基于3D活动轮廓模型的缺陷点云分割方法

一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型

第27卷　第5期2010年　10月 生物医学工程学杂志 Journal of Biomedical E ngineering V ol.27　N o.5 October　2010 一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型3 田　飞　杨　丰Δ　刘国庆 (南方医科大学生物医学工程学院,广州510515) 摘　要:本文提出了一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型。根据局部轮廓曲线与血管边界的吻合状况,该模型能够自适应地调节能量方程中全局强度信息和局部强度信息的比重。实验结果表明,此模型能够有效地应用于非均匀、含噪声血管造影图像的分割。与其它方法相比,该方法对轮廓曲线的初始位置不敏感,且无需对引入参数进行人工调节。 关键词:Chan2Vese模型;图像分割;灰度非均匀;LBF模型 中图分类号　TP391.41 文献标识码　A 文章编号　100125515(2010)0520968206 An Active Contour Model Applied to V ascular Image Segmentation Tian Fei　Yang Feng　Liu G uoqing (Depart ment of B iomedical Engineeri ng,S out hern Medical Universit y,Guangz hou510515,China) Abstract:In this paper is presented an active contour model applied to vascular image segmentation.This model can adaptively adjust the proportion of global and local intensity information in accord with the anastomosis status be2 tween local contour and boundaries.Our method is able to work effectively on segmentation of angiographic image with intensity inhomogeneity and https://www.wendangku.net/doc/8817604555.html,pared with other methods,our method is not sensitive to initialization and it eliminates the need for manual adjustment of new parameter. K ey w ords:Chan2Vese model;Image segmentation;Intensity inhomogeneity;LBF model 引言 血管图像分割是循环系统血管分析的一个重要组成部分,也是血管三维重建、定量分析的基础。由于血管中造影剂的分布不均往往造成血管在血管造影图像中亮度非均匀,加上图像噪声的影响,使得血管很难从造影图像中分割出来。在众多的图像分割方法/算法中,基于曲线演化的活动轮廓模型因其演化过程与处理结果是一条清晰、完整的目标轮廓曲线,而成为当前研究热点对象,大量的活动轮廓模型被提出并应用于图像分割和计算机视觉处理。目前存在的活动轮廓模型主要被分成两类:基于边界的活动轮廓模型[123]和基于区域的活动轮廓模型[429]。基于边界的活动轮廓模型依靠目标边界的图像梯度终止轮廓曲线的演化。因此基于边界的活动轮廓模型容易跨过弱边界发生“泄漏”现象。与基于边界的活动轮廓模型相比,基于区域的活动轮廓模型不依 3国家自然科学基金资助项目(60672115) Δ通讯作者。E2mail:yangf@https://www.wendangku.net/doc/8817604555.html, 赖目标边界的梯度信息,因此对弱目标边界的图像具有较好的分割效果。在众多基于区域的活动轮廓模型中,C2V模型[5]得到较为广泛的应用。C2V模型又被称为分段常量(PC)模型,该模型基于假设图像由一系列的灰度均匀区域构成。但是,对于一些含有非均匀特性的血管造影图像,C2V模型往往很难把非均匀血管准确地从背景中分割出来。 为克服灰度非均匀给医学图像分割带来的困难,Li等[8]提出了一种局部二元拟合(local binary fitting,LBF)能量模型。LB F模型使用了局部图像灰度信息,能够解决灰度非均匀性给图像分割带来的问题。但是,LB F模型的局部特性使得该模型对初始轮廓曲线的位置较为敏感。为了克服这种现象,Wang等[9]提出了一种利用全局和局部强度拟合信息的活动轮廓模型。在该模型中,能量泛函是由一个局部强度拟合能量项和一个辅助的全局强度拟合能量项组成。由于含有全局强度拟合能量,该模型能够在一定程度上降低活动轮廓曲线对初始位置的敏感性,同时增大了活动轮廓曲线收敛到非均

图像分割技术与MATLAB仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日

目录 摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾 名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,

目标跟踪相关研究综述

Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/8817604555.html,/journal/airr https://www.wendangku.net/doc/8817604555.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.wendangku.net/doc/8817604555.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.wendangku.net/doc/8817604555.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.wendangku.net/doc/8817604555.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。

