基于模式识别的图像分割知识点讲解
医学图像的分割
第六章医学图像分割医学图像分割是医学图像处理和分析的关键步骤，也是其它高级医学图像分析和解释系统的核心组成部分。
医学图像的分割为目标分离、特征提取和参数的定量测量提供了基础和前提条件，使得更高层的医学图像理解和诊断成为可能。
本章首先对医学图像分割的意义、概念、分类及其研究现状进行了概述,然后分别对基于阈值、基于边缘、基于区域和基于模式识别原理的各种常见医学图像分割方法作了详尽而系统的介绍，接着在对图像分割过程中经常用到的二值图像数学形态学基本运算作了简单叙述之后，较为详细地讨论了医学图像分割效果和分割算法性能的常用评价方法。
第一节医学图像分割的意义、概念、分类和研究现状医学图像分割在医学研究、临床诊断、病理分析、手术计划、影像信息处理、计算机辅助手术等医学研究与实践领域中有着广泛的应用和研究价值，具体表现为以下几个方面：(1) 用于感兴趣区域提取，便于医学图像的分析和识别。
如不同形式或来源的医学图像配准与融合，解剖结构的定量度量、细胞的识别与计数、器官的运动跟踪及同步等；(2)用于人体器官、组织或病灶的尺寸、体积或容积的测量。
在治疗前后进行相关影像学指标的定量测量和分析，将有助于医生诊断、随访或修订对病人的治疗方案； (3)用于医学图像的三维重建和可视化。
这有助于外科手术方案的制定和仿真、解剖教学参考及放疗计划中的三维定位等；(4)用于在保持关键信息的前提下进行数据压缩和传输。
这在远程医疗中对实现医学图像的高效传输具有重要的价值；(5)用于基于内容的医学图像数据库检索研究。
通过建立医学图像数据库，可对医学图像数据进行语义学意义上的存取和查找。
所谓医学图像分割，就是根据医学图像的某种相似性特征（如亮度、颜色、纹理、面积、形状、位置、局部统计特征或频谱特征等）将医学图像划分为若干个互不相交的“连通”的区域的过程，相关特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同，也就是说在区域边界上的像素存在某种不连续性。
医学图像分割方法综述
原理: 分裂合并的思想将图像先看成一个区域，然后区域不断被 分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的。研究重 点是分裂和合并规划的设计。
缺点: 分裂技术破坏区域边界。
example
• 在想要分割的部分选择一个或者多个种子 • 相邻像素就会以某种算法进行检测 • 将符合检测条件的像素加入到区域中 • 逐渐生长为满足约束条件的目标区域
途径: 先用基于区域的分裂合并方法分割图像，然后用边界信息对区 域间的轮廓进行优化；先在梯度幅值图像中检测屋脊点和波谷点, 通 过最大梯度路径连接奇异点获得初始图像分割，然后采用区域合并技 术获得最终结果等
其它分割方法
基于模糊理论:图像分割问题是典型的结构不良问题，而模糊集理论具 有描述不良问题的能力。基于模糊理论的图像分割方法包括模糊阈值 分割方法、模糊聚类分割方法和模糊连接度分割方法等。
优点:实现简单，对不同类灰度值或其他特征相差很大 时，能有效分 割。常做医学图像的预处理。
缺点: 不适应多通道和特征值相差不大的图像；对噪声和灰度不均匀 很敏感；阈值选取困难。
直方图
• 图像区域由灰度值区分开
基于阈值的图像分割
阈值:
选择灰度值作为阈值
g m in和g m a x
遍历整幅图像检测像素是否在此区域内
分类: 形变模型包括形变轮廓(deformable contour) 模型（又称 snake或active contour ），三维形变表面（deformable surface ）模型。
形变轮廓模型: 使轮廓曲线在外能和内能的作用下向物体边 缘靠近，外力推动轮廓运动，而内力保持轮廓的光滑性。
基于阈值的图像分割
图像分割特征提取识别分类分析
Ostu, A threshold selection method from gray level histograms, IEEE Trans. Systems Man Cybernet 9, 62-66 (1979) 最小误差门限法
T. Pun, Entropic thresholding: a new approach, Computer Vision, Graphics, and Image Processing 16,210-239 (1981) 熵门限法
2. 图像分割
3. 形态学图像处理 4. 特征提取 5. 区域描述 6. 识别与分类
形态学图像处理 腐蚀与膨胀 开运算与闭运算 细化与粗化
形态学图像处理
二值图像的逻 辑运算
膨胀 dilation
形态学膨胀应用
腐蚀 erosion
形态学腐蚀应用
开操作与闭操作
轮廓光滑 开：断开狭窄的间断 和消除细的突出物 闭：消弥狭窄的间断 和长细的鸿沟，消除 小的孔洞，填补轮廓 线的断裂
S_任一图像点为目标事件；B_任一图像点为背景事件； P(S)= , P(B)=1-
目标和背景的概率分布密度为高斯分布p(z)和q(z), 则图像 的灰度概率分布密度为 d(z)= p(z)+(1- )q(z) 图像的数学期望和方差为 E= ms+(1- )mB 2= 2s+(1- ) 2B+ (1- ) (ms-mB)2
• 方向模板与统计模板
p204
• 最佳曲面拟合
型
p206
• 纹理检测－空间灰度层共生矩阵，Markov模型，Fractal模
