基于像素自适应分割背景建模的鬼影去除算法_魏伟

图像分割算法开题报告

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

关于图像分割算法的研究

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

图像分割算法研究与实现

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。

基于超像素分割和纯像元指数的端元束提取算法

Journal of Image and Signal Processing 图像与信号处理, 2019, 8(3), 169-179 Published Online July 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/c77903099.html,/journal/jisp https://https://www.wendangku.net/doc/c77903099.html,/10.12677/jisp.2019.83023 An Endmember Bundle Extraction Algorithm Based on Superpixel Segmentation and Pure Pixel Index Haiqiang Lu1, Chenghuan Zuo2 1Hengchuang Power Equipment Co., Ltd., Jiaxing Zhejiang 2College of Computer Science, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou Zhejiang Received: Jun. 23rd, 2019; accepted: Jul. 10th, 2019; published: Jul. 17th, 2019 Abstract In order to extract variable endmembers with reasonable spatial distribution and small redun-dancy, an endmember bundle extraction algorithm for hyperspectral image based on superpixel segmentation and pure pixel index is proposed. First, the principal component transform is con-ducted on the hyperspectral image, and three principal components are obtained. The image is di-vided by the entropy-based superpixel segmentation. By preforming pure pixel index to extract initial candidate endmembers, the endmembers with the smallest homogeneity indices in each superpixel are retained, and then the endmember bundles are obtained by clustering. Finally, the redundant endmembers in the same bundle are removed. The simulated and real data results show that compared with the existing endmember bundle extraction algorithms, the proposed method can extract variable endmembers more effectively and reduce endmember redundancy. Keywords Hyperspectral Image, Variable Endmember, Endmember Bundle Extraction, Superpixel Segmentation 基于超像素分割和纯像元指数的端元束 提取算法 陆海强1，左成欢2 1嘉兴市恒创电力设备有限公司，浙江嘉兴 2杭州电子科技大学计算机学院，浙江杭州 收稿日期：2019年6月23日；录用日期：2019年7月10日；发布日期：2019年7月17日

一个基于超像素的图像分割算法

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/c77903099.html, 一个基于超像素的图像分割算法 作者：刘乘风徐刚 来源：《电脑知识与技术》2017年第25期 摘要：图像分割技术是计算机视觉领域的基础工作，目前的图像分割技术大多以像素为单位进行。随着图像分辨率的提升，图像分割的成本越来越高，于是寻找降低图像分割成本的需求越来越迫切。基于超像素的图像分割算法就是这样一种方法。超像素其实就是将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素进行合并后的图像块。采用超像素的图像分割算法后，可以消除像素间的冗余，大大降低后续图像处理任务的成本，加快图像识别的速度。 关键词：计算机视觉；图像分割；超像素； K-means聚类；归一化分割 中图分类号：TP317 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）25-0165-02 Abstract：Image segmenting is the basic technology in computer vision， and most image segmenting technology is Based on pixels in nowadays. With the promoting of image resolution， the cost of image segmenting is higher and higher， so the requirement of lower image segmenting method is more and more urgent. Image segmenting Based on superpixel is such method. In fact superpixel is an image block consisting of neighbor pixels， which has the similar texture，color，and brightness. By taking superpixel method， it will eliminate redundancy of pixels，and decrease the cost of following image processing， and accelerate image recognizing. Key words：computer vision； image segmenting； superpixel； K-means clustering；normalized cut 1 概述 图像特征反映了图像的基本特性，一般可分为全局特征、局部特征和空间关系特征。 全局特征主要有颜色特征和纹理特征。颜色特征和纹理特征描述了图像所对应的对象的表面性质。 局部特征主要是轮廓特征和区域特征。轮廓特征主要描述了物体的外边界，区域特征则描述整个形状区域。 空间关系特征是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系。空间关系又分为两类：相对空间位置信息和绝对空间位置信息。相对空间位置关系强调的是目标之间的相对情况，如上下左右等，绝对空间位置信息关系强调的是目标之间的距离大小以及方位，如邻接、重叠、和包容等。

图像分割常用算法优缺点探析

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

SLIC超像素分割算法和目前超像素算法的比较.

