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一种利用直方图特征峰的肾小球图像分割方法

一种利用直方图特征峰的肾小球图像分割方法
一种利用直方图特征峰的肾小球图像分割方法

一种利用直方图特征峰的

肾小球图像分割方法

王 艺 陆宗骐

(华东理工大学信息学院,上海200237)

摘要 根据肾小球医学图像的特点,提出了一种新的基于直方图特征峰的图像分割方法。通过定位图像的特征峰,从而有效地对肾小球医学图像进行阈值化。经实验证明,本文提出的算法能快速、准确地分割肾小球图像。

关键词 图像分割 直方图 肾小球 阈值化

中图分类号 R318

1 引言

医学图像处理是数字图像处理的一个重要方面。大多数医学信息是以图像形式表现的。医学工作者通过分析病理图像来诊断病情及进行相关研究。在医学图像处理中,图像分割是最基本,也是较为关键的一步。

关于图像分割,已经有相当多的研究结果和方法,但到目前为止,还没有一种通用的方法,也不存在判断分割是否有效的客观标准[1]。就现有的图像分割方法看,大致可分为阈值法、边缘检测法和区域生长法等几大类。其中阈值法由于比较简便快捷而最为常用。它又可分为两类,一类是基于全局取阈值的方法,一类是基于局部取阈值的方法[2]。其中局部取阈值的方法有分块分割再合并、循环分解法等。全局取阈值的方法较多,如最大方差法、最小误差法、熵法等等。近来又有利用神经网络及模糊、聚类等方法进行图像分割。

对于医学图像分割来说,首先是有效性,即对同一类图像都能进行准确的分割。第二要快速,希望能尽量减少人工干预,最好是自动进行。

传统或常用的图像分割方法对肾小球图像的分割并不理想,所以分割肾小球图像常常采用手动或用传统方法取阈值再加手动微调的方法,十分不便。本文提出一种利用图像直方图中特征峰对肾小球图像进行分割的新方法,可以直接得到理想阈值。实验表明,此方法在准确性及处理时间上,均优于其它图像分割方法。

2 原理

图像分割是按选定的一致性属性准则P ,将图像X 正确分为互不交迭的区域集{S1,S2,…,Sn}的过程。因此,正确的区域分割必须满足下述四个条件:

(1)X =U n

i =1S i (2)S i ∩S j = 对所有i ≠j

(3)P (S i )=1 对所有i

(4)P (S i ∩S j )=0 对所有i ≠j ;S i ,S j 相邻

第19卷第1期2000年 山 东 生 物 医 学 工 程Shandong Journal of Biomedical Engineering

Vo1.19No.12000

图像灰度范围为0,1,…,L ,设有灰度层i 的像元数为N i ,那么一幅图像的总像元数N

为N =∑i =0

N i 灰度层i 出现的概率定义为Pi =N i/N 。灰度层i 的像元数N i 和灰度i 的二维关系,可以用灰度直方图画出来,它反映了一幅图像上灰度分布的统计特性,成为利用像元灰度作属性的分割方法的基础[3]。

假设图像是由两区域所组成,一个区域以亮色为主,另一个区域以暗色为主,那么它的直方图有两个峰,一个峰对应于表示物体的灰度值,另一个峰对应于表示背景的灰度值[4],则图像的阈值设置在双峰的谷底有最佳效果。这比较适用于有突出背景和目标的图像。但在实际情况中,很多图像的背景和目标不那么明显,其灰度直方图并不具有双峰性,如肾小球图像,可能只有一个峰或多个峰,在这种情况下,要取得满意的阈值是比较困难的。

在比较常用的算法中,有的要知道目标占总图像的百分比,如Ptile 法,有的要求目标和背景都符合正态分布,如最小误差法,还有的假设目标和背景服从不同概率分布,如各种熵算法。这些算法都是基于一些假设和前提条件,在具体应用中,分割效果常常不稳定,即使类似的图像,分割的结果也会有好有坏。

对于肾小球图像,有染色的图像,也有免疫组化的图像,如图1给出了有代表性的三

幅肾小球图像,其中(a )、

(b )免疫组化图像,(c )为染色图像,它们颜色各异,直方图也各不相同,用常用算法分割不能得到,或难于同时得到较好的效果。这就使我们希望找到一种方便实用的算法,能对肾小球图像进行有效分割,改善传统自动加手动的局面