基于方向气球力活动轮廓模型的图像分割

邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年 技 术创新 图像处 理 《ＰＬＣ技术应用２００例》 您的论文得到两院院士关注 基于方向气球力活动轮廓模型的图像分割 ＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＵｓｉｎｇＤｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＢａｌｌｏｏｎＦｏｒｃｅＡｃｔｉｖｅＣｏｎｔｏｕｒＭｏｄｅｌ （江苏科技大学）祖克举 周昌雄 Ｚｕ，ＫｅｊｕＺｈｏｕ，Ｃｈａｎｇｘｉｏｎｇ 摘要：针对传统参数活动轮廓模型存在对轮廓线初始位置敏感的缺点，提出了方向气球力活动轮廓模型并应用于ＭＲＩ图像 分割。该模型利用底层图像分割的结果确定外力的方向，使气球力方向始终指向目标边界，引导轮廓线变形。 当轮廓线运动到目标边界附近时，在高斯势力作用下继续变形，完成图像高层分割。 实验结果表明，该模型与轮廓线初始位置无关，能实现ＭＲＩ图像的自动分割。 关键词：图像分割；方向气球力；活动轮廓模型；高斯势力 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐａｒａｍｅｔｒｉｃａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅｌｉｓｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｅｘｔｅｒｎａｌｆｏｒｃｅｆｏｒｔｈｅａｃｔｉｖｅｃｏｎ－ ｔｏｕｒ，ｃａｌｌｅｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｂａｌｌｏｏｎｆｏｒｃｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏａｄｄｒｅｓｓｐｒｏｂｌｅｍａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｉｓｕｓｅｄｔｏｓｅｇｍｅｎｔＭＲＩｉｍａｇｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｍｏｄｅｌｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｏｒｃｅｉｓｄｅｃｉｄｅｄｂｙｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｌｏｗ－ｌｅｖｅｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄａｌｗａｙｓｐｏｉｎｔｓｔｏｏｂｊｅｃｔｂｏｕｎｄａｒｙｔｏｍａｋｅｔｈｅｃｏｎｔｏｕｒｄｅｆｏｒｍ．Ｉｎｔｈｅｖｉｃｉｎｉｔｙｏｆｏｂｊｅｃｔｂｏｕｎｄａｒｙ，Ｇａｕｓｓｉａｎｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｏｒｃｅｄｒｉｖｅｓｔｈｅｃｏｎｔｏｕｒｔｏｗａｒｄｓｂｏｕｎｄａｒｙａｎｄｈｉｇｈ－ｌｅｖｅｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｆｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇｌｅｆｔｖｅｎｔｒｉｃｌｅＭＲＩｉｍａｇｅｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｏｄｅｌｂｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｆｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｃａｎｓｅｇｍｅｎｔｉｍａｇｅａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｂａｌｌｏｏｎｆｏｒｃｅ；ａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅｌ；Ｇａｕｓｓｉａｎｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｏｒｃｅ 文章编号：１００８－０５７０（２００６）１０－３－０３０１－０３ 引言 Ｋｉｓｓ等提出的经典参数活动轮廓模型在图像感兴趣区域定义一条带有能量的样条曲线，曲线在自身内力和图像信息产生的外力共同作用下使曲线沿能量降低的方向形变，最终收敛到目标的边界。 在活动轮廓模型中外力一般取高斯势力，它是图像灰度梯度的负值，在图像灰度变化均匀区域，高斯势力为零，不提供任何引导轮廓线变形的信息，轮廓线在内力的作用下最终收缩为一个点。高斯势力只包括图像局部信息，所以只有当初始轮廓线在目标边界附近时，才能收敛到实际目标边界，在远离目标区域时迅速下降为零。针对这一缺点，Ｃｏｈｅｎ提出附加另外一种外力———气球力的活动轮廓模型。气球力垂直于 轮廓线指向外法线方向，使轮廓线向外扩张，当初始轮廓线全部位于目标区域内部时，能正确收敛到实际的目标边界。当初始轮廓线全部位于背景区域或跨越目标和背景两个区域时，气球力模型无法使轮廓线收敛到实际的目标边界。文献通过结合小波系数，在气球力模型基础上，提出了有向图像力（ＤＩＦ）的概念，图像经过离散小波变换后，通过判断小波系数，取得过零点的方向和模值，再通过与Ｓｎａｋｅ轮廓线的法向方向点乘得到ＤＩＦ，该模型在判定图像力方向时只利用了局部信息，虽然能解决尖角和凹陷问题，但算法有时不稳定，且由于采用小波变换，计算时间明显提高。Ｘｕ提出的梯度向量流（ＧｒａｄｉｅｎｔｖｅｃｔｏｒＦｌｏｗＧＶＦ）是通过扩散方程把梯度信息扩展到更远的均匀区域，能使远离目标边界的初始轮廓线收敛到凹形目标边界，由于需要解扩散方程，ＧＶＦ计算量很大。为此在气球力Ｓｎａｋｅ模型中融入图像全局信息，使得气球力可以根据底层图像的分割结果选择形变方向，指导高层图像分割。模型既能保持气球力模型稳定、抗干扰能力强的特点，同时与轮廓的初始位置无关，能够实现图像的自动分割。 １气球力Ｓｎａｋｅ模型 参数活动轮廓模型在数学上可定义为Ｘ（ｓ）＝（ｘ（ｓ），ｙ（ｓ））的集合，其中Ｘ（ｓ）是轮廓线上的二维坐标点，ｓ是归一化的弧长，取值为０≤ｓ≤１，轮廓线的能量函数为 （１） 其中Ｅｉｎｔ为内部能量，Ｅｅｘｔ为外部能量，通过最小化（１）式，轮廓线沿能量降低方向变形，其中 （２） （２）式中的右边第一项为弹性能量，第二项为刚性能量。ａ（ｓ），β（ｓ）分别为弹性系数和刚性系数，一般取常数。内部能量控制着轮廓线的平滑性和连续性。 （３） 其中，为Ｉ（ｘ，ｙ）图像的灰度值，Ｇσ（ｘ，ｙ）表示标准偏差为σ的二维高斯滤波算子，＊是卷积算子，为梯度算子，Ｇσ＊Ｉ为平滑滤波 2 (())[()()]P X s G x y I x y σ=??? ?祖克举：硕士研究生讲师 江苏省教育厅自然科学基金资助项目（２００２３１６） ３０１－－