边缘检测技术 • 经典主动边缘模型 （M. Kass, et al, 1988） • 测地线主动边缘模型 （V. Caselles, et al, ICCV, 1995） • 水平集方法（1996）
模式识别在图像识别中的应用
模式识别在图像识别中的应用模式识别是一种通过对数据进行分析和处理，识别数据中的规律和特征的技术。
在图像识别领域，模式识别发挥着至关重要的作用，帮助计算机系统理解和识别图像中的内容。
本文将探讨模式识别在图像识别中的应用，介绍其原理、方法和实际应用场景。
一、模式识别原理模式识别是一种基于数据分析的技术，其原理主要包括特征提取、特征匹配和分类识别三个步骤。
1. 特征提取特征提取是模式识别的第一步，通过对图像数据进行处理，提取出具有代表性的特征信息。
在图像识别中，特征可以是图像的边缘、纹理、颜色等。
特征提取的质量直接影响到后续的分类和识别效果。
2. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与已知的模式进行比对，找出它们之间的相似性和差异性。
通过特征匹配，可以确定图像中是否存在某种特定的模式或对象。
3. 分类识别分类识别是模式识别的最终目的，即将图像分到不同的类别中。
通过建立分类模型，将提取出的特征与已知类别的特征进行比对，从而实现对图像的自动分类和识别。
二、模式识别方法在图像识别中，常用的模式识别方法包括传统的机器学习方法和深度学习方法。
1. 机器学习方法机器学习方法是一种基于数据和统计学习的技术，通过对大量数据的学习和训练，建立模型来实现对图像的识别和分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）和决策树等。
2. 深度学习方法深度学习是一种基于人工神经网络的技术，通过多层次的神经网络结构，实现对图像数据的高级特征提取和学习。
深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
三、模式识别在图像识别中的应用模式识别在图像识别中有着广泛的应用，涵盖了各个领域和行业。
1. 人脸识别人脸识别是图像识别领域的一个重要应用方向，通过模式识别技术可以实现对人脸的自动检测、识别和验证。
人脸识别技术在安防、金融、医疗等领域有着广泛的应用。
2. 物体识别物体识别是指识别图像中的各种物体和实体，通过模式识别技术可以实现对不同物体的分类和识别。
基于深度学习的图像分割算法
基于深度学习的图像分割算法深度学习是人工智能的一项重要技术，它能够在无监督或半监督的情况下，从输入的数据中发现规律和特征。
图像分割是一种对图像进行像素级别识别的技术，它能够将图像中不同的区域分别分类，并且将它们分割出来。
那么基于深度学习的图像分割算法是如何实现的呢？1. 深度卷积神经网络深度卷积神经网络是深度学习中的一种基础模型，它包含多层卷积和池化层，能够提取输入图像中的特征。
在图像分割中，将图像输入到深度卷积神经网络中，网络能够学习到图像中不同区域的特征，并且将它们分别分类。
但是，仅仅使用深度卷积神经网络进行图像分割的效果并不出色。
2. 卷积神经网络语义分割模型卷积神经网络语义分割模型是深度学习中的一种图像分割方法，它包含编码器和解码器两部分。
编码器用于提取图像中的特征，解码器则将特征映射到对应的像素。
在图像分割中，将图像输入到编码器中，编码器在不断下采样的过程中，提取出越来越抽象的特征。
然后将特征图送入解码器中，解码器在不断上采样的过程中，将特征映射到对应的像素上，最终完成图像分割的任务。
3. U-Net模型U-Net模型是一种经典的卷积神经网络语义分割模型，它采用U形结构，包含编码器和解码器两部分，并且具有跳跃连接，能够有效地解决图像分割过程中的细节丢失和信息丢失问题。
在U-Net模型中，编码器部分采用逐层下采样的卷积和池化操作，提取图像特征。
解码器部分则采用逐层上采样的卷积和反卷积操作，将特征映射回原始大小，并且保留了编码器中对应层的特征，这些特征通过跳跃连接实现。
4. 语义分割的应用语义分割在很多领域都有广泛的应用，在医学图像中可以用来检测肿瘤和病灶，可以帮助医生分析病情和制定治疗方案；在自动驾驶领域中可以用来识别道路和车辆，并且实现障碍物检测和避让。
除此之外，语义分割还可以用来图像分割、物体识别、模式识别等应用中，具有广泛的前景。
基于深度学习的图像分割算法是近年来人工智能领域的重要研究方向，它可以有效地提高图像分割的精度和效率，并且在很多领域都有着广泛的应用前景。
图像分析知识点总结
图像分析知识点总结一、图像处理基础知识1. 图像的表示和存储：图像可以表示为数字矩阵，每个元素表示像素的灰度值或者颜色值。
常见的图像格式有BMP、JPEG、PNG等。
2. 图像的预处理：图像预处理包括去噪、平滑、锐化、增强等操作，目的是对图像进行初步处理，为后续的分析和识别提供更好的条件。
3. 图像的分割：图像分割是将图像分割成若干个区域或者物体的过程，通常采用阈值分割、边缘检测、区域生长等方法。
4. 图像的特征提取：图像特征通常包括颜色、纹理、形状等，提取这些特征可以为后续的模式识别和分类提供依据。
二、图像分析模式识别1. 特征抽取与选择：特征抽取是指从原始图像中提取有意义的特征，选择是指从提取的特征中选取对分类和识别有用的特征。
2. 图像分类方法：图像分类方法包括传统的统计学习方法和深度学习方法，常用的有支持向量机、决策树、卷积神经网络等。
