基于边缘区域生长的图像分割
图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧探讨
图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧探讨引言:遥感图像处理是遥感技术的重要组成部分,通过对遥感图像进行分析和处理,可以获取地表的空间信息,用于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域。
图像分割技术是遥感图像处理的一项关键技术,它可以将图像按照特定的规则划分成若干个区域,用于环境监测、土地分类、植被分析等任务。
本文将探讨图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧。
一、图像分割技术概述图像分割是将图像划分为不同的区域的过程。
在遥感图像处理中,图像分割可以分为基于区域的分割和基于边缘的分割。
基于区域的分割主要通过计算相邻像素的相似度来划分区域,而基于边缘的分割则着重于提取图像中的边缘特征。
二、基于区域的图像分割技术1. 阈值分割阈值分割是图像处理中最简单、最常用的方法之一。
它通过设定一个或多个阈值来将图像中的像素分成不同的区域。
在遥感图像处理中,可以根据像素的亮度或颜色来设定阈值,对不同的地物进行分割。
2. 区域生长区域生长是一种基于邻域相似性的图像分割方法。
它从一个或多个种子点开始,通过判断邻域像素与种子点像素的相似性来不断扩展区域。
在遥感图像处理中,可以选择特定的地物作为种子点,通过不断生长来分割图像。
3. 参数化聚类参数化聚类是一种将图像转化为特征空间中的聚类问题的方法。
它通过将图像中的像素转化为特征向量,并在特征空间中应用聚类算法来实现图像的分割。
在遥感图像处理中,可以选择适当的特征向量来表示地物的特征,然后应用聚类算法对图像进行分割。
三、基于边缘的图像分割技术1. 边缘检测边缘检测是图像处理中常用的一种方法,它可以提取出图像中的边缘特征。
在遥感图像处理中,可以通过边缘检测算法来提取地物的边界,从而实现图像的分割。
2. 基于图论的分割基于图论的分割方法将图像看作由节点和边构成的图,通过在图上定义能量函数,并通过最小化能量函数来实现图像的分割。
在遥感图像处理中,可以将地物像素看作图的节点,将边缘信息看作图的边,从而实现图像的分割。
基于区域生长法的超声图像分割
2D zuC ieeMe iieH si l l ao i S c o 。ih a ah 3 0 .ah hn s dcn opt t snc et n Sc u nD zu6 5 0 ) aU r i 1
Ab t a t S g n ai n i n i o t n a p c f me ia ma e p o e sn ,t p r o e i t s r c : e me tt s a mp r t s e t o d c l i g r c s i g i u p s s o o a s e t c h e i n o n e e t r m e o g n ma e o p o i e a r l b e b ss f rc i i a i g o i , xr tt e r go fi tr s fo t r i a i g s t r vd e i l a i o l c ld a n ss a h i l a n p t o o i a a ay i a d r a me t . T i a e c r e o h so r ms p c f a i n o r t a ah lg c l n lss n te t n hs p p r a r d n itg a s e i c t t p e r t i i o e u ta o i i g s n u e f r go g o n t o t s g n u t s n c ma e , u a h e e l s n c ma e a d s o e i n r wi g meh d o e me t l a o i i g s t s c iv d r r h
图像 分 割影 响 医学 超 声 图像 的定 量 定性 分 析 、 实时监 控 和治疗 规划及 其后 续 的分析 、 处理 工 作 。 正
图像分割方法
图像分割方法图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题,它旨在将图像分成具有语义信息的区域。
图像分割在许多应用中都扮演着重要的角色,比如医学图像分析、自动驾驶、图像检索等。
针对不同的应用场景,有多种图像分割方法被提出并应用于实际问题中。
本文将介绍几种常见的图像分割方法,并对它们的原理和特点进行简要的分析。
1. 阈值分割。
阈值分割是一种简单而有效的图像分割方法。
其基本思想是将图像的灰度值按照设定的阈值进行划分,从而将图像分成不同的区域。
对于灰度图像,可以根据像素的灰度值与设定的阈值进行比较,将像素分为目标和背景两类。
阈值分割方法简单易行,但对光照变化和噪声敏感,对于复杂背景和多目标分割效果有限。
2. 边缘检测分割。
边缘检测分割是一种基于图像边缘信息的分割方法。
其基本思想是利用图像中目标与背景之间的边缘信息进行分割。
常用的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等。
通过检测图像中的边缘信息,可以将图像分成具有明显边界的区域。
边缘检测分割方法对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性,但在边缘连接处容易出现断裂和断点。
3. 区域生长分割。
区域生长分割是一种基于像素生长的分割方法。
其基本思想是从种子点开始,根据一定的生长准则逐步将与种子点相邻且满足条件的像素加入到同一区域中,直到满足停止准则为止。
区域生长分割方法适用于具有明显区域特征的图像,对于光照变化和噪声具有一定的鲁棒性,但对于种子点的选择和生长准则的确定比较敏感。
4. 基于深度学习的分割方法。
随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像分割方法逐渐成为研究热点。
深度学习模型如FCN、U-Net等在图像分割领域取得了显著的成果。
这些方法利用卷积神经网络对图像进行端到端的学习,能够有效地提取图像的语义信息,对于复杂背景和多目标分割效果较好。
总结。
图像分割是计算机视觉领域中的重要问题,有许多方法可以用来实现图像分割。
不同的方法适用于不同的应用场景,具有各自的特点和局限性。
一种基于区域生长的CT序列图像分割算法
第3 5卷(0 7 第 5期 20 )
计算机 与数字 工程
一
种 基 于 区域 生 长 的 C T序 列 图像 分 割算 法
彭 丰平 鲍苏苏
广州 50 3 ) 16 1 ( 华南师范大学计算机学院
摘 要
提出一种基于 区域生长 的 C T序列图像 的分割算 法。在第一 张待分割 目标 区域 中选取一个种子点 , 利用 四领
则 , 进行合 并 。同时用 y更新 均值 。 不
=
…
( Y / 凡+1 + ) ( )
() 2
式 中 , 已生 长区域 的像 素个数 。 n是
读 入c 序 列图像 T
信息。我们的任务是 : 首先在序列中每一幅二维 图
像上将 肝脏及 其血 管分 离 出来 , 然后 利用 分割 的结 果 序列 实现单 独 器 官 的三 维 重建 。其 重点 就 是 在 保 证单个 图像 分割结 果正 确 的同时 , 高序 列意义 提
中 图分 类 号 T 3 14 P9.l
1 引言