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

中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书

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

基于主动轮廓模型的图像分割算法

2007年第4期 漳州师范学院学报(自然科学版) No. 4. 2007年 （总第58期） Journal of Zhangzhou Normal University （Nat. Sci.） General No. 58 文章编号:1008-7826(2007)04-0041-06 基于主动轮廓模型的图像分割算法 高 梅1 , 余 轮2 (1. 福建行政学院, 福建 福州 350002; 2. 福州大学 物理与信息工程学院, 福建 福州 350002) 摘 要: 主动轮廓模型算法是目前流行的图像分割算法, 其主要优点是无论图像的质量如何, 总可以抽取得 到光滑、封闭的边界. 本文综述了主动轮廓模型算法的发展概况, 并分类介绍了各算法的特点. 此外, 本文还给出 了算法发展的方向, 以及今后研究所面临的关键问题. 关键词: 图像分割 ; 主动轮廓模型 ; 水平集方法 ; 纹理分割 中图分类号： TP391.41 文献标识码： A 1 引言 图像分割的任务是把图像分成互不交叠的有意义的区域，每个区域内部的像素都具相似性，而在边界处具有非连续性. 它是图像分析和理解的首要一步，分割结果的好坏直接影响对图像的理解. 由于尚无通用的分割模型，现有的分割算法都是针对具体问题的，因此，图像分割的研究多年来仍然受到人们的高度重视[1]. 基于变分的方法是近年来研究颇为活跃的一个分支，它将图像分割问题表达为能量函数的最小化，并由变分原理将其转化为偏微分方程的求解[2]. 相比于传统的区域分割方法，变分方法可以通过定义能量函数，综合考虑几何约束、与图像内容有关的约束条件，获得更加自然的分割效果. 主动轮廓模型是目前流行的基于变分的图像分割算法[3]. 其主要优点是无论图像的质量如何，总可以抽取得到光滑、封闭的边界. 它的基本思想是在图像上定义一个初始轮廓线，通过最小化能量函数，驱使轮廓线形变运动至目标边界. 早期的主动轮廓模型存在一定的限制，它对初始值比较敏感，尤其是不具备自动拓扑变化能力；水平集方法则通过将轮廓线看作演化曲线，能够对其拓扑变化进行很自然地处理，同时也降低对初值的敏感性[4]. 结合水平集方法的主动轮廓模型因而被广泛地应用于图像处理与计算机视觉领域. 2 主动轮廓模型方法概述 上世纪八十年代后期，Kass 等人突破了传统的分层视觉模型，提出称为Snake 的主动轮廓模型，开创了基于形变模型的图像处理的先河[5]. 近二十年来，相关改进和扩展研究已经不仅仅局限于最初的图像分割领域，而被越来越多的研究者成功地运用于计算机视觉的其它领域，如图像复原、运动跟踪、3D 重建等等[6]. Snake 是一条闭合的参数曲线))(),(()(s y s x s =C ，参数]1,0[∈s ，它能主动地调整其形状和位置，使能量函数达到最小[3]： ()∫++=1 0 ))(( ))(( ))(( )(ds s E γs E βs E C E con img int C C C α 其中，Snake 的移动由三项共同控制：内部能量int E 确保曲线的光滑度和规则性；图像能量img E 吸引Snake 移至期望的图像特征，比如边缘；约束能量con E 指定一些求解约束. 式中的内部能量常用曲线弧长和曲率 收稿日期: 2007-06-22 作者简介: 高 梅(1964-), 女, 河北省南和县人, 讲师.