3. 监督学习与无监督学习：监督学习是指在已标注样本的基础上进行学习和分类，无监督学习是指在无标注样本的基础上进行聚类和分类。
三、图像分析应用案例1. 医学影像诊断：医学影像诊断是图像分析的重要应用领域，包括CT、MRI、X光等影像的分析和诊断。
2. 工业生产质检：在工业生产中，图像分析可以用于产品表面缺陷检测、尺寸测量和外观质检。
3. 智能交通监控：图像分析可以应用于交通监控系统中，进行车辆识别、交通流量统计和违章监测。
4. 安防监控系统：安防监控系统中，图像分析可以用于人脸识别、行为分析和异常检测。
四、图像分析的挑战与发展趋势1. 多模态和大数据：随着传感器和数据采集技术的发展，图像分析面临着多模态数据和大规模数据的处理挑战。
2. 深度学习与自动特征学习：深度学习技术的发展为图像分析提供了新的方法和思路，自动特征学习可以有效克服手工提取特征的困难。
3. 图像分析与自然语言处理的结合：图像分析和自然语言处理的结合将为图像理解和推理提供新的机会和挑战。
在实际应用中，图像分析是一项综合性技术，在各个领域都有着重要的应用价值。
图像识别课件
A、P(ωj,x) =P(x|ωj) P(ωj) （总体；类）
举例：P(ω1)=0.4，•精P选(pωpt 2)=0.6,
P(x=12|ω1)=0.15，P(x=12|ω2)=0.35
则：P(ω1, x=12)=0.15*0.4
P(ω2, x=12)=0.35*0.6
B、 P(ωj,x) =P(ωj | x) P(x)
Байду номын сангаас
问题：是否可以提高押对的概率，减少押错的概率？ 除先验概率外，必须利用其他的信息。
•精选ppt
（3）类条件概率密度
细胞识别：正常细胞ω1 异常细胞ω2
P(x i )P(x 1) P(x 2)
光密度特征：x
x 条件概率密度分布
类条件概率密度p(x|ω)：
类别状态为ω时的x概率密度函数。
（4）贝叶斯公式
2 人工神经网络
人工神经网络Artificial Neural Networks（ANN
）
•精选ppt
是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述，是一个数
学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程
序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
（1）人工神经元模拟生物神经元的一阶特性
–输入：X=（x1，x2，…，xn） –联接权：W=（w1，w2，…，wn）T –网络输入：y=∑（xi*•w精选ipp）t =XW –激励函数：f –输出：o
D、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的 特征以达到降低特征空间维数的过程。
例如：一幅96x64的图象
•精选ppt
（a）Gabor滤波器编码； （b）小波变换+神经网络； （c）细节点
（分叉点、端点）
（4）分类器设计
图像处理与分析中的边缘检测与图像分割方法
图像处理与分析中的边缘检测与图像分割方法边缘检测和图像分割是图像处理与分析领域中的重要任务，广泛应用于计算机视觉、模式识别、人工智能等领域。
边缘是图像中物体边界的几何特征，边缘检测是指在图像中提取出物体的边缘信息。
而图像分割是将图像划分为不同的区域或物体，以便进一步进行后续处理和分析。
在图像处理与分析中，有各种各样的边缘检测和图像分割方法。
下面将分别介绍其中几种常见的方法。
一、边缘检测方法：1. Sobel算子：Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过计算图像处每个像素点的梯度大小和方向来检测边缘。
Sobel算子分为水平和垂直两部分，分别对应图像在水平和垂直方向上的灰度变化。
将两个方向上的梯度值叠加，即可得到边缘强度。
2. Canny边缘检测：Canny算法是一种广泛应用的边缘检测算法，它结合了高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值等步骤。
首先使用高斯滤波器平滑图像，然后计算图像梯度的幅值和方向，接着进行非极大值抑制来提取细边缘，最后通过双阈值检测来连接边缘。
3. Laplacian算子：Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，它可以通过计算图像的拉普拉斯算子来检测边缘。
具体而言，Laplacian算子将每个像素的灰度值与其周围像素的平均值进行比较，从而确定边缘。
二、图像分割方法：1. 基于阈值的图像分割：基于阈值的图像分割方法是将图像中像素的灰度值与一定的阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
这种方法的简单易懂，但对于光照、噪声等因素敏感。
2. 区域生长算法：区域生长算法是一种基于相似性的图像分割方法，它从种子像素开始，通过定义相似性准则来逐步扩展区域。
具体而言，根据相邻像素的灰度值与种子像素的差异来判断是否加入该区域。
3. 迭代聚类算法：迭代聚类算法是一种基于特征相似性的图像分割方法，它通过对图像中的像素进行聚类操作，将相似的像素归为同一类别。
常用的迭代聚类算法包括k-means算法和高斯混合模型等。
基于标准割(Normalized cut)算法图像分割方法
字表示图像的灰度值，通过权值公式计算两个像素的权值并寻 找出一条权值和最小的路径完成图像分割。
图 ３ 图像分割
图 ３在使用 ＭＡＴＬＡＢ软件进行的图论分割方法分割出来 不同的等级，然后设定一个阈值与图像中不同的灰度等级进行
的图像，在 ＭＡＴＬＡＢ中通过计算灰度级强度差找到权值求和最 比较，根据比较将图像灰度像素分成两个区域，分别是目标区
１ 图像分割简介
图像分割是图像处理中的一项至关重要的技术。自 ２０世 纪 ７０年代开始，图像分割技术一直备受人们的高度重视，到目 前为止已经有很 多 的 分 割 方 法，从 图 像 分 割 的 依 据 出 发，分 割 方法分为非连 续 性 分 割 和 相 似 性 分 割 ［１］。近 年 来 有 很 多 不 同 领域的学者们提出的新理论、新方法与图像分割相结合而形成 多种新型分割技术，如 聚 类 分 析、图 理 论、小 波 变 换、人 工 神 经 网络等分割方法，这 些 多 领 域、多 类 型 的 分 割 方 法 的 提 出 对 于 图像分割技术的完善有着重要的作用。图 １是一般的图像处 理过程，从图中可以看出图像分割是介于图像预处理和图像识 别之间，在图像处 理 当 中 起 着 承 上 启 下 的 作 用，一 方 面 它 是 准 确提取目标物的处理手段，使人们能够得到有意义的感兴趣对 象，另一方面它能够做到目标准确的识别，特征准确的提取，参 数准确的测量等使图像变得更为简明、抽象的形式展现在观察 者面前，更容易进 行 视 觉 分 析 和 模 式 识 别，并 且 对 后 续 的 图 像 识别、分析和理解能够达到跟高的层次。
图 １ 图像处理过程
图 ２ 图论分割原理
收稿日期：２０１８－０５－１６ 作者简介：安文波（１９９２—），男，辽宁沈阳人，硕士研究生。
模式识别知识点
1、图像: 图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述，是物体的一种不完全、不精确，但在某种意义上是适当的表示。
2、数字图像处理:利用数字计算机或其它数字硬件，对从图像信息转换而来的电信号进行某些数学运算以期达到预想的结果。
3、图像数字化:将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。
包括采样和量化两个主要步骤。
4、分辨率:指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸，单位：像素/英寸，像素/厘米；或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数，单位：像素*像素。
5、灰度图像:每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。
6、彩色图像的概念:每个像素的信息由RGB 三原色构成的图像，其中RGB 是由不同的灰度级来描述的。
7、了解彩色三要素(亮度,色调,饱和度):亮度是人眼感受彩色光的明暗的程度，色调是光的颜色，饱和度是颜色的深浅程度。
8、了解图像数字化的量化技术分类:量化可分为均匀量化和非均匀量化。
均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。
非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小。
9、掌握简述数字图像信息的特点:[简答]信息量大，占用频宽，像素间相关性大，受人的因素影响大。
Chapter21、了解傅里叶变换的条件（狄里赫利条件）：有限个间隔点，有限个极点，绝对可积。
一个周期为T 的函数f(t)在[-T/2,T/2]上满足狄利赫利（Dirichlet)条件，则在[-T/2,T/2]可以展成傅立叶级数。
表明了信号由哪些频率分量组成及其所占的比重。
2、会计算一维、二维连续信号的傅里叶变换： 一维：二维：3、熟悉二维离散信号的傅里叶变换的性质（比例性质、空间位移、频率位移、共轭对称性、平均值）：4、了解拉格尔函数的基本知识： ，一个不完备的正交集；R(n,t)的取值只有+1和-1；R(n,t)是R(n-1,t)的二倍频。
Chapter31、熟悉图像对比度、直方图的定义：对比度是亮度的最大值与最小值之比。
图像模式识别 5-8章-PPT
区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
11
利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
8
区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
数字图像处理PPT——第七章 图像分割
p-参数法
针对已知目标物在画面中所占比例的情况。 基本设计思想 选择一个值Th，使前景目标物所占的比例 为p，背景所占比例为1-p。 基本方法 先试探性地给出一个阈值，统计目标物的 像素点数在整幅图中所占的比例是否满足 要求，是则阈值合适；否则，阈值则偏大 或者偏小，再进行调整，直到满足要求。
p-参数法算法步骤
⎧ σ b2 ⎫ η | Th* = max ⎨ 2 ⎬ ⎩σ in ⎭
局部阈值方法
提出的原因 阈值方法对于较为简单的图像（目标 与背景差别大，容易区分的图像）简 单有效，对于较为复杂的图像，分割 效果不稳定。 方法 把图像分成子块，在每个子块上再采 样前述阈值分割方法
灰度－局部灰度均值散布图法
σ 12 =