图1 肾小球图像

Fig 11G lomeruli im ages

分析多类的肾小球图像的直方图,大致可以归为以下三类:

2.1 直方图有多个大小不等的峰,其最右边的峰为最高峰,如图2(a )

图2 肾小球图像的直方图

Fig 12The hisograms of glomeruli im ages

31王 艺等 一种利用直方图特征峰的肾小球图像分割方法

2.2 有多个大小不等的峰,但其最右边的峰却不是最高峰,如图2(b )。

2.3 直方图只有一个明显的高峰,其余的地方比较平坦,如图2(c )。

直方图的峰i 定义为(dNi/di =0)∩(Ni ≥Ni -1)∩(Ni ≥Ni +1),由于它反映了图像像元分布密集的区域,如果目标较明显,那么会有一个峰代表目标,我们称之为目标的特征峰。再观察肾小球图像,注意到图像中肾小球外部的囊腔较为明显,可以认为其直方图中有一个峰代表了囊腔部分,我们称它为囊腔部分的特征峰。对肾小球图像的分割,重要的就是能把囊腔和其余部分分开,以便下一步对肾小球进行轮廓跟踪,从而计算各种参数。

不管是染色的图像还是免疫组化的图像,都可以看出囊腔部分颜色要比其它部分亮,即灰度值较大,由此可以推断直方图中最右边的峰为其特征峰。把囊腔和其余部分分开,在其直方图上的反映为把囊腔部分的特征峰与其它部分分割开。对于有多个峰的情况(象第1、2类型),只要把阈值取为右边第一个高峰左侧的低谷处就可以了。而对于只有一个峰的情况(象类型3),只有在特征峰肩部寻找一个合适的阈值。

根据文献[3],利用直方图凹形分析法,建立其直方图H 的凸形壳,即一个包含H 的最小凸多边形H ,由集合差H -H 可以确定H 的凹形性。设h (i )是灰度层i 的H 的高度,h (i )为H 的高度,可能的阈值是h (i )-h (i ),即有局部极大值的灰度层。为避免“钉子型”噪声引起的假凹形,引入了直方图平衡性的平衡度量Ei 。

Ei ={∑i -1j =0h (j )}{∑L -1

j =i h (j )}当存在假凹形时,Ei 的值较小通过忽略此时的h (i )-h (i )的极大值,可以消除假凹形。由于理想的阈值t 一定在特征峰的左侧,所以t 一定小于特征峰值点i ,由此便可得到比较理想的阈值。实验也证明了这个结论。这样,对于即使有多于两个峰或只有单峰的情况也能找到合理的阈值。

2.4 具体做法为

2.4.1 把彩色图像转变为灰度图像。

2.4.2 统计图像的灰度值,作出灰度直方图。

2.4.3 由于直方图中存有很多毛刺,为避免寻找峰和谷时陷于局部最小点,先对直方图进行平滑处理。兼顾时间及有效性,采用相邻灰度值像元平均的方法,即N i =(N i -1+N i +N i +1)/3,0

图3 平滑后的直方图

Fig 13The histograms after smoothing

2.4.4 从右向左寻找直方图第一个高峰(N max ),利用((Ni -Ni +1)>m )∩(Ni -Ni -1)

41山 东 生 物 医 学 工 程 2000年

>n )),m ,n 可根据具体情况而定。

2.4.5 接着向左搜索峰旁的谷点(N min ),结合前面所说的凹形性判定条件,寻找符合判定条件的点对应的灰度值即是最佳阈值。

图4为图1用本文算法进行阈值化后的两值图像,从图中可以看出分割十分有效

图4 阈值化后的图像

Fig 14The im ages after threstholding

3 应用

肾小球及其囊腔面积是肾小球分析系统中需要测量的一部分,通过本文提出的算法,能够有效地把肾小球与囊腔分离,再利用轮廓跟踪,提取出肾小球及囊腔轮廓,从而计算出需要测量的面积、周长等有用参数。由于肾小球与周围组织之间往往有粘连部分,这给边界跟踪造成了困难,因此在分割时可以对肾小球边缘作一些小修改,即用“橡皮擦”将粘图5 肾小球囊腔轮廓图Fig 15The contours of glomeruli cysts

连的部分擦除,用折线

补上边界的缺损部分,

再进行轮廓的跟踪。图

5给出了图4分割后擦

除粘连部分再进行轮廓

跟踪的轮廓图。

4 实验结果及分析

为了测试本文提取算法取阈值的效果,把本文的算法与几种著名的常用算法—最大方差法[5]、矩法[6]、最小误差法[7]、熵法[8]和二维最小交叉熵法[9]进行比较,如图5、图6、图7。下表给出各算法处理的结果。(注:三幅图像的尺寸相同,均为512×512,实验环境为Pentium120,内存32MB ,VisualC ++6.0编程,Win98平台)

从实验结果可以看出:本文提出的算法对肾小球图像都能取得较为满意的阈值,而其它方法只对个别图像有效,如二维最小交叉熵法能对图1有较好的分割效果,而最小误差法对图2有较好的分割效果。总体来看,二维最小交叉熵法与本文算法最为接近,但由于二维熵法利用了图像中各像元的点灰度及其区域灰度均值生成二维直方图,其复杂度比本文算法高,因而耗时较多。由表中可以看出,本文所述的算法在所有算法中所花时间最51王 艺等 一种利用直方图特征峰的肾小球图像分割方法

短,正符合了医学图像处理中要求准确、快速的特点。

表 本文算法与其它常用算法比较

T able The comp arison of our algorithm with other norm al algorithms

最大方差法矩法

最小误

差法

熵法

二维最小

交叉熵法

本文算法

阈值图1118111176145189181图2158151101116177196图31471365789145190

时间(ms)150.3645623900.11

5 结论

医学图像分割是医学图像处理中较为关键的问题。本文提出的算法能够迅速而准确地得到肾小球图像的阈值,且已应用于肾小球图像分析系统中,取得了满意的效果。此方法还可推广到具有类似特点的其它医学图像中。

参考文献

1 罗希平,田捷,诸葛婴,王靖,戴汝为1图像分割方法综述1模式识别与人工智能,1999,12(3):300-312.

2 Sahoo.P.K,Soltani.S,Wong.A.K.C.Chen.Y.C.A survey of thresholding https://www.wendangku.net/doc/113629919.html,puter Vision,Graphics and Image Processing,1988,41:233-260.

3 王润生.图像理解.北京:国防科技大学出版社,1995.

4 郑南宁.计算机视觉与模式识别.北京:国防工业出版社,1998.

5 Otsu.A threshold selection method from gray-Level Histogram.IEEE trans on SMC,1979,9:62-66.

6 W.Tsai.Moment-preserving thresholding:A new https://www.wendangku.net/doc/113629919.html,put Vision Graphics and Image Processing,1985,29: 377-393.

7 A.P.Dempster,https://www.wendangku.net/doc/113629919.html,ird,and D.B.Rubin.Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm(with dis2 cussion).J.Roy.Statist.Sor.Ser.,1977,39:1-38.

8 J.N.K apur,P.K.Sahoo,and A.K.C.Wong,.A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the https://www.wendangku.net/doc/113629919.html,puter Vision,Graphics and Image Processing,1985,29:273-285.

9 A.D.Brink,and N.E.Pendock.Minimum cross-entropy threshold selection.Pattern Recognition,1996,29:179-188.

A METH OD OF G LOMERU L I IMAGE SEG MENTATION

USING DIAGNOSTIC HISTOGRAM

Wang Y i Lu Z ongqi

(College of Inf ormation,East Chi na U niversity of Science and Technology,S hanghai200237)

ABSTRACT In this paper,a new method of medical image segmentation based on his2 togram is presented,which is depended on the character of glomeruli image.It can segment glomeruli image efficienctly through located the character peak of image.The experiment shows that this algorithm can segment medical image fastly and accurately.

KE Y WOR DS Image segmentation Histogram G lomeruli Thresthold

61山 东 生 物 医 学 工 程 2000年

图像分割算法的比较与分析

中北大学 课程设计说明书 学生姓名:学号: 学生姓名:学号: 学生姓名:学号: 学生姓名:学号: 学院:信息与通信工程学院 专业:电子信息工程 题目:信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师:陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日

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课程设计任务书

目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)

第一章绪论 研究目的和意义 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。图像分割的方法和种类有很多,有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据,不同类型的图像,已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割,所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤,可以说,图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,在图像工程中占有重要位置。一方面,它是目标表达的基础,对特征测量有重要的影响。另一方面,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、更紧凑的表达形式,使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中,图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域,而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务,为下一步的图像分析做好准备,使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面,如医学图像分析,交通监控等,都有着非常广泛的应用,具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析,如不同形式图像的配准与融合,结构的测量,图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真,效果评估,图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中,图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩,这就降低了传输的带宽,对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱,具有降噪功能,便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术,至今已提出上千种分割算法。但因

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关于图像分割算法的研究 黄斌 (福州大学物理与信息工程学院 福州 350001) 摘要:图像分割是图像处理中的一个重要问题,也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视,也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功,但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手,深入介绍了目前各种经典的图像分割算法,并在此基础比较了各种算法的优缺点,总结了当前图像分割技术中所面临的挑战,最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词:图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键,也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始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,因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合,也就是根据目标与背景的先验知识,对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]:令有序集合表示图像区域(像素点集),H 表示为具有相同性质的谓词,图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ,i=1,2,…,n ,满足: (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠,条件(2)表明每个区域都具有相同性质,条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起,图像分割一直受到人们的高度重视,其应用领域非常广泛,几乎出现在有关图像处理的所有领域,并涉及各种类型的图像。主要表现在: 1)医学影像分析:通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域,以便更好的

彩色图像分割介绍

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二值图像的阈值分割方法探讨

二值图像的阈值分割方法探讨 摘要图像分割的目的是将图像划分成互不交迭区域的集合,将图像中有意义的部分提取出来。图像分割的用途非常广泛,分割通常用来时图像进行进一步的分析,识别及压缩编码等。分割的准确性直接影响后续任务的有效性,因此具有十分重要的意义。文中通过对常用的图像二值化确定阈值方法的对比,经实验验证总结了合适的二值图像的阈值分割方法。 关键词二值图,阀值分割,算法。 0引言 图像分割的目的是将图像划分成互不交迭区域的集合,将图像中有意义的部分提取出来。这些区域的划分是有意义的,它们或者代表不同的物体,或者代表物体的不同部分,是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。图像分割的用途非常广泛,几乎涉及图像处理的所有领域,应用于各种类型的图像。分割通常用来对图像进行进一步的分析、识别及压缩编码等,分割的准确性直接影响后续任务的有效性,因此具有十分重要的意义。 按照通用的分割定义,分割出的区域需同时满足均匀性和连通性的条件。其中均匀性是指该区域中的所有像素点都满足基于灰度、纹理、颜色等特征的某种相似性准则,而连通性是指在该区域内任意两点存在相互连通的路径。完全符合上述定义的分割计算十分复杂,目前大部分研究都是针对某一类型图像或者某一具体应用的分割。 阈值分割是最常见的直接检测区域的分割方法,它就是简单的用一个或几个阈值将图像的灰度直方图分成几个类。如果只需选取一个阈值称为单阈值分割,它将图像分成目标和背景两大类。如果选取多个阈值称为多阈值分割,将图像分割成多个目标和背景。在本研究从事的CCD标定研究中采用的是较为简单的单阈值分割方法,将图像二值化。为以后的目标识别、特征点提取打下基础。在阈值分割技术中较为重要的是阈值的确定,合理的阈值能有效地去除多余信息、提取出有用信息,它直接影响分割后效果,影响有效信息经提取后的保留程度,决定着标定角点的提取位置精度,对标定精度至关重要。 常用的图像二值化确定阈值方法有:迭代法,最大直方图阈值分割法(EN日,最大类间方差法(OTSU)。

图像分割方法的比较研究

图像分割方法的比较研究 在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。 标签:图象分割;图象处理 1 引言 近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法 简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法 这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。 阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。 下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:

彩色图像分割的国内外研究现状

1.阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40年前,现已提出了大量算法,对灰度图像的取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范闱之中的灰度阈值,然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的像素分为两类。这两类像素一般分属图像的两类区域,从而达到分割的目的。从该方法中可以看出,确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据图像木身的特点,可分为单阈值分割方法和多阈值分割方法;也可分为基于像素值的阈值分割方法、基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位罝的阈值分割方法。若根据分割算法所有的特征或准则,还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松弛法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法,如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法,将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法,使计算量大大减小。薛贵浩、帝毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法,从目标和背景的类间差异性出发,利用贝叶斯公式估计像素属于目标和背景两类区域的后验概率,再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能,取得很好的通用性和有效性,该算法也容易实现二维推广,即采用二维统计量(如散射图或共生矩阵)取代直方图,以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法,运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法,使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法,该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进,并运用对直方图的预处理及轮廓追踪,找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性。付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法,多次导出Ostu方法,得到了几种与Ostu类似的简单计算公式,使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。华长发等人提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算法,使传统二维阈值方法的复杂度从0(W2 S2)降至0(W2/3 S2/3)。赵雪松等人提出的综合全局二值化与边缘检测的图像方法,将全局二值化与边缘检测有效的结合起来,从而达到对信封图分割的理想效果。靳宏磊等人提出的二维灰度直方图的最佳分割方法,找到了一条最佳分割曲线,使该算法得到的分割效果明显优于一维直方图阈值方法。乐宁等人根据过渡区内象素点具有的邻域方向性特点,引入了基于一元线性回归处理的局部区域随机波动消除方法,将图像过渡区算法进行了改进。模糊技术及其日趋成熟的应用也正适应了大部分图像边缘模糊而难以分析的现状,赵初和王纯提出的模糊边缘检测方法能有效地将物体从背景中分离出来,并已在模式识别中的图像预处理和医学图像处理中获得了良好的应用。金立左、夏良正等提出图像分割的自适应模糊阈值法,利用目标一背景对比度自动选取窗宽的方法,并给出了根据目标与摄像机间的相对距离估计目标--背景对比度的算法,克服隶属函数的分布特性及其窗宽对阈值选取的不良影响。其应用于智能电视跟踪系统,对不同对比度和不同距离的海面舰船图像进行阈值分割,有较强的场景适应能力。王培珍、杜培明等人提出了一种用于多阈值图像自动分割的混合遗传算法,针对Papamarkes等提出爬山法的多阈值分割和Olivo提出子波变换的方法只对明显峰值有效而对不明显的峰值无效的缺点,以及结合模糊C-均值算法和遗传算法的两大显著特点而改进的算法,这种分割方法能够快速正

图像分割方法综述

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要:图像分割是计算计视觉研究中的经典难题,已成为图像理解领域关注的一个热点,本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词:图像分割;区域生长;活动边缘;聚类分析;遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering

analysis genetic algorithm 1 引言 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,同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中,把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说,区域内部的像素一般具有灰度相似性,而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术,由于问题本身的重要性和困难性,从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止,还不存在一个通用的完美的图像分割的方法,但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识,已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程,从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方

彩色图像分割-RGB模型

成绩评定表学生姓名班级学号 专业电子信息工 程课程设计题目彩色图像分割程序设 计——RGB模型 评 语 组长签字: 成绩 日期201年月日

课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名班级学号 课程设计题目彩色图像分割程序设计——RGB模型 实践教学要求与任务: 本次课程设计中,主要任务是实现基于RGB模型的彩色图像分割的程序设计,对给定的彩色图像的颜色,使用RGB颜色模型,来对其进处理。 并且设计MATLAB程序,使其能完成输入图像便自动使用RGB 模型来进行图像分割。 工作计划与进度安排: 第一阶段(1-2天):熟悉matlab编程环境,查阅相关资料; 第二阶段(2-3天):算法设计; 第三阶段(2-3天):编码与调试; 第四阶段(1-2天):实验与分析; 第五阶段(1-2天):编写文档。 指导教师: 201年月日专业负责人: 201年月日 学院教学副院长: 201年月日

Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一,它一强大的科学计算与可视化功能,简单易用,开放式可扩展环境,特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持,使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析,算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中,Matlab也得到了广泛的应用,例如图像变换,设计FIR滤波器,图像增强,四叉树分解,边缘检测,小波分析等等。不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。如RGB(红、绿、蓝三原色)颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机,HSI(色调、饱和度、亮度)更符合人描述和解释颜色的方式(或称为HSV,色调、饱和度、亮度),CMY(青、深红、黄)、CMYK(青、深红、黄、黑)主要针对彩色打印机、复印机等,YIQ (亮度、色差、色差)是用于NTSC规定的电视系统格式,YUV(亮度、色差、色差)是用于PAL规定的电视系统格式,YCbCr(亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值)在数字影像中广泛应用。 彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示,因此,图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。其中RGB在颜色空间转换中其关键作用,是各个空间转换的桥梁。Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等,没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。 关键字:Matlab;图像处理;RGB

根据阈值的图像分割方法

课程结业论文 课题名称基于阈值的图像分割方法姓名湛宇峥 学号1412202-24 学院信息与电子工程学院专业电子信息工程 指导教师崔治副教授

2017年6月12日 湖南城市学院课程结业论文诚信声明 本人郑重声明:所呈交的课程结业论文,是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担

