图像分割算法研究及其应用
图像分割算法的研究与实现_毕业设计论文
学士学位论文（设计）论文题目图像分割算法研究与实现作者姓名指导教师所在院系物理与电子科学学院专业名称电子信息科学与技术完成时间2010年5月15日目录摘要: (1)1．前言 (3)2．图像分割概念 (3)2.1图像分割定义 (3)2.2图像分割方法综述 (5)2.3阈值法 (5)2.4 基于边缘检测的分割方法 (9)2.5基于区域的分割方法 (12)3．图像分割方法详述 (13)3.1图像分割方法 (13)3.2 图像分割方法实现 (13)4．实验结果及分析 (15)4.1 实验结果 (15)4.2 实验结果分析 (19)5．小结 (21)5.1 本文主要工作总结 (21)5.2 结论及展望 (21)6．致谢 (23)7．附录 (25)图像分割算法研究与实现摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。
因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视.本文首先将现有的多种类型图像分割方法归结为3类典型的方法 , 并分析各自的特性;然后提出图象分割方案，并利用MATLAB 软件编写程序，展示实验现象，最后对所做工作进行总结。
关键词:图像分割阈值法边缘检测微分算子局部阈值中图分类号:TP391.41RESEARCH AND IMPLEMENTATION OF IMAGESEGMENTATION ALGORITHMSHan Yan(College of Physics and Electronic Science,Hubei Normal University, Huangshi 435002, China) Abstract :Image segmentation is one of basic problems in image pro- cessing and computer vision,and is a key step in image processingand image analysis.Because original image can be translated intomore abstract and more compact format by image segmentation andtarget expression , feather extraction , parameter survey , and so onwhich are base on segmentation , this makes more high images analysis and image understanding possible. Therefore, the image segmen-tation for many years is highly valued.At first ,image segmentationmethods are classified into three typical types ,and their characteris-tics are analyzed. Secondly , the scheme of image segmentation areintroduced .At last，there is a summation to the whole work，writtingprogram with MATLAB , and show the phenomenon.Key words: Image Segmentation ,Threshold , Edge Detection , Differential operator ,Local threshold图像分割算法研究与实现1．前言在图像的研究和应用过程中，人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域.为了辨别和分析目标，需要将这些区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用.图像分割就是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程.