f ( x , y )∈C 1
∑
( f ( x, y ) − μ1 )2
2 σ2 =
f ( x , y )∈C 22 )2
1 μ1 = N C1
f ( x , y )∈C 1
∑
f ( x, y )
1 μ2 = NC 2
f ( x , y )∈C 2
∑
f ( x, y )
参数空间的一条直线对应xy空间的一 个点
Hough变换提取直线原理
Xy空间一条直线上的n个点，对应kb 空间经过一个公共点的n条直线 Kb空间一条直线上的n点对应于xy空 间中过一公共点的n条直线
Hough变换提取直线算法
假设原图像为二值图像，扫描图中的每一 个像素点： 背景点，不作任何处理 目标点，确定直线： b = − xk + y 参数空间上的对应直线上所有的值累加1 循环扫描所有点 参数空间上累计值为最大的点(k*,b*)为所求 直线参数 按照该参数与原图像同等大小的空白图像 上绘制直线
基于特征工程的图像分割算法与实现
基于特征工程的图像分割算法与实现图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一，它将一张图像分成若干个部分，每个部分都是具有独特特征的图像区域。
图像分割应用广泛，例如医学图像分析、地质勘探、自动驾驶等领域。
本文将介绍基于特征工程的图像分割算法并给出实现方法。
一、特征工程介绍在机器学习和计算机视觉领域中，特征工程（Feature Engineering）意味着自动化地使用数据从原始数据中提取出可用于机器学习的特征。
特征工程的主要目的是降低模型的误差率，并增强算法的鲁棒性和性能。
特征工程是一种数据预处理方法，非常适用于图像分割等计算机视觉问题。
二、基于特征工程的图像分割算法基于特征工程的图像分割算法主要分为两类：基于经验特征的图像分割算法和基于数据驱动的图像分割算法。
基于经验特征的图像分割算法是通过手动选择合适的特征进行分割。
常用的特征包括灰度值、边缘、纹理等，这些特征可以通过图像处理方法提取出来，再用统计学方法进行分类。
例如，经验特征阈值分割法。
该方法是选取一定的阈值，把图像中灰度值高于阈值的像素进行分割。
基于数据驱动的图像分割算法，则是利用机器学习中的模式识别和分类技术，通过特征工程提取出数据的特征，再进行训练来进行分割。
例如，基于支持向量机（SVM）的图像分割算法。
该算法是用SVM分类器来学习从图像中提取出来的特征，然后根据分类器的结果来进行图像分割。
三、基于经验特征的图像分割实现首先，我们需要对图像进行预处理，包括图像灰度化、滤波处理、二值化等。
然后，根据实际需要选择适当的特征，例如基于灰度值的图像分割。
该方法是先将图像进行灰度化处理，然后根据灰度值的大小将图像分为几个区域。
具体实现如下：1. 图像读取和灰度化处理```import cv2img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取图像```2. 灰度值分割```thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]thresh2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY +cv2.THRESH_OTSU)[1]```其中，`cv2.THRESH_BINARY`是二值化处理的方法之一，`cv2.THRESH_OTSU`是基于大津法的自动阈值分割方法。
图象分割方法
求使类间方差(分离度)尽量大而类内方差 尽量小的阈值t。三者等价。取计算量最小 的η(t)：
t = arg m (η(t)) = arg m (σ (t)), ax ax
∗ t t 2 B
Otsu法可以应用于多维特征空间中。
National Laboratory of Pattern Recognition
模式识别国家重点实验室
中 国 科 学 院 自 动 化 研 究 所
图像分割的基本策略
基于灰度值的两个基本特性： 基于灰度值的两个基本特性： 不连续性——区域之间 不连续性 区域之间 相似性——区域内部 相似性 区域内部 不连续性： 根据图像像素灰度值的不连续性 根据图像像素灰度值的不连续性： 先找到点、 宽度为1）、 ）、边 不定宽度） 先找到点、线（宽度为 ）、边（不定宽度） 再确定区域。 再确定区域。 根据图像像素灰度值的相似性： 根据图像像素灰度值的相似性： 相似性 通过选择阈值， 通过选择阈值，找到灰度值相似的区域 区域的外轮廓就是对象的边。 区域的外轮廓就是对象的边。
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中 国 科 学 院 自 动 化 研 究 所
定义如下函数
σ (t) σ σ (t) λ(t) = , κ(t) = 2 , η(t) = 2 , σ (t) σW (t) σT
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
模式识别国家重点实验室
中 国 科 学 院 自 动 化 研 究 所
• 分割依赖于低层视觉 • 分割依赖于高层视觉
graphcut的基本原理和应用
graphcut的基本原理和应用1. 什么是graphcutGraphcut是一种基于图论的图像分割算法，它通过将图像转化为图的形式，利用图的最小割（min-cut）算法来实现图像分割。
