图像分割文献综述
图像分割研究综述
的 区 域 ，而 且 需 要 把 感 兴 趣 的 目标 区 域 提 本 身 ，也 和 所 用 图 像 数 据 的 种 类 有 关 。例
社 ．２００１．
取 出 来 。由于 符 合 上 述 条 件 的 分 割 计 算 十 如 ，当 图像 是 彩 色 的 时 候 ；仅 用单 色 的准 则 【２】章 毓 晋 ．图像 工程 （下 册 ）一 图像 理解 与
割 可 看 作 将 Ｒ分 成 Ｎ个 满 足 下 列 五 个 条 件 所 需 区 域 的 种 子 像 素 ；二 是 确 定 在 生 长 过
图 像 分 割 没 有 通 用 的 理 论 ，要 根 据 具
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程 中能 将 相 邻 像 素 包 括 进 来 的 准 则 ；三 是 体 的 情 况 采 取 有 效 的 方 法 。利 用 已 经研 究
在 实 际 应 用 中 ，图 像 分 割 不 仅 要 把 一 取 为 种 子 像 素 】。
参考文献
幅 图 像 分 成 满 足 上 面 ５个 条 件 的 各 具 特 性
生 长 准 则 的 选 取 不 仅 依 赖 于 具 体 问题 【ｌ】章 毓 晋 ．图 像 分 割 【Ｍ】．北 京 科 学 出 版
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种 子 像 素 的选 取 常 可 借 助 具 体 问题 的 用 ，发 挥 各 自的 优 势 进 行 图 像 分 割 将 成 为
基于聚类分析的医学图像分割综述
国内外研究现状
图像 分割是计算机 辅助诊断研 究的重要步 骤 ，其分割的 精度 、准 确度将直接影 响后续步骤 ，进而对 临床 诊断 、科研
工作产生 影响 。目前 ，医学图像分割 已成为 医学 图像处理领
域的重要分支之一Βιβλιοθήκη 。 医学 图像分Ｉ Ｕ １ ￣ ＂ ３ ， 发展历经人工 分割 ，半 自动 分割 ，全 自 动分割 三个发展 阶段 。现阶段 ， 针对 不同的 医学 图像 ，学者 提 出了多种分割方法 ，包括基于 区域 、基于边缘 、结合 区域 与边缘 、基于模糊集理论 、基于神经 网络的和基 于人工智能
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行业关联度
聚类分析是医学图像分割的重要方法 。针对聚类算法 中存 在缺少 先验知识 、人为因素干扰 、
分割速度慢 等缺 陷，涌现出７大量的改进算法 。结合现有的 国内外研究成果 ，文章对 近年来的基 于聚类分析 的医学 图像分割算法 、发展现状 、发展趋势及部分改进算法进行 综述 ，主要介绍区域 生长法 、 Ｋ—ｍｅ ａ ｎ ｓ 算法 、 Ｆ ＣＭ算法 、 基于密度算法 以及 ＡＰ算法等在医学图像分割领域的应用 。
Ｃ Ｈ Ｆ Ｎ ＡＳ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ ＣＥ Ａ Ｎ 【 ）’ ｌ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ ＹＩ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ Ｍ Ａ ｌ 。 Ｉ Ｏ Ｎ Ａ ｔ 』 ｇ ２ ０ １ ７ 中国科技信息 ２ ０ １ ７年第 １ ５期
３ １万 一 ６ ０万 ◎
ＤＯＩ ・１ ０ ． ３ ９６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓｎ １ ０ ０１ — ８９ ７ ２． ２０ １ ７． １ ５ ． ０１ ３
基于区域生长的图像分割文献概括
一.基于区域生长的高空间分辨率遥感图像分割与实现（李政国）1.种子点的选择种子点的选择是区域生长的首要任务。
根据林区内地物呈区域状连续交错分布的特点,对种子点选取做了如下的适应性改进①建立种子标记矩阵,既为确定种子点,又标记合并到一个区域内的像素点②连续检测种子标一记矩阵,对已形成区域的外围边界点定位,任选一点作为下一区域的种子像素2.区域生长过程区域形成必须首先建立一个能够合并邻域像素的生长标准,其次要设计合适的生长方式。
①区域生长准则区域生长过程中,生长标准的确定是关乎算法有效性的一个中心问题区域生长标准。
基于区域的同质性,能够并入同一区域的像素,一定是符合某种标准的。
