，大量医学影像数据需要分析，而且这些数据通常包含大量噪声和复杂的结构，因此对医学影像进行分析和诊断是一项具有挑战性的任务。

为了解决这个问题，深度学习技术已经被引入到医学图像处理中。

深度学习通过学习复杂函数来提取高级特征，已经在许多领域取得了卓越成果。

在医学图像处理中，深度学习技术能够自动提取和学习大量的特征，提高医学图像分割的准确性和速度。

在深度学习的基础上，研究人员提出了各种医学图像分割方法。

卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的模型之一，已经被广泛用于医学影像分割。

CNN模型能够学习到图像的局部特征，并将它们组合成更高级的特征，从而实现对图像的精细分割。

例如，一种基于CNN的医学影像分割方法是U-Net，该方法使用CNN网络进行学习和训练，并将输出的结果与输入的结果进行比较，再进行调整和优化，以实现更准确的分割。

此外，还有许多其他的深度学习模型被应用于医学图像分割中，例如递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、深度置信网（DBN）等，这些模型在医学图像分割中也表现出了很好的效果。

然而，采用深度学习方法进行医学图像分割时还存在一些问题。

首先，在医学图像分割中，显著的不均衡性是一个普遍的问题。

因为病变区域只占总体图像的一小部分，而正常区域则占大多数，导致算法倾向于错误地将病变区域划分为正常区域。

为了解决这个问题，研究人员提出了各种方法，如加权交叉熵损失函数、Dice系数等。

除此之外，还存在一些问题，如样本缺乏和容易受到噪声和图像质量的影响等。

针对这些问题，研究人员在医学图像分割中采用了数据增强、自适应模型优化等方法，以提高模型的鲁棒性和稳定性。

综上所述，采用深度学习方法进行医学图像分割是一项具有前景的研究，但仍需要进一步完善和优化。

医学影像中的图像分割技术研究

医学影像中的图像分割技术研究一、背景介绍随着医学成像技术不断的发展，医学影像在临床医疗领域已经成为了不可或缺的一部分。

然而，海量的医学影像数据对临床医生和医学研究工作者的影像学分析提出了新的挑战。

一项重要的任务是医学影像中的图像分割，即将一张医学影像图像分为若干不同的区域以帮助临床医生和研究人员更好地理解该区域的构造和特性。

基于这一任务，许多图像分割技术得到了广泛的研究和应用。

二、医学影像中的图像分割技术1. 基于阈值的图像分割技术基于阈值的图像分割技术是一种快速、简单的图像分割方法，广泛应用于医学影像中。

基本原理是将像素值高于或低于预先定义的阈值的像素分为两个部分，从而实现图像的分割。

但此方法在面对医学影像中复杂结构的图像时，分割效果很可能出现错误。

2. 基于边缘检测的图像分割技术基于边缘检测的图像分割技术是利用边缘信息对图像进行分割的方法，主要分两步进行。

首先，对图像进行边缘检测，提取边缘信息。

然后，利用这些边缘信息将图像分割为不同的部分。

但这种方法对图像中噪声的敏感度很高，同时对于一些形状较为复杂的结构分割效果也较差。

3. 基于区域生长的图像分割技术基于区域生长的图像分割技术是一种运用种子点的方法将图像分为不同的区域。

基本原理是从种子点开始，对相邻像素点的灰度值进行比较，将符合条件的像素点归为同一区域，直到所有符合条件的像素点都被归为同一区域。

该方法能够有效处理复杂的图像结构，并且对噪声的抗干扰能力较强。

4. 基于图论的图像分割技术基于图论的图像分割技术将像素看作图中的节点，在节点之间建立连接关系。

在分割过程中，将节点之间的连线权值看作像素之间的相似性，将图像分为不同的区域。

该方法可以很好的解决医学影像中复杂结构分割问题，但其计算复杂度较大，分割速度比较慢。

三、总结医学影像中的图像分割技术在临床医学中具有重要的应用价值。

但由于医学影像的复杂性，不同的图像分割方法都存在自己的优缺点。

因此，在实际应用过程中，需要结合具体的医学影像特点选择合适的图像分割方法，并进行不断地优化和改进，以达到更好的分割效果。

