基于纹理与灰度协同进化的图像分割算法

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图像编码中的区域分割与填充技术(一)

图像编码是数字图像处理中的一个重要环节，其目的是对图像进行压缩以减少存储空间或传输带宽。

在图像编码中，区域分割与填充技术是一种常用的方法，可以有效地提高图像的压缩率和质量。

本文将讨论图像编码中的区域分割与填充技术，并探索其在实际应用中的价值。

一、区域分割技术区域分割是将图像划分为多个独立的区域，每个区域内的像素具有相似的特征。

常见的区域分割算法包括基于阈值的分割、边缘检测和基于区域增长的分割等。

基于阈值的分割是一种简单而直观的方法，通过设定一个灰度值作为阈值，将图像分为两个不同的区域。

边缘检测是利用图像中像素灰度值变化的特点，找出图像中的边缘。

基于区域增长的分割算法是一种基于种子点的方法，通过种子点生长，将相邻像素合并到同一个区域中。

区域分割技术可以在图像编码中起到关键作用。

例如，在基于动态区块矩阵压缩的JPEG2000算法中，通过对图像进行区域分割，可以将不同区域的像素按照不同的压缩质量进行编码，从而有效地提高压缩效率。

此外，在目标检测和图像分割等领域，区域分割技术也被广泛应用。

二、填充技术的意义填充技术是指利用图像的局部特征，推测并填充图像中部分缺失的像素。

在图像编码中，填充技术可以帮助恢复被压缩的图像中的细节信息，提高图像的视觉质量。

常见的填充技术包括基于像素的填充和基于纹理的填充。

基于像素的填充是指利用图像中周围像素的信息，估计缺失像素的值。

例如，当图像中某个像素由于压缩等原因丢失时，可以利用周围像素的平均值或加权平均值来填充该像素，以尽量保持图像的连续性和平滑性。

基于纹理的填充是指通过学习图像的纹理特征，推测并填充缺失的像素。

例如，当图像中的某个纹理区域缺失时，可以通过寻找与该区域相似的纹理来进行填充。

这种填充技术可以提高图像的视觉连贯性和真实感。

填充技术在图像编码中具有重要作用。

例如，在基于深度学习的图像超分辨率重建算法中，通过学习图像的纹理特征，可以有效地推测并填充图像中缺失的细节信息，从而实现图像的高质量重建。

医疗影像处理中的图像分割算法使用方法与技巧

医疗影像处理中的图像分割算法使用方法与技巧医疗影像处理是一种应用广泛的技术，为临床诊断和治疗提供了重要支持。

在医疗影像中，图像分割是一个关键的步骤，它能够将影像中的不同区域或结构进行提取，为医生提供更准确的信息。

图像分割算法的使用方法和技巧对于提高分割效果具有重要意义。

本文将介绍医疗影像处理中常见的图像分割算法及其使用方法与技巧。

一、基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和最常用的方法。

它通过设定一个或多个阈值来将图像分割为不同的区域。

在医疗影像处理中，通过选择适当的阈值，我们可以将感兴趣的区域从背景中分离出来，例如分割出肿瘤或器官。

在使用基于阈值的算法进行图像分割时，以下几点技巧是需要注意的：1. 预处理：在进行图像分割之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，例如去噪、增强对比度等。

这样可以提高分割的结果质量。

2. 自适应阈值：在某些情况下，图像中的亮度和对比度可能会发生变化。

为了应对这种情况，可以使用自适应阈值的算法，根据图像不同区域的统计信息来选择合适的阈值。

3. 多阈值分割：有时候，一个阈值无法对图像进行有效分割。

这时可以尝试使用多阈值分割算法，根据不同的阈值对图像进行多次分割，然后结合结果。

二、基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法是利用图像中的边缘信息来分割图像的一种常见方法。

边缘是图像中灰度值变化较大的地方，通过检测图像中的边缘，可以将物体与背景分离出来。

以下是使用基于边缘的图像分割算法时的几个技巧：1. 边缘检测：为了得到图像的边缘信息，需要使用边缘检测算法，例如Canny算法、Sobel算法等。

在使用这些算法时，需要调整参数，以得到最佳的边缘检测结果。

2. 边缘连接：边缘检测算法有时会产生不连续的边缘线段。

为了得到完整的边缘，需要对边缘进行连接操作，将不连续的线段连接起来。

3. 边缘融合：在某些情况下，图像中的边缘可能会有重叠或交叉的情况。

为了解决这个问题，可以使用边缘融合算法，将重叠的边缘进行合并，提高分割的准确性。

灰度共生矩阵在指纹图像分割中的应用

为了能更直观地、量地描述图像的纹理特定征，从共生矩阵Ｐ衍生出一些能反映纹理特征的数据，为二次统计特征值。称
Ｌｉａ，ＧｏＣａｆｎＰｎｕｎ ’ ｉＨｕｎｕｈｏｅｇ，ｉｇＹａ。
（．ｐｒｍｅｔｏｍｐｔｒＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙ，Ｘｕｈｎｉｅｓｔ１ＤｅａｔｎｆＣｏｕｅｃｅｃｎｃｎｌｇｃａｇＵｎｖｒｉｙ，Ｘｕｈｎｃａｇ，４１０，Ｃｈｎ６００ｉａ；
Ｃ —ｃｕｒｎｅｍａｒ，ＬＭ）６］ＯｏｃｒｅｃｔｉＧＣ［８的二次统计特征ｘ－能定量地、确地反映图像的纹理特征。本文先分准析了在指纹图像中获取灰度共生矩阵所需要的灰度级数、位移量、相对方向等参数的取值，以及由此
集、纹预处理、征提取、指特指纹分类、纹匹配等指
而那些包含低质量及在后续处理中很难恢复的图
像区域的部分称为背景区。纹图像分割的目的就指
几部分组成。指纹分割属于指纹预处理，分割结果
基金项目：南省高等学校青年骨干教师资助计划（Ｏ９ＧＪ一２）助项目；南省政府决策研究招标课题基金河２ＯＧＳ１０资河
ｔｌｒｓｔｎＦＶＣ２０４ｓｗｈｔｔｒｐｏｅｇｒｔａｅｕｌｓｏ０ｈｏｔａｈｅｐｏｓｄａｌｏｉｈｍｅｆｒｓｗｅｌａｓｒｂｕｔｉａｐｒｏｍｌｎｄｉｏｓｎｈｎ— ｄｌｎｇｔａｉｄｑｌｔｅｆｆｎｒｒｎｔｉｇｅｏｌｃｅｎａｙｃｒｕｍｓａｃ．ｉｈｅｖｒｅｕａｉｉｓｏｉｇｅｐｉｍａｓｃｌｅｔｄｉｎｉｃｔｎｅ