图像分割是将图像中的物体从背景中分离出来的过程，是计算机视觉领域中的重要研究方向。
2. graphcut的原理Graphcut的基本原理是利用图论中的最小割（min-cut）算法，将图像分割问题转化为图中两个集合之间的最小割问题。
具体步骤如下：1.将图像转化为图的形式：将图像的每个像素点作为图的节点，图像中每个像素点的邻域关系作为图的边，边的权重可以根据像素点之间的差异性等信息来确定；2.定义两个集合：将图中的节点分为前景（目标物体）和背景两个集合；3.计算节点之间的边权重：根据边界特征等信息，计算节点之间的边权重；4.求解最小割：利用最小割算法，找到两个集合之间的最小割；5.生成分割结果：根据最小割结果，将图像中属于前景集合的像素点标记为目标物体，将属于背景集合的像素点标记为背景。
3. graphcut的应用场景Graphcut算法在图像分割领域有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：3.1 图像分割Graphcut算法在图像分割中得到了广泛的应用。
通过将图像转化为图的形式，利用最小割算法，可以实现对图像中的物体进行准确的分割。
这在计算机视觉、图像处理、医学图像等领域都有重要的应用。
3.2 视频分割除了图像分割，Graphcut算法也被应用于视频分割领域。
利用图像序列中相邻帧之间的关系，可以实现对视频中的物体进行准确的分割。
这在视频编辑、智能监控等领域具有广泛的应用。
3.3 图像修复图像修复是指通过对图像中的缺失部分进行预测和恢复，实现对图像的修复。
Graphcut算法可以通过对图像中的缺失部分进行标记，并借助最小割算法进行修复。
这在图像修复、图像增强等领域有重要的应用。
3.4 图像分析Graphcut算法还可以用于图像的分析和理解。
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。
模式识别与图像分析技术
模式识别与图像分析技术第一章：引言模式识别与图像分析技术是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向之一。
该技术旨在利用计算机和数学方法，对图像、声音和其他类型的数据进行分析和理解。
模式识别与图像分析技术在人脸识别、指纹识别、语音识别、医学影像处理等多个领域具有广泛应用。
本文将重点介绍模式识别与图像分析技术在人脸识别和医学影像处理方面的应用。
第二章：人脸识别技术2.1 人脸检测人脸识别的第一步是对图像中的人脸进行检测。
常用的方法包括基于统计特征的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法凭借其较高的准确率和鲁棒性得到了广泛应用。
2.2 人脸特征提取人脸特征提取目的是从图像中提取能够区分不同人脸的特征信息。
常用的方法包括几何特征法、灰度特征法以及基于深度学习的方法。
深度学习方法通过神经网络的训练可以自动学习人脸的高级特征，从而有效提升了人脸识别的准确率。
2.3 人脸匹配与识别人脸匹配与识别是将待识别的人脸图像与事先录入的人脸图像进行比对，从而判断是否为同一人。
常用的方法包括基于特征向量的方法、基于卷积神经网络的方法和基于混合模型的方法。
这些方法在精度和效率上有所取舍，可以根据具体需求选择合适的方法。
第三章：医学影像处理技术3.1 医学图像分割医学图像分割旨在从医学图像中提取出感兴趣的区域。
常用的方法包括基于阈值的方法、基于边缘检测的方法和基于区域增长的方法。
这些方法在处理不同类型的医学图像时有各自的优劣势，需要根据具体应用场景进行选择。
3.2 医学图像配准医学图像配准旨在将不同时间或不同模态的医学图像进行对齐。
常用的方法包括基于特征点的方法、基于图像互信息的方法和基于深度学习的方法。
医学图像配准对于辅助医生的诊断、手术规划等方面具有重要意义。
3.3 医学图像分类与识别医学图像分类与识别旨在对医学图像进行自动分类或鉴别。
常用的方法包括基于特征提取与分类器的方法、基于卷积神经网络的方法和基于深度学习的方法。
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阈值与图像分割
• 最佳阈值对于给定的图像，可以通过分析直方图的方 法确定最佳的阈值。
边缘检测与图像分割
• 边缘检测首先检出图像局部特性的不连续 性，然后再将这些不连续的边缘像素连接 成完整的边界。边缘的特性是沿边缘走向 的像素变化平缓，而垂直于边缘方向的像 素变化剧烈。所以，从这个意义上说，检 测边缘的算法就是检出符合边缘特性的边 缘像素的数学算子，目前，边缘检测场采 用边缘算子法和模板匹配法等。
简单区域扩张法
以图像的某个像素为生长点，比较相邻像 素的特征，将特征相似的相邻像素合并为 同一区域；以合并的像素为生长点，继续 重复以上的操作，最终形成具有相似特征 的像素的最大连通集合。这种方法称简单 （单一型）区域扩张法。下面给出以像素 灰度为特征进行简单区域增长的步骤。
简单区域扩张法
1）对图像进行光栅扫描，求出不属于任何区域的 像素。当寻找不到这样的像素时结束操作。 2）把这个像素灰度同其周围（4-邻域或8-邻域） 不属于其他区域的像素进行比较，若灰度差值小于 阈值，则合并到同一区域。并对合并的像素赋予标 记。 3）从新合并的像素开始，反复进行2）的操作。
模式识别：图像分割
引言 阈值与图像分割 边缘检测与图像分割 Hough变换 区域增长
1. 2. 3. 4. 5.
引言
前面介绍的图像增强和恢复是对整幅 图像的质量进行改善，是输入输出均为图像 的处理方法，而图像分析则是更详细地研究 并描述组成一幅图像的各个不同部分的特征 及其相互关系，是输入为图像而输出为从这 些图像中提取出来的属性的处理方法。 图像分析的结果不是一幅完美的图像， 而是用数字、文字、符号、几何图形或其组 合表示图像的内容和特征，对图像景物的详 尽描述和解释。
边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像搜索过程．
边 缘 检 测 与 图 像 分 割
(a)阶跃函数 (b)屋顶函数 两种常见的边缘一阶导数和二阶导数示意图
梯度与图像分割
• 一阶微分：用梯度算子来计算 • 当物体与背景有明显对比度时，物体的边界处于 图像梯度最高的点上，通过跟踪图像中具有最高 梯度的点的方式获得物体的边界，可以实现图像 分割。 • 这种方法容易受到噪声的影响而偏离物体边界， 通常需要在跟踪前对梯度图像进行平滑等处理， 再采用边界搜索跟踪算法来实现。 • 二阶微分：用拉普拉斯算子来计算
Hough变换
设平面上有若干点，过每点的直线系分别对应于极坐标 上的一条正弦曲线。若这些正弦曲线有共同的交点（ρ′， θ′），如图(e),则这些点共线，且对应的直线方程为 ρ′=xcosθ′+ysinθ′ 这就是Hough变换检测直线的原理。
Hough变换
Hough变换
原图
Hough变换进行边缘检测
典型的图像分析和理解系统如下图。
在该系统中，图像的增强和恢复可以看作预处理， 其输入、输出均是图像，它是传统的图像处理的内 容。而图像分割、特征提取及结构分析等称为图像 识别，其输入是图像，输出是描述或解释。
统计模式识别
统计模式识别认为图像可能包含一个或多个物体， 并且每个物体属于若干事先定义的类型、范畴或模 式之一。 在给定一幅含有多个物体的数字图像的条件下，模 式识别过程由三个主要阶段组成：
边缘检测与图像分割
几种常用的边缘检测算子： • 梯度算子 • Roberts算子 • Prewitt算子 • Sobel算子 • Kirsch算子 • Laplacian算子 • Marr算子
边缘检测与图像分割
边界提取与轮廓跟踪
• 为了获得图像的边缘人们提出了多种边 缘检测方法，如Sobel, Canny edge, LoG。 在边缘图像的基础上，需要通过平滑、 形态学等处理去除噪声点、毛刺、空洞 等不需要的部分，再通过细化、边缘连 接和跟踪等方法获得物体的轮廓边界。
• 图像分割的基本策略： 分割算法是基于灰度值的两个基本特性： 不连续性和相似性。 第一类性质的应用途径是基于灰度的不连续变 化分割图像，比如图像的边缘。第二类的主要 途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似 的区域。
• 图像分割有三种不同的途径，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再 将边缘像素连接起来构成边界形成分割。
边 缘 检 测 与 图 像 分 割
术语定义
边缘的定义： • 指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。 • 一段边缘是两个具有相对不同灰度值特性的区 域的边界线
边缘的分类：
• 阶跃状 • 屋顶状 轮廓：边缘列表或一条表示边缘列表的拟合曲线． 边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．
模式识别的一个例子
樱桃、苹果、柠檬、葡萄
在传送带上方安装一个数字摄像机并在计算机里实现分类决策。 我们测量每个水果的两个特点：直径和颜色。计算机程序处理 每幅数字化图像并且计算水果的直径和一个表示颜色的参数。 使用彩色摄像机，程序计算每 个物体在红、绿、蓝通道的亮 度。于是得到一个特征（例如 红-绿亮度比），对黄色水果 取小值，红色水果取大值，这 个参数成为“红色程度”。
x1 x2 . . . xN
图象分割 输入图像 物体图像
特征提取 特征向量
分类 物体类型
x1 x2 . . . xN
图像分割 输入图像 物体图像
特征提取 特征向量
分类 物体类型
图像分割：在该阶段检测出各个物体，并把它们的图像 和其余景物分离。 特征提取：在该阶段中对物体进行度量。一个度量是指 一个物体某个可度量的度量值，而特征是一个或多个度 量的函数。通过计算可以对物体的一些重要特性进行定 量化表示。特征提取过程产生了一组特征，把它们组合 在一起形成了特征向量。 分类：以特征向量为依据，输出一种决策，确定每个物 体应该归属的类别。