SLIC超像素分割算法和目前超像素算法的比较 Radhakrishna Achanta, IEEE专业会员, Appu Shaji, Kevin Smith, IEEE专业会员, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, IEEE会士, and Sabine Susstrunk, IEEE高级会员 摘要近年来计算机视觉应用已经越来越依赖于 超像素处理，但它并不总是很清楚什么是一个好的超像素的算法。为了了解目前算法的优点和缺点，我们验证比较了5种目前使用的超像素算法与图像边缘吻合的能力，速度，内存使用率和它们对于分割效果的影响。我们引入了一种基于应用k-means 聚类算法的简单线性迭代聚类（SLIC）的新的超像素算法以有效生成超像素。尽管它很简单，SLIC 对于边界的吻合度与之前的算法相比不分上下甚 至更好。同时，它速度更快，占用内存更小，分割性能更优，并直接扩展了超体素生成。 索引词汇超像素，分割，聚类， k-means 1 简介 超像素算法组像素在感知上有意义的原子 区域中可以取代像素网格的刚性结构（图1）。他们捕捉图像冗余，提供了一种便捷的计算图像特征，并大幅降低后续图像处理任务的复杂度的原始方法。他们已经成为很多计算机视觉算法的关键构建模块，比如在PASCAL VOC挑战赛中得分最高的多类对象分割[ 9 ]，[ 29 ]，[ 11 ]，深度估计[ 30 ]，分割[ 16 ]，人体模型估计[ 22 ]，以及目标定位[ 9 ]。 有许多方法来生成超像素，每一个都有自己的优点和缺点，可能更适合特定的应用程序。例如，如果图像边界吻合度是非常重要的，那么基于图的方法会是一个理想的选择。然而，如果是用超像素来构建一幅图像，那么如[ 23 ]这种产生一个更为常规的晶格的方法可能是更好的选择。虽然很难界定什么是对所有应用都理想的方法，我们相信以下性能通常是可取的： 1. 超像素应该有好的图像边界吻合度。 2. 当用于减少计算的复杂性时，作为一个预处理步骤，超像素应该可被快速计算，占据较小的内存，和简单的使用。 3. 当用于分割的目的时，超像素分割既要能够提高处理速度又要提高搜索结果的质量。 我们验证比较了5种目前使用的超像素算法[ 8 ]，[ 23 ]，[ 26 ]，[ 25 ]，[ 15 ]的速度，图像边界 吻合度以及分割性能的影响。我们也提供对这几种超像素分割法的定性评估。我们的结论是，没有一种现有的方法完全满足上述所有性能。 为了解决这个问题，我们提出了一种新的超像素的算法：简单线性迭代聚类（SLIC），它应用k-means聚类算法以相似的方法生成超像素[ 30 ]。显而易见的是，在伯克利基准中证实SLIC在图像边界的吻合度方面不如现有的几种算法[20]，在Pascal [ 7 ]和MSRC [ 24 ]数据集分割时优于现有算法。此外，它比起现有方法处理速度更快，占有内存更小。除了这些可量化的优点，SLIC便于使用，生成大量超像素时简洁灵活，可扩展到更大规模并且易于获得。1 2 现有的超像素算法 超像素生成算法大致可以分为基于图或梯 度上升的算法。下面，我们回顾几种较为流行的超像素算法，包括一些原本不是专门为生成超像素而设计的算法。表1提供了一个检查方法的定性定量的总结，包括它们的相对性能。

基于超像素的图像分割方法研究

目录 摘要...................................................................... I ABSTRACT.................................................................III 第一章绪论 (1) 1.1研究背景及意义 (1) 1.2图像分割 (1) 1.2.1 传统图像分割方法 (2) 1.2.2 聚类分割方法 (5) 1.2.3 结合特定理论的分割方法 (5) 1.2.4 超像素分割方法 (6) 1.3 论文主要章节安排 (7) 第二章超像素分割算法介绍 (9) 2.1基于图论的算法 (9) 2.1.1 基于图的算法 (9) 2.1.2归一化割算法 (10) 2.1.3基于能量驱动的算法 (10) 2.1.4基于熵率的算法 (11) 2.1.5 GCa & GCb算法 (13) 2.2基于梯度上升的算法 (14) 2.2.1分水岭算法 (14) 2.2.2 TurboPixels算法 (15) 2.2.3简单线性迭代聚类算法 (17) 2.3超像素分割评价 (18) 2.3.1分割质量评价 (18) 2.3.2紧密度评价 (18) 2.3.3算法可控性评价 (18) 2.4实验结果及分析 (19) 2.5本章小结 (21) 第三章基于SLIC超像素与区域生长的图像分割算法 (23) 3.1 SLIC初始分割 (23) 3.1.1 颜色空间转换 (24) 3.1.2超像素分割实验 (24) 3.2 超像素块区域生长 (26) 3.2.1 种子区域选取 (26) V

kmeans图像分割算法

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;