把多光谱图像看做是多维空间,？？量测像素点之间的欧氏距离可以作为生长的标准。
在多维空间中,任意两个位置的欧氏距离定义为：2''21((,)(,))n d dd E P i j P i j ==-∑E 为任意两点间的欧氏距离、d 为空间维数(,)d P i j ，''(,)d P i j 在d 维空间中的任意两点在RGB 空间中,基于种子点的欧氏距离可定义为2''222D ((,),(,))()()()s s s s E d p p p p p p P i j P i j R R G G B B =-+-+-D E 为欧氏距离, ''(,),(,)s d P i j P i j 分别为非种子点和种子点, p R ，p G p B 分别为非种子点RGB 光谱值, s p R ，s p G s p B 分别为种子点光谱值。
若s P 为区域A 的种子点,给定一个阈值T,则有{|((,)),(',')|;s T P A E T P A D P i j P i j ≤∈>∉，此式则成为区域生长及结束的判定标准。
区域生长方式区域的连通性是区域生长又一重要条件,影响到分割算法的核心结构，因此在区域生长过程中,需要严格保证连通性条件即保证像素的四连通性或者八连通性。
文献综述报告
文献综述报告目录1 前言 (1)2 主题 (1)2.1 卷积神经网络 (1)2.1.1 起源 (1)2.1.2 概念 (1)2.1.3 网络结构 (2)2.1.4 卷积特征提取 (2)2.1.5 池化 (3)2.2 图像分割 (4)3 总结 (7)参考文献 (7)1前言随着大数据时代的到来，含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks, CVVs)具有更复杂的网络结构，与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。
使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩。
本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与发展，概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。
然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分割应用领域中的研究现状和发展趋势，主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。
最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论，并展望未来发展的新方向。
2主题2.1 卷积神经网络2.1.1 起源20世纪60年代初期，Hubel和Wiesel等通过对猫的大脑视觉皮层系统的研究，提出了感受野的概念，并进一步发现了视觉皮层通路中对于信息的分层处理机制，由此获得了诺贝尔生理学或医学奖。
到了80年代中期，Fukushima等基于感受野概念提出的神经认知机，可以看作是卷积神经网络(Convolution neural networks, CNNs)的第一次实现，也是第一个基于神经元之问的局部连接性和层次结构组织的人工神经网络。
神经认知机是将一个视觉模式分解成许多子模式，通过逐层阶梯式相连的特征平面对这些子模式特征进行处理，使得即使在目标对象产生微小畸变的情况卜，模型也具有很好的识别能力。
在此之后，研究人员开始尝试使用一种被称作多层感知器的人工神经网络(实际上是只含一层隐含层节点的浅层模型)来代替手工提取特征，并使用简单的随机梯度下降方法来训练该模型，于是进一步提出了用于计算误差梯度的反向传播算法，这一算法随后被证明十分有效。
图像分割综述
图像分割综述对图像分割进行综合阐述，并详细介绍几种常用图像分割法，以及他们主要的特点。
标签：图像分割；阈值；区域1 图像分割概念图像分割是一种主要应用于图像处理及模式识别中的比较重要的分割图像的方式。
图像分割的根本目的是在整体或是大区域图像中分割出有意义或是感兴趣的局部区域，这些区域一般对应于现实世界的各类不同目标。
为了有效的辨别、分析目标，我们就有必要将目标区域单独划分出来，只有在基础上才有可能进一步对目标图像的特征进行提取、分析和测量。
因此，我们认为图像分割是进行图像分析、图像理解和图像描述的前提条件。