目录 摘要 (1) 关键词 (1) ABSTRACT (2) KEY WORDS (2) 引言 (3) 1基于点的全局阈值选取方法 (4) 1.1最大类间交叉熵法 (5) 1.2迭代法 (6) 2基于区域的全局阈值选取方法 (7)

2.1简单统计法 (8) 2.3 直方图变化法 (9) 3局部阈值法和多阈值法 (10) 3.1水线阈值算法 (11) 3.2变化阈值法 (12) 4仿真实验 结论 (12) 参考文献 (13) 附录

基于阈值的图像分割方法 摘要:图像分割多年来一直受到人们的高度重视,至今这项技术也是趋于成熟,图像分割方法类别也是不胜枚举,近年来每年都有上百篇有关研究报道发表。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节,是指把图像分成各具特性的区域并提取出有用的目标的技术和过程。在日常生活中,人们对图片的要求也是有所提高,在对图像的应用中,人们经常仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分就对应图像中的特定的区域,为了辨识和分析目标部分,就需要将这些有关部分分离提取出来,因此就要应用到图像分割技术。 关键词:图像分割;阈值;matlab

图像分割方法总结

医学图像分割理论方法概述 医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象,图像分割技术主要基于以下几种理论方法。 1.基于统计学的方法 统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以最大的概率得到该图像的物体组合。用吉布斯(Gibbs)分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义M arkov随机场的能量形式,然后通过最大后验概率 (MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合( SFNM)参数的全局最优值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统最大后验估计计算量庞大和Gibbs随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为可靠。 2.基于模糊集理论的方法 医学图像一般较为复杂,有许多不确定性和不精确性,也即模糊性。所以有人将模糊理论引入到图像处理与分析中,其中包括用模糊理论来解决分割问题。基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。模糊阈值分割技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标,通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的S函数,用该函数表示目标像素之间的关系。这种方法的难点在于隶属函数的选择。模糊C均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与C各类中心之间的相似性的目标函数来获得局部极大值,从而得到最优聚类。Venkateswarlu等改进计算过程,提出了一种快速的聚类算法。 2. 1 基于模糊理论的方法模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展起来的,它可以很好地处理MR图像内在的模糊性和不确定性,而且对噪声不敏感。模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边缘检测等。在各种模糊分割技术中,近年来模糊聚类技术,特别是模糊C - 均值( FCM)聚类技术的应用最为广泛。FCM是一种非监督模糊聚类后的标定过程,非常适合存在不确定性和模糊性特点的MR图像。然而, FCM算法本质上是一种局部搜索寻优技术,它的迭代过程采用爬山技术来寻找最优解,因此容易陷入局部极小值,而得不到全局最优解。近年来相继出现了许多改进的FCM分割算法,其中快速模糊分割( FFCM)是最近模糊分割的研究热点。FFCM算法对传统FCM算法的初始化进行了改进,用K - 均值聚类的结果作为模糊聚类中心的初值,通过减少FCM的迭代次数来提高模糊聚类的速度。它实际上是两次寻优的迭代过程,首先由K - 均值聚类得到聚类中心的次最优解,再由FCM进行模糊聚类,最终得到图像的最优模糊分割。