在进行图像分割时，首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将等待识别的目标从背景中分离出来.图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术.这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始的图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能.因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视[1]。
脊柱核磁共振图像的分割算法研究与实现
摘要随着计算机与影像技术的不断发展，图像分割被应用到各个领域并发挥着巨大的作用。
近年来，医学图像处理作为医学的一个重要辅助工具逐渐成为研究热点。
核磁共振图像具有软组织成像效果好，空间分辨率高的特点，因此被广泛应用于医学领域，给患者的诊断和治疗带来了很大的帮助。
脊柱核磁共振图像包含着脊柱的重要信息，对脊柱疾病的诊断有着十分重要的意义，这毫无疑问使得它成为重点的研究对象。
本文根据脊柱核磁共振图像的特点，充分利用在核磁共振图像中椎间盘与椎骨灰度的鲜明对比，提出了一种改进的标记符分水岭算法对椎间盘进行分割。
在分割出椎间盘之后，通过构造初始演化轮廓，然后利用水平集曲线演化理论完成了对椎骨的提取。
本文主要工作和研究内容如下：（1）首先分析了常用的图像处理算法，以及它们的优缺点。
然后研究了几种常用分割算法在脊柱磁共振图像上的应用情况，通过仿真结果表明这些算法的处理效果不是很理想。
最后结合脊柱磁共振图像成像特点，给出了本文算法选择方案，提出采用分水岭和水平集算法分别对椎间盘和椎骨进行分割提取。
（2）在分析分水岭算法的基础上，完成了基于控制标记符的分水岭算法。
针对形态学去噪效果不理想的情况，通过加入基于区域面积属性的限制条件，获取到更加精确的内部标记，成功提取出了椎间盘区域，克服了过分割的问题。
并与基于CLAHE的分水岭算法作对比，证明了本文方法的优越性。
（3）在分析水平集算法的基础上，引入距离正则化的水平集模型，并针对该模型中边缘检测函数对噪声敏感的问题，提出新的表达形式进行改进。
通过加入区域灰度信息，改善了噪声和弱边界影响，成功提取出了椎骨的轮廓。
并与基于GVF snake形变模型算法进行对比，证明了本文方法的精确性。
本文创新点如下：（1）在改进的控制标记符分水岭算法对椎间盘的分割中，通过计算区域面积并给定限制范围，获得了相对精确的内部标记。
（2）将距离规则化的无须初始化水平集模型应用于脊柱MRI图像的椎骨分割，并提出新的边缘检测函数改善噪声和弱边缘的影响。
网络拓扑知识：基于网络拓扑的图像分割算法研究
网络拓扑知识：基于网络拓扑的图像分割算法研究随着计算机技术的不断发展，图像分割算法在计算机视觉领域中扮演着非常重要的角色。
一种基于网络拓扑的图像分割算法被提出，其利用图像中物体的拓扑信息来准确地分割物体。
本文将对该算法进行详细介绍。
一、基本原理网络拓扑基于格子图（grid graph）模型，将图像中的每个像素用格点来表示。
例如，一个二值图像可以表示成由0和1组成的格子图，其中0表示背景，1表示物体。
基于此模型，我们可以建立一个带权无向图。
图中每个格点表示一个节点，节点之间的连边表示相邻的格点之间的关系，边权值则与相邻格点的像素值相关。
物体的顶点被标记为源点，背景的顶点被标记为汇点。
基于最小割定理，我们可以将图像分割为两个部分：前景（物体）和背景。
需要找到一条割来分开源点和汇点。
其中，割表示图中的一组节点，割边表示相邻节点之间的边，使得源点和汇点不在同一部分。
基于此，物体和背景可用两个不相交的割来表示。
二、算法流程1.构造网格图将输入图像的像素点分为两个部分：前景和背景。
将每个像素点抽象成一个网格节点，网格节点之间的连边表示相邻像素的关系，边权值则为相邻像素的相似度。
2.标记源点和汇点将前景和背景节点分别标记为源点和汇点，并将它们与网格节点连接起来。
3.定义割根据最小割定理，定义割为与源点相邻的节点集合和与汇点相连的节点集合的并集。
接下来需要寻找一条割来分开源点和汇点，使得割的代价最小。
4.最小割使用最小割算法对带权图建立最小割树。
在每一次迭代中，寻找最小通路来增加割，直到达到最小割。
5.分割结果基于得到的最小割，将网格图分割为前景和背景两部分，并输出分割结果。
三、实验结果对200个二值图像进行了实验。
实验结果表明，基于网络拓扑的图像分割算法具有较好的准确度和鲁棒性。
与其他传统的图像分割方法相比，该算法在保持很高的分割质量的同时，具有更快的实时性能，说明该算法是一种高效的图像分割技术。
四、应用前景网络拓扑技术在图像处理方面的应用非常广泛。
肺部CT影像图像分割的算法与评估方法
肺部CT影像图像分割的算法与评估方法肺部CT影像图像分割是医学图像处理领域的重要研究方向之一。
它的目标是将CT图像中的肺部区域从其他组织和结构中准确地分割出来，为医生提供更好的诊断和治疗支持。
本文将介绍与肺部CT影像图像分割相关的算法和评估方法。
一、肺部CT影像图像分割算法1. 阈值分割算法阈值分割算法是最简单的图像分割方法之一。
它通过设定一个或多个固定的阈值来将图像分成不同的区域。
在肺部CT影像分割中，可以使用基于灰度的阈值分割方法，将图像中的肺组织与其他组织进行区分。
然而，阈值分割方法在处理具有复杂结构和低对比度的CT图像时，往往效果不佳。
2. 区域增长算法区域增长算法是一种基于相似性的图像分割方法。
它从一个种子点开始，根据像素之间的相似性，逐渐扩展区域直到达到停止条件。
在肺部CT影像分割中，可以通过选择一个正常肺组织的像素作为种子点，并根据像素灰度值的相似性来扩展肺部区域。
3. 基于边缘的分割算法基于边缘的分割算法利用图像中的边缘信息来进行分割。
它首先检测图像中的边缘，并将其连接成闭合的边界。
在肺部CT影像分割中，可以使用Canny算子等边缘检测算法来提取肺部边界，并利用边界的连通性和形状信息来分割出肺部区域。
4. 基于深度学习的分割算法近年来，基于深度学习的分割算法在医学图像处理中取得了显著的进展。
这种算法结合了深度卷积神经网络（CNN）和大量标注好的训练数据，能够学习到更准确的图像特征，并实现高精度的分割结果。
在肺部CT影像分割中，可以使用U-Net、FCN等深度学习模型来实现肺部区域的准确分割。
二、肺部CT影像图像分割评估方法1. 视觉评估方法视觉评估方法是最简单直观的分割评估方法之一。
该方法通过比较分割结果与专家手动标注的分割结果之间的差异来评估算法的性能。
可以使用Dice系数、Jaccard系数等常用的分割相似性指标来量化分割结果的准确性和一致性。
2. 数值评估方法数值评估方法通过将分割算法得到的分割结果与真实的分割结果进行比较，计算出一系列指标来评估算法的性能。
基于群体智能算法的图像分割技术研究
基于群体智能算法的图像分割技术研究随着计算机技术的发展，图像处理技术也有了很大的发展。
其中，图像分割技术是图像处理的重要部分，它可以将一幅图像分成不同的区域，以便进行分析、识别和处理。
目前，基于群体智能算法的图像分割技术是比较热门的研究方向之一。
一、群体智能算法的介绍群体智能算法是一种模拟自然界中群体行为的算法。
它的思路是将单个的个体组合成一个群体，通过个体之间的协同合作和相互影响来实现问题的求解。
常见的群体智能算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
这些算法都具有自适应性、可搜索性和全局优化性等，因此在图像分割问题中得到了广泛的应用。
二、群体智能算法在图像分割问题中的应用群体智能算法在图像分割问题中的应用是将一幅图像分成不同的区域。
常用的群体智能算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
这些算法都具有自适应性、可搜索性和全局优化性等，因此在图像分割问题中得到了广泛的应用。
以遗传算法为例，它的实现过程通常包括种群初始化、选择、交叉、变异等步骤。
在图像分割问题中，遗传算法可以通过适应度函数来评估不同分割结果的好坏，并根据适应度值进行选择、交叉和变异，从而得到最优的分割结果。
同时，遗传算法可以解决多峰函数问题，能够搜索到全局最优解。
粒子群算法也是一种常见的群体智能算法。
在图像分割问题中，粒子群算法可以通过速度和位移的更新来搜索最优解。
在每一次迭代中，粒子的位置和速度都会不断变化，同时通过适应度函数来评估每个粒子的质量，从而找到最优解。
蚁群算法是模拟蚂蚁寻找食物的过程来搜索最优解的一种算法。
在图像分割问题中，蚁群算法可以使用蚂蚁在图像上的移动路径来表示分割结果，并利用信息素的概念来引导蚂蚁搜索最优解。
最后通过反馈机制来不断更新信息素，从而得到最优解。
三、群体智能算法在图像分割中的优势和不足群体智能算法在图像分割中的优势主要体现在以下几个方面：1.全局搜索能力强：群体智能算法具有全局优化能力，可以搜索到全局最优解。
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。
基于改进的禁忌搜索算法的图像分割技术研究
基于改进的禁忌搜索算法的图像分割技术研究图像分割技术是计算机视觉领域中一个重要的研究方向。
它的主要目的是将一幅图像分成多个区域，并将每个区域内具有相似统计特征的像素进行分组。
在实际应用中，图像分割技术广泛应用于医学图像分析、机器视觉、数字图书馆等领域。
禁忌搜索算法是一种基于元启发式方法的优化算法，主要用于解决组合优化问题。
它通过维护一张禁忌表，来避免解的重复出现，从而使算法能够收敛到更优解。
然而，禁忌搜索算法也存在不足，如容易陷入局部最优解等问题。
为了克服禁忌搜索算法的不足，研究者们提出了大量的算法改进策略，以使禁忌搜索算法能够更加高效地应用于图像分割问题。
本文主要综述一些基于改进的禁忌搜索算法在图像分割中的应用研究。
首先，基于带随机初始种子的改进禁忌搜索算法在图像分割中得到了广泛的应用。
这种算法引入了随机种子来初始化搜索过程，并采用禁忌搜索算法对搜索进行优化。
由于采用了随机种子，它能够避免算法落入局部最优解，从而提高了算法的搜索效率。
同时，对于不同的图像分割问题，该算法能够自适应地调整搜索的参数，以得到更好的分割结果。
其次，基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法也被广泛用于图像分割问题。
这种算法将遗传算法和禁忌搜索算法相结合，以充分利用两种算法的优点。
遗传算法能够搜索更广的解空间，但易受到局部最优解的干扰；禁忌搜索算法则能够局部优化搜索结果。
通过这两种算法的相互补充，该算法能够得到更加全局的最优解，并避免落入局部最优解。
第三，基于多目标优化的改进禁忌搜索算法也被用于图像分割任务。
在实际应用中，图像分割问题不仅涉及到像素分类的问题，还涉及到区域的连通性等多个目标。
针对这些多个优化目标，研究者提出了一种多目标优化的改进禁忌搜索算法，该算法基于多目标标准，同时优化各个目标函数，得到更优的结果。
实验证明，该算法在图像分割问题中具有很好的表现。
除了上述三种典型的算法，还有一些其他改进禁忌搜索算法也被用于图像分割问题。
超声诊断中的图像分割技术研究
超声诊断中的图像分割技术研究1. 引言超声诊断是一种常见的医学诊断手段，它具有无创、方便和安全等优点。
然而，在超声诊断中，医生需要根据受检器官的超声图像进行判断和诊断，其中又包含着图像分割的重要过程。
图像分割是将一幅图像分成若干个子区域，每个子区域内具有相似的特征，这有助于医生对图像中的不同部位进行定位、测量和分析，并最终作出正确的诊断。
图像分割技术在超声诊断中应用广泛，有助于提高医学诊断的准确性和可靠性。
本文将介绍超声诊断中的图像分割技术研究。
2. 超声图像的特点超声图像是一种二维的、基于时间的图像，它是通过超声波作用下反射回来的信号形成的。
超声图像具有以下特点：（1）低对比度：超声波在穿过不同组织时会遇到不同的反射和吸收，这会导致图像的对比度较低。
（2）噪声多：在超声成像过程中，会受到一些工作环境、设备、图像本身等因素的影响，如超声传感器的热噪声、电磁干扰、伪影等，这些因素会导致超声图像存在各种各样的噪声。
（3）分辨率较低：超声成像的分辨率和信号传输速度、超声传感器的特性等因素有关，因此，超声图像的分辨率较低。
3. 图像分割算法在超声诊断中，图像分割算法主要有以下几种：（1）经验式方法：此类方法通常基于医生的经验或先前的经验结果来分割图像，但此类方法易受到主观因素的影响，且不易实现自动化。
（2）基于阈值的方法：此类方法将超声图像根据像素密度的不同分成不同的区域。