结合模糊聚类算法的图像分割方法

张勇昌
（江苏建筑职业技术学院公共基础学院江苏徐州２１１）２１６
【摘要】在介绍聚类分析原理的基础上，比较了几种聚类分割算法，出了模糊Ｃ均值聚类方法在图像分割中得一的优势。最后，于排列组合熵和灰度特征，基结合模糊Ｃ均值聚类算法对图像纹理进行分割。实验结果表明，一该方法既能快速地分割图像，又具有较好的抗噪能力，分割效果较为理想。
基于聚类分析的图像分割方法是图像分割领域中
一
理，ｗｉ首先提出了图像分割时应该采用模糊处理Ｐｔｔ的方法［。３同时，练样本图像的匮乏又需要无监督分］训析，而模糊聚类正好满足这两方面的要求，因此成为图
【键词】模糊Ｃ均值，图像纹理，纹理分割，灰度特征关一
中图分类号：Ｔ３１４Ｐ９．１文献标识码：Ａ
ＡＢＴＳＲＡＣＴＩｈｎｒｄｃｉｎｏｌｓｅｉｇａａｙｉ，ｔｅｂｓｃｐｉｃｐｅｏｈｏａｉｏｆｓｖｒｌｃｕｔｒｎｅｍｅｔｔｎｎｔｅｉｔｏｕｔｏｆｃｕｔｒｎｎｌｓｓｈａｉｒｎｉｌｆｔｅｃｍｐｒｓｎｏｅｅａｌｓｅｉｇｓｇｎａｉｏａｇｒｔｍ，ｄａｔｅｃｍｅｎｌｓｅｉｇｉｈｍａｅｓｇｎａｉｎｍｅｈｄｏｄａｔｇ．Ｆｎｌｉｇｅｔｒｅｍｅｔｔｏａｅｌｏｉｈｒｗｈ－ａｓｃｕｔｒｎｔｅｉｇｅｍｅｔｔｔｏｆａｖｎａｅｉａｌｎｏｙ，ｍａｅｔｘｕｅｓｇｎａｉｎｂｓｄｏｈｅｍｕａｉｎａｄｃｍｂｎｔｎｅｔｏｙａｄｇａｈｒｃｅｉｔｓ，ｃｍｂｎｄｗｉｈｕｚ — ａｓｃｕｔｒｎｌｏｉｈ．Ｔｈｎｔｅｐｒｔｔｎｏｉａｉｎｒｐｎｒｙｃａａｔｒｓｉｏｏｃｏｉｅｔｔｅｆｚｙｃｍｅｎｌｓｅｉｇａｇｒｔｍｈｅ

基于灰度特性的指纹图像分割算法

文章编号：０７２５（０６叭．０８０１０．８３２ｏ）０６．４
基于灰度特性的指纹图像分割算法
甘树坤，欧宗瑛，魏鸿磊
（大连理工大学机械工程学院，辽宁大连１６２）１０４
摘要：提出了一种简便的指纹图像的分割算法，为可靠、准确地实现指纹自识别提供一种可行的方法．算法中通过合理的运用图像灰度特性，以较低的计算代价有效地解决了指纹图像分割问题．这种算法处理的效果好、速度快．运行实验表明，这种分割算法对于指纹图像的预处理是很有效的．
关键词：指纹；图像分割；预处理；灰度特性
中圈分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４
文献标识码：Ａ
在指纹的自动识别系统中，主要是以指纹的细节特征（端点、分叉等）为基础来识别的，而细节特征的提取主要依赖于输入的指纹的质量．由于受各种因素的影响，输入的指纹图像一般都可能是含噪较多的图像．，因此有必要对指纹图像进行预处理来消除图像中的噪声，从而便于提取正确的指纹细节特征．对于指纹图像的预处理，在不同的指纹识别系统中一般可分为分割、向提取、方图像增强、二值化、细化及后处理和细节特征提取等，通过预处理提取的指纹细节特征点，进行最终的匹配与验证．指纹图像的分割通常位于预处理过程的起始，是预处理过程的关键性的一步．指纹图像分割的主要目的是划分出非指纹的背景区域和有效的指纹区域，使后续处理能集中于有效区域进行．较好的指纹图像分割算法还应在分割及后续处理中减少时间。在分割的过程中保护有效的指纹的纹理特征。从而提高指纹特征提取的精确度，优化整个识别系统的处理过程．另外，好的分割算法，还要对不同质量的指纹分割具有良好的鲁棒性．本文在对不同指纹图像的分析及分割算法研究的基础上，出了一种有提效、、简捷通用性强的分割算法，并通过实验结果给出了本算法具有优越性的相应结论【１卜３．

基于灰度共生矩阵的纹理特征提取_概述及解释说明

基于灰度共生矩阵的纹理特征提取概述及解释说明1. 引言1.1 概述纹理特征是一种用于描述图像或物体表面细节的重要特征。

在许多领域中，如计算机视觉、图像处理和模式识别等，纹理特征的提取对于实现自动分析和识别具有重要作用。

然而，由于图像数据量庞大且复杂多样，如何从中提取出有效的纹理特征一直是一个具有挑战性的问题。

1.2 文章结构本文将着重介绍一种基于灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）的纹理特征提取方法。

为了更好地说明该方法的原理和优势，文章将依次介绍灰度共生矩阵概念、纹理特征提取方法、应用案例与实验结果分析，并最后对整个研究工作进行总结和展望。

1.3 目的本文旨在通过对基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法进行概述及解释说明，帮助读者深入了解该方法的原理和应用领域。

同时，通过应用案例与实验结果分析部分的介绍，使读者更好地理解该方法在模式识别中的应用价值。

最后，本文将对研究工作进行总结和展望，为未来的应用和发展提供参考。

2. 灰度共生矩阵概念2.1 灰度共生矩阵定义灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，简称GLCM）是一种常用的纹理分析方法，用于描述图像中像素间的灰度值关系。

其基本思想是统计图像中不同位置像素对之间的灰度值相关特征，从而表征图像纹理的统计信息。

2.2 灰度共生矩阵计算方法灰度共生矩阵的计算主要包括以下步骤：首先，选择一个特定的灰度距离和方向，根据距离和方向确定相邻像素对；然后，统计这些相邻像素对在指定灰度级别上出现次数，并构建灰度级别之间的共生矩阵；最后，根据所得到的共生矩阵可以计算出一系列反映图像纹理特征的统计量。

2.3 灰度共生矩阵特性分析通过分析灰度共生矩阵可以得到多项有关图像纹理特征的统计参数。

常见的参数包括：(1) 对比度（Contrast）：反映了不同灰度级别对之间强度变化的对比程度；(2) 同质性（Homogeneity）：反映了不同灰度级别对之间相邻像素对灰度值接近程度的均匀性；(3) 能量（Energy）：反映了图像中不同灰度级别出现的频率或概率，即图像的复杂程度；(4) 相关性（Correlation）：反映了图像中不同灰度级别对之间线性相关关系的强弱；(5) 熵（Entropy）：反映了图像中不确定性和复杂性，越大表示纹理越复杂。

OpenCV图像分割

图像分割之（一）概述zouxy09@/zouxy09所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。

我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。

1、基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。

因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。

2、基于边缘的分割方法所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续性的反映，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。

通常情况下，基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。

阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。

正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定边缘，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。

3、基于区域的分割方法此类方法是将图像按照相似性准则分成不同的区域，主要包括种子区域生长法、区域分裂合并法和分水岭法等几种类型。

种子区域生长法是从一组代表不同生长区域的种子像素开始，接下来将种子像素邻域里符合条件的像素合并到种子像素所代表的生长区域中，并将新添加的像素作为新的种子像素继续合并过程，直到找不到符合条件的新像素为止。

