图像分割算法开题报告 摘要:图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有:基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究,选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字:图像分割,阈值法,迭代法,Otsu法,最大熵值法 1 研究背景 1.1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合,如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言,连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法,其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法,即区域法,其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法,其三是首先检测边缘像素,然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础,而在理论上图像分割又依赖图像理解,两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的,目前的图像分割处于图像的前期处理阶段,主要针对分割对象的技术,是与问题相关的,如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1.2数字图像分割技术存在的问题
虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1.3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下,发现一些算法的效
中北大学 课程设计说明书 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师:陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日
中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 学生姓名:焦晶晶学号:10050644X07 学生姓名:郑晓峰学号:10050644X22 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 课程设计题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期:2013年12月16日~2013年12月27日课程设计地点:电子信息科学与技术专业实验室指导教师:陈平 系主任:王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日
课程设计任务书 1.设计目的: 1、通过本课程设计的学习,学生将复习所学的专业知识,使课堂学习的理论知识应用于实践,通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力; 2、掌握Matlab使用方法,能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理; 3、通过图像处理实践的课程设计,掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2.设计内容和要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等): (1)编程实现分水岭算法的图像分割; (2)编程实现区域分裂合并法; (3)对比分析两种分割算法的分割效果; (4)要求每位学生进行查阅相关资料,并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重,写出自己所做的内容。 3.设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕: 每个同学独立完成自己的任务,每人写一份设计报告,在课程设计论文中写明自己设计的部分,给出设计结果。
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
数字视频处理论文
分割视频序列中行人的方法综述为了检测行人的任务,人们通常需在执行具体的行人检测算法前对目标图像进行一些有效的预处理。视频图像预处理可以去除或减少视频图像中的噪声和杂波,提高传输给主处理器的图像质量和信噪比,减少需处理的数据量。一般的图像预处理思路可归纳为:通过对原始视频图像进行某些操作,如从空间域或频率域进行某种变换或计算,增强图像中潜在的行人目标,抑制图像中的背景杂波和噪声,提高目标的检测概率,降低虚警概率,从而改善系统的总体性能。现已提出了多种目标图像预处理方法,且这些方法是各具特点的。如在空间域中有:高通模板滤波、中值滤波、数学形态学滤波和局部标准差滤波等;在频率域中有:理想高通滤波、Butterworth高通滤波、高斯高通滤波和小波模预处理方法等。1 视频序列图像的目标检测算法 从历史上来看,各国研究人员都提出了多种检测算法并获得应用,这些方法的分类也相互不同。首先最简单的分类,考虑到检测算法中使用到的被测图像序列帧的数目,可分为单帧检测算法和多帧检测算法;然后考虑到检测算法执行时被测目标的状态,可分为运动目标检测和静止目标检测;最后,可根据整个系统运行时检测过程与跟踪过程的前后顺序可以分为“先检测后跟踪”算法(即DBT 算法,Detect Before Track)和“先跟踪后检测”算法(即TBD算法,Track Before Detect)。“先检测后跟踪”(DBT,Detect Before Track)算法,主要有自适应运动检测方法、差分法、小波变换方法和光流法等,主要是先利用目标的像素检测出目标,然后计算得到目标的运动轨迹;“先跟踪后检测”(TBD,Track Before Detect)算法,主要有多级假设检测的方法、动态规划方法和基于高阶相关的方法等,主要是先进行一次扫描后,并将结果存储,然后对假设轨迹包含的点做相关的处理,使得没有信息损失,经过一段时间,得到检测结果与目标轨迹。 根据目前公开发表的文献中介绍,此处我们将目标检测算法分为“先检测后跟踪(DBT)”类检测算法和“先跟踪后检测(TBD)”类检测算法两大类来研究。 1.1 典型的DBT目标检测算法 经典的DBT目标检测算法较为清晰分解了单帧目标初检测和多帧目标确定这两项任务,所以从宏观上说,将不同的图像预处理及单帧目标分割算法与不同的多帧目标运动轨迹确定算法组合起来,就可以构成适合于不同具体研究对象的DBT目标检测算法。