图像分 割 是 图像 处理 领 域 中极 为 重要 的 内容 之 一 , 以 图像 的 某些 特 征 为 标 准 , 图像 划 分一 它 把 些 具有 “ 种意 义 ” 区域 。根 据分 割算 法 适 用性 某 的 的不 同 , 图像分 割 方法 主 要 分 为两 大类 : 类 是基 一 于 区域 的方法 , 常利用 同一 区域 内的均匀性 识别 通 图像 中 的不 同 区域 ; 一类 是 边 缘 分 割方 法 , 常 另 通 利用 区域 问不 同的性 质 划 分 出各 个 区 域 之 间 的分 界 线 。本课 题 的研 究 对 象是 实 际 的 C T腹 部 图像 序列 , 以两两 间距 很小 的序列 二维 切 片传递 三维 它
医学图像处理中的边缘检测与分割算法
医学图像处理中的边缘检测与分割算法边缘检测与分割是医学图像处理中的重要部分,被广泛应用于疾病诊断、医学影像分析和手术辅助等领域。
边缘检测算法用于提取图像中的边缘信息,而分割算法则可以将图像划分为不同的区域,有助于医生对图像进行进一步分析和诊断。
一、边缘检测算法在医学图像处理中,常用的边缘检测算法包括基于梯度的方法、基于模型的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于梯度的方法基于梯度的边缘检测算法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘位置。
常用的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种常用的离散微分算子,通过在图像中对每个像素点应用Sobel算子矩阵,可以得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
通过计算梯度幅值和方向,可以得到边缘的位置和方向。
Prewitt算子与Sobel算子类似,也是一种基于梯度的边缘检测算子。
它通过将图像中的每个像素点与Prewitt算子矩阵进行卷积运算,得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
进一步计算梯度幅值和方向,可以确定边缘的位置和方向。
Canny算子是一种经典的边缘检测算法,它采用多步骤的方法来检测边缘。
首先,对图像进行高斯滤波来减少噪声。
然后,计算图像的梯度幅值和方向,进一步剔除非最大值的梯度。
最后,通过设置双阈值来确定真正的边缘。
2. 基于模型的方法基于模型的边缘检测算法借助数学模型来描述边缘的形状和特征。
常用的算法包括基于边缘模型的Snake算法和基于边缘模型的Active Contour算法。
Snake算法(也称为活动轮廓模型)是一种基于曲线的边缘检测算法。
它通过将一条初始曲线沿着图像中的边缘移动,使得曲线更好地贴合真实边缘。
Snake算法考虑了边缘的连续性、平滑性和能量最小化,可以获得较为准确的边缘。
Active Contour算法是Snake算法的进一步发展,引入了图像能量函数。
通过最小化能量函数,可以得到最佳的边缘位置。
Active Contour算法可以自动调整曲线的形状和位置,适应复杂的图像边缘。
医学影像处理中的图像分割算法
医学影像处理中的图像分割算法一、绪论医学影像处理是指对人体内部构造进行成像、获取和分析等工作,以达到诊断、治疗和预防疾病的目的。
与人工智能技术的发展相比,医学影像处理领域经历了关键的技术创新,因此,图像分割算法作为医学影像处理中的一项重要技术之一,也越发成为研究关注的焦点。
二、医学图像分割的意义医学图像分割有着重要的临床应用,如:实现对病变区域的快速定位和分析;辅助医生进行实时手术模拟训练;结合数据挖掘技术,进行大规模医学像素集合的分类等等。
因此,对于医学图像分割的研究有着非常具有现实意义和重要的临床应用价值。
三、医学图像分割的分类方法目前常见的医学图像分割技术包括基于灰度阈值分割、基于区域生长的分割、基于边缘检测的分割等。
其中基于灰度阈值的分割方法是最简单、快捷的方法。
但是,它仅适用于目标与背景的差异较大,且形状和大小一致的情况。
这些限制因素使得基于灰度阈值的分割方法无法适应复杂的医学图像。
四、基于区域生长的分割法基于区域生长的分割法是一种逐步生长的算法,即从选定的种子像素开始,与其周围像素进行颜色相似性比较,从而逐渐将邻近像素扩展到同一区域。
该方法的主要优点是可以对图像进行有效分割且分割结果较为理想,其次,它不受噪声的影响,相对更加鲁棒,并且该算法可以自动确定种子像素,避免了人工干预产生的误差。
五、基于边缘检测的分割法基于边缘检测的图像分割是通过检测目标边缘,将图像分割为不同的区域。
边缘检测分为基于强度的和基于梯度的两种方式。
基于强度边缘检测的方法需要选定合适的阈值,这种方法在医学图像分割中的应用较为有限。
基于梯度边缘检测的方法可以避免上述方法中的局限性,在提高保真度的同时还能够保证算法的鲁棒性。
六、结论医学图像分割技术是医学影像处理中的核心技术之一,其重要性日益凸显。
在医学图像分割的方法中,基于区域生长的分割法和基于边缘检测的分割法是两种比较好的选择,针对不同的医学影像处理任务,我们需要选择不同的算法来进行适配和优化。
图像分割算法的原理与效果评估方法
图像分割算法的原理与效果评估方法图像分割是图像处理中非常重要的一个领域,它指的是将一幅图像分割成多个不同的区域或对象。
图像分割在计算机视觉、目标识别、医学图像处理等领域都有广泛的应用。
本文将介绍图像分割算法的原理以及评估方法。
一、图像分割算法原理图像分割算法可以分为基于阈值、基于边缘、基于区域和基于图论等方法。
以下为其中几种常用的图像分割算法原理:1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是一种简单而高效的分割方法。
它将图像的像素值进行阈值化处理,将像素值低于阈值的部分归为一个区域,高于阈值的部分归为另一个区域。
该算法的优势在于计算速度快,但对于复杂的图像分割任务效果可能不理想。
2. 基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测图像中的边缘来实现分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
该算法对边缘进行检测并连接,然后根据连接后的边缘进行分割。
优点是对于边缘信息敏感,适用于复杂场景的分割任务。
3. 基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法将图像分割成多个区域,使得每个区域内的像素具有相似的属性。
常用的方法包括区域生长、分裂合并等。
该算法将相邻的像素进行聚类,根据像素之间的相似度和差异度进行分割。
优点是在复杂背景下有较好的分割效果。
4. 基于图论的图像分割算法基于图论的图像分割算法将图像看作是一个图结构,通过图的最小割分割图像。
常用的方法包括图割算法和分割树算法等。
该算法通过将图像的像素连接成边,将图像分割成多个不相交的区域。
该算法在保持区域内部一致性和区域间差异度的同时能够有效地分割图像。
二、图像分割算法的效果评估方法在进行图像分割算法比较和评估时,需要采用合适的评估指标。
以下为常用的图像分割算法的效果评估方法:1. 兰德指数(Rand Index)兰德指数是一种常用的用于评估图像分割算法效果的指标。
它通过比较分割结果和真实分割结果之间的一致性来评估算法的性能。
图像处理中的图像分割算法的准确性与效率比较
图像处理中的图像分割算法的准确性与效率比较图像分割是图像处理领域中的重要任务之一,它的目标是将图像中的不同区域划分开来,以便进一步进行图像分析、目标识别、图像重建等操作。
图像分割算法的准确性和效率是评估一个算法性能的重要指标。
本文将对几种常见的图像分割算法进行准确性和效率的比较。
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常用的一种方法。
它根据像素灰度值与设定的阈值进行比较,将图像分成两个或多个区域。
这种方法的准确性和效率都相对较低。
当图像具有类似灰度的不同物体时,阈值选择变得困难,并且难以处理复杂的图像背景。
二、基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法是将具有相似特征的像素划分到同一个区域的方法。
常用的算法有区域生长、分水岭算法等。
这种方法通常从种子点开始,根据像素之间的相似性逐步扩展区域。
区域生长算法在处理较小的目标时准确性较高,但在处理大型目标时可能会出现过分合并的情况。
分水岭算法通过模拟水流从最低处开始填充,直到达到分水岭为止。
该算法能够处理复杂的图像背景,但在处理具有重叠目标时准确性较低。
三、基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测物体边缘将图像分割成不同的区域。
常见的算法有Canny边缘检测、Sobel算子等。
边缘检测算法能够准确地检测物体边界,但在处理噪声较多的图像时效果较差。
四、基于聚类的图像分割算法基于聚类的图像分割算法是将图像像素划分为多个类别的方法。
常见的算法有K-means聚类算法、Mean-Shift算法等。
这种方法可以根据像素之间的相似性将图像分割成不同的区域,准确性较高。
然而,聚类算法的计算复杂度较高,处理大尺寸图像时可能效率较低。
五、基于深度学习的图像分割算法近年来,基于深度学习的图像分割算法取得了显著的进展。
使用卷积神经网络(CNN)等技术,可以对图像进行端到端的像素级别分割。
这种方法的准确性相对较高,并且能够处理复杂的图像场景。
然而,这种方法在计算复杂度和计算资源消耗方面较高,需要较大的训练集和计算设备支持。
基于特征点和区域生长的目标图像分割方法
关键 词 : 成像探测; 目标分割; 光流法; 区域生长; 鲁棒性
中 图 06 4 T 31 A 10—1421 )1 0 0 0
Ta g tI a e S g e t to e h d Ba e n Fe t r r e m g e m n a in M t o s d o a u e S l c i n a d Re i n Gr wi e e to n g o o ng XU ig, Jn ZHANG , ANG a fn He W Xio e g
s g e t to . mu a i n r s ls s o d t a h t o o v n a g td tc in u d rc mp e a k r u d e m n a i n Si lt e u t h we h tt eme h d f rmo ig t r e e e to n e o o lx b c g o n
许 敬 , 张 合 , 晓锋 王
( 南京 理工 大 学智能 弹药 技术 国 防重点 学 科 实验室 。 江苏 南京 20 9 ) 10 4
摘 要 : 成像探测的运动目 标图像中背景复杂并且含有大量的噪声 , 针对传统的目标的检测和分割方法精确
定位 困难 、 且不能完整分割等 问题 , 出基于特征点 和区域 生长的运动 目标图像分割方法 。通过 相邻帧 图像的 提 绝对值差 分图像 得到大概的运动 区域 , 用基于 I 利 K光流的角点检测方法提取差值 图像 中的特征点 , 采用 非最 大值 抑制对 特征点的优劣性进行评估 , 对好 的特征点进行 区域生 长 , 最终达到运动 目标 的分 割 目的。仿 真结果 表明: 该方法能够对复杂 图像序列 中的运 动 目标 进行精确定位 , 得到较好的 目标分割结果 , 且计算 量小 , 并 具有
图像处理中的图像分割算法选择方法
图像处理中的图像分割算法选择方法图像的分割是图像处理中一个重要的任务,它通过将图像分割成具有不同特征的区域,来帮助我们理解图像中的对象和背景。
图像分割算法的选择方法对于实现高质量图像分割结果非常重要。
本文将介绍图像分割算法的选择方法,并讨论几种常用的图像分割算法。
在选择图像分割算法之前,我们首先需要考虑几个因素:问题需求、图像类型和计算资源。
任务需求是选择图像分割算法的首要考虑因素,不同的任务可能需要不同的分割算法。
例如,用于医学图像分割的算法可能与用于自然场景图像分割的算法有所不同。
图像类型也是决定选择算法的重要因素,例如,自然场景图像和医学图像具有不同的特点,因此可能需要根据图像类型选择相应的算法。
最后,计算资源是选择算法的限制因素,一些复杂的图像分割算法需要大量的计算资源,如果计算资源有限,我们可能需要选择一些简单且执行效率高的算法。
以下是几种常用的图像分割算法及其特点:1. 基于阈值的分割算法:阈值分割算法是最简单和最常用的图像分割算法之一。
它基于设定的阈值来将图像分割成不同的区域。
这个阈值可以通过手动选择或根据图像的直方图自动选择来确定。
阈值分割算法适用于图像中具有明显灰度差异的区域,但对于灰度差异较小的图像效果可能较差。
2. 区域生长算法:区域生长算法是一种基于像素相似性的图像分割方法。
它从一个或多个“种子”像素开始,通过合并满足相似性条件的相邻像素,逐步扩展区域直到无法继续合并。
区域生长算法适用于具有明显边界的图像,但对于边界不清晰的图像可能会导致过分分割或欠分割的结果。
3. 基于边缘检测的分割算法:边缘检测是图像分割中常用的一种方法。
它通过检测图像中的边缘来实现分割。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测算法适用于具有明显边缘的图像,但对于边缘不清晰或多变的图像,可能会导致边缘检测结果不准确。
4. 基于聚类的分割算法:聚类分割算法将像素分为不同的簇,使得同一簇内的像素具有相似的特征。
医学图像分割算法及其在肿瘤检测中的应用
医学图像分割算法及其在肿瘤检测中的应用医学图像分割技术是一种通过对医学图像进行图像处理的方法,将图像中不同的结构和组织分离开来,以便医生更好地进行诊断和治疗。
在肿瘤检测中,医学图像分割技术发挥着重要的作用。
本文将介绍医学图像分割算法及其在肿瘤检测中的应用。
首先,我们来了解一下医学图像分割算法的原理。
医学图像分割算法主要包括阈值分割、边缘分割、区域生长和基于图论的分割等。
阈值分割是最简单的一种方法,通过设定一个阈值,将像素值高于阈值的像素归为一类,低于阈值的像素归为另一类。
边缘分割则是通过检测图像中的边缘信息进行分割,常用的边缘检测算法有Sobel算子和Canny算子等。
区域生长方法则是从某个种子点开始,不断延伸其邻域像素直到满足某个条件为止,形成一个区域。
基于图论的分割方法则是将医学图像转化为图,并利用图的属性进行分割。
在肿瘤检测中,医学图像分割算法能够有效地辅助医生进行诊断。
首先,肿瘤区域的分割可以帮助医生找到患者体内的肿瘤位置和大小。
通过对肿瘤进行分割,医生可以更直观地观察到肿瘤的形态特征,从而帮助判断是良性还是恶性肿瘤。
其次,医学图像分割算法可以辅助医生进行肿瘤的定位和边界确定。
将肿瘤从正常组织中分割出来,可以清晰地显示肿瘤的边界,为手术和治疗提供准确的指导。
此外,医学图像分割算法还可以帮助医生进行肿瘤的分型和分级,进一步指导治疗方案的选择。
在实际应用中,医学图像分割算法的性能和准确度至关重要。
有许多因素会影响到医学图像分割算法的准确性,如图像噪声、光照变化、遮挡等,以及分割算法本身的复杂程度和计算效率。
因此,选择适合肿瘤检测的医学图像分割算法是非常重要的。
近年来,深度学习在医学图像分割领域取得了显著的成果。
深度学习利用神经网络的强大拟合能力和自动特征提取能力,有效地解决了传统图像分割算法中的许多问题。
基于深度学习的医学图像分割算法不仅在分割精度上取得了较好的结果,而且能够自动学习到图像的高级特征,提高了算法的泛化性和鲁棒性。
基于区域生长的生物医学图像交互式分割算法
1 生初始 目标模板矩 阵 F令 s d— 列 表 中所包 含像素 的值为l . 产 , ( sF  ̄ e 1其余像 素的值 为0 , ; l 2 . 产生初 始背景模板矩阵 B 令感兴趣 区域( M[值 为 1 , 即 } 1 的区域 ) l 边 界上 的像素 的值 为 1其余像 素的值为 0 , ; l 3由公式 () () 算边 缘 强 度矩 阵 E 并 找 到其 中的最 大 值I . 1到 3计 ,
1 简 介 、
生物医学 图像 的分 割是近年来图像处理领域 的研究热点 。由于生 物 医学 图像 具有分辨 率低 、 噪声 大 、 图像 特性差异 大的特点 , 类 图像 该 的全 自动 分割十分 困难 , 因此半 自动交互 式分割算 法的研究 一直 以来 受 到极大的关注¨ 一 。本文着眼于交互式分割算法 , 提出了一种新 的基于 边缘 强度的区域生长图像分割算法 。 基于区域生长 的分 割算法是图像处理领域 中一 种常用的技术 。区 域 生长算法 的基本 思想是 先对每个需要 分割 的区域找一个或 多个种 子 像素作 为生长 的起 点 , 然后将 种子像 素周 闱邻域 中与种子像 素有相 同或相似性质 的像 素合 并到种子像素所在 的区域 中。接着再将这些新 像 素 当做 新的种子像 素重复进 行上面 的过 程 , 直到 再没有满 足条件 的 像 素被包括进来 。 本文提 出了一种新 的基于边缘强度 的区域 生长算法 , 其特点是 : 算 法将依据 各像素 的边 缘强度 渐进地进行 区域生长 , 即先将边缘 强度较 小 的像素与种子像 素联 通起来 , 然后再逐步放宽 边缘 强度的限制 , 将边 缘 强度稍大 的像素 与种 子像素联通起来 。由于对感 兴趣 区域 内的 目标 域 和 背 景 区 域 同 时 执 行 区域 生 长 算 法 , 此 目标 区 域 或 背 景 区 域 的 因 生 长 过 程 总 是 停 滞 存 边 缘 强 度 相 对 较 大 的 像 素 处 , 此 最 终 的 分 割 边 因 界将 与原f『 !图像 中的强边缘 , f 也就是 真正 的边 界重合。 2 算 法 简 介 、 21 互 式 分 割 以及 种 子 像 素 的选 取 .交 本 文采 用 的交 瓦 式 分 割 即 由用 先 选 取 包 括 目标 区 域 的 感 兴 趣 区域 , 然后 f算法确 定种子像素 , 十 l 冉利 区域 生长算 法埘感兴趣 区域进 于 分割 在区域生 长算法 中 , 亍 用户选取 的感兴趣 区域的边 界像 素将作 为背景 区域的种 子像 素 。存确定 日标 区域 的种 子像素 时 , 首先用 Os t u 闽值法 , 对感 趣 区域进行二值分割 , 并分 别计算 阈值分割后两个 区域 的灰度均 值:灰度均 值 与感兴 趣区域边 界像素灰 度均值 ( 即背景 区域 种 子 像 素 的 灰 度 均 值 ) 为 接 近 的 阈值 分 割 区域 可 视 为 粗 略 划 分 的背 较 景 区域 , 而另一 区域 则可视 为粗略划分 的 目标 区域 。在该 区域 中选取 具 有 陔区域平均灰度值 的像素点 , 即得 到 了目标 区域的种子像素。 22 缘 强 度 -边 边缘强度是本 文所 提出箅法的基础 。边缘是像 素厌度值不连续 的 结 果 , 种不连续性 可利用求 导数方便 地检测 到。一阶导 数的梯度算 这 子 和 二 阶 导 数 的批 普 托 斯 算 子虽 然 经 常 被 用 来 确 定 边 缘 强 度 , 是 它 但
医疗影像处理中的图像分割算法
医疗影像处理中的图像分割算法图像分割是一种将图像划分成多个具有独立语义信息的区域的方法,它在医疗影像处理中扮演着重要的角色。
医疗影像分割的目标是将影像中感兴趣的区域从背景中分离出来,以帮助医生进行病变分析、诊断和治疗。
在医疗影像处理中,图像分割算法的准确性和效率至关重要。
准确性确保分割结果与医生给定的标注一致,而效率则决定了算法能否在实际应用中处理大规模医疗影像数据。
常见的医疗影像分割算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和基于机器学习的方法等。
下面将分别介绍这些算法的原理和应用。
1. 阈值分割阈值分割是一种简单但常用的图像分割方法。
它基于图像灰度值的不同,在图像上设置一个或多个阈值来实现分割。
通过选择合适的阈值,可以将感兴趣的区域与背景区域分离开来。
但该方法对于光照变化和噪声敏感,因此在复杂的医学影像中效果有限。
2. 区域生长区域生长是一种基于相似性的图像分割方法。
它从种子点开始,不断生长并将与种子点相似的像素合并为同一区域。
该方法通常需要人工提供种子点,并根据图像特点调整生长准则。
区域生长方法适用于具有明显边界的图像,但对于灰度均匀且模糊边界的图像分割效果较差。
3. 边缘检测边缘检测是一种通过检测图像中的强度变化来实现分割的方法。
它通过计算图像中像素灰度值的一阶或二阶导数来检测边缘。
常用的边缘检测算法有Sobel、Canny和Laplacian等。
该方法对于具有明显边界的图像分割效果较好,但在存在噪声或纹理较强的图像中容易产生误检。
4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法在医疗影像分割中越来越受到关注。
这些方法利用训练数据来构建分类器或分割模型,以实现自动分割。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林和卷积神经网络(CNN)等。
这些算法通过学习大量的标注数据,可在医疗影像分割任务中取得较高的准确性和泛化能力。
除了以上常见的图像分割方法外,还有一些其他的算法,如基于水平集的方法、活动轮廓模型等。
基于区域生长的图像分割算法及其实现
2 区域生长法
区域生长是一种根据事先定义的准则 将像素或子区域聚合成为更大的区域的过 程。基本方法是以一组“种子”点开始, 将与种子点性质相似(诸如灰度级或衍射 的特定范围)的相邻像素附加到生长区域
像的局部性质。 生长准则可以根据不同原理 制定, 而使用不同的生长准则会影响区域 生长的过程。 常用的生长准则和方法有三种, 即基于区域灰度差的、 基于区域内灰度分布 统计性质的、基于区域形状的。 2.2.1基于区域灰度差的生长准则 基于区域灰度差的生长准则在我们使 用的区域生长方法中, 操作的基本单位是 象素, 基于区域灰度差的生长准则步骤如 下: 1.对图像进行逐行扫描, 找出尚无归 属的象素; 2.以该象素为中心, 检查它相邻的象 素, 即将邻域中的象素逐个与它比较, 如 果灰度差小于事先确定的阈值, 则将它们 合并; 3.以新合并的象素为中心, 再进行步 骤2 检测, 直到区域不能进一步扩张; 4.重 新回到步骤1, 继续扫描直到不能发现没有 归属的象素, 整个生长过程结束。 上述方法是先要进行扫描, 这对区域 生长起点的选择有比较大的依赖性, 为克 服这个问题可以改进方法如下: 1. 设灰度差的阈值为零, 用上述方法 进行区域扩张, 合并灰度相同的象素; 2.求出所有邻接区域之间的平均灰度 差, 合并具有最小灰度差的邻接区域; 3. 设定终止准则, 通过反复进行步骤 2 中的操作将区域依次合并, 直到终止准 则满足为止, 生长过程结束。 2.2.2基于区域内灰度分布统计性质的生长 准则 考虑以灰度分布相似性作为生长准 则来决定区域的合并, 具体步骤为: 1.把图像分成互不重叠的小区域; 2.比较邻接区域的累积灰度直方图, 根据灰度分布的相似性进行区域合并; 3.设定终止准则, 通过反复进行步 骤2 中的操作将各个区域依次合并直到 满足终止准则, 生长过程结束。 2.3区域生长算法
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 Pattern Analysis and Machine Intelligence,1994,16(6):641~647[2]Sahoo P K,Soltani S,Wong A K C1A survey of thresholdingtechniques[J]1Computer Vision,Graphics,and Image Pro2cessing Archive,1998,41(2):233~260[3]Lee C,Hun S,Ketter T A,et al1Unsupervised connectivity2based thresholding segmentation of midsagittal brain MR images[J]1Computers in Biology and Medicine,1998,28(3):309~338[4]McInerney T,Terzopoulos D1Deformable models in medicalimage analysis:A survey[J]1Medical Image Analysis,1996,1(2):91~108[5]Orphanoudakis S C,Tziritas G,Haris K1A hybrid algorithmfor the segmentation of2DΠ3D images[A]1In:Proceedings ofInternational Conference on Information Processing in MedicalImaging,Brest,19951385~386[6]Pohle R,Toennies K D1Segmentation of medical images usingadaptive region growing[A]1In:Proceedings of SPIE,Boston,Massachusetts,2001,4322:1337~1346[7]Pohle R,T nnies K D1A new approach for model2based adap2tive region growing in medical image analysis[A]1In:Proceed2ings of the9th International Conference on Computer Analysisand Patterns,Warsaw,20011238~246[8]Zheng L,Jin J,Hugues T1Unseeded region growing for3Dimage segmentation[J]1Journal of Research and Practice in In2 formation Technology,2001,2:31~37[9]Yu Shui,Ma Fanyuan1Medical image segmentation methodbased on information fusion[J]1Journal of Computer2Aided De2sign&Computer Graphics,2001,13(12):1073~1076(inChinese)(于 水,马范援1一种基于数据融合的医学图像分割方法[J]1计算机辅助设计与图形学学报,2001,13(12):1073~1076)[10]Law T Y,Heng P A1Automated extraction of bronchus from3D CT images of lung based on genetic algorithm and3D regiongrowing[A]1In:Proceedings of SPIE,San Jose,California,2000,3979:906~916[11]Tian Jie,Han Bowen,Wang Yan,et al1Application of thefuzzy C2means clustering algorithm on the analysis of medicalimages[J]1Journal of Software,2001,12(11):1623~1629(in Chinese)(田 捷,韩博闻,王 岩,等1模糊C2均值聚类法在医学图像分析中的应用[J]软件学报,2001,12(11):1623~1629) [12]Y ou Jianjie,Zhou Zeming,Pheng Ann Heng,et al1Simulatedannealing based simplified Snakes for weak edge medical imagesegmentation[J]1Journal of Image and Graphics,2004,9(1):11~17(in Chinese)(尤建洁,周则明,王平安,等1基于模拟退火的简化Snake弱边界医学图像分割[J]1中国图象图形学报,2004,9(1):11~17)[13]Perona P,Malik J1Scale2space and edge detection usinganisotropic diffusion[J]1IEEE Transactions on Pattern Analy2sis Machine Intelligence,1990,12(7):629~6392712计算机辅助设计与图形学学报2005年[14]G erig G ,Kubler O ,K ikinis R ,et al 1Nonlinear anisotropic fil 2tering of MRI data [J ]1IEEE Transactions on Medical Imag 2ing ,1992,11(2):221~232[15]Weickert J 1Applications of nonlinear diffusion in image process 2ing and computer vision [J ]1Acta Mathematica Universitatis Comenianae ,2001,70(1):33~50 陆剑锋 男,1975年生,博士,主要研究方向为科学计算可视化、医学图像处理1 林 海 男,1965年生,博士,副教授,主要研究方向为科学计算可视化、Web 技术、虚拟现实(lin @cad 1zju 1edu 1cn )1 潘志庚 男,1965年生,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为虚拟环境、多媒体技术、分布式图形处理(zgpan @cad. )1371210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。
图像分割算法研究综述
图像分割算法研究综述一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展,图像分割作为其中的一项关键任务,日益受到研究者的关注。
图像分割是指将数字图像细分为多个图像子区域的过程,这些子区域在某种特性或计算上呈现出一致性,如颜色、纹理、形状或空间关系等。
这些被分割的子区域能够显著简化或改变图像的表示形式,使其更适合于进行高级的图像分析和理解任务,如目标识别、场景理解等。
本文旨在全面综述近年来图像分割算法的研究进展,分析和评价各类算法的性能与特点。
我们将对图像分割的基本概念和常用方法进行介绍,包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割等。
接着,我们将对各类算法的优缺点进行深入探讨,并结合实际应用场景,分析其在不同任务中的表现。
本文还将关注图像分割领域的发展趋势,如多模态图像分割、弱监督学习在图像分割中的应用等。
我们期望通过本文的综述,能够为读者提供一个清晰、全面的图像分割算法知识框架,并为未来的研究提供有益的参考和启示。
二、图像分割算法分类图像分割是计算机视觉领域的一项关键任务,旨在将图像划分为具有相似性质的区域。
根据不同的原理和方法,图像分割算法可以大致分为以下几类:基于阈值的分割方法:这是最简单的一类图像分割方法,它根据像素值的差异来设置阈值,从而将图像分为不同的区域。
这种方法对于背景与前景有明显对比的简单图像效果较好,但对于复杂场景或光照不均的图像则可能效果不佳。
基于边缘的分割方法:边缘分割方法主要依赖于检测图像中的边缘信息,即像素值发生剧烈变化的区域。
常用的边缘检测算子有Sobel、Canny等。
这类方法对于具有明显边缘特征的图像效果较好,但容易受到噪声的影响。
基于区域的分割方法:基于区域的分割方法是根据像素的相似性将图像划分为不同的区域。
典型的算法有区域生长和分裂合并。
这类方法对于具有均匀纹理和颜色的图像效果较好,但对于边界模糊或复杂纹理的图像可能效果不佳。
基于深度学习的分割方法:随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络(CNN)的图像分割方法取得了显著的进展。
医学影像处理中的图像分割方法综述
医学影像处理中的图像分割方法综述概述医学影像处理在现代医学中扮演着重要的角色,它为医生提供了获取、分析和解释医学影像的工具。
图像分割是医学影像处理中的一个核心任务,它的目标是将医学影像中的不同组织和结构分割出来,以便医生能够更准确地进行疾病诊断和治疗。
本文将综述几种在医学影像处理中常用的图像分割方法。
常用的图像分割方法1. 基于阈值的分割方法阈值分割是一种简单而常用的图像分割方法。
该方法根据像素值与预先设定的阈值进行比较,将像素分为不同的类别。
阈值可以手动设定,也可以通过自适应阈值和基于统计学方法的阈值选择来确定。
该方法适用于对比较明显的灰度不同的组织和结构进行分割。
2. 区域生长法区域生长法是一种基于灰度的分割方法,它从种子点出发,通过分析像素之间的相似性来生长一个区域。
这种方法可以根据像素之间的灰度、纹理、形状和空间位置等特征来确定相似性。
区域生长法适用于边界不明显、纹理复杂的医学影像分割。
3. 基于边缘的分割方法边缘是医学影像中不同组织和结构之间的边界,因此边缘检测是图像分割的关键步骤。
基于边缘的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和拉普拉斯算子等。
这些算法可以识别出图像中的边缘,但在存在噪声的情况下容易导致边缘不连续或错过边缘。
4. 模型驱动的分割方法模型驱动的图像分割方法使用数学模型来描述图像中的组织和结构,通过对模型进行求解来实现分割。
常见的模型驱动方法包括基于统计学的方法、基于形态学的方法和基于图论的方法。
这些方法具有较好的分割准确性,但在计算复杂度和参数选择上具有一定挑战。
5. 基于机器学习的分割方法机器学习方法可以通过训练样本来学习医学影像中的组织和结构特征,从而实现图像分割。
例如,支持向量机(SVM)和随机森林(Random Forest)等分类器可以用于像素级别的分类分割。
深度学习方法,尤其是卷积神经网络(CNN),在医学影像分割中取得了显著的进展。
区域生长算法原理及MATLAB实现
区域⽣长算法原理及MATLAB实现1. 基于区域⽣长算法的图像分割原理数字图像分割算法⼀般是基于灰度值的两个基本特性之⼀:不连续性和相似性。
前⼀种性质的应⽤途径是基于图像灰度的不连续变化分割图像,⽐如图像的边缘。
第⼆种性质的主要应⽤途径是依据实现指定的准则将图像分割为相似的区域。
区域⽣长算法就是基于图像的第⼆种性质,即图像灰度值的相似性。
1.1 基本公式令R表⽰整幅图像区域,那么分割可以看成将区域R划分为n个⼦区域R1,,R2,......Rn的过程,并需要满⾜以下条件:a: U(Ri) = R;b: Ri是⼀个连通区域,i=1,2,3,......n;c: Ri ∩ Rj = 空集,对于任何的i,j;都有i≠j;d: P(Ri) = Ture, 对i=1,2,......n;e: R(Pi U Rj) = False, i≠j;正如“区域⽣长”的名字所暗⽰的:区域⽣长是根据⼀种事先定义的准则将像素或者⼦区域聚合成更⼤区域的过程,并且要充分保证分割后的区域满⾜a~e的条件。
1.2 区域⽣长算法设计思路区域⽣长算法的设计主要由以下三点:⽣长种⼦点的确定,区域⽣长的条件,区域⽣长停⽌的条件。
种⼦点的个数根据具体的问题可以选择⼀个或者多个,并且根据具体的问题不同可以采⽤完全⾃动确定或者⼈机交互确定。
区域⽣长的条件实际上就是根据像素灰度间的连续性⽽定义的⼀些相似性准则,⽽区域⽣长停⽌的条件定义了⼀个终⽌规则,基本上,在没有像素满⾜加⼊某个区域的条件的时候,区域⽣长就会停⽌。
在算法⾥⾯,定义⼀个变量,最⼤像素灰度值距离reg_maxdist.当待加⼊像素点的灰度值和已经分割好的区域所有像素点的平均灰度值的差的绝对值⼩于或等于reg_maxdist时,该像素点加⼊到已经分割到的区域。
相反,则区域⽣长算法停⽌。
在种⼦店1的4邻域连通像素中,即2、3、4、5点,像素点5的灰度值与种⼦点的灰度值最接近,所以像素点5被加⼊到分割区域中,并且像素点5会作为新的种⼦点执⾏后⾯的过程。
基于k-means与区域生长的roi图像分割算法
摘要摘要近年来,随着现代化科学技术及相关理论的迅猛发展,人们对数字图像处理的要求日益提高。
在图像的分析和应用中,人们往往只是对其中的目标物感兴趣,而这些目标物常常位于图像中的不同区域,因此,我们需要根据目标物的特征把图像分成几个感兴趣区域,这就是图像分割所要完成的工作。
然而,“感兴趣区域”是指该区域能与图像中的其他的目标或背景区域相对应,利用特征参数将其从不同的背景与区域中分割出来。
所以,图像分割是图像研究及分析的一个核心步骤,分割出来的效果会直接影响到目标细节或关键区域的描述、识别与分析。
本文研究的是基于K-Means与区域生长的ROI图像分割算法,该算法利用一种较精确的基于聚集的分割算法,核心思想是首先对图像进行灰度处理,接着利用K-Means亮度的划分可以比较准确的提取出图像的感兴趣区(ROI)。
然后,利用自适应阈值算法,根据目标与背景区域的特征方差取最大值时即为图像的最优阈值T完成对图像ROI的阈值提取。
再次,利用种子点的区域生长将具有类似特征性质的像素拼接起来,最终构成理想的分割区域。
本课题利用K-Means与区域生长相结合的ROI图像分割算法,利用了图像的局部空间信息,该算法的优点是可以克服图像分割空间不连续的不足,算法过程比较简练,因此可以提高图像的分割速度,并且能够克服一些传统算法的时间及空间复杂度。
关键词:图像分割;K-Means;区域生长;ROI;自适应阈值IABSTRACTABSTRACTIn recent years,with the rapid development of modern science and technology and related theory,people's requirements for digital image processing of the increasing.In the analysis and application of image,people often only on the object which interested,and these objects are often located in different regions in an image, to the detection and measurement of characteristic parameters of the object in the image,we must first the image is divided into some"meaningful"area according to certain requirements,this is the image division of work to be done.Here the "meaningful"refers to these areas.Therefore,a key step in image segmentation for image analysis and understanding,the results will directly affect the target feature extraction and description,and target recognition,further classification and image understanding.This thesis is a study of the ROI algorithm for image segmentation based on region growing and K-Means,the algorithm uses an accurate segmentation algorithm based on aggregation,core idea is the first by the image based on the brightness is divided into several types of presupposition,which can extract the image region of interest(ROI)accurately.Then,by using adaptive threshold algorithm,According to the characteristics of target and background variance region takes the maximum value is the optimal threshold of T image,the completion of image ROI threshold can extract.Finally,using the region growing method to pixels with same feature connected together,thus forming the final segmented regions.This topic using ROI image K-Means and region growing method based segmentation algorithm,using the local spatial information of image,can effectively overcome the disadvantages of image segmentation is not continuous space existing in other methods,can improve the speed of image segmentation is very good,and overcomes the defect of the traditional algorithm's time complexity and space complexity.Key Words:Image segmentation;region growing;K-Means;ROI;adaptive thresholdII目录目录第1章绪论 (1)1.1选题背景与研究意义 (1)1.1.1选题背景 (1)1.1.2研究意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3本文主要研究工作及章节安排 (4)第2章K-Means的阈值分割技术 (6)2.1图像分割的方向 (6)2.1.1基于聚集(Cluster)的图像分割 (6)2.1.2基于模型拟合的分割 (6)2.2聚类分割算法 (7)2.2.1K-Means算法 (7)2.2.2K-Means算法的性能分析及改进 (7)2.3灰度阈值分割 (9)2.3.1直方图阈值 (11)2.3.2最大熵阈值 (14)2.4本章小节 (15)第3章区域生长与边缘检测的预处理 (16)3.1区域生长处理 (16)3.1.1简单生长法 (17)3.1.2质心生长法 (18)3.2边缘检测 (18)3.2.1小波变换步骤与直方图表示 (18)3.2.2最优阈值的选取 (20)3.3本章小节 (20)第4章基于K-Means与区域生长分割算法的研究 (22)III目录4.1传统分割算法的分析与改进 (22)4.2分割算法的实现 (23)4.3图像的预处理 (23)4.3.1图像灰度处理 (24)4.3.2图像的中值滤波处理 (25)4.4K-Means的阈值图像分割处理 (26)4.4.1K-Means对图像亮度的划分 (26)4.4.2图像自适应二值化处理 (29)4.5区域生长处理 (31)4.5.1种子点的区域生长处理 (31)4.5.2二值图像分割处理 (34)4.6本章小结 (35)第5章算法仿真及分析 (36)5.1算法仿真的实现 (36)5.2仿真结果及分析 (39)5.3本章小结 (41)第6章全文总结与工作展望 (42)6.1全文总结 (42)6.2工作展望 (43)致谢 (44)参考文献 (45)IV第1章绪论第1章绪论1.1选题背景与研究意义1.1.1选题背景近年来,随着现代化科学技术及相关理论的迅猛发展,人们对数字图像处理的要求日益提高;与此同时,许多新的图像处理方法也被提出来,使得该学科可以不断取得新的成就。
基于边缘检测和区域生长的自然彩色图像分割
20 0 8年 2月
基 于边缘检测和 区域生长 的 自然彩 色图像分 割
翁秀 梅 , 肖志 涛 , 洪 薇 杨
( 津 工 业 大学 信 息 与通 信 工 程 学 院 , 津 天 天 306 ) 0 10
摘
要 : 出一 种 自然 彩 色 图像 分 割 方 法 , 利 用 相位 一致 性模 型检 测 图像 边 缘 , 得 图像 主要 几何 结构 ; 将 代 表 提 即 获 并
e g n bante m jr e m tc s u tr n a m g . eb u d r l e e rs n n oe t l e in d e a d o t a o e i t c e i n i a e T o n a n srpe e t gp t i go i h og r r u s h y i i n ar
结果。 停止 生 长 的准 则也 是 缺乏 通 用 的准 则 ,如果 确 定 不好 ,很 容易 引起 程 序 的死 循环 . 显然 采 用传 统 的 单 一 方法 分 割色 彩 、 理等 特征 变 化 较大 的 自然 图像 纹 在 大 多数 情 况下 不 能满 足 实 际要 求。 因此 ,为 避免 上 述 问题 , 高分 割 质 量 , 缘 检 测 方 法 常 和 基 于 区域 提 边 的方法 相结合 l . 文结合 边缘检 测 和区域 生长 优点 , 2 本 一 提 出了一 种 自然 彩 色 图像 的分 割方 法.
(col f n r t nadC m nct nE g er g Taj o t h i U i ri , ini 3 06 , hn ) S ho o f ma o n o mu i i ni e n , ini P l e nc n esy Taj 0 10 C ia Io i ao d l n e d r o u o t al y b u d r n o a in t e l e it b t n a e tk n a e i n mo e ,a d s e s ae g t a t mai l b o n a if r t o r ai i i c y y m o z r go e me t t n b e i n go n .E p rme t e u t h w h t ti o i e t o a f c v l e i n s g n i y rg o r wi g x e a o i n a r s l s o ta h s c mb n d me h d c n e e t ey l s i
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基于边缘区域生长的图像分割
【摘要】图像分割是图像处理的关键步骤,图像分割就是把图像分成若干个具有独特性质的区域。
图像分割的主要方法有基于阈值的图像分割、基于边缘的图像分割和基于区域生长的图像分割等。
在人的视觉系统,图像边缘比其他的图像特征敏感,基于图像边缘的图像分割在区域界线间有小的间隙。
基于区域生长的图像分割计算简单,对于较均匀的连通目标有较好的分割效果,但是对噪声敏感,可能导致区域内有空洞。
另外,它是一种串行算法,当目标较大时,分割速度较慢,因此在设计算法时,要尽量提高效率。
基于区域生长边缘的图像分割技术是边缘检测方法和区域生长方
法的集成。
它互补了彼此单独使用的缺点。
这是本文所描述的方法首先,检测图像的边缘是通过使用canny边缘算子,然后使区域生长技术进行图像分割,非常小的区域被删除合并,噪声的影响被消除,具有较好的图像分割效果。
【关键词】canny边缘检测;sobel边缘检测器;图像分割
1.图像分割
图像分割是利用灰度、颜色、纹理、形状等信息按照一定标准从图像中分离出与现实世界中的物体或区域相关的有一定意义的
实体,是图像理解、图像分析、模式识别、计算机视觉等领域中首要解决的关键问题之一。
例如,在电子组件异常的自动检查系统中,主要分析组件图像中是否存在有缺陷的组件或断开的组件。
主要是通过图像的特征对其进行图像分割,图像分割的准确性决定了计算
机分析程序最终的成功或失败。
2.边缘检测技术
边缘检测是目前图像分割中最常用的方法,检测灰度级或者结构具有突变的地方,表明一个区域的终结,也是另一个区域开始的地方。
这种方法主要是运用一阶和二阶导数的不连续性进行检测,但是利用导数的边缘检测对噪声敏感。
以下是常用边缘检测技术:(a)梯度算子:在图像进行分割之前,必须对图像的边缘特征进行归类。
运用梯度算子找出潜在的图像边缘。
梯度算子可以检测出所有方向的图像边缘,但检测出的未必是真正的边缘,所以必须选择恰当方向的梯度算子。
(b)sobel边缘检测:在这种情况下,对输入的图像数据与3 x 3的卷积模板(即soble算子)在水平和垂直四个方向进行卷积运算。
结合运算所得的四个值,估计边缘强度和方向。
当然加入对角线的四个方向进行卷积运算会更准确。
(c)canny边缘检测:canny算子是一个多阶段的检测过程。
首先进行高斯滤波对图像去噪。
然后由原始灰度图求出纵横2个梯度图,以及综合梯度图,其次结合3个梯度图来进行非极大抑制和进行边缘连接,最后对边缘进行细化。
3.基本区域生长方法
区域生长是指将成组的像素或区域发展成更大区域的过程。
从种子点的集合开始,从这些点的区域增长是通过将与每个种子点有相似属性像强度、灰度级、纹理颜色等的相邻像素合并到此区域。
它是一个迭代的过程,这里每个种子像素点都迭代生长,直到处理过每个像素,因此形成了不同的区域,这些区域它们的边界通过闭合的多边形定义。
图像区域分割的过程首先选择区域内某一像素点作为生长种子,然后判断其相邻像素是否满足相似性准则,如果是,将其合并到当前区域,给该像素添加区域标记,对于新合并的区域,重复上述步骤,不断重复,区域将在各个方向上不断增长,直至没有相邻像素满足相似性性准则为止,或者是满足停止准则为止。
4.整合区域增长与边缘检测
该方法用于整合边缘和区域生长图像分割方法,首先运用恰当的算子进行图像边缘检测。
然后,利用被检测到的边缘区域,在改区域中选择某一个像素点作为生长种子。
因此,边缘区域围绕着由边缘算子计算出的边缘选出的单个像素种子进行迭代生长,最后进行区域尺寸比较,非常小的边缘区域被删除,而不是合并。
因此,可以基本消除噪声的影响。
按这种方法分割图像时,该图像被分割成边缘区域和单一特性的均匀区域。
5.结论
该算法对于图像分割具有较好的效果,基本消除了噪声影响,以及弧度不均匀可能会导致的空洞和过分割,但是计算代价比较大,对图像中的阴影效果往往不是很好。
[科]
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