图像分割的一个主要方法就是阈值分割法。
阈值分割法主要利用阈值将一幅灰度图变成简单的二值图像，从而达到分割图像的目的。
该方法的主要难度在于确定合适的灰度值，将高于该值的像素归于一类，而将低于该值的像素归于另一类。
这个灰度值就是我们所说的“阈值”。
该方法是一种简单而有效的图像分割法，尤其是对于有较大对比度的图像，利用阈值分割法分割将会得到很好的分割效果。
阈值分割法一般作为图像处理、分析的第一步。
简单的阈值分割法只能产生一个二值图来区分两个不同的类，这是图像分割法要局限性之一。
阈值分割法的另一个局限性就是：在分割时，一般未考虑图像的空间特征，使得它对噪声特别敏感。
因此，就出现了一些针对阈值法的改进分割算法。
简单的理解，图像分割就是将一幅图像分成几个不同的区域，或是说在一幅图像中提取一个或是几个有用的区域。
在图像分割时，也需要考虑图像噪声的影响及图像特征的识别与提取。
其中，遥感图像的分割难度比较大，因为要饭图像一般被噪声污染较为严重，噪声会影响阈值的选取。
所以阈值法图像分割的关键问题是选取一个恰当的阈值。
2 图像分割的关键问题2.1 阈值选取阈值分割法的主要原理是：将高于设定阈值的像素确定为目标物体对象，而将低于设定阈值的像素全部确定为背景对象。
所以，该方法适用于物体和背景之间有着较大对比度的图像。
在现在的各种图形图像处理系统中，一般都会使用阈值法进行图像处理。
图像分割新方法综述_郑晓曦
图像分割新方法综述＊郑晓曦 严俊龙(五邑大学信息学院 江门 529020)摘 要 图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理到图像分析的关键步骤。
随着越来越多人的研究,近年来涌现了许多新理论、新方法。
但是没有一种方法能满足所有图像分割领域。
在总结国内外最近几年相关学者的论文及其著作的基础上,对图像分割方法进行分类和讨论。
在综述其相关方法的同时阐述每类分割方法的特点,对其它研究者在分割方法的选择上有一定的指导作用。
关键词 图像分割 综述 图像处理中图分类号 T P3911 引言图像分割是计算机视觉领域中极为重要的内容之一,是实现自动图像分析和模式识别的首要问题,也是图像处理的经典难题之一。
图像分割的质量的优劣、区域界限定位的精度直接影响后续的区域描述以及图像的分析和理解,是图像处理、分析、理解中一个举足轻重的技术环节。
很多学者对目前提出的上千种图像分割方法作了综述[1],[2]和分类。
文献[1]将分割方法划分为基于数据驱动和基于模型驱动的分割方法;文献[2]将其划分为边缘检测、基于区域和其他方法;本文主要介绍近几年在图像分割中出现的新方法及新理论,以及对传统方法的改进。
2 基于偏微分方程的图像分割基于偏微分方程的图像分割是图像分割领域中的一个重要分支[3]。
近年来,有关的内容日益成为研究人员关注的热点。
目前,已经拥有许多成熟的图像分割方法,其中M u m f o r d-S h a h模型是一个较为常用的方法。
这个方法的主要思路是:给定一幅图像g(x),图像分割目标就是寻找一个光滑的图像u(x)和不光滑的集合K(用来代表“边界”),使以下的泛函:E(u,K)=∫k( u(x)2+β(u-g)2)d x+ l e n g t h(K)最小,其中а,β是参数。
公式有非常深刻的物理背景:(u-g)2这一项可以保证u(x)与原图像g(x)保持内容上的基本一致, u(x)2确保了绝大部分区域光滑,而l e n g t h(K)项是为了使图像的边界最简单,这3项的折中保证了图像分割的效果。
图像分割的阈值法综述
图像分割的阈值法综述一、本文概述图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一项基础而重要的任务，其目标是将图像划分为多个具有相似特性的区域，以便于后续的图像分析和理解。
在众多图像分割方法中，阈值法因其简单、高效和易于实现的特点，受到了广泛关注和应用。
本文旨在对图像分割的阈值法进行综述，探讨其基本原理、发展历程、主要方法、优缺点以及未来发展趋势。
本文将简要介绍阈值法的基本原理，包括灰度阈值法、颜色阈值法和基于直方图的阈值法等。
通过对这些方法的描述，使读者对阈值法有一个初步的认识和了解。
本文将回顾阈值法的发展历程，从最早的固定阈值法到后来的自适应阈值法，再到基于机器学习和深度学习的阈值法。
通过对这些发展历程的梳理，可以清晰地看到阈值法在不断进步和完善。