该方法的关键是选择合适的初始种子像素以及合理的生长准则。

区域分裂合并法（Gonzalez，2002）的基本思想是首先将图像任意分成若干互不相交的区域，然后再按照相关准则对这些区域进行分裂或者合并从而完成分割任务，该方法既适用于灰度图像分割也适用于纹理图像分割。

分水岭法（Meyer，1990）是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。

基于纹理特征多分辨双Markov-GAR模型的SAR图像分割

: 统计分
析的方法 ,几何 ( 或结构分析) 的方法 , 基于模型的方法和信号处理的方法。SAR 图像纹理属于随机纹理 , 分为细微纹理、中等纹理和宏观纹理
[ 2]
USMMPM) 对 SAR 图像进行纹理分割。从实验结果看本文中的方法对于一些 SAR 图像在分割精度上要优于单纯基于灰度图像之上的多分辨双 Markov G AR 模型纹理分割方法。 1 灰度共生矩阵( G LCM) Haralick 提出用灰度共生矩阵表示图像像素间的空间关系 ,以灰度共生矩阵所产生的一些统计量作为纹理特征 ,是一种有效的测度图像纹理的数学方
收稿日期 : 2006207211 ; 修回日期 :200 6211221 基金项目 : 国家自然科学基金 ( 60 37 500 3) ;航空科学基金 ( 0 31 530 59 )
[4 ]
、基于小
678
宇航学报
第度值 , 则对应该区域的灰度共生矩阵是一个 N ×N 阶的矩阵 , 灰度共生矩阵中元素 ( i , j ) ( i , j ∈ N) 的值表示沿某一方向、由距离 d 分开的分别具有灰度 i 和 j 的两相邻像素出现在图像上的相对频率。这样的矩阵是对称的 ,并且有一个两相邻像素之间角度关系的函数。既可以在整个图像上计算共生矩阵 ,也可以在扫描图像的小窗口中计算共生矩阵。Haralick 曾计算出 14 种统计量 , 本文所采用的特征统计量有以下几种 : 最大概率 max ( Pij )
[8 ]
。由于
SAR 图像纹理信息通常具有统计学上的意义 , SAR 图像纹理分析主要采用的是统计分析和基于模型的方法。大量的实验表明 , 对于 SAR 图像 , 描述各类别整体分布规律的纹理特征是用以分割的优选特征 [3 ] 。常用的分析方法有灰度共生矩阵 ( Gray Level Co2occurrence Matrices ,即 G LCM) 纹理测度

基于深度学习的图像分割关键算法-毕业论文

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要随着大数据的应用和机器学的发展，人工智能逐渐从虚无走向现实。

在机器人学中，机器人的学习都是基于大量数据的基础上，对大量的数据进行特征提取和特征分析，进而找到不同数据之间的相同点，进而进行判断。

当处理图片时，深度学习也是通过区分图像中每隔像素的RGB或者灰度进行判断，并在像邻域内部进行特征提取。

针对图像分割问题，本文从弱监督学习的角度出发进行图像分割，通过一定的规则对图像中部分物体的缺失部分进行补偿，其具体实现流程如下：根据所需要处理的图像构建该图像的邻域图，在构建邻域时，需要参考图像和其相对应的激活映射关系。

需要将像素内部及像素周边设定半径范围内像素进行连接。

连接的语义相似度可以通过AN进行估算。

对于单个的类而言，CAM 中的稀疏激活是随着图上的随机游走将稀疏激活传递到周边语义相同的区域，边缘相似度对鼓励语义相似区域进行稀疏激活传播，同时也对边缘不相似区域惩罚稀疏激活传播。

这种传播规则会一定程度的对CAM进行修改，通过修改CAM 可以恢复图像的形状。

这一系列过程作为一个集合，并将大量的类似集合作为训练集进行图像训练。

这样一来可以获得分析大量像素处修改的CAM的最大激活相关联的类标签，进而可以进一步合成分割标签。

然后通过将大量训练生成的分割标签通过SegNet网络进行二次训练，进而得出用于测试的图像分割模型。

本文的算法是在标准数据集的基础上进行了检验，根据实验结果，可以明显的验证了本文算法的合理性及有效性。

关键词：神经网络；弱监督学习；语义分割Key Algorithm of Image Segmentation Based on DeepLearningABSTRACTWith the application of big data and the development of machine science, artificial intelligence gradually moves from nothingness to reality. In robotics, robot learning is based on a large number of data, a large number of data for feature extraction and analysis, and then find the same point between different data, and then judge. When processing a picture, depth learning is also judged by distinguishing the RGB or grayscale of every pixel in the image, and extracting features in the image neighborhood. In view of the problem of image segmentation, this paper starts from the perspective of weak supervised learning to segment the image, and compensates the missing part of some objects in the image through certain rules. The specific implementation process is as follows:The neighborhood map of the image is constructed according to the image to be processed. When constructing the neighborhood, it is necessary to refer to the activation mapping relationship between the image and the corresponding image. It is necessary to connect the pixels within the radius set by the interior and periphery of the pixel. The semantic similarity of connections can be estimated by an. For a single class, the sparse activation in cam transfers the sparse activation to the region with the same semantics as the random walk on the graph. The edge similarity encourages the sparse activation propagation in the semantic similar region, and also punishes the sparse activation propagation in the edge dissimilar region. This kind of propagation rule will modifycam to a certain extent, and the shape of image can be restored by modifying cam. This series of process as a set, and a large number of similar sets as training sets for image training. In this way, we can get the maximum activation related class label of cam which is modified at a large number of pixels, and further synthesize the segmentation label. Then, the segmentation tags generated by a large number of training are trained twice through the segnet network, and then the image segmentation model for testing is obtained.The algorithm in this paper is tested on the basis of standard data set. According to the experimental results, it can obviously verify the rationality and effectiveness of the algorithm in this paper.Keywords:Neural Network; Weak Supervised Learning; Semantic Segmentation目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (4)1 绪论 (6)1.1 研究背景与意义 (6)1.2 国内外研究现状 (8)1.3 存在的问题及技术难点 (11)1.4 论文的主要内容架构....................................................错误!未定义书签。

基于支持向量机和灰度共生矩阵的纹理图像分割方法

Ｋｅｏｄ：ｓｐｏｅｔｃｉｅＳＭ）ｇａｖｌＯｏｃｒｎｅｍｔｘｔｔｒａｒｅｔｃｏ；ｉａｅｙｗｒｓｕｐｒｖｃｒｔｏｍａｈｎ（Ｖ；ｒｙｌｅＣ－ｃｕｒｃａｉ；ｅｕａｆｔｅｘａｔｎｍｇｅｅｒｘｌｅｕｒｉ
从而有效地描述了纹理。本文将支持向量机（ｕｐｒｖｃｓｐｏｅ— ｔｔａｈｎ，ＶｏｍｃｉｅＳＭ）对纹理图像的灰度共生矩阵的特征属性ｒ进行分类，以达到图像分割的目的。
１灰度共生矩阵特征属性
题，大量研究者在图像分割方面已取得了一定的研究成果，
陈
英，：于支持向量机和灰度共生矩阵的纹理图像分割方法等基２多项式核函数）
６１
设ｔ￣ｙ图像的像素集，Ｌ是图像函数，表明每个像素的灰
度值都取自集合Ｇ，，则可以表示为， × 一Ｇ：。
ｇａｓａｅｄｒｃｏ，ｃｌｅｈｏｈｏｎｇｉｄｆｈｎｅ，ｐｏｅｔｃｉｅＳＭ）ｓｓｄｉｒｙｃｌｉｔｉｔｎｌａｎｉｂｒｏｄａｄｍａｎｔｅｏａｇｓｓｐｒｖｃｒｈｎ（Ｖｉｕｅｅｎｈｅｉｏｇｕｃｕｔｏｍａｎ
对间隔距离、像素对方向和灰度量化级这４个方面的影响。对于移动窗口的大小，般大的纹理窗口有利于纹理一特征的计算，因为它包含了更多的像素点，可以获得较准其确的纹理特征，是太大的纹理窗口将不利于计算边界处但的纹理特征，至会掩盖小的组织结构；甚如果窗口太小则无法捕捉影像目标独特的纹理特征。对于像素对间隔距离，

基于统计几何的纹理特征提取及分类算法

关键词：特征提取；支持向量机；统计几何特征
中图分类号：Ｎ９１３Ｔ３１Ｔ１．；Ｐ９７文献标识码：Ａ
Ｉａｅｔｅｅｔａｔｏａｍｇｅｆａｕｒｘｒｃｎｎｄｌｓｉｃｔｏｂａｅｎｔｔｓｃｌｉｃａｓｆａｎｓｄｏｓａｔａｉｉｉｉｇｅｍｅｒｃｅｔｅｏｔｉａｆａｕｒｓｌ
ｓｓｅａｄｓｂｌｓｓｓｅｗｈｃａｃｉｖｉｈｙａｃｒｔｅｔｒｌｓｉｃｔｎＡｓａｎｅｆａｕｅｅｔａｔｎｙｔｍｎｕｃａｓｙｔｍ，ｉｈｃｎａｈｅｅｈｇｌｃｕａｅｔｘｕｅｃａｓｆａｉ．ｗｅｔｒｘｒｃｉｉｏｏ
…
＝
ｎ一ｊ，
中采用二次投票法对粗分类的结果做精确的判别。二次投
唧，夏ｚ１
ｄｌ０、
ｎｊ）－１吣（
７
票法是利用粗分类得到的ｎ个待选类别号，再对测试纹理子图做一次投票选择，选择这ｎ个类别得票最多的一个做
阳
ＺｈａｅｑｉｎｎｇＷｎａ
（ｃｏｌｆｎｏｍａｏｄｍｍｕｉｔｎＥｇｅｒｇＮｏｔｉｅｉｆｈｎ，ａｕｎ００５，ｉａＳｈｏｏｆｒｆｎａｌｉｎＣｏｎｃｉｎｉｅｎ，ｒＵｎｍ￣ｏｉａＴｉａ，３０１Ｃｈｎ）ａｏｎｉｈｖＣｙ
ｉｅｐｃａｌｔｄｅｈａｅ．ｎｅｔｘｕｅｃａｓｃｔｎｓｓｅｉｃｎｔｃｅｙｃｍｂｎｎｈｓｔｏｓ、ｉｈｓｓｅｉｌｓｉｄｉｔｅｐｐｒｄｔｅｔｒｌｓｆａｉｙｔｍｓｏｓｕｔｄｂｏｉｇｔｅｅｍｅｈｄ Ⅳ ｔｙｕｎａｈｉｉｏｒｉ

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。

s n a k e 算法总结 ( 2 0 2 0 )

图像分割-传统方法所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。

多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。

因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。

固定阈值分割:固定某像素值为分割点。

直方图双峰法：Prewitt 等人于六十年代中期提出的直方图双峰法(也称 mode 法) 是典型的全局单阈值分割方法。

该方法的基本思想是：假设图像中有明显的目标和背景，则其灰度直方图呈双峰分布，当灰度级直方图具有双峰特性时，选取两峰之间的谷对应的灰度级作为阈值。

如果背景的灰度值在整个图像中可以合理地看作为恒定，而且所有物体与背景都具有几乎相同的对比度，那么，选择一个正确的、固定的全局阈值会有较好的效果.算法实现：找到第一个峰值和第二个峰值,再找到第一和第二个峰值之间的谷值，谷值就是那个阀值了。

迭代阈值图像分割:1．统计图像灰度直方图,求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为ZMAX和ZMIN，令初始阈值T0=(ZMAX+ZMIN)-2；2．根据阈值TK将图象分割为前景和背景，计算小于TO所有灰度的均值ZO，和大于TO的所有灰度的均值ZB。

3．求出新阈值TK+1=(ZO+ZB)-2；4．若TK==TK+1，则所得即为阈值；否则转2，迭代计算。

自适应阈值图像分割: 有时候物体和背景的对比度在图像中不是处处一样的，普通阈值分割难以起作用。

这时候可以根据图像的局部特征分别采用不同的阈值进行分割。

只要我们将图像分为几个区域，分别选择阈值，或动态地根据一定邻域范围选择每点处的阈值，从而进行图像分割。

大津法 OTSU （最大类间方差法）：日本学者大津在1979年提出的自适应阈值确定方法。

图像分割算法

(3) Prewitt算子 Prewitt算子在点(i,j)的梯度幅值表示为：
2 G(i, j ) G x2 G y
简化的卷积模板表示形式为： G (i, j ) G x G y 其中，sx和sy分别x方向和y方向梯度的模版形式：
1 1 sx 0 0 1 1 1 0 1 1 sy 1 1 0 0 0 1 1 1
Pa Pi 前景点所占比例
i 1 L
Pb
i T 1 T
P 背景点所占比例
i i 1 L
wa i wb
Pi 前景点平均灰度 Pa Pi
b
i T iPi 全局平均灰度
阈值分割就是简单地用一个或几个阈值将图像的灰度直方图分成几个类,认为图像中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个物体。阈值分割法主要有两个步骤: 第一, 确定进行正确分割的阈值; 第二, 将图像的所有像素的灰度级与阈值进行比较, 以进行区域划分, 达到目标与背景分离的目的。其基本原理的数学模型描述为:
1 Sx 0 0 1
0 Sy 1
1 0
(2) Sobel算子 Sobel算子在点(i,j)的梯度幅值表示为：
2 G(i, j ) G x2 G y
简化的卷积模板表示形式为：
G (i, j ) G x G y
其中，sx和sy分别x方向和y方向梯度的模版形式：
1 g (i, j) 0
f (i, j) T f (i, j) T
常见的阈值分割算法有：双峰法、最大类间方差法（OTSU）、迭代法、最大熵等。
1.双峰法双峰法的基本思想：它认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。适用范围：当前后景的对比较为强烈时，分割效果较好；否则基本无效。 2.最大类间方差法（OTSU）最大类间方差法的基本思想：将待分割图像看作是由两类组成，一类是背景，一类是目标，用方差来衡量目标和背景之间的差别，使得目标和背景两类的类间方差最大的灰度级即认为是最佳阈值。 T 最佳阈值分割公式：

Matlab中的图像分割与轮廓提取技巧

Matlab中的图像分割与轮廓提取技巧在数字图像处理中，图像分割是一个基本且关键的任务。

通过将图像划分为不同的区域或对象，图像分割可以帮助我们更好地理解图像中的内容，并提取出我们所需的信息。

而图像分割的一个重要部分就是轮廓提取，它可以帮助我们准确地描述图像中感兴趣对象的形状和边缘。

在本文中，将介绍Matlab中常用的图像分割与轮廓提取技巧。

一、基于阈值的图像分割方法阈值分割是一种常用的简单而有效的图像分割方法。

它基于图像中像素的灰度值，将图像分割成具有不同灰度的区域。

在Matlab中，可以使用im2bw函数将图像转换为二值图像，并提供一个阈值参数。

通过调整阈值值，我们可以得到不同的分割结果。

此外，Matlab还提供了一些自动阈值选择方法，如Otsu方法和基于最大类间方差的方法。

二、基于区域的图像分割方法基于区域的图像分割方法是一种将图像分割为不同区域的方法。

它通常基于一些与像素相关的特征，如颜色、纹理和形状。

在Matlab中，可以使用regionprops函数计算图像的区域属性，如面积、中心位置等。

然后，可以根据这些区域属性将图像分割成不同的区域。

此外，还可以使用图像均值漂移算法和超像素分割算法等进行基于区域的图像分割。

三、基于边缘的图像分割方法基于边缘的图像分割方法是一种通过提取图像中的边缘信息来进行分割的方法。

它通常基于边缘检测算法，如Canny算子和Sobel算子。

在Matlab中，可以使用edge函数实现边缘检测，并提供一些参数来调整边缘检测的结果。

通过检测图像中的边缘，我们可以得到图像的轮廓信息，并将图像分割成不同的部分。

四、轮廓提取技巧在图像分割中，轮廓提取是一个重要且常用的步骤。

它可以帮助我们准确地描述和表示感兴趣对象的形状和边界。

在Matlab中，可以使用一些函数来提取图像的轮廓，如bwboundaries函数和imcontour函数。

这些函数可以将二值图像或灰度图像中的轮廓提取出来，并可视化或保存为具有不同宽度和颜色的图像。

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，使其在实际的图像处理中得到有效的应用，严格定义图像分割的概念是十分必要的。

熟悉图像分割的基本原理与实现方法

熟悉图像分割的基本原理与实现方法图像分割是图像处理中的一项重要技术，其主要目标是将一张图像分为多个互不相交的区域，每个区域内具有自己的特征和语义信息。

它对于图像识别、目标检测、图像重建等方面都有着重要的应用价值。

本文将介绍图像分割的基本原理与实现方法。

一、图像分割的基本原理图像分割通常有两种方式：基于区域和基于边缘。

基于区域的方法是按照图像中像素的灰度、色度或纹理等特征将图像划分为多个连续的区域，以区域内的像素值相似度高作为区域的标准。

基于边缘的方法则是将一张图像看成是由若干条相交或平行的边缘组成，然后通过提取图像中的边缘信息来进行分割。

1.基于区域的分割方法基于区域的分割方法是通过区域内像素的相似度来划分图像的。

由于图像中同一区域内的像素具有相同的特征，因此可以通过计算每个像素与邻域像素的相似度来划分出互不相交的区域。

具体的分割方法包括以下几种：（1）阈值分割：通过设定一定的灰度或色度阈值，将图像中大于或小于该阈值的像素分别分为两个区域。

（2）基于区域生长的分割：以种子点为出发点，不断地添加与当前区域像素相似的新像素，直至当前区域的像素值变化较大为止。

（3）区域分裂和合并算法：先将整幅图像分成较小的区域，然后使用某些划分规则，将相邻区域合并成为更大的区域，这样反复进行，最终得到所需的分割结果。

2.基于边缘的分割方法基于边缘的图像分割方法是通过图像边缘信息和像素间的灰度差异来确定区域的边界。

这种方法通常通过以下步骤来实现：（1）边缘检测：在图像中检测出像素值变化较大的边缘路径。

（2）边缘连接：将邻近像素中灰度值相似的边缘路径连接成为一个连续的边界线。

（3）区域生长：使用某些规则，将相邻的边界线合并成为一个较大的区域。

二、图像分割的实现方法通过以上介绍，我们可以看到，图像分割的方法各不相同，具体实现也需要根据不同的情况选择不同的方法。

1.阈值分割阈值分割是一种比较常见简单的图像分割方法，它包括全局阈值和自适应阈值两种方法。

基于SLIC和区域生长的目标分割算法

图像分割是图像理解的重要组成部分，是计算机视觉的基石，也是图像分析、图像识别等方法的首要步骤，图像分割结果的好坏会对图像的后续处理过程产生决定性的影响，在计算机视觉的产生和发展过程中，图像分割是图像工作者碰到的最困难的问题之一。

图像分割即是根据图像的灰度、纹理、形状等特征将图像划分成互不相交的若干区域，同时保证区域内部在分割特征上保持各向同性，区域与区域之间在分割特征上保持各向异性。

在实际应用中即为在待分割图像中提取出人们关心的区域，为图像处理中的其他方法打下基础。

在图像分割的发展历史中，阈值分割、区域生长、边缘检测是人们常用的三大类传统分割方法。

近年来，随着机器学习的兴起，图像分割也呈现出了百花齐放的景象，基于机器学习的聚类分割、基于深度学习的神经网基于SLIC和区域生长的目标分割算法韩纪普，段先华，常振江苏科技大学计算机学院，江苏镇江212000摘要：传统区域生长算法的分割结果依赖于种子点的选取，且图像自身的噪声以及灰度值不均匀等问题易在分割目标过程中形成分割空洞，针对以上问题提出了基于超像素的改进区域生长算法。

采用拉普拉斯锐化，增强待分割目标边界，之后根据像素灰度相似的特征采用SLIC（简单线性迭代聚类算法）超像素分割将原始图像分割成若干不规则区域，建立不规则区域间的无向加权图，选取种子区域，根据无向加权图以分割好的不规则区域为单位进行区域生长，最后在分割目标边缘处以像素为单位做区域生长，细化边界。

对比于传统区域生长算法，改进后的算法在分割结果上受种子点选取影响较小，且能有效地解决分割空洞等问题。

对比于聚类分割，Otsu（最大类间方差）阈值分割法等典型算法，该算法在分割精度上具有明显优势。

关键词：拉普拉斯锐化；简单线性迭代聚类算法（SLIC）；区域生长；目标分割文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0254Target Segmentation Algorithm Based on SLIC and Region GrowingHAN Jipu,DUAN Xianhua,CHANG ZhenSchool of Computer Science,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang,Jiangsu212000,China Abstract：The segmentation result of the traditional region growing algorithm depends on the selection of the seed point.The noise of the image and the uneven grayscale value are easy to form the segmentation cavity in the process of segmen-tation.Aiming at the above problems,an improved region growing algorithm based on superpixel is proposed.Frist of all, the Laplacian sharpening is used to enhance the boundary of the target to be segmented.According to the features of gray similarity,the SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）superpixel segmentation method is used to segment the original image into several irregular regions.Then an undirected weighted graph based on irregular regions will be established.A region is selected as a seed,the region is grown in units of the segmented irregular regions according to the undirected weighting map.To clarify the edge area,the region growing algorithm in pixels runs at the edge of the segmentation target pared with the traditional region growing algorithm,the improved algorithm is less affected by the seed point selection in the segmentation result,and the improved algorithm can effectively solve the problem of segmentation holes. Compared with clustering segmentation,Otsu threshold segmentation method,the proposed algorithm has obvious advan-tages in segmentation accuracy.Key words：Laplacian;Simple Linear Iterative Clustering（SLIC）;regionl growing;target segmentation基金项目：国家自然科学基金（61772244）；江苏省研究生创新计划项目（KYCX18_2331）。

自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用

第17卷第10期2005年10月计算机辅助设计与图形学学报JOURNAL OF COMPU TER 2AIDED DESIGN &COMPU TER GRAPHICSVol 117,No 110Oct 1,2005　收稿日期:2004-06-10;修回日期:2004-10-22　基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(2003CB716104)自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用陆剑锋1,2)　林　海2)　潘志庚1,2)1)(杭州电子科技大学虚拟现实实验室　杭州　310018)2)(浙江大学CAD &CG 国家重点实验室　杭州　310027)(jflu @cad 1zju 1edu 1cn )摘要　提出一种通过计算种子点附近邻域统计信息,自适应改变生长标准参数用于医学图像分割的算法1在切片图像预处理过程中,考虑到体数据相邻切片之间高度的相关性,在相邻层之间采取高斯核滤波去除噪声,并通过各向异性滤波算法对该层切片进行滤波1实验结果表明,该算法可有效地提取出图像区域,具有较好的鲁棒性1关键词　图像分割;各向异性滤波;区域生长;高斯滤波中图法分类号　TP391141Adaptive R egion G rowing Algorithm in Medical Images SegmentationLu Jianfeng 1,2)　Lin Hai 2)　Pan Zhigeng 1,2)1)(Instit ute of V i rt ual Reality and M ulti media ,Hangz hou Dianzi U niversity ,Hangz hou 310018)2)(S tate Key L aboratory of CA D &CG ,Zhejiang U niversity ,Hangz hou 310027)Abstract In this paper we put forward an adaptive region growing algorithm for image segmentation by estimating the parameters through investigation of the statistical characteristics in local regions 1By the algo 2rithm ,we use G aussian mixture model to describe the properties of the region and employ an effective data clustering algorithm to calculate the parameters 1Considering the similarity of the neighbor slices in the med 2ical volume data ,a G aussian filter is applied in perpendicular direction to reduce the noise 1In a slice image ,an anisotropic diffusion filter is used to preserve the edge information 1A number of medical images are test 2ed to demonstrate the applicability and reliability of the proposed algorithm 1K ey w ords image segmentation ;anisotropic diffusion ;region growing ;G aussian filtering1　概述及相关工作在现代的医疗实践中,X 射线,CT ,MRI 等医学影像资料正在临床诊断上起着重要作用,在很多情况下它们是比较可靠的诊断依据之一1近年来,在利用计算机对医学图像进行分析识别,从而辅助医生诊断和治疗方面有着很多研究,其中用到的一些关键技术,如医学图像分割等,正得到研究者越来越多的重视1在文献[1]中,Adams 等将分割技术分成基于阈值[223]、基于边界搜索定位[4]、区域的生长与融合[526]以及混合方法四大类1基于阈值的方法比较简单,通过将图像中每点的值和阈值比较从而判断是否属于同一区域,这种方法的关键是阈值的选取,一般采用对直方图外形进行分析的方法,并且提供与用户的交互,Sahoo 等[2]详细分析了基于阈值的各种方法1基于边界定位的方法包括利用特定算子检测边界以及一些利用能量函数最小化求解的方法等,这种方法的缺点是对噪声较敏感1区域生长的方法一般需要被分割的区域具有某种特定的共同特征,通过不断比较种子点周围的点是否符合融合标准从而达到区域的生长1目前这方面的研究主要集中在设计特征衡量标准和生长标准,以及提高算法的有效性和精确性方面[526]1区域生长是一种被广泛应用的图像分割算法,在原始算法基础上研究者们提出了各种各样的扩展算法1Pohle等把待分割区域像素值看作一个正态发布,先用原始区域生长算法估算出分布参数,再将该参数应用到第二遍生长过程中,从而获得更好的结果[7]1为了克服大多数区域生长算法对于初始种子点的选取顺序和位置敏感的问题,Zheng等开发出不需种子点的自动分割算法[8];于水等将图像的纹理信息和灰度信息融合在区域生长的标准中[9]; Law等把平面的区域生长算法扩展到三维空间[10]1文献[11212]将模糊理论和优化算法应用到区域生长算法中1各向异性滤波是图像处理中一种强有力的去噪方法,能够在去除图像噪声的同时避免对边界区域模糊1Perona等在1990年首先提出了各向异性滤波方法[13],用来克服线性滤波如高斯滤波在对图像滤波的同时造成边界发生模糊的缺陷,他们同时分析了不同的系数函数对于图像边界的影响1在此基础上,G erig等开发出多通道各向异性扩散技术[14],通过两个通道的数据来计算扩散系数,可以更有效地去除噪声,图像的细节保持得更好,但他们没有讨论扩散计算中的收敛稳定性问题1Weickert改写了张量形式的各向异性扩散方程,使得该算法对于各类图像均体现出较好的效果[15]1本文首先利用医学数据相邻多层数据之间的相关性构造高斯卷积核进行滤波,然后根据自适应算法选取各向异性滤波参数,并将滤波后结果作为局部自适应区域生长算法的输入,最终得到分割好的图像12　算法框架本文算法流程如图1所示1图1　本文算法基本流程图211　相邻切片高斯滤波在医学体数据中,由于每层切片之间的距离很小,因此相邻两层切片的数据具有很高的相关性,可以通过相邻切片的数据信息来指导当前层的分割1对于CT数据而言,图像中每点的数据值代表组织结构对X射线的吸收加上噪声和伪影的影响1对于某种组织结构,对X射线的吸收可以看作是一常数,噪声可以认为是均值为零的高斯分布1图2所示为相邻多层切片的高斯卷积说明;图3所示为实验结果,从图3可以看出,该方法能够有效地滤除切片中的噪声,达到较好的效果1图2　多切片高斯滤波说明a原始切片b加入高斯噪声c滤波后切片图3　多切片高斯滤波效果212　各向异性滤波各向异性滤波的思想来源于对扩散方程I t=Δ・ΔI的求解1将I看作是图像的亮度函数,I t为函数I关于时间t的偏导,Δ是梯度算子1根据格林公式,改写扩散方程为I(x,y,t)=　∫∞-∞∫∞-∞I(x′,y′,0)G(x-x′,y-y′,t)d x′d y′(1)其中,I(x′,y′,0)为输入图像的初始状态,函数G9612 10期陆剑锋等:自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用为高斯卷积核1为了达到实现各向异性滤波的目的,即在区域内部采用大尺度的高斯核,而在区域的边界上采用小尺度的高斯核函数,将扩散方程改写为I t =Δ・C (|ΔI |)ΔI (2)其中,C 函数为可变系数,和图像的梯度值|ΔI |有关1在区域内部梯度较小的地方,相应函数值较大,使得相应的扩散加快;而在梯度较大的区域边界处,函数值减小,使得边界处扩散较少1我们选取文献[13]中采用的函数C (|ΔI|)=e-|ΔI|22K2(3)其中K 表示在区域边界上扩散的影响程度,当K 取值较大时,函数值很小,在边界上扩散的尺度较大,反之则对边界影响较小1我们设计K 和ΔI 具有一定正相关性,那么随着图像像素点的改变,ΔI 不断变化,参数K 也相应改变,达到自适应滤波的效果1我们令K =C ・sqrt (1n2∑n y =1∑nx =1|ΔI (x ,y ,t )|2)(4)实际使用中采用n 取3～5的邻域进行计算1图4所示为使用自适应各向异性滤波的一些实验结果1a 模糊过的原始图像b a 滤波后的效果c 加入噪声的原始图像d c 滤波后的效果图4　自适应各向异性滤波实验结果图5　不同组织结构的邻域直方图分析213　局部自适应区域生长算法文献[627]中提出了一种基于高斯模型的自适应区域生长算法,该算法为二次扫描,第一次扫描计算出高斯模型的参数,然后根据参数再进行区域生长1考虑到输入数据是经过高斯卷积和各向异性扩散滤波后的图像,我们将文献[627]中采用的区域生长标准进行了部分简化,通过聚类方法计算局部邻域的直方图得到阈值1生长标准函数为h (x ;μ,σ)=1,if μ-cσ<x <μ+c σ0,otherwise(5)其中,μ和σ分别是在选定的邻域中计算出直方图的均值和方差,c 是系数因子1第211节中提到,对于某一组织结构,其数据信息分布可看作高斯分布1如图5所示,当局部邻域712计算机辅助设计与图形学学报2005年(图中红色区域)位于某一组织内部时,其邻域直方图为一独立的高斯分布1当邻域位于两种组织的边界上时,其直方图分布为两类高斯分布的叠加1我们用数据聚类算法可以有效地把阈值提取出来,从而拟合出高斯分布参数,进行自适应区域生长1局部自适应区域生长算法的流程及伪码如下:While HasNew SeedpointA ddIn Do ∥是否有新的符合生长条件的点产生?　A nalyseNeighbourHistogram ()∥对局部邻域进行直方图分析　Com puteA daptiveCriterion ();∥计算自适应生长标准参数　ComputeNeighborhoodUseFloodf illAlgorithm (ParametersL ist );∥通过Floodf ill 算法迭代计算判断周围邻域像素点End3　实验结果本文算法已经在Windows 2000,VC ++610平台上实现,图6所示为一些医学图像的分割结果1图6中三组数据分别为头骨CT 、肝脏CT 以及人脑MRI 图像数据,左面三列分别是采用不同阈值的标准生长算法结果,第4列是本文自适应算法的结果1可以看出,标准生长算法依赖于用户的交互输入,需要不断地根据结果调整阈值参数,过小的阈值导致生长不完全,而阈值过大则可能导致过生长1本文算法则无需输入阈值参数,通过邻域直方图统计分析对参数进行确定,提高了分割的自动化程度,取得较好的结果1图6　图像分割结果表1所示为本文算法和常规区域生长算法在时间复杂度上的比较1可以看出,常规区域生长算法速度要领先于本文自适应算法,随着参数k 值的改变,常规区域生长算法由于要计算更多的相邻点171210期陆剑锋等:自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用因而时间增加1本文的自适应算法由于要根据邻域的统计模型来计算生长标准参数,因此计算量增加,导致计算时间变长,而邻域的大小也直接影响算法时间1由于本文的自适应算法的复杂度增加而导致运算时间的延长是一对矛盾,现在我们暂时通过参数的选择取得某种程度上的平衡1在以后的研究中,我们准备从改进自适应算法本身以及利用现代图形卡的硬件加速功能这两方面来提高算法速度1表1　本文算法与常规区域生长算法运行时间比较s数据大小基于阈值区域生长算法k=5k=10k=30本文自适应算法s=5s=10头骨CT冠状面256×256012013015311410肝脏CT切面384×384013014016517911人脑MRI径向面256×256011014014218312 注:k代表不同的阈值参数,s代表计算自适应参数采用的邻域大小4　结论本文将各向异性滤波技术和区域生长算法结合,并在算法中加入自适应参数应用在医学图像的分割上,同时考虑到医学数据多层切片间的相关性,应用高斯卷积以及各向异性滤波去除噪声,算法稳定可靠,效果较好1将来的工作可以考虑将该算法应用到多通道彩色空间以及三维数据的体分割上,扩大算法的应用范围1另外,随着现代图像显示卡硬件的不断发展进步,具有可编程功能的显卡渐渐得到普及,由于我们的滤波迭代以及求解自适应参数算法是一种较费时的操作,因此在以后的工作中,可以设计出利用图形加速卡来完成的迭代算法,从而极大的提高运算速度,减少用户的等待时间,取得更满意的效果1参　考　文　献[1]Adams R,Bischof L1Seeded region growing[J]1IEEE Trans2actions on 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收稿日期:2008-07-08;修回日期:2008-09-14。

基金项目:重庆市自然科学基金资助项目(C S T C 2007B B 2105)。

作者简介:袁宝峰(1985-),男,重庆人,助教,硕士研究生,主要研究方向:模式识别、图像处理;　吴乐华(1965-),女,浙江诸暨人,教授,主要研究方向:模式识别、图像通信;　曾伟(1984-),男,湖南岳阳人,硕士研究生,主要研究方向:图像处理与识别。

文章编号:1001-9081(2009)01-0054-03基于纹理与灰度协同进化的图像分割算法袁宝峰,吴乐华,曾　伟(重庆通信学院信号与信息处理实验室,重庆400035)(y u a n b a o f e n g 330@s i n a .c o m )摘　要:为了获得更好的分割效果,成功地将局部二值模式(L B P )纹理模型和灰度特征纳入到合作型协同进化算法(C o -C E A )框架中,并实现了图像分割。

该方法首先分别对L B P 纹理模型和灰度特征进行编码,然后运用C o -C E A进行进化操作,最后通过本文提出的联合适应度函数确定分割区域。

实验结果表明该方法在分割质量上效果明显,并有效地降低了时间复杂度。

关键词:局部二值模式(L B P );合作型协同进化算法(C o -C E A );联合适应度函数中图分类号:T P 391.4 文献标志码:AI m a g e s e g m e n t a t i o n a l g o r i t h m b a s e do nc o e v o l u t i o nw i t h t e x t u r e a n dg r a y s c a l eY U A NB a o -f e n g ,W UL e -h u a ,Z E N GW e i(S i g n a l a n dI n f o r m a t i o nP r o c e s s i n g L a b o r a t o r y ,C h o n g q i n g C o m m u n i c a t i o nI n s t i t u t e ,C h o n g q i n g 400035,C h i n a )A b s t r a c t :T o o b t a i n b e t t e r s e g m e n t a t i o ne f f e c t ,L o c a lB i n a r y P a t t e r n s (L B P )a n dg r a y -s c a l e c h a r a c t e r i s t i c s w e r e b r o u g h t i n t ot h ef r a m e w o r ko fC o o p e r a t i v eC o e v o l u t i o n a r yA l g o r i t h m (C o -C E A )s u c c e s s f u l l yi nt h i sp a p e r .L B P a n d g r a y -s c a l ec h a r a c t e r i s t i c s w e r e f i r s t l y e n c ode d ,a n d t h e n e v o l u t i o n o p e r a t i o n w a s c a r r i e d o u t u s i n g C o -C E A ,F i n a l l y ,t h e d i v i s i o n of r eg i o n w a s f i x e db yth eu ni t e df i t n e s sf u n c t i o n .R e s u l t s h o w st h a t t h i sm e t h o dh a sv e r yg o o de f f e c t i ni m p r o v i n gt h eq u a l i t yo f s e g m e n t a t i o na n dl o w e r i n g t h e t i m e c o m p l e x i t y .K e yw o r d s :L o c a l B i n a r y P a t t e r n s (L B P );C o o p e r a t i v eC o e v o l u t i o n a r y A l g o r i t h m (C o -C E A );u n i t e d f i t n e s s f u n c t i o n0　引言图像分割是图像处理中的一项重要任务,分割质量的好坏直接影响后续工作的开展。

大量研究人员对该问题提出了许多解决方法,其中具有代表性的是文献[1]的阐述。

尽管如此,到目前为止还没有一种通用的方法,也没有一个判断分割是否成功的客观标准,因此图像分割被认为是计算机视觉中的一个瓶颈问题[2]。

基于纹理的分割算法已被广泛运用于医学图像分析、工业检测、文档分割、图像检索等方面。

纹理分割关键在于提取图像的特征,文献[3]比较了8种纹理特征,并指出联合几种方法中最优的纹理特征可以提高纹理分类总体性能。

文献[4-5]提出的局部二值模式(L o c a l B i n a r y P a t t e r n ,L B P )具有灰度不变性和旋转不变性,且计算复杂度低,在工业可视化检测,图像检索,人脸识别方面都得到了广泛的应用。

　融合纹理与灰度信息,结合其他分类方法将提高图像的分割质量。

文献[6]提出了一种基于神经网络的纹理和灰度信息融合方法,取得了较好的分割效果。

受该方法的启发,本文将L B P 纹理模型和图像灰度特征相融合,运用合作型协同进化算法[7](C o o p e r a t i v e C o e v o l u t i o n a r y A l g o r i t h m ,C o -C E A )进行进化操作,最终得到分割区域。

实验结果表明本文提出的分割方法在保证分割效果的同时,也有效地降低了时间复杂度。

1　基于L B P 纹理模型的图像分割在基于纹理的图像分割方法中,寻找一种能够准确表示图像纹理特征的纹理模型是该方法的首要任务。

L B P 纹理模型是近年来纹理模型研究的一个热点。

1.1　L B P 纹理模型与常用的纹理模型一样,L B P 也是一种点样本估计方法,点的纹理通过该点与其周围的点进行某种运算得到。

文献[4-5]定义为T=t (g c ,g 0,…,g P -1),其中g c 代表待处理的点。

g 0,…,g P -1为g c 周围区域中采样点的灰度值,如果坐标不是整数位置的采样点,可以通过双线性插值得到。

具体定义为:T =t (g c ,g 0,…,g P -1)T =t (s (g 0-g c ),…,s (g P -1-g c))(1)其中:s (x )=1,　x ≥01,　x<0L B P 中的计算区域可由半径R 和等间隔采样点数P 来确定,此时就可以得到L B P P ,R 纹理模型:L B P P ,R =∑P -1i =0s(g i-g c)2i(2)由式(2)可知,不同的P 和R 将对应不同的局部二值模式。

如果P 增大,将对应高分辨率的L B P 纹理,同时L B P 的计算复杂度会快速增加。

综合有效性和可行性,本文采用L B P 8,1纹理模型表示图像,如图1所示。

第29卷第1期2009年1月计算机应用J o u r n a l o f C o m p u t e r A p p l i c a t i o n sV o l .29N o .1J a n .2009式(2)定义的L B P 纹理模型只具有灰度不变性,为了使其具有旋转不变性,文献[5]对其进行改进,得到同时具有灰度不变性和旋转不变性的L B P 8,1′纹理模型:L B P 8,1′=∑7P =0s (g P -g c )2P ,　U (L B P 8,1′)≤29,其他(3)其中:U (L B P 8,1′)=s (g 7-g c )-s (g 0-g c)+∑7P=1s (g P -g c )-s (g P -1-g c)(4)按照式(3)所定义的L B P 8,1纹理模型,其中有9种出现频率最高的模式,对应为模式0～8,其他模式统称为异常模式9。

由于异常模式没有固定的图像特征,所以一般只分析模式0～8。

结合图像,设待运算点左上方的点为序号0点,按顺时针依次编号。

图2表示了L B P 8,1′的9种常用模式0～8,实心点表示该点的值为1,空心点表示该点的值为0。

1.2　L B P 纹理模型用于图像分割与基于灰度阈值的图像分割类似,一幅图像在经L B P 纹理模型处理后,各个像素点所表示的就是该点的L B P 值,于是就可以用L B P 直方图来表示该图像中L B P 值的分布。

由于一幅图像的纹理区域的L B P 值具有很强的相似性,非纹理区域L B P 值与其有很大的差异,所以L B P 直方图也会呈现双峰特性。

借鉴O s t u [8]法,选取合适的分割L B P 门限,就会很好地分割出图像中的纹理区域和非纹理区域分割开。

2　基于纹理与灰度协同进化的图像分割基于灰度阈值的分割方法的优势在于分割图像的背景和前景;而基于纹理模型则更擅长于分割出图像的纹理区域。

但是如果一幅图像既有纹理区域,又要求很好地表现背景和前景,此时两者的结合将是解决该问题的一个很好的方法。

在文献[6]中,作者融合纹理与灰度信息,运用神经网络的方法找到二者的最佳结合点,达到了很好的分割效果。

本文同样将融合纹理与灰度信息,运用C o -C E A 找到二者的最佳结合点。

2.1　合作型协同进化算法(C o -C E A )C o -C E A 是一种改进型进化算法。

它在一定程度上克服了传统进化算法中的不足,而且能对所求问题进行合理划分,有效跳出局部最优点,因此被广泛运用于函数优化[9]、车间调度[10]等实际问题。

C o -C E A 的基本思想是:将待求问题分解成多个子部分并分别编码,形成多个子群,各子种群独立进化。

问题的完整解集由每个子种群的代表个体组成,一个子种群中的个体,要通过和其他子种群中个体相互作用来获取适应值。

2.2　联合适应度函数的确立根据本文算法的特点,本算法的联合适应度函数由两部分组成:一是灰度适应度函数,二是纹理适应度函数。

根据O s t u 法的原理,在灰度直方图和L B P 纹理直方图中都可以找到一个点,使图像在使用各自分割方法后的类间方差f i t l H ,f i t lW达到最大,则此时联合适应度函数也最大。