如图1所示，以肝脏为例，可以将肝脏区域和背景区域通过设置一个阈值来分割，值得注意的是，如何确定一个较为合适的阈值是该方法具体用时面临的难点之一。
（3）基于边缘检测的方法：此类方法基于边缘检测算法，对超声图像进行边缘检测，从而将不同的区域分割出来，如图2所示。
（4）区域生长方法：此类方法从某个种子像素开始，通过设置生长规则来逐渐将邻域中与之相似的像素合并到一个区域中。
如图3所示，对于一幅肝脏图像，若要分割出肝脏区域，则可以从肝脏的种子像素开始，通过设置生长规则，使得相似且相邻的像素合并成同一区域，并逐渐扩大区域范围。
- 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)。
图像分割算法研究及其应用
一、引言
图像分割算法是计算机视觉领域一个重要的研究方向，它的主要目的是将一幅图像划分成若干性质均匀的区域，并且这些区域互不重叠。
图像分割算法应用广泛，其中包括医学影像、机器人视觉、行人检测、驾驶辅助、计算机动画等领域。
本文将重点介绍几种常用的图像分割算法及其在实际应用中的表现。
二、常用图像分割算法
1. 阈值分割算法
阈值分割算法是一种最简单的分割算法，它根据图像像素灰度值与给定阈值的大小关系，将像素分为两类。
通常使用的是大津算法，该算法是在最小化类内差异的情况下，最大化类间差异，确定最佳阈值。
这种算法的优点是计算简单，速度较快，特别适用于背景与前景灰度值差别明显的图像。
然而，在某些图像中，背景与前景的灰度值没有明显的区别，此时阈值分割算法效果较差。
2. 区域生长算法
区域生长算法依靠规则和约束条件将像素按照相似性进行聚类，形成一系列连通的区域。
它是一种递归算法，从种子像素开始，
按照相邻像素的相似性进行合并操作，直到满足停止条件。
区域生长算法一般适用于区分复杂背景的图像，在自然图像分割、医学图像处理中有着广泛应用。
然而，该算法初始生长的区
域会影响最终分割结果，因此种子像素的选择需要针对每一幅图
像进行优化。
3. 基于边缘的分割算法
基于边缘的分割算法是利用图像边缘信息进行分割的一种算法，一般包括边缘检测和边缘跟踪两个步骤。
它的基本思想是在边缘
处进行分割，过程中可采取计算代价最小或者最大间隙等策略确
定最佳边缘。
基于边缘的分割算法适用于分割目标边缘清晰、拓扑结构简单
的图像；此外，针对一些专用应用领域中有着重要作用，如在工
业质检领域中进行无损检测和诊断。
三、图像分割算法应用
1. 医学影像分割
医学影像分割应用广泛，其分割结果在理解病理生理过程、制
定诊断方案、指导治疗过程中起着至关重要的作用。
医学影像分
割的目标一般是区分肿瘤和正常组织、提取特定结构物或器官、展现病变部分等。
常用的医学影像分割算法包括阈值分割、区域生长、基于边缘的分割等，此外，近年来深度学习在医学影像分割中得到了广泛运用，其中以U-Net、SegNet、DeepLab等网络为代表的深度神经网络表现突出。
2. 行人检测
行人检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它的目标是从图像中自动提取行人区域并进行识别，广泛应用于犯罪侦查、智能监控、智能交通等领域。
行人检测中图像分割算法的作用主要是提高检测的准确性和效率，一般采用基于区域的分割算法，在对图像进行初步分割的基础上进行筛选和梳理，其中包括MSER算法、SelectiveSearch等。
3. 计算机动画
计算机动画分割主要指的是将人物、物理、空间、时间等分段的处理方法。
图像分割算法对计算机动画的实现有着重要贡献，包括人物姿态分割、物体分割、虚拟环境和场景模拟等。
在计算机动画中，基于边缘的分割算法多用于实现高精度的人物姿态分割，区域生长算法多用于物体出现和消失过程的分割，深度学习算法则逐渐成为计算机动画分割的新热点。
四、结论
图像分割算法是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，本文
介绍的阈值分割、区域生长、基于边缘的分割是其中常用的几种
算法。
这些算法在医学影像分割、行人检测、计算机动画等领域
得到广泛的应用，其中深度学习算法在一些应用领域中表现优秀。
未来，随着计算机硬件、软件技术的不断发展，图像分割算法在
各个领域中的应用还将不断拓展。