接着，本文将重点介绍几种主流的阈值法方法，包括Otsu法、最大熵法、最小误差法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的图像分割场景。
通过对这些方法的详细介绍和比较，可以帮助读者更好地选择和应用适合自己的阈值法方法。
本文还将分析阈值法的优缺点，并探讨其在不同应用场景下的适用性和局限性。
还将展望阈值法的未来发展趋势，包括如何结合其他图像分割方法、如何引入更多的先验知识以及如何借助深度学习等技术来进一步提升阈值法的性能等。
本文将对全文进行总结，并给出一些建议和展望。
希望通过本文的综述，能够为读者提供一个全面而深入的视角，以更好地理解和应用图像分割的阈值法。
二、阈值法基本原理阈值法是一种简单而有效的图像分割方法，其基本原理是基于图像的灰度特性，设定一个或多个阈值，将图像中的像素划分为不同的类别，从而实现图像分割。
阈值分割的基本思想是，假设图像由具有不同灰度级的两类区域组成，这两类区域的灰度值具有明显差异，那么可以选择一个适当的阈值，将图像的每个像素的灰度值与这个阈值进行比较，根据比较结果将像素分配到不同的区域中。
如果像素的灰度值大于阈值，则将其归为一类，否则归为另一类。
医学图像分割综述
医学图像分割综述
简介：
医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂⽽关键的步骤，其⽬的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据，辅助医⽣做出更为准确的诊断。
但是，从医学图像中⾃动分割出⽬标是个艰巨的任务，因为医学图像具有较⾼的复杂性且缺少简单的线性特征；此外分割结果的准确率还受到部分容积效应、灰度不均匀性、伪影、不同软组织间灰度的接近性等因素的影响。
医学图像的分割主要涉及3个相关问题：变化的噪声、像素灰度分类的不确定性及灰度的⾮均衡性。
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文献综述
图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。
图像分割起源于电影行业。
伴随着近代科技的发展，图像分割在实际中得3到了广泛应用，如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。
总之，只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量，几乎都离不开图像分割。
所以，对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。
自图像分割的提出至今，已经提出了上千种各种类型的分割算法。
由于分割算法非常多，所以对它们的分类方法也不尽相同。
我们依据使用知识的特点与层次，将其分为基于数据和基于模型两大类。
前者是直接对当前图像的数据进行操作，虽然可以利用相关的先验信息，但是不依赖于知识；后者则是直接建立在先验知识的基础上，这类分割更符合当前图像分割的技术要点，也是当今图像分割的主流。
基于数据的图像分割算法多数为传统算法，常见的包括，基于边缘检测，基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。
这类分割方法具有以下缺点，○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续，需要用特定的方法进行连接；○2只能提取图像局部特征，缺乏有效约束机制，难以获得图像的全局信息；○3只利用图像的底层视觉特征，难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。
这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。
由于各层之间不存在反馈，数据自底向上单向流动，高层的信息无法指导底层特征的提取，从而导致底层的误差
不断积累，且无法修正。
基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。
基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中，并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。