一种基于深度学习算法的草地图像自动分割技术研究

一种基于深度学习算法的草地图像自动分割技术研究随着计算机技术的不断发展，深度学习算法在图像处理领域中的应用越来越广泛。

草地图像自动分割技术作为图像处理领域中的一项重要任务，对于草地管理、研究和监测具有广泛的应用价值。

本文将介绍一种基于深度学习算法的草地图像自动分割技术研究。

一、研究背景草地是自然生态系统中重要的一部分，其覆盖面积和数量直接影响全球的生态平衡。

草地的监测和管理需要大量的人力和物力，因此，草地图像自动分割技术的研究具有重要的实际意义。

传统的草地图像分割算法主要是基于阈值分割和区域生长算法，但这些算法只能处理简单的草地图像，对于复杂的草地图像效果不理想。

而深度学习算法可以自动学习图像特征，具有较高的灵活性和准确性，在草地图像分割中具有广泛的应用前景。

二、研究方法本研究采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为草地图像自动分割的核心算法，主要分为以下几个步骤：1.数据集准备构建适合草地图像分割的数据集是实现自动分割的关键。

本研究选取具有代表性的草地图像作为样本，将其裁剪为小块作为输入数据，同时生成对应的标签数据。

对于草地图像的目标区域和背景区域进行标注，生成二值化的标签数据，以便于训练和验证模型。

2.模型设计本研究采用FCN（Fully Convolutional Network）网络结构，设计了基于Residual Block的草地图像分割模型，以便于提高模型的准确性和稳定性。

Residual Block是一种残差学习的方法，通过网络的跨层连接可以提高信息的传递效率和准确率。

3.训练模型本研究采用Keras框架搭建卷积神经网络，以训练数据集为输入，标签数据集为监督信号进行模型训练。

采用Adam优化算法进行模型优化，设置合适的学习率和迭代次数，以得到较好的草地图像分割效果。

4.模型验证本研究采用独立的测试集对模型进行验证评估。

通过计算预测结果与真实标签数据的差异，并计算F1-score评估模型的准确性。

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。

基于深度学习的心脏磁共振图像自动分割和辅助诊断算法研究

基于深度学习的心脏磁共振图像自动分割和辅助诊断算法研究摘要：心脏疾病是危及生命的疾病之一，在临床医学中准确诊断和定量评估心脏功能非常重要。

本论文提出了一种基于深度学习的心脏磁共振图像自动分割和辅助诊断算法，旨在提高心脏疾病的诊断准确性和效率。

该算法主要包括以下两个部分：第一部分为基于U-Net架构的心脏磁共振图像自动分割，通过使用经过训练的U-Net模型，实现自动化、高效率的心脏分割；第二部分为基于深度卷积神经网络的辅助诊断，通过将自动生成的心脏分割结果和原始图像提供给CNN，以提取更多的特征，从而辅助医生进行可视化的诊断和分析。

结果表明，该算法能够高效、准确地完成心脏磁共振图像的分割和辅助诊断任务，较传统算法具有更好的性能和可靠性。

关键词：深度学习；心脏磁共振图像；自动分割；辅助诊断；U-Net；卷积神经网络一、绪论心脏疾病是全球范围内导致死亡的主要原因之一，如何准确诊断和定量评估心脏功能是临床医学中的重要问题。

心脏磁共振成像是一种非侵入性、高分辨率的成像方法，已经广泛应用于临床医学中，能够提供丰富的心脏结构和功能信息。

然而，准确地分割心脏磁共振图像并且将图像的信息转化为定量的指标仍然是一个具有挑战性的问题，需要对图像进行精确的分割和分析。

目前，传统的心脏磁共振图像处理方法主要包括手工分割和基于经验的算法。

手工分割方法需要专家手动绘制轮廓，具有较高的主观性和时间成本，易受到人为因素的干扰，无法涵盖大量数据；基于经验的算法通常需要大量的人工特征提取和模型调整，效率和准确性都难以保证。

因此，基于深度学习的自动分割和辅助诊断方法逐渐成为热门研究方向，通过使用深度学习模型，可以自动地分割心脏磁共振图像，并且提取更多的特征进行辅助诊断，减少了人工操作的时间和成本，同时保证了准确度。

二、相关研究近年来，研究人员已经提出了多种基于深度学习的心脏磁共振图像自动分割和辅助诊断算法。

其中，最常用的是基于U-Net架构的算法，该算法可以实现像素级别的自动分割，并且在医学图像处理领域得到广泛应用。

基于形态学的图像分割方法及其应用研究

基于形态学的图像分割方法及其应用研究图像分割是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它可以将一副图像分成若干个区域，这些区域之间具有明显的边界。

图像分割的应用十分广泛，例如医学图像分割、工业质检、智能交通等领域。

而基于形态学的图像分割方法就是其中的一种，本文将详细阐述其原理和应用。

一、研究背景在图像分割领域，基于形态学的方法是相对较新的研究方向。

传统的基于阈值的图像分割方法常常需要人为的选择阈值，这样就会对分割结果产生严重的影响。

而基于形态学的方法则依赖于图像的形态结构，因此对图像中的噪声和细节具有更好的稳健性和抗干扰性。

在一些需要高精度和高可靠性的应用中，基于形态学的方法具有非常重要的地位。

二、形态学概述形态学是数学分析中的一种方法，它研究的是不同形状和大小的对象之间的关系。

在图像处理中，形态学可以通过对图像进行腐蚀、膨胀、开操作等处理，来改变图像的形态结构，从而达到分割图像的目的。

下面简单介绍一下形态学的基本操作：1. 腐蚀操作：将图像中所有像素点都向内部腐蚀，使得物体缩小并消失。

2. 膨胀操作：将图像中所有像素点都向外部膨胀，使得物体膨胀并连接到相邻的物体。

3. 开操作：先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，可以去除小轮廓和孤立的点。

4. 闭操作：先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，可以填补小孔并连接相邻的区域。

三、基于形态学的图像分割方法1. 基于区域的方法基于区域的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将图像中的物体区域进行连接，然后再通过开操作将物体区域和背景区域进行分割，最后可以通过后处理操作来精细调整分割结果。

这种方法通常适用于目标区域的形状较规则和体积较大的情况。

2. 基于边缘的方法基于边缘的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将目标区域边缘进行扩张，然后通过腐蚀操作将边缘缩小并分割出目标区域。