he = imread('f:\3.jpg'); % 读入图像 imshow(he), title('H&E image'); text(size(he,2),size(he,1)+15,... 'Image courtesy of Alan Partin, Johns Hopkins University', ... 'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right'); cform = makecform('srgb2lab'); % 色彩空间转换 lab_he = applycform(he,cform); ab = double(lab_he(:,:,2:3)); % 数据类型转换 nrows = size(ab,1); % 求矩阵尺寸 ncols = size(ab,2); % 求矩阵尺寸 ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); % 矩阵形状变换 nColors = 3; % 重复聚类3次,以避免局部最小值 [cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean', ... 'Replicates',3); pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); % 矩阵形状改变 imshow(pixel_labels,[]); % 显示图像 title('image labeled by cluster index'); % 设置图像标题 segmented_images = cell(1,3); % 细胞型数组 rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); % 矩阵平铺 for k = 1:nColors color = he; color(rgb_label ~= k) = 0;
图像分割常用算法优缺点探析 摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。 关键词图像分割算法综述 一、引言 图像分割决定了图像分析的最终成败。有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。 多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。 二、几种常用的图像分割算法及其优缺点 (一)大津阈值分割法。 由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。 由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方
图像分割的阈值法综述 (武汉理工大学信息工程学院) 摘要:图像分割是由图像处理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。阈值分割法是图像处理最基本的分割方法,它具有计算量小、实现简单等优点,在图像分析和识别中起着重要作用。图像阈值化就是按照灰度级,将图像空间划分成与现实景物相对应的一些有意义的区域,各个区域内部灰度级是均匀的,而相邻区域灰度级是不同的,其间存在边界。它的划分可以通过从灰度级出发,选取一个或多个阈值来实现。 关键词:图像分割;阈值 Abstract:Image segmentation by image processing to image analysis of the key steps, is also a basic computer vision technology. This is because the image segmentation,object separation, feature extraction and the parameters in the original image into a more abstract and more compact form, making more high-level analysis and understanding possible. Threshold segmentation method is the most basic image processing segmentation method, which has computation, and simple to achieve, in image analysis and recognition play an important role. Image threshoiding is in accordance with the gray level, the image space is divided into scenes with reality that corresponds to some meaningful regions, each region within the gray level is uniform,while the adjacent region of gray scale is different, there remain boundary. It’s divided by starting from the gray level, select one or more threshold values to achieve. Keywords: Image Segmentation; Threshold Values 1 研究背景 在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景),它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标,需要将他们分离提取出来,在此基础上才有可能对目标进一步利用。
Efficient graph-based image segmentation 2.相关工作 G=(V ,E),每个节点V i v 对应图像中一个像素点,E 是连接相邻节点的边,每个边有对应有一个权重,这个权重与像素点的特性相关。 最后,我们将提出一类基于图的查找最小割的分割方法。这个最小割准则是最小化那些被分开像素之间的相似度。【18】原文中叫Component,实质上是一个MST,单独的一个像素点也可以看成一个区域。 预备知识: 图是由顶点集(vertices )和边集(edges )组成,表示为,顶点,在本文中即为单个的像素点,连接一对顶点的边具有权重,本文中的意义为顶点之间的不相似度,所用的是无向图。 树:特殊的图,图中任意两个顶点,都有路径相连接,但是没有回路。如上图中加粗的边所连接而成的图。如果看成一团乱连的珠子,只保留树中的珠子和连线,那么随便选个珠子,都能把这棵树中所有的珠子都提起来。如果,i 和h 这条边也保留下来,那么h,I,c,f,g 就构成了一个回路。 最小生成树(MST, minimum spanning tree ):特殊的树,给定需要连接的顶点,选择边权之和最小的树。上图即是一棵MST 。 本文中,初始化时每一个像素点都是一个顶点,然后逐渐合并得到一个区域,确切地说是连接这个区域中的像素点的一个MST 。如图,棕色圆圈为顶点,线段为边,合并棕色顶点所生成的MST ,对应的就是一个分割区域。分割后的结果其实就是森林。 边的权值: 对于孤立的两个像素点,所不同的是颜色,自然就用颜色的距离来衡量两点 的相似性,本文中是使用RGB 的距离,即