这是一种自上而下的处理过程，可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来，因此更接近人类的视觉处理。
基于模型的图像分割方法主要包括：○1基于统计模型的分割方法；○2基于神经网络的分割方法；○3基于形变模型的分割方法。
主动轮廓模型（Active Conlour Model， ACM）（又称活动轮廓模型，变形曲线模型）的研究背景及发展状况。
即Snake模型，最初由Kass等人于1998年提出，并成功应用于图像分割方面。
这种模型通过建立与参数化曲线Ｃ相关的能量函数，然后优化该能量函数，使轮廓向目标边界演化，并在目标边界处达到最优值。
1987年Kass、Witkin和Terzopoulos首次提出主动轮廓模型，并成功应用于图像分割、视频跟踪等相关应用。
这种模型对Marr提出的各自独立分层图像处理模型提出了挑战，它将图像本身的底层视觉属性（如边缘、纹理、灰度、色彩等）与待分割目标的先验信息（如形状、亮度、色彩等）以一种有机的方式——能量函数的形势结合起来，最终得到待分割目标的完整表达。
能量函数一般由两部分构成：内部能量函数和外部能量函数。
一般说来，内部能量函数嵌入了对目标特征约束的先验性假设，以及保持轮廓本身特性（如光滑性和刚性）的约束条件；而外部能量函数则根据图像的数据特性（如边缘特性、区域特性等）构造
合理的约束。
因此，能量函数表示先验信息与图像特征之间匹配程度的度量。
形变被看作轮廓在能量的共同作用下向感觉兴趣目标运动变形的结果。
通过优化方法得到能量函数的极小值来实现先验信息与图像特征之间的最佳匹配。
主动轮廓模型可以分为参数化模型和几何化模型两类。
最初提出的是参数化模型，它有很大的缺陷：对初始化位置敏感、凹陷边缘处收敛效果不理想，以及不具备自动拓扑变化（曲线的分裂与合并）等。
因此学界提出了很多改进方法。
1991年Cohen等人通过加入气球力来增大轮廓演化的力，可以使初始轮廓远离目标边界，但是该力的大小难以控制；如果太小，则轮廓演化变慢，反之则容易越过目标的弱边界，导致分割错误。
Xu和Prince提出了基于梯度矢量流的主动轮廓模型，可以有效改善参数主动轮廓模型初始轮廓需要靠近目标边界以及对凹陷边缘处收敛效果不理想的缺陷。
Caselles等和Malladi等分别独立提出了几何化的主动轮廓模型，这种模型基于曲线演化理论和水平集方法，不同于参数化模型，这种模型的演化过程基于曲线的几何度量（法向量、曲率等），而这些度量采用水平集方法可以方便表示。
Casellos和Yezzi等提出的测地线主动轮廓模型（GAC模型）是一种应用较多的模型，在一定程度上可以解决“边界侧漏”问题。
利用图像的边界信息构造演化停止项，从而使轮廓在边界停止演化，因而统称为基于边界的主动轮廓模型。
Chan和Vese提出了一种基于简化的Mumford-Shah模型的主动轮廓模型，即CV模型。
该模型利用像素灰度的区域统计信息构造能量函数，然后利用变分法极小化能量函数，得到轮廓的演化方程。
CV模型利用了像素灰度的区域统计信息，可以有效地分割弱边界目标与离散状边界目标。
但是CV模型利用常数来
近似轮廓内外图像数据的值，故只适用于目标与背景分别具有相同密度特性的图像分割，而实际中由于光照，噪声等影响，目标与背景是灰度分布不均匀的区域，对于这种情况，CV模型不能得到满意的结果。
为了解决上述问题，Vese和Chan又提出了改进的CV模型，分段线性光滑（piecewise smooth）（PS）模型。
他也是一种基于Mumford-Shah模型的简化模型，但是计算量大。
C.M.Li提出了LBF模型（Local Binary Fitting）模型，利用高斯核函数对像素点及以其为中心的邻域内的像素点之灰度差值加权来构造能量函数，极小化该能量函数得到轮廓内外像素点灰度的近似函数，可以看作在以该点为中心的高斯窗内灰度加权的均值，故能很好地近似该点的灰度值。
LBF模型灰度近似函数是在图像全局域上定义的，无需再用其他方法扩展到图像全局，所以具有比PS模型更高的分割效率。
CV模型、PS模型和LBF模型都利用图像数据的统计信息来构造能量函数，得到的演化方程驱动力与目标边界信息无关，因此，这类模型统称为基于区域的主动轮廓模型。
基于模型的分割方法一般分为两种，一类是基于变分法的参数活动轮廓模型分割方法；一类是基于水平集方法的几何活动轮廓模型分割方法。