阈值与图像分割
• 阈值是在分割时作为区分物体与背景像素的门 限，大于或等于阈值的像素属于物体，而其它 属于背景。这种方法对于在物体与背景之间存 在明显差别（对比）的景物分割十分有效。实 际上，在任何实际应用的图像处理系统中，都 要用到阈值化技术。为了有效地分割物体与背 景，人们发展了各种各样的阈值处理技术，包 括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。
Hough变换
• 对于图像中某些符合参数模型的主导特 征，如直线、圆、椭圆等，可以通过对 其参数进行聚类的方法，抽取相应的特 征。
Hough变换
• Hough的定义： 如图 (a)，在直角坐标系中有一条直线l，原点到该 直线的垂直距离为ρ，垂线与x轴的夹角为θ，则 这条直线是唯一的，且其直线方程为： ρ=xcosθ+ysinθ 而这条直线用极坐标 表示则为一点（ρ 、 θ ）。可见，直角坐 标系中的一条直线对 应极坐标系中的一点， 这种线到点的变换就 是Hough变换。
4）反复进行2）、3）的操作，直至不能再合并。
5）返回1）操作，寻找新区域出发点的像素。
简单区域扩张法
这种方法简单，但如果区域之间的边缘灰度变 化很平缓或边缘交于一点时，如下图，两个区 域会合并起来。 为克服这一点，在步骤2）中不是比较相邻像素 灰度，而是比较已存在区域的像素灰度平均值 与该区域邻接的像素灰度值。
Hough变换
在直角坐标系中过任一点（x0,y0）的直线系，如图(b)，满足 ρ=x0cosθ+y0sinθ =(x02+y02)1/2sin(θ+φ) 其中φ=tg-1(y0/x0)
Hough变换
而这些直线在极坐 标系中所对应的点 （ρ 、θ ）构成图 (c)中的一条正弦曲 线。反之，在极坐 标系中位于这条正 弦曲线上的点，对 应直角坐标系中过 点(x0,y0)的一条直线， 如图 (d)所示。
边界提取与轮廓跟踪
将检测的边缘点连接成线就是边缘跟踪。线 是图像分析中一个基本而重要的内容，它是图 像的一种中层符号描述，它使图像的表述更简 洁，并可用来完成一定图像的识别任务。将边 缘点连成线的方法很多，但都不完善，基本上 是按一定的规则来进行，且需要知识的引导， 对跟踪的效果往往要人工编辑。 由边缘形成线特征包括两个过程：①提取可 构成线特征的边缘；②将边缘连成线。 连接边缘的方法很多，主要有光栅扫描跟踪和 全向跟踪法
阈值与图像分割
• 全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割 处理。适用于背景和前景有明显对比的图像。
阈值与图像分割
• 自适应阈值根据图像的局部特征分别采用不同的阈值 进行分割。实际处理时，需要按照具体问题将图像分 成若干子区域分别选择阈值，或者动态地根据一定的 邻域范围选择每点处的阈值，进行图像分割。
区域增长
图像灰度阈值分割技术都没有考虑到图像像素空 间的连通性。区域增长是把图像分割成特征相同 的若干小区域，比较相邻小区域特征的相似性， 若它们足够相似，则作为同一区域合并，以此方 式将特征相似的小区域不断合并，直到不能合并 为止，最后形成特征不同的各区域。这种分割方 式也称区域扩张法。 区域内像素的相似性度量可以包括平均灰度值、 纹理、颜色等信息。 进行区域增长首先要解决三个问题：①确定区域 的数目；②选择有意义的特征；③确定相似性准 则。
樱桃 + 决策分 界线 苹果 +
+ 右图是由直径和红色程度这两 柠檬 个参数定义的二为特征空间以 0 及4种水果中每一中的期望聚 直径 类。 通过特征空间中确定合适的决策分界线，把空间划分若干区 域，每个区域代表一个类。这样就建立了一个分类原则。
红 色 程 度
+ 葡萄
• 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区 域的过程。 • 图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并 提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是 由图像处理进到图像分析的关健步骤。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形式，使得更高层的图 像分析和理解成为可能。