彩色图像分割混合方法

使用直方图c聚类混合方法的彩色图像分割 摘要: 本文提出了一种新的直方图阈值–模糊C-均值混合(htfcm)的方法,这种方法可以应用到模式识别以及计算机视觉特别是彩色直方图等不同领域。该方法采用直方图阈值技术在彩色图像中获得所有尽可能均匀的区域。然后,使用模糊聚类(FCM)算法来提高这些均匀区域的聚类紧凑性。实验结果表明,所提出的低复杂性的htfcm的方法可以比采用蚁群算法进行细分的其他方法,获得更好的聚类结果和分割结果。 1简介 颜色是一个可以用来提取同类区域最重要的低级别的特点,多数时候与对象或对象的部分相关。在24位真彩色图像中,特殊颜色数量通常超过图像大小的一半,可以达到16百万。从人的感知上来说,这些颜色不能被人眼识别,只能靠内部认知空间的30种颜色来区分。由于所有的特殊颜色在感知上非常接近,它们可以被组合来形成同性质的区域来代表图像中的目标对象,因此图像可以变得更有意义并且更容易分析。在图像处理与计算机视觉中,图像分割是图像分析和模式识别的中心任务。这是把一个图像分割成多个区域,这些区域相对于一个或多个特征是同类的。 虽然在科学文献中已经出现许多分割技术,它们可分为基于图像域,基于物理和基于特征空间的分割技术。这些技术已经被广泛使用,但每一种都有其优点和局限.图像域技术把颜色特征和颜色的空间关系应用到同类评估中以便进行分割,这些技术产生具有合理紧凑性的区域但有会存在合适的种子区域选择困难的问题。基于物理技术的方法利用材料的反射特性的物理模型进行具有更多应用的颜色分割,他们的模型可能会产生色彩变化.特征空间技术利用颜色特征作为图像分割的关键和唯一标准来分割图片。因为色彩空间关系被忽略所以分割的区域通常是分散的。但是,这种限制可以通过提高区域紧凑性来解决。 在计算机视觉和模式识别中,由于其聚类有效性和实施简单,模糊C均值(FCM)算法已被广泛用于提高区域的紧凑性。它是一个将像素划分成群集的像素聚类过程,因此在同一集群中的像素最大可能的相似,那些不在同一组群的像素最大程度的不同。由于在视觉上不同的区域尽可能不同,这与分割过程相一致。但是,它的实现往往遇到两个不可避免的困难,确定聚类数和合理选择初始聚类中心。这些初始化困难对分割质量有影响。而聚类数的确定可能影响分割区域和区域性特征方差,获得初始聚类中心会影响聚类的紧凑性和分类的准确性。 最近,一些基于特征的分割技术采用蚁群算法(ACA)的概念对图像进行分割。由于蚁群算法的智能搜索能力,这些技术可以实现图像分割结果的进一步优化。但由于他们计算的复杂性会产生低效率。除了获得良好的分割结果外,[26]提及的改进的蚁群算法(AS)提供了一个解决方案来克服FCM的聚类中心和聚类数初始化条件的敏感性。然而,该技术在特征空间中没有达到非常紧凑的聚类结果。为了提高蚁群算法的性能,[26]介绍了蚁群–模糊C-均值算法(AFHA)。本质上,AFHA算法合并FCM算法和蚁群算法来提高特征空间中聚类结果的紧凑性。然而,由于蚁群算法计算的复杂度它的效率仍然很低。为了增加AFHA算法的效率,[26]介绍了改进的蚁群模糊C均值算法(IAFHA)。IAFHA算法在AFHA算法上增加了一个蚂蚁的子采样的方法以减少计算的复杂性使算法具有更高的效率。虽然IAFHA 的效率得到提高,但还存在较高的计算复杂度。 在本文中,我们提出了一个新的分割方法称为直方图阈值–模糊C-均值混合算法(htfcm)。Htfcm方法主要分为两个模块,即直方图阈值模块和FCM模块。直方图阈值模块用于获取FCM聚类中心和聚类数的初始条件。与蚁群聚类相比这个模块的实现不需要很高的计算复杂度。这就意味着该算法的简单性。 本文的其余部分安排如下:第2节详细地介绍了直方图阈值模块和FCM模块。3节提供了

基于水平集的gac模型的图像分割报告

偏微分方程与图像处理(GAC的水平集方法)

实验二 GAC 的水平集方法 一 实验目的 采用GAC 模型的水平集方法检测图像中对象的轮廓,以便有效地进行分割。 二 原理分析 推广GAC 模型的水平集方法对应的PDE 为: u gc u g u gk u t ?=?+???+?? (3.31) 按照上式,曲线运动将受两种“力”的支配,第一种力来自于曲率几何形变—曲率运动(gc u gk u ?+?),不过它的强弱还要受到因子()g I ?的影响。 I ?为图象I(x,y)的梯度模值,函数g (r) 是可以是任何具有单调减性的函数。 因为图象梯度模值I ?在图象的边缘附近有较大值,从而使g(I ?)取极小的值,故在图象边缘附近,该作用力将会变的很小,因此有时将边缘函数()g I ?称之为边缘停止函数。常数c 的作用是加速曲线向内部收缩。 第二种力来自于g 的梯度(1,2)g αα?= ,它是一种不论当前C 的局部是在对象内部或外部,都能将曲线引向边界的“吸引力”。从而g u ??? 总是使曲线向着更接近于边界线的方向运 动,最终达到贴近对象边界的稳定状态。 由于这两种作用使曲线演化可最终达到紧靠轮廓这一稳定状态而不再继续演化。 采用单边迎风方案,根据(1.76)式的数值方案实现上式: 考虑到 0g >,0c > 可得: (1) () () {n n ij ij ij u u t g c +-=+?? () () () () max(1,0)min(1,0)max(2,0)min(2,0)x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u αααα-+-+++++ (0) 2 (0) 212 [()()]}n ij ij x ij y ij g k D u D u ++ (2.1) 其中 () 2222 [(max(,0))(min(,0))(max(,0))(min(,0))] x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u -+-+-? =+++ (2.3) ,1,1 (0) 2 i j i j x ij u u D u +--= 中心差分 (2.2)