这种方法通常适用于目标区域的形状较不规则和体积较小的情况，例如裂纹和斑点等缺陷。

四、应用案例1. 医学图像分割医学图像通常包含复杂的解剖结构和病理变化，例如肿瘤、动脉瘤和血管等。

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。

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)。

显重要。分割后的图像有各种广泛的应用，如组织的定量分
析、算机辅助诊断、计病灶定位、解剖结构的研究、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正和计算机引导手术等。医学图像分割迄今仍然是国内外学者的研究热点。由于噪声、偏移
（１１）（２）１（３）１
ｏ一Ｇ（０）ｌ，，～ｉ（，）， … ２ＤｒＭ
当混合模型的数目一。时，ｉｃｌ分布转换为Ｄｒｈｅ。Ｄｒｈｅｉｔｉｅｌｉｔ过程。Ｄｒｈｅ过程｝合模型可以表示为ｉｅｌｉｔ昆
精确性和鲁棒性。
关键词：图像分割；非参数；Ｄｒｈｔｉｃｌ过程混合；聚类ｉｅ
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）３１２ — ３０１３９（０２０．１７０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ — ６５２１．３０９ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０２０．８ｓ
本文在探索前人算法的基础上，对非参数图像分割算法进
行了深入研究。本文研究的算法是基于Ｄｒｈｅ混合过程ｉｃｌｔｉ（Ｐ模型的非参数贝叶斯方法。ＭＤ（ｉｃｌｒｃｓＭＤ）ＰＤｒｈｅｐｏｅｓｉｔ
ｍｘｒｓ模型提出一种未知聚类数的贝叶斯框架聚类问题。ｉｕｅ）ｔ这种方法支持分类数在一个范围内进行选择，同的结果模型不
Ｒｅｅｒｈｏｅｕｏｔｍａｅｓｇｎａｉｎｍｅｈｄｓａｃｆｎｗａｔｍａｉｉｇｅｍｅｔｔｔｏｃｏ
ＬＵ —Ｕｒ．ＣＨＥＮｕ．ａＹｉＳＷｆｎ
（．ｅａｏａａｙｏｄｃｌｍａｅＰｏｅｉｇ，ｏｔｅｎＭｅｉｌｎｖｒｔ，Ｇａｇｈｕ５０１１ＫｙＬｂｒｔｒｆｒＭｅｉｇｒｃｓｎＳｕｈｒｄｃｉｓｙｕｎｚｏ１５５，Ｃｉａ．ｅｔｆＥｅｔｎｃＥｇｎｅａＩｓａＵｅｉｈｎ；２Ｄｐ．ｏｌｒｉｎｉｅ－ｃｏｒｉｇ，ｏｔｈｎｎｔｕｅｏｏｗｒｎｉｅｒｇ，ＧａｇｈｕＵｉｒｉ，Ｇａｇｈｕ５０９，ＣｉａｎＳｕＣｉａＩｓｔｔｆＳｆａｅＥｇｎｅｉｈｉｔｎｕｎｚｏｎｅｓｙｕｎｚｏ１９０ｈｎ）ｖｔ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｉａｅｐｌｄｎｎａａｔｉｒｈｅｒｃｓｘｕｅｄｌａｇｒｈｔｅｍｅｔｉｇｓａｔｍａｉａｌ，ｈｓｐｐｒａｐｉｏｐｒｍｅｒＤｉｃｌｔｐｏｅｓｍｉｔｒｓｍｏｅｌｏｉｍｏｓｇｎｍａｅｕｏｔｌｅｃｉｔｃｙｗｈｃｏｌｂａｎｔｅｓｇｎａｉｎｃａｓｎｍｂｒｕｏｔａｌｕｎｅｐｏｅｓｗｔｏｔｎｔｌａｉｎＴｅｎｍｂｒｏｌｓｉｈｃｕｄｏｔｉｈｅｍｅｔｔｌｓｕｅｓａｔｍａｉｌｄｒｇｔｒｃｓｉｕｉａｉｔ．ｈｕｅｆｃｕ — ｏｃｙｉｈｈｉｉｚｏｔｒｓａｎｕｏｓｎａｕｓｔｔｄｂａｄｍａｉｂｅｗｉｏｔｌｐｒｍｅｅ，ｈｃｐｃｆｄａｌｖｌｆｃｕｔｒｅｏｅｓａｎｉｐｔｃｎｔｔｗｓｓｂｔｕｅｙａｒｎｏｖｒａｌｔａｃｎｒａａｔｒｗｉｈｓｅｉｅｅｌｓｅｓ — ａｉｈｏｉｅｏｒ
一
Ｆห้องสมุดไป่ตู้（・ｌ）０
０一Ｇ
（４１）
（５１）
１ＭＤＰ模型
１１Ｄｎｈｔ布．ｉｌ分ｃｅ
Ｇ—Ｏｄ０Ｐ（Ｇ）
（６１）
１４数据聚类与Ｄｎｈｔ程混合模型．ｉｌ过ｃｅ