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
视频序列中运动对象分割方法的设计与实现[1][repaste] 2009-03-23 09:36 转自:https://www.wendangku.net/doc/1810361347.html,/2008/07/video-sequence.html The technology of multimedia correspondence developed quickly. After the standard MPEG-1 and MPEG-2, a new standard named MPEG-4 was put forward by the MPEG committee. The key technical of the standard is the standard is the Video Object Segmented from the video frame. The results of object segmentation will affect subsequent applications directly. At the present time, there is no current method, which can segment object models from the background efficiently, though a great deal of research work has been done for video coding. Most algorithms aim at particular image sequences. The video segmentation has been widely applied in many fields, especially in low bite-rate ratio multimedia fields, so it is more and more becoming the hot point in the video research field. This paper discusses the basic theory of digital image segmentation, and then analyzes the exist method for the segmentation of moving objects in video sequences. At last an effective moving object segmentation algorithm is used. First, the moving regions are obtained by the intersections of two neighbor difference images, and then small regions that are not accurate are removed. Finally, the moving regions are filled using the method of mathematical morphology. This arithmetic makes use of the functions of the library effectively, improves precision and efficiency of computation, and has a good property for the application to multi-platform. Experimental result shows that the algorithm can get satisfactory result. Key words: Image segmentation, Frame difference, video sequence, moving object, mathematical morphology 目录 摘要 I ABSTRACT II 第一章绪论 1 1.1 研究背景与意义 1 1.2 国内外研究状况 3 1.3论文内容与结构安排 4 第二章典型的图像分割方法 6 2.1阈值法与边缘检测法 6 2.1.1阈值法 6 2.1.2边缘检测法 7
图像处理技术综述 摘要 随着科技水平的发展和生活质量的提升,在生产生活中,实时图像处理技术被应用得愈来愈广泛。比如,基于实时图像压缩的视频监控系统,和基于实时图像处理的医学图像诊断系统,等等。本文简述了数字图像处理技术的发展历程及应用现状, 系统分析了数字图像处理技术的主要特点及制约其发展的因素, 并提出了数字图像处理技术的研究内容、特点、发展方的展望等。 关键词图像处理数字图像研究内容现状展望 引言 图像是人类智能活动重要的信息来源之一,是人类相互交流和认识世界的主要媒体。 随着信息高速公路、数字地球概念的提出,人们对图像处理技术的需求与日剧增,同时VLSI技术的发展给图像处理技术的应用提供了广阔的平台。图像处理技术是图像识别和分析的基础,所以图像处理技术对整个图像工程来说就非常重要,对图像处理技术的实现的研究也就具有重要的理论意义与实用价值,包括对传统算法的改进和硬件实现的研究。 数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科,因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来,数字图像处理技术日趋成熟,它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域,并促使这些学科产生了新的发展。 1.图像处理技术的发展 数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和VLSY Very Large Scale Integration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域,它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。 视觉是人类最重要的感知手段,图像又是视觉的基础[3]。早期图像处理的目的是改善图像质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理,如几何校正、灰度变换、去除噪声等,并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。 数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说
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。
数字图像处理期末考试 题目图像分割算法研究与实现专业班级11通信工程一班