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提.阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术.已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1.引言 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交地区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显地不同[37].简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提.同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术.已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割;在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等;在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割;在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2.阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是:通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类.常用地特征包括:直接来自原始图像地灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到地特征.设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取:b0=0<黑),b1=1<白),即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像)<阈值分割后地二值化图像) 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值;N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性.根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T=T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T=T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T=T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-

高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述

高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 刘建华毛政元 (福州大学,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建省空间信息工程研究中心,福州350002) 摘要:遥感影像分割是指把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程,它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性,而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。遥感影像分割是面向对象的遥感影像数据挖掘与应用中的一项关键技术,对于影像目标信息自动化提取与智能识别尤为重要,在面向对象的遥感影像处理工程中具有重要意义。本文对常见的高空间分辨率遥感影像分割方法与应用策略进行了分析,比较了各种分割方法的应用范围、优缺点及目前存在的改进措施。建立了面向对象的遥感影像分割方法的分类体系,最后指出了面向对象的遥感影像分割方法目前所存在的问题及应用前景。 关键词:高空间分辨率遥感影像影像分割方法应用策略进展 A Survey on High Spatial Resolution Remotely Sensed Imagery Segmentation Techniques and Application Strategy Liu Jian hua Mao zheng yuan (Fuzhou University, Spatial Information Research center, Fuzhou, 350002) Abstract: Remotely sensed imagery segmentation is a process of dividing an image into different regions such that each region is, but the union of any two adjacent regions is not, homogeneous. It is one of key techniques in the object-oriented remotely sensed imagery data mining and its application, also quite essential in remote sensing image processing engineering. In this paper, we have a rough survey on different methods of high spatial resolution remotely sensed imagery segmentation, categorizing them into four groups according to the gray or color information they are exploiting. The disadvantage of current methods and the proper progress which can be attained in the near future are pointed out at the end of this essay. Keywords: High Spatial Resolution Imagery, Segmentation methods, application strategy, advances and prospects 1 引言 高空间分辨率遥感影像(如GeoEye、WorldView、QuickBird、IKONOS等,本文简称高分影像)在诸多领域(地形图更新、地籍调查、城市规划、交通及道路设施、环境评价、精细农业、林业测量、军事目标识别和灾害评估等)得以广泛应用[1]。目前,影像信息提取自动化程度低是高分影像应用潜力得不到充分发挥的主要限制因素,是理论和应用研究中必须突破的瓶颈。 遥感影像分割是面向对象的遥感影像分析方法[2]的基础和关键,在遥感影像工程中处于影像处理与影像理解的中间环节,是面向对象的影像分析理论研究的突破口。按照一般的影像分割定义[3],分割出的影像对象区域需同时满足相似性和不连续性两个基本特性;其中相似性指该影像对象内的所有像元点都满足基于灰度、色彩、纹理等特征的某种相似性准则,不连续性是指影像对象的特征在区域边界处的不连续性。迄今为止,将计算机视觉领域的图像分割算法应用于图像分割过程中,已开展了较多的研究[4-7],并提出了大量的算法;但针对遥感影像尤其是高分影像的分割方法较少[8],仍不成熟。这是由于与其它类型图像的分割相比,高分影像分割难度更大,也更具挑战性。具体体现在高分影像其空间分辨率高、纹理信息丰富而光 基金项目: 国家重点基础研究发展计划项目(973)子课题“高空间分辨率遥感影像自适应数据挖掘方法研[2006CB708306]”,国家自然科学基金项目“基于场模型的自适应空间聚类方法研究[40871206]”。 作者简介: 刘建华,男,博士研究生,曾从事GIS与RS教学工作。目前主要研究方向为空间数据挖掘、遥感图像处理以及GIS与RS集成等。E-mail:sirc.liujh@https://www.wendangku.net/doc/113629919.html,。

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