Ｄｒｈｅ分布是Ｂｔｉｃｌｔｉｅａ分布的多元推广，这种分布是一种定义在分布上的分布。Ｄｒｈｅ采样的结果是离散概率空间上ｉｃｌｉｔ的一个分布。假设０＝｛０，，是离散空间，ｉｃｌｔ０， … ０｝Ｄｒｈｅ分ｉ
对分类数进行初始化，具有在分割过程中自动获得图像分类数的特点。模型中使用有控制参数的随机变量来代替聚类数，通过调整参数来指定聚类数的范围。使用该算法对具有高噪声的自然图像和临床磁共振图像进行
分割实验，与其他分割算法进行比较。实验结果显示本算法抗噪声性能强，可以抑制磁共振图像分割过程并且中的偏场效应。准确度分析显示，图像分割结果的Ｄｃ相似性系数均高于９％，明提出的新算法具有很高的ｉｅ０表
场效应、部分容积效应等的影响，使获取的图像不可避免地具有
发生病变时，图像会变得非常复杂，以致分类数无法由经验获取，故通过理论分析来正确估计分类数尤为重要。因此，定决
图像分类数是一个经典难题，国内很多学者作过一些有益探
索，然而确定图像的分类数问题至今还没有很好地得到根
ｌｔｎｂｄｕｔｇｔｅｐｒｍｔ．ｈｌｏｔｍｗｓｓｄｔｓｇｅｔｏｓａｕａｉａｅｎａｎｔｅｏａｃｇｓｉｕｉｙａｊｓｎａａｅｒＴｅｇｒｈａｅｅｍｎｎｉｎｔｒｌｍｇｓｄｍｇｅｉｒｓｎｎｅｉｅｗｔｏｉｈｅａｉｕｏｙａｃｍａｈ
第２９卷第３期２１０２年３月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖ０．９Ｎｏ３１２．
Ｍａ．０１ｒ２２
自动分割图像新方法研究木
卢易苏，陈武凡
（．１南方医科大学医学图像处理重点实验室，广州５０１；２广州大学华软软件学院电子系，广州５０９）１５５．１９０摘要：提出一种采用非参数Ｄｒｈｅ过程混合模型实现图像自动分割的算法。该方法在图像分割时不需要ｉｃｌｉｔ
ｃｕｒｔａｅ．
Ｋｅｒｓｍａｅｓｇｎａｉｎ；ｎｎａａｔｉｙｗｏｄ：ｉｇｅｍｅｔｔｏｏｐｒｍｅｒｃ；Ｄｉｃｌｔｒｃｓｘｕｅ；ｃｕｔｒｇｒｈｅｏｅｓｍｉｔｒｓｌｓｅｉｉｐｎ
通常情况下图像分割算法按照分割前是否需要初始化分
收稿日期：２１— ８２０１０－２；修回日期：２１ —９２０１０－９基金重点资助项目（０３０６３７０３）
基金项目：国家“ ７ ” ９３重点基础研究发展计划资助项目（００Ｂ３５５国家自然科学２１Ｃ７２０）；
一
个参数分割算法而言，图像被分割的类数作为一种重要的参的类数作为随机变量在分割过程中被估计出来。Ｊ在当前医学图像的主流分割算法中，图像的分类数通常是
数，应该在分割前作为一个参数估计出来。而非参数法中，分割
凭人的经验事先指定的。在实际应用中，旦指定的分类数比一
作者简介：卢易苏（９５）女，１７－，江苏高邮人，博士研究生，主要研究方向为医学图像处理（ｉ＿＠１６ｃｎ；ｙｕｌ２．ｏ）陈武凡（９９）男，ｓｕ１４一，教授，导，博
主要研究方向为医学图像分析、式识别．模
真实值小，则势必有若干区域仍混叠在一起而无法分离；反之，若指定的分类数较大，同一区域会被再细分为若干小区域。则因此，人为指定分类数，往导致图像分割错误。同时，往当组织
临床的成功应用，图像分割在医学影像处理与分析中的地位愈
ｂａｉｇｆｌ．ｅｅｐｒｎｅｕｔｈｗａｈｌｏｔｍａｎｉｎｉｅｐｒｒｎｅａｄｃｎｒｓａｎｔｅｂａｉｇｆｌｆｃｉｓｎｉｄＴｈｘｅｉｅｍｅｔｓｌｓｏｔｔｅａｇｒｈｈｓａｔｏｓｅｏｍａｃｎａｅｔｉｉｓｎｅｄｅｆｔｒｓｈｔｉ — ｆｒｈｉｅｏｍａｅｌ．ｈｃｉｌｒｙｃｅｃｅｔａｅａｌａｏｅ９％．ｈｃｈｗｔａｈｒｐｓｄｍｅｈｄｉｏｕｔｎｃｆＭＲｉｇｓｗｅ１ＴｅＤｉｅｓｍｉｉｏｆｉｎｓｒｌｂｖ０ａｔｉｗｉｈｓｏｔｅｐｏｏｅｔｏｓｒｂｓｄａ — ｈｔａ
・
１２１８・
计算机应用研究０来自同一分布Ｇ，ｏ则混合模型表示为
Ｘｃ～Ｆ（）ｌ，０ ¨
．
第２９卷