毕业论文(设计)诚信声明 本人声明:所呈交的毕业论文(设计)是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果,论文中引用他人的文献、数据、图表、资料均已作明确标注,论文中的结论和成果为本人独立完成,真实可靠,不包含他人成果及已获得青岛农业大学或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 论文(设计)作者签名:日期:2013 年3月10 日 毕业论文(设计)版权使用授权书 本毕业论文(设计)作者同意学校保留并向国家有关部门
或机构送交论文(设计)的复印件和电子版,允许论文(设计)被查阅和借阅。本人授权青岛农业大学可以将本毕业论文(设计)全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本毕业论文(设计)。本人离校后发表或使用该毕业论文(设计)或与该论文(设计)直接相关的学术论文或成果时,单位署名为青岛农业大学。 论文(设计)作者签名:日期:2013 年 3 月10 日 指导教师签名:日期:年月日
目录 摘要: (1) 1.前言 (2) 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 (4) 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 (14) 3.1图像分割方法 (14) 3.2 图像分割方法实现 (14) 4.实验结果及分析 (16) 4.1 实验结果 (16) 4.2 实验结果分析 (20) 5.小结 (23) 5.1 主要工作总结 (23) 5.2 结论 (23) 6.附录 (27)
第42卷第9期2008年9月 浙 江 大 学 学 报(工学版) Journal of Zhejiang University (Engineering Science ) Vol.42No.9 Sep.2008 收稿日期:2007204227. 浙江大学学报(工学版)网址:https://www.wendangku.net/doc/1810361347.html,/eng 作者简介:孙志海(1981-),男,福建漳州人,博士生,主要从事视频运动对象分割的研究.E 2mail :eeszh @https://www.wendangku.net/doc/1810361347.html, 通讯联系人:朱善安,男,教授,博导.E 2mail :zsa @https://www.wendangku.net/doc/1810361347.html, DOI :10.3785/j.issn.10082973X.2008.09.030 多视频运动对象实时分割及跟踪技术 孙志海,朱善安 (浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027) 摘 要:利用帧间差异积累信息进行自适应背景建模,采用背景差的方法检测视频运动对象区域.设计了一种变系数的空域滤波器,有效地对背景差图像进行了增强,使获得的视频运动对象区域更具有空域连通特性.给出了一种改进的基于Otsu 法的自适应阈值化方法,能更准确地对背景差图像进行阈值化.采用形态学边界提取技术对视频运动对象轮廓进行提取.在获得视频运动对象轮廓的基础上,用区域生长法对视频运动对象进行定位,将矩形中心坐标视为视频运动对象的质心坐标.用基于空间欧氏距离最短的方法对每个视频运动对象质心进行关联跟踪并绘制轨迹.试验结果表明,该方法实时有效. 关键词:运动对象分割;运动对象跟踪;差异积累;空域滤波;背景更新 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:10082973X (2008)0921631205 R eal 2time segmentation and tracking technique of multiple moving objects in video sequence SU N Zhi 2hai ,ZHU Shan 2an (College of Elect rical Engineering ,Zhej iang Universit y ,H angz hou 310027,China ) Abstract :Effective background was modeled by accumulative f rame 2to 2frame differences ,and foregro und could be ext racted using background subtraction operation.A variable coefficient spatial filter was presen 2ted ,which could effectively enhance t he background subt raction image and make t he foreground region has much more spatial connectivity.An imp roved Ot su 2based segmentation met hod was presented to accurately t hreshold t he background difference image.Morp hological operation was used in extracting contours of moving object s.After getting t he contours of moving object s ,region growing segmentation met hod was applied to locate t he foreground region ,and t he rectangle cent re was seen as t he mass cent re of t he moving object s.Moving object s were t racked using minimal Euclidean distance and t he motion trajectories were also painted.Experimental result s showed t hat p roposed algorit hm was effective and efficient. K ey w ords :moving object segmentation ;moving o bject tracking ;difference accumulation ;spatial filte 2ring ;background up date 视频运动对象分割及跟踪处于整个视觉监视系统的最底层,是各种后续高级处理如视频分析[1]、视频编码[2]、视频检索[3]以及视频监控[4]等的基础.运动对象分割是指从视频流中实时提取出运动对象,而运动对象跟踪则是指对目标进行连续的跟踪以确定其运动轨迹.尽管文献[5~7]报道了有关视 频运动对象分割的算法,但视频运动对象自动分割的问题还没完全解决.实时自动分割视频语义对象的难点有:对复杂场景快速准确的背景建模;环境变化及噪声影响算法的鲁棒性;算法通用性差,复杂的分割算法满足不了应用的实时性要求;多运动对象的分割及跟踪[627]对分割算法提出了更高的要求.