基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计

基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator

基于图的快速图像分割算法

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

SLIC超像素分割算法和目前超像素算法的比较代码实现

Resource.h //{{NO_DEPENDENCIES}} // Microsoft Visual C++ generated include file. // Used by SLICSuperpixels.rc // #define IDD_SLICSUPERPIXELS_DIALOG 102 #define IDR_MAINFRAME 128 #define IDC_BUTTON_CREATESUPERPIXELS 1000 #define IDC_EDIT_SPCOUNT 1001 #define IDC_EDIT2 1002 #define IDC_EDIT_COMPACTNESS 1002 // Next default values for new objects // #ifdef APSTUDIO_INVOKED #ifndef APSTUDIO_READONLY_SYMBOLS #define _APS_NEXT_RESOURCE_VALUE 129 #define _APS_NEXT_COMMAND_VALUE 32771 #define _APS_NEXT_CONTROL_VALUE 1003 #define _APS_NEXT_SYMED_VALUE 101 #endif #endif Stdafx.h // stdafx.h : include file for standard system include files, // or project specific include files that are used frequently, // but are changed infrequently #pragma once #ifndef _SECURE_ATL #define _SECURE_ATL 1 #endif #ifndef VC_EXTRALEAN #define VC_EXTRALEAN // Exclude rarely-used stuff from Windows headers #endif #include"targetver.h"

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。

图像分割技术的原理及方法

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

图像分割算法有哪些

图像分割算法有哪些 数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。 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。1998年以来，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。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。 图像分割有哪些方法1 基于区域的图像分割 图像分割中常用的直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等均属于基于区域的方法。 （1）直方图门限分割就是在一定的准则下，用一个或几个门限值将图像的灰度直方图（一维的或多维的）分成几个类，认为图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属于同一个物体，可以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差（或最大类间方差）、最大熵（可使用各种形式的熵）、最小错误率、矩不变、最大繁忙度（由共生矩阵定义）等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息，而忽略了图像中的空间信息，对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。 （2）区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块

(完整版)图像分割算法的研究与实现_本科毕业设计

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

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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)

图像分割算法的实现与研究 开题报告

电子工程学院本科毕业设计开题报告 学号姓名导师 题目图像分割算法的实现研究 课题的意义（背景需求等，即为什么研究该课题）：图像分割是图像处理中的一项关键技术，也还是一经典难题，发展至今人没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，任何一单独的图像分割算法都难以对一般图像取得令人满意的分割结果，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。因此，对近几年来出现的图像分割方法作较全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研有一定的启发作用。阈值图像分割，K-means算法和分水岭算法都还有很多的缺陷和很大的发展空间，此课题有助于我们更好地了解，并对三种算法加以改进。 课题之前的研究基础（前人所做的工作）：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，至今已提出上千种分割算法．但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法．另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题．最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法．现有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本身的特点可分为全局阈值，局部阈值和自适应阈值三种分割算法，但是单阈值不能很好地处理包含多个前景的图像, 多阈值方法也有对于某些像素不能准确判断的缺点,因此，在克服以上理论缺点和承其优点的基础上，我将研究自适应阈值。现有的K-means算法存在很多缺点，如K值要事先给定；要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化；而且还要不断地进行样本分类调整。基于形态学分水岭的图像分割算法是目前图像分割中探讨较多的算法之一. 传统形态学分水岭算法主要存在过度分割和计算耗时两方面的问题。 课题现在要解决的问题（即研究什么）：用Matlab实现基于自适应阈值、K-means和分水岭算法的图像分割算法，同时，了解各个算法的运算原理及各自功能。并用这些算法对不同类型的图像进行分割，找出三个常规算法的不足与缺陷，分析其分

基于MATLAB的图像分割算法研究

摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator