图像分割2015721解读
数字图像处理图像分割课件
基于Mumford-Shah模 …
该方法可以获得更准确、更平 滑的分割结果，并且可以更好 地处理噪声和细节。此外，它 还可以更好地处理形状约束和 边界条件。
基于Mumford-Shah模 …
该方法需要更多的计算资源和 时间来处理每个时间点的水平 集，并且可能难以处理大规模 的形状变化和复杂的形状约束 。
响。
图像分割还可以帮助缩小处理和 分析的规模，提高处理效率，并 为后续的图像分析提供可靠的预
处理结果。
图像分割的分类
01
02
03
04
按照处理方式
图像分割可以分为阈值法、区 域生长法、边缘检测法、图切
割法等。
按照应用领域
图像分割可以分为医学图像分 割、遥感图像分割、人脸识别
等。
按照分割对象
图像分割可以分为二维图像分 割和三维图像分割。
该方法具有能够处理复杂的图像内容和噪声等优点，但也可能需要更多的计算资源和时间。
07
实例展示与结果分析
基于阈值的图像分割实例
总结词
简单、快速、有效的图像分割方法
详细描述
基于阈值的图像分割是一种基本的图像分割方法，通过设置不同的阈值将图像分 割成不同的区域。其优点是简单、快速、有效，适用于简单背景和对比明显的图 像。但是，对于复杂背景和低对比度图像，分割效果较差。
些方法可以自动适应不同图像的特点，且能够根据图像内容的变化自适
应调整阈值。
03
自适应阈值
根据图像的局部特征自适应地设置阈值，例如基于区域生长的方法、基
于边缘检测的方法等。这些方法能够更好地适应图像的局部特征，提高
分割的精度和鲁棒性。
阈值法的优缺点
优点
阈值法简单易行，适用于简单背景和 对比度较高的图像；对于实时性要求 较高的应用场景，阈值法具有较快的 处理速度。
医学影像处理中的图像分割算法技巧
医学影像处理中的图像分割算法技巧医学影像处理在医学领域中扮演着极为重要的角色。
通过对医学图像进行分析和处理，可以帮助医生进行诊断、治疗和手术规划等。
图像分割是医学影像处理中的一个关键步骤，其目的是将医学图像中的组织、器官或病变区域与背景分离开来。
医学图像分割的问题相对复杂，主要由于以下几个方面的挑战：灰度不均匀、噪声、图像模糊、部分遮挡和医学图像的多样性。
为了解决这些挑战，许多图像分割算法被开发出来，下面将介绍一些常用的医学影像处理中的图像分割算法技巧。
1. 阈值分割算法阈值分割是最简单且易于实现的分割方法之一。
它基于像素的灰度值，将图像中的像素分割为两个区域：前景和背景。
通过选择适当的阈值，可以将感兴趣的区域与背景区域有效分离。
然而，在医学图像中，灰度值的分布可能不均匀，导致阈值分割效果较差。
2. 区域生长算法区域生长算法从用户指定的种子点开始，逐渐生长一个区域，直到达到某个停止准则。
该算法基于图像中相邻像素的相似性，将具有相似特征的像素归为一个区域。
区域生长算法对医学图像中的低对比度区域和均匀区域分割效果较好。
3. 边缘检测算法边缘检测是医学图像分割中常用的技术之一。
它通过检测图像中的边缘或强度变化来分割图像。
边缘检测算法常用的方法包括Sobel、Prewitt、Canny等。
这些算法能够有效地检测到医学图像中器官和病变的边界，但在存在噪声和不规则边缘的情况下可能会产生较差的结果。
4. 模糊聚类算法模糊聚类算法是一种基于聚类的分割方法。
它通过将图像中的像素分配到不同的聚类中心来实现分割。
与传统聚类算法不同，模糊聚类算法允许像素属于多个聚类，给出每个像素属于每个聚类的概率。
这种方法在医学图像处理中表现良好，尤其是对于灰度不均匀和存在噪声的图像。
5. 水平集算法水平集算法是一种基于曲线演化的分割方法。
它通过定义一个水平集函数来表示图像中的前景和背景区域，并利用曲线演化的过程将水平集函数逐渐收敛到真实分割结果。
第8章图像分割
图像分割的定义
令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看 作将R分成N个满足以下五个条件的非空子 集（子区域） R1，R2，…，RN ：
5. 连通性：对i =1,2,…,N， Ri是连通的区域 ➢ 条件5要求分割结果中同一个区域内的任意两
由边缘形成线特征的两个过程
➢ 可构成线特征的边缘提取 ➢ 将边缘连接成线
连接边缘的方法
➢ 启发式搜索 ➢ 曲线拟合 ➢ 边界跟踪
区域分割：灰度阈值法
一幅图像中属于同一区域的像素应具有相同 或相似的属性，不同区域的像素属性不同
基本思想：
➢ 确定一个合适的阈值T
➢ 将大于等于阈值的像素作为物体或背景，生成
➢ 边缘检测
➢一阶边缘检测算子：梯度法、罗伯特（Roberts）算子、 Prewitt算子、Sobel算子、方向梯度
➢二阶边缘检测算子：拉普拉斯算子 ➢边缘跟踪
➢ 区域分割：灰度阈值法 ➢ 区域生长
f y f (x 1, y 1) 2 f (x, y 1) f (x 1, y 1) f (x 1, y 1) 2 f (x, y 1) f (x 1, y 1)
模板
-1 -2 -1
-1 0 1
000
-2 0 2
121
-1 0 1
特点：
➢ 对4邻域采用带权方法计算差分 ➢ 能进一步抑止噪声 ➢ 但检测的边缘较宽
➢ 将属性接近的连通像素聚集成区域
图像分割：基于边缘的分割方法
边缘的定义：
➢ 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些 像素的集合
边缘的分类
➢ 阶跃状 ➢ 屋顶状
阶跃状
屋顶状
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。
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。
北大—图像分割知识点讲解
－1
－1
一阶差分
如果在模板区域内所有图像的象素有相同的值，则其 和为零。如果模板中心位于某个灰度值不同于其8邻域 灰度值的点上，则其和不为零；如果该点在偏离模板
中心的位置上，其和也不为零，但其响应幅度比起这
个点位于模板中心的情况要小一些。这时，可以采用
阈值法清除这类较弱的响应，如果其幅度值超过阈值，
f ( x, y ) T f ( x, y ) T
f ( x, y ) T f ( x, y ) T f ( x, y ) T f ( x, y ) T
g ( x, y) k
当TK-1 f ( x, y) TK
k 0, ,2, K 1
灰度阈值分割法的关键是求出合适的阈值。于是产生 出各种各样求阈值的方法。
T T
目标误判为背景的概率
p1(z)
目标
背景
E1 (T )
p
2
( z )dz
背景误判为目标的概率
总的误判概率乊和为：
E(T ) P2 E1 (T ) P E2 (T ) 1
解出最优阈值为：
T
为了使其最小，对T求 导数，令导数等于0。
1 2
2
P 2 ln 2 1 2 P 1
4 3 5
N
1 N 1.414N
0 -1.414N
2
点1 点2 点3 点4 点5
点1 θ
-90 -45
点2
点3
点4
点5
(0,0) λ
0 0
(N,0) λ
0 0.707N
(N/2,N/2) λ
-0.5N 0
(0 ,N) λ
-N -0.707N
第七章图像分割 海事 朱虹
均匀性度量法
所谓的均匀性度量方法，是根据“物以类 聚”的思想而设计的。 其基本设计思想是：属于“同一类别”的 对象具有较大的一致性。 实现的手段是：以均值与方差作为度量均 匀性的数字指标。
均匀性度量法算法步骤
1）给定一个初始阈值Th=Th0 (例如，可以默认为1，或者是128等)， 则将原图像素点分为C1和C2两类
P-参数法算法步骤
1）设图像的大小为m*n，计算得到原图的 灰度直方图h；
2）输入目标物所占的画面的比例p；
3）尝试性地给定一个阈值 Th=Th0; 4）计算在Th下判定的目标物的像素点数N；
5）判断ps=N/(m*n)是否接近p? 是，则输出结果； 否则，Th=Th+dT; (if ps<p,则dT>0; else dT<0); 转至第四步，直到满足条件。
图像分割说明示例
图像分割示例：条码的二值化
图像分割示例：肾小球区域的提取
图像分割示例：细菌检测
图像分割示例：印刷缺陷检测
图像分割示例：印刷缺陷检测
图像分割的难点
从前面的例子可以看到，图像分割是比较 困难的。原有是画面中的场景通常是复杂 的，要找出两个模式特征的差异，并且可 以对该差异进行数学描述都是比较难的。
均匀性度量法处理效果示例
聚类方法
基本设计思想： 1. 聚类方法是采用了模式识别中的聚类思 想。 2. 以类内保持最大相似性以及类间保持最 大距离为最佳阈值的求取目标。
聚类方法算法步骤
1）给定一个初始阈值Th=Th0 (例如，可以默认为1，或者是128等)， 则将原图像素点分为C1和C2两类
医学图像分割介绍说明课件
图像质量与噪声问题
VS
人体解剖结构复杂且动态变化，对医学图像分割提出了更高的要求。
详细描述
人体不同器官和组织具有不同的形态和结构，且在疾病状态下会发生形态和密度的变化。此外，人体内部各部位之间也存在相互遮挡和干扰的情况，这使得准确识别和分割医学图像变得更为困难。
总结词
复杂的解剖结构与动态变化
早期的医学图像分割主要依靠手工绘制，费时费力且精度不高。
早期阶段
随着计算机技术的发展，开始出现基于阈值、区域生长等简单的自动分割方法。
初级阶段
随着机器学习和深度学习技术的兴起，医学图像分割精度得到大幅提升，成为当前研究的热点领域。
发展阶段
未来医学图像分割技术将朝着更高精度、更自动化、更智能化的方向发展，为医疗健康事业提供更多可能性。
未来展望
医学图像分割的历史与发展
02
CHAPTER
医学图像分割技术
总结词
简单、快速、对图像质量要求高
详细描述
基于阈值的分割方法是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个阈值将图像分为前景和背景两部分。该方法计算速度快，但对图像质量要求较高，对于灰度不均匀、噪声较多的医学图像分割效果较差。
基于阈值的分割方法
数据标注与训练样本不足
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
跨模态医学图像分割是指将不同模态的医学图像进行分割，以提供更全面的医学信息。
随着医学影像技术的不断发展，不同模态的医学图像（如X光、CT、MRI等）被广泛应用于临床诊断和治疗。跨模态医学图像分割技术可以将这些不同模态的图像进行融合，对病变组织和器官进行更精确的分割，为医生提供更全面的医学信息，提高诊断和治疗的准确性和可靠性。
图像处理中的图像分割与边缘检测算法
图像处理中的图像分割与边缘检测算法图像处理是计算机视觉领域的一项重要技术，它可以对图像进行各种操作和分析。
其中，图像分割和边缘检测是图像处理中的两个关键任务，它们在许多应用中起着至关重要的作用。
图像分割是将图像划分成若干个具有独立语义的区域的过程。
在图像中，不同的物体或区域通常具有不同的颜色、纹理或亮度等特征。
通过对这些特征进行分析和提取，可以将图像中的不同区域分割出来，从而实现对图像的理解和分析。
图像分割在许多领域中都有广泛的应用，比如医学影像分析、目标识别和图像检索等。
边缘检测是图像处理中常用的一种技术，它可以检测出图像中物体的边缘轮廓。
边缘是图像中颜色、亮度或纹理等发生突变的地方，通过检测这些突变的地方，可以找到图像中物体的边界。
边缘检测在图像处理中有着广泛的应用，比如图像增强、目标检测和图像分割等。
在图像分割和边缘检测中，有许多经典的算法被广泛应用。
其中，基于阈值的分割算法是最简单和常用的一种方法。
该方法通过设置一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。
这种方法简单直观，但对于复杂的图像，效果不佳。
因此，研究者们提出了许多基于区域的分割算法，如区域增长、区域分裂合并等。
这些算法通过对图像中的像素进行聚类，将相邻像素归为同一区域，从而实现图像的分割。
边缘检测算法有很多种，其中最经典的是Canny边缘检测算法。
Canny算法通过对图像进行平滑处理，然后计算图像中像素灰度的一阶和二阶导数，从而找到图像中的边缘。
该算法具有较高的准确性和稳定性，在实际应用中得到了广泛的应用。
此外，还有其他一些边缘检测算法，如Sobel算法、Laplacian算法等，它们也都有各自的特点和适用范围。
除了传统的图像分割和边缘检测算法，近年来深度学习技术在图像处理中也取得了重要的突破。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络模型来学习图像的特征表示。
在图像分割和边缘检测任务中，深度学习方法可以通过大量的训练数据来学习图像的特征，从而实现更准确和鲁棒的分割和检测结果。
数字图像处理-图像分割
分水岭对应于原始图像中的边缘
分水岭形成示意图
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49 of 36
自动阈值
MATLAB函数
L=watershed(f)
分水岭算法
原始图像
分水岭
分割结果
局部极小值
不准确标记分水岭算法导致过分割
49
50 of 36
自动阈值
改进的分水岭算法
原始图像
原图像的距离变换
标记外部约束
标记内部约束
由标记内外部约 束重构的梯度图
点检测的结果
改变阈值 的结果
线检测
通过比较典型模板的计算值，确定一个点是否在某 个方向的线上 你也可以设计其它模板：
模板系数之和为0 感兴趣的方向系数值较大 -1 2 -1 2 -1 2 -1 -1 -1 2 2 -1 -1 -1 2 2 -1 -1 2 -1 -1 2 -1 -1
-1
-1
-1
2
-1
39 of 36
自动阈值—迭代法
基本思想：开始时选择一个阈值作为初始估计值，
然后按某种策略不断地改进这一估计值，直到满足
给定的准则为止。在迭代过程中，关键之处在于选
择什么样的阈值改进策略，好的阈值的改进策略应
该具备两个特征，一是能够快速收敛，二是在每一
个迭代过程中，新产生阈值优于上一次的阈值。
自动阈值—迭代法
2
e
1 2
2
x
2
y2
对图像进行线性平滑，在数 学上是进行卷积。
g x , y G x , y, f x, y
再提出用拉普拉斯算子来替代以减少后期的运算量，即用下 式的零交叉点作为边缘点。
2 2 2 2 x y G G 1 x y 2 2 2 G x, y, 2 2 1 e 2 x y 4 2
图像分割
阈值化分割的原理
选择一个阈值T，将大于阈值的像素作为对象，小于 阈值的像素作为背景，生成一幅二值图像
一幅图像f(x,y)，经过阈值处理后的图像g(x,y)可 表示为
关键点和难点:
如何选取一个最佳阈值，使图像分割效果达到最好
阈值分割的分类：
根据阈值T的不同，可分为全局阈值、局部阈值、动态阈值。
全局阈值
Prewitt算子
Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、 左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边 缘，对噪声具有平滑作用 。其原理是在图像空间利用两个方向模 板与图像进行领域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平 边缘，一个检测垂直边缘。
Prewitt算子的优缺点：对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果 较好，但是图像边缘都较粗，虽然对噪声有一定的抑制能力， 它们还是有一定的模糊度 。
Pቤተ መጻሕፍቲ ባይዱewitt算子步骤如下：
1.用X方向模板和Y方向模板对图像进行卷积运算，得到两个 矩阵Ｍ和Ｎ，在不考虑边界因素的条件下，Ｍ，Ｎ和原图像 具有相同的尺寸。 2.根据Prewitt算子中梯度模的定义，求出梯度矩阵G。 3.选择合适的阈值T。 4.梯度矩阵G中元素与阈值T比较；大于等于T者为边缘。
Sobel算子
基于边缘的图像分割
基于边缘的图像分割主要分为基于边缘检测的图像分 割、基于边缘跟踪的图像分割
基于边缘检测的图像分割
边缘是指图像局部特性发生突变之处，主要存在于 目标与目标、目标与背景、区域与区域之间, 图像边 缘意味着图像中一个区域的终结和另一个区域的开始， 是不同区域的分界处，利用该特征可以分割图像,基 于边缘检测的图像分割的基本思路是先确定图像中的 边缘像素，然后把它们连接在一起构成所要的边界
图像分割的定义(精)
K ( x, y) tH
• Laplace算子
2
2 2 f ( x , y ) f ( x, y) 2 f ( x, y) 2 x y 2
f ( x, y) f ( A1 ) f ( A3 ) f ( A5 ) f ( A7 ) 4 f ( A
| f ( x, y) f ( x, y 1) | | f ( x, y) f ( x 1, yБайду номын сангаас |
二值分割图像:
1,| f ( x, y) | t H G( x, y) 0,| f ( x, y) | t H
微分算子边缘检测
• Roberts 交叉算子
-1 0 0 0 1 2 1 -2 -1
m
n
m=n=1,称作Sobel模板
• Kirsch算子 K ( x, y) max{1, max[5Si 3Ti ]}, i 0 7 其中, Si f ( Ai ) f ( Ai1 ) f ( Ai 2 )
Ti f ( Ai 3 ) f ( Ai 4 ) f ( Ai 5 ) f ( Ai 6 ) f ( Ai 7 )
图像分割的定义
所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不 同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每 一个区域都满足特定区域的一致性。 常见的分割技术: 阈值分割技术, 微分算子边缘检测 区域增长技术, 聚类分割技术
阈值分割技术
• 全局阈值技术
令位于(x , y)点的象素灰度为f( x, y),选择灰度阈值为 则分割的二值图像为:
(1)它将梯度幅值图像看成一幅地形图，而梯度幅值对应 海拔高度，图像中不同梯度值的区域就对应于山峰和山 谷间盆地。 ������ (2)设想在各个局部极小值点的位置打一个洞，然后 将地形图逐渐浸入一个湖中，全局极小值点的盆地先水。 ������ (3)水位逐渐升高漫过盆地，当相邻 两个盆地的水即将合并时，这时在两 个盆地间建坝拦截。 ������ (4)此过程将图像划分为许多个山谷 盆地，分水岭就是分隔这些盆地的堤坝。
图像分割概述
图像分割总结图像分割就是把图像中有意义的特征部分提取出来，例如，图像中的边缘、区域等，通过特征部分的提取将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。
图像分割是由图像处理到图像分析以及其他操作的关键步骤。
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（可以分为全局阈值方法和局部阈值方法）、基于区域的分割方法（区域生长算法、分裂合并算法、分水岭算法等）、基于边缘的分割方法（分为串行边缘检测技术和并行边缘检测技术）以及基于统计模式分类的分割方法等。
1、智能剪刀智能剪刀是一个新的，交互式的，用于图像分割和合成的工具。
数字图像分割技术用来从周围的背景中提取图像成分。
但是当时基于计算机的分割工具非常粗糙，并且和手工跟踪相比没有太大的优势。
然而，智能剪刀可以通过鼠标的移动快速和精确地提取图像中的物体。
当鼠标确定的位置接近一个物体的边缘的时候，一个live-wire边界捕捉并且包围了我们感兴趣的物体。
live-wir e是一种交互式分割方法,其基本思想是利用动态规划方法产生图像中给定两点间的最优路径,合理地构造代价函数和选择起始点和目标点,用以提取物体的边缘。
live-wir e边界检测将离散的动态规划问题规划为一个二维图像的搜索问题。
动态规划提供了数学意义上最佳的边界，同时也极大的减少了局部噪声和其他干扰结构的影响。
该算法选择的边界不是邻接边中的最强壮的边，而是与现在正在被跟踪的边的特定类型相符合的边，这一过程我们成为on-the-fly training，增强了算法的可靠性和智能剪刀工具的健壮性。
通过智能剪刀提取出来的物体可以被放大或者缩小，旋转，以及利用live-wire掩模和空间频率等值性组合成新的图像。
空间频率等值是利用巴特沃斯低通滤波器实现的。
智能剪刀提供了一个用于物体提取和图像合成的精确并且高效的交互性工具，它不仅可以用于灰度图像，同时也可适用于任意复杂度的彩色图像，并且基于这个工作还有很多扩展应用。
图像分割的定义
• Canny算子
对边缘检测质量进行分析,提出三准则 (1)信躁比准则 (2)定位精度准则 (3)单边准则
• Hough变换
在预先知道区域形状的条件下,可以方便地得到边界曲 线而将不连续的边缘象素点连接起来. 优点:受噪声和曲线间断的影响较小.
区域增长技术
目标:求图像中相似的象素的最大连通集合 目标 求图像中相似的象素的最大连通集合 类别:单一型链结 混合型链结和质心型链结 类别 单一型链结,混合型链结和质心型链结 单一型链结
• Sobel模板 Sobel
g p ( x, y ) =
g ( x, y ) = max g p ( x, y )
k =− m l =− n
∑ ∑ h( k , l ) f ( x + k , j + l )
-1 0 Leabharlann 0 1 2 1 -2 -1m
n
m=n=1,称作Sobel模板
• Kirsch算子 K ( x, y ) = max{1, max[5Si − 3Ti ]}, i = 0 − 7 其中, Si = f ( Ai ) + f ( Ai +1 ) + f ( Ai + 2 )
边界跟踪
方法:从灰度图像中的一个边缘出发,依次搜索并连接相 邻边缘点,从而逐步检测出边界 步骤: 1确定搜索的起始点 2采取合适的数据结构和搜索机理,确定新边界 3确定搜索综结准则或停止条件 方法:8邻域搜索法,跟踪虫搜索法
边界分段拟合
• 采用数据点拟合的方法直接将边缘点连接成 边界段 方法:
(1)迭代端点拟合 (2)最小均方误差曲线拟合 给出一组边缘点, {( X i , Yi ), i
阈值分割技术
医学影像处理中的图像分割算法使用方法
医学影像处理中的图像分割算法使用方法在医学影像领域，图像分割是一项关键的任务，它可以将医学图像中的感兴趣的结构从背景中分离出来，为医生提供更准确的诊断结果。
图像分割算法在医学影像处理中广泛应用，其中包括常用的阈值化、边缘检测、区域生长等方法。
下面将分别介绍这些方法的使用方法及其优缺点。
1. 阈值化阈值化是最简单且最常用的图像分割算法之一。
它基于像素灰度值与预设阈值的比较，将图像分为两个部分：高于阈值和低于阈值。
一般情况下，将目标结构设为高于阈值的部分，背景设为低于阈值的部分。
阈值的选择对分割结果至关重要，可以通过试错法或者基于统计的方法来确定合适的阈值。
优点：简单易用，计算量小，适用于一些对比度明显的图像。
缺点：对灰度均匀分布和噪声较大的图像效果不佳。
2. 边缘检测边缘检测是一种将图像分割为物体边界的方法，通过检测图像中灰度值变化明显的地方来确定边缘。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny等。
Sobel算子通过计算每个像素点的灰度值与其周围像素点的灰度值之间的差异来确定边缘。
Prewitt算子基于同样的原理，但是采用了不同的权重。
Canny算子则是利用多级阈值来检测图像的边缘。
优点：可以准确检测物体的边界。
缺点：对噪声敏感，需要进行后处理来消除误检测。
3. 区域生长区域生长算法是基于种子点生长的思想，将与种子点相连且满足特定条件的像素点聚合到同一区域中。
区域生长算法通常包括两个步骤：种子点选择和生长过程。
种子点选择可以通过人工选择或者基于像素相似度的自动选择来完成。
生长过程通过定义生长规则，计算每个像素点与其相邻像素点的相似度来进行区域生长。
优点：对灰度相似的区域分割效果好，适用于复杂的医学图像。
缺点：算法的运行效率较低，对于噪声干扰比较敏感。
除了上述常用的图像分割算法，还存在其他一些更复杂的算法，如基于机器学习的方法和基于形态学的方法。
这些算法需要更高的计算力和更多的样本数据来训练和调试，但在特定的应用场景下可能能够获得更好的分割效果。
视频监控与视频分析第五章 图像分割1解析
确定边缘点的依据 轮廓跟踪的依据：边界象素梯度的相似性 如何确定边缘像素的相似性？ •������ 边缘像素梯度算子的响应强度（梯度值）
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边缘像素梯度算子的方向
轮廓跟踪过程：
轮廓跟踪过程大致可分以下三步： (1) 确定轮廓跟踪的起始边界点。根据算法的不同， 选择一个或多个边缘点作为搜索的起始边缘点； (2) 确定一种合适的搜索策略，在已发现的边界点基 础上确定新的边界点；
Canny算子与LOG算子比较
（a）原图
（b） LOG算子结果 （c）Canny算子结果
2.3 边界跟踪(boundary tracking)
边界跟踪的目的：
由于噪声的原因，边缘算子得到的边缘往往是孤立 的或分段不连续的。且有些是真正的边界象素，有些 是噪声点 ； 因此，边检测算法后面总要跟随着连接过程和其它 边界检测过程，用来归整边缘像素，使之成为有意义 的边； 目的是将边缘象素连接起来组成区域的封闭边界， 使图像中不同区域分开，以便下一步分析。
点，用拉普拉斯算子将边缘点
转换成零交叉点，通过零交叉 点的检测来实现边缘检测。
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Canny（坎尼）算子 具体步骤： 首先用2D高斯滤波模板进行卷积以平滑图像； 利用微分算子 ( 如 Roberts 算子、 Prewitt 算子和 Sobel 算子等)，计算梯度的幅值和方向； 对梯度幅值进行非极大值抑制。即遍历图像，若某个 像素的灰度值与其梯度方向上前后两个像素的灰度值 相比不是最大，那么这个像素值置为0，即不是边缘； 使用双阈值算法检测和连接边缘。即使用直方图计算 两个阈值，凡是大于高阈值的一定是边缘；凡是小于 低阈值的一定不是边缘。如果检测结果大于低阈值但 又小于高阈值，那就要看这个像素的邻接像素中有没 有超过高阈值的边缘像素，如果有，则该像素就是边 缘，否则就不是边缘。