浅析图像分割的原理及方法 一.研究背景及意义 研究背景: 随着人工智能的发展,机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义: 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉,尤其是视觉,同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源,约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态,它直接或间接地作用于人眼,反映的信息与人眼获得的信息一致,这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源,图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像,在实际应用中,为便于计算机等对图像进行处理,人们对连续图像进行采样和量化等处理,得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点,成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中,人们往往只对其中的某些区域感兴趣,称之为前景,这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中,图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割,使其在实
中国有线电视 2011(01)C H I N A D I G I T AL C ABLE TV 摄编制播 中图分类号:TN948.13!!文献标识码:B !!文章编号:1007-7022(2011)01-0066-02 作者简介:王!昕(1969-!),女,中级职称,主要研究视频传播理论,E ma i:l w angx i n691124@163.co m 。 视频对象分割技术与应用 ?王!昕(辽源电视转播台,吉林辽源 136201) 摘!要:随着MPEG-4基于内容的功能的提出,视频对象分割技术成为视频处理领域的研究热点,视 频对象分割就是从视频序列中分割出在语义上有意义的对象,介绍视频对象分割所涉及的关键技术,详细讨论基于时空联合的分割算法,并且探讨视频对象分割技术在视频会议、交通流视频监测等领域的应用。 关键词:视频对象分割;时空联合;M PEG -4 V ideo Object Seg m entation Technique and Application ?WANG X i n (Liaoyuan Television Re lay Stati o n ,Jili n Liaoyuan 136201,China) Abst ract :Due to the e m erg i n g o f content-based functi o na lities in M PEG -4,ob ject-based seg m en tation techno l o gy has beca m e a popular research in video field ,w hich m eans the segm entati o n o f se m an tica lly m ean i n g ful ob j e ct i n v i d eo sequences .Th is paper presen ts so m e i m po rtant v ideo seg m entation m et h ods ,studies the v i d eo object segm entati o n based on te mporal and spatial i n for m ation ,and researches t h e app li c ation of the v id eo object seg m en tation technology on v i d eo conferenc i n g ,the surveillance of the traffic flo w and so on .K ey w ords :v ideo ob j e ct seg m entation;spatio-te m pora l co m binati o n;MPEG-4 1!引言 随着多媒体信息日益丰富,人们不再满足于对多媒体信息的简单浏览,而是提出了基于对象的交互、查询和检索等新要求,为此M PEG 组织制定了国际压缩编码标准M PEG-4。M PEG -4采用基于内容的视频编码,它依赖于按内容对视频场景进行表示,即在编码之前首先将视频场景分割成若干个语义上有意义的视频对象(VO ),然后根据各个视频对象的特征对不同的视频对象采取不同的编码方法,其效率得到很大提高。但是M PEG-4推荐的3种视频分割算法经过测试发现,其实时性较差,并且分割结果不能令人满意,因此在MPEG-4标准中视频对象的分割作为一个开 放的部分,没有规定具体的分割方法,任何一种能够满足MPEG-4要求的视频对象分割算法都可以作为标准的一部分添加进去,本文对M PEG -4基于对象的视频编码所引入的视频对象分割及其关键技术展开综述。 2!基于对象的视频分割 视频对象分割的原理主要是利用运动信息,同时结合其他颜色、纹理、边缘、区域等信息,把前景对象从背景中分离出来。视频对象分割算法大致可以分为3类:基于空域信息的分割算法、基于时域信息的分割算法和基于时空联合的分割算法。空域分割将图像划分为区域,其中某些区域具有相似的特征,而与其他区域 66