图像分割程序设计汇总

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2012年秋季学期 图像处理综合训练 题目：图像分割程序设计 专业班级： 姓名： 学号： 指导教师： 成绩：

目录 摘要 (1) 一、前言 (2) 二、算法分析与描述 (3) 三、详细设计过程 (5) 四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (8) 五、程序运行截图及其说明 (8) 六、简单操作手册 (12) 设计总结 (15) 参考资料 (16) 致谢 (17) 附录 (18)

摘要 图像分割就是从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理 通常又称之为图像的二值化处理。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出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。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 关键词：图像分割；阈值；二值化；

一、前言 图形图像处理的应用领域涉及人类生活和工作的各个方面，它是从60年代以来随计算机的技术和VLSI的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新技术领域理论上和实际应用上都并取得了巨大的成就。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化，所以图形图像的处理在我们的生活中又很重要的作用。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣。这些部分通常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的、具体独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将它们分别提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把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。在图象分析中,通常需将所关心的目标从图象中提取出来,即图象的分割。图象分割在图象分析,图象识别,图象检测等方面占有非常重要的位置。

图像分割文献综述

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

沈阳理工大学迭代阈值法图像分割程序设计

成绩评定表 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 专业 电子信息工程课程设计题目 基于最大类间方差法图 像分割程序设计 —迭代阈值法 评 语 组长签字： 成绩 日期2016年7月18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 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 课程设计题目基于最大类间方差法图像分割程序设计—迭代阈值法实践教学要求与任务： 本设计要求利用Matlab进行编程及仿真，仿真内容为基于最大类间方差法图像分割程序设计——迭代阈值法。利用所学数字图象处理技术知识，在Matlab软件系统上来实现图像分割，并且对程序进行测试。要求如下： （1）掌握课程设计的相关知识、概念、思路及目的。 （2）程序设计合理、能够正确运行且操作简单，可实施性强。 （3）掌握图像分割的方法。 （4）能够利用迭代阈值法进行图像分割。 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： 2016年7月3日专业负责人： 2016年7月4日 学院教学副院长： 2016年7月4日

摘要 数字图像处理的目的之一是图像识别，而图像分割是图像识别工作的基础。图像分割是从图像预处理到图像识别和分析、理解的关键步骤，在数字图像处理中占据重要的位置。图像分割的目的是将图像分成一些有意义的区域并对这些区域进行描述。 图像分割的方法主要有点相关分割、区域相关分割、阈值法、界限检测法、匹配法、跟踪法等。本设计主要采用阈值分割法中的迭代阈值法，利用MATLAB 软件中的图像处理函数将图像导入，然后对图像进行灰度变换，通过迭代法求图像最佳分割阈值，根据该阈值对图像进行分割，从而产生二值化后的图像。仿真结果表明，通过迭代法选取的阈值是比较准确的，可以采用此阈值对图像进行分割。 关键词：图像分割；迭代阈值法；MATLAB

一种区域自适应主动轮廓模型的图像分割方法

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2015，51（9）1引言自从Kass 等人提出主动轮廓模型以来[1]，就广泛应用于图像分割领域。其主要原因是因为主动轮廓模型和其他经典分割方法（如边缘检测法、阈值法[2]等）相比，能够得到光滑闭合曲线。目前，它仍然是计算机视觉的研究热点问题之一[3-4]。主动轮廓模型根据驱动力的不同可分为基于边界信息[5]和基于区域信息[6]的两类主动轮廓模型。一般来 说，基于边界信息的主动轮廓模型是以图像的梯度作为轮廓演化的驱动力[7-8]，对强边界图像具有很好的分割效果，但对弱边界图像，如核磁共振图像，分割效果却较差，而且由于要对图像求梯度，因此对噪声非常敏感。基于区域信息的主动轮廓模型以图像区域内的统计信 息（如均值、方差等）作为轮廓演化的驱动力[8-10]。由于一种区域自适应主动轮廓模型的图像分割方法 邢辉1，彭亚丽1，刘侍刚1，范虹1，孙建成2 XING Hui 1,PENG Yali 1,LIU Shigang 1,FAN Hong 1,SUN Jiancheng 2 1.陕西师范大学计算机科学学院，西安710062 2.西安电子科技大学计算机学院，西安710071 1.School of Computer Science,Shaanxi Normal University,Xi ’an 710062,China 2.School of Computer Science and Technology,Xidian University,Xi ’an 710071,China XING Hui,PENG Yali,LIU Shigang,et al.Regional adaptive active contour model for image https://www.wendangku.net/doc/8817604555.html,-puter Engineering and Applications,2015,51（9）：176-179. Abstract ：In order to effectively segment intensity inhomogeneous image,this paper presents a regional adaptive active contour model for image segmentation.In the model,an energy function including a local energy term and a global energy term is defined.At the beginning of evolution,the force from the global energy term which is larger than the one from the local energy term is overwhelming,which has the advantages of fast convergence speed.On the contrary,in the late of evolution,the force from the local energy is overwhelming,which has the advantages of positioning precision.Experimental results show that the model can fast and effectively segment the intensity inhomogeneous images. Key words ：active contour model;level set;image segmentation 摘要：为了有效地分割灰度不均匀图像，提出了一种区域自适应主动轮廓模型，在该模型中，定义了一个包含全局能量项和局部能量项的能量泛函。在算法的初期，全局能量项占主导地位，它具有收敛速度快、对初始轮廓不敏感的优点。在算法的后期，局部能量项占主导地位，它具有定位精度高的优点。理论分析和实验结果表明，该模型具有收敛速度快、分割精度高、对初始轮廓不敏感等优点。 关键词：主动轮廓模型；水平集；图像分割 文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1306-0204 基金项目：国家自然科学基金（No.61402274）；中国博士后科学基金特别资助（No.200902594）；陕西师范大学中央高校基本科研 业务费项目（No.GK201302029，No.GK201402040）；陕西省自然科学基础研究计划项目（No.2011JM8014）；陕西省科学技术研究发展计划项目（No.21012K06-36）；教育部高等学校博士学科点专项科研基金课题（No.20110202120002）；陕西师范大学实验技术研究项目（No.SYJS201329）；陕西师范大学2012年度校级重点教学改革研究项目（No.884407）；陕西师范大学大学生创新创业训练计划项目（No.CX12034）。 作者简介：邢辉（1985—），男，硕士研究生，研究领域为计算机视觉；彭亚丽（1979—），女，博士，讲师，研究领域为模式识别和图像 处理；刘侍刚（1973—），男，博士，副教授，研究领域为模式识别和图像处理；范虹（1969—），女，博士，副教授，研究领域为模式识别和智能处理；孙建成（1973—），男，博士，教授，研究领域为宽带通信和信号处理。E-mail ：dddxyh@https://www.wendangku.net/doc/8817604555.html, 收稿日期：2013-06-19修回日期：2014-03-28文章编号：1002-8331（2015）09-0176-04 CNKI 网络优先出版：2014-04-21,https://www.wendangku.net/doc/8817604555.html,/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1306-0204.html 176

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现

本科毕业论文（设计） 题目：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 学院：计算机与信息工程学院 学生： 学号： 专业： 年级： 完成日期： 2012年04月 指导教师：

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 摘要：视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径，而视觉又是其中最重要的，因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣，此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开，以供我们对图像进一步研究和分析。图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来，将图像分为若干有意义的区域，使得这些区域对应图像中的不同目标，进而能够对所感兴趣的区域进行研究。基于图像分割技术在图像处理之中的重要性，本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比，并通过MATLAB对其进行了实验，通过不同的算法对不同的图片进行处理，分析其优缺点，以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。 关键字：数字图像；分割；MATLAB

The Research and Implementation of Digital Image Segmentation Based on the MATLAB Abstract :Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLAB to do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation. Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB