基于阈值的图像分割
基于两级阈值的图像分割技术在文档图像中的应用
理， 数据挖掘。牛红惠 ， 讲师 。
统， 文档 图像 分类系统等 ， 都依 赖于前后 背景分割 完成 后的二值
化 图像 。
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中图分类号
文档 图像
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二值化 图像处理 图像 分割
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二值化 分 割 困 难 ， 者 们 提 出 了 使 用 局 部 自适 应 阂值 的算 学 法 。这类方法通 常将 图像切分 成若 干小 块 ， 针对每个 小块统 计图像的灰度分布特性 ， 例如每个小块 中均值和方差 ， 然后 以此 为依据来确定每个 小块 中的阈值并做二值化分割 。这些方法 的
０ 引 言
图像分割是指将 图像 中感兴趣 的区域从其他 区域 中分离 出 来 的技术 。该技术在机器 视觉 ， 医疗 图像 处理领 域 占据着 重要 的位置并得到 Ｈ益广泛 的应用 … 。随着信 息技术 的迅速发 展 ， 文档 图像 的 自动化处理在办公 自动化 ， 电子商务 ， 数字 图书馆等 应用 中得到 了越 来越 多 的关 注 。现在 多数 文档 自动化 处理
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基于阈值法的图像分割技术
基于阈值法的图像分割技术阴国富(1．西安电子科技大学陕西西安710071；2．渭南师范学院陕西渭南714000)在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。
图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。
本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。
1 阈值法图像分割1.1 阈值法的基本原理阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。
常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征。
设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为：若取：b0=0(黑)，b1=1(白)，即为我们通常所说的图像二值化。
1.2 阈值法图像分割方法分类全局阈值法指利用全局信息对整幅图像求出最优分割阈值，可以是单阈值，也可以是多阈值；局部阈值法是把原始的整幅图像分为几个小的子图像，再对每个子图像应用全局阈值法分别求出最优分割阈值。
其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的阈值法。
阈值分割法的结果很大程度上依赖于阈值的选择，因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。
由于局部阈值法中仍要用到全局阈值法，因此本文主要对全局阈值法中基于点的阈值法和基于区域的阈值法分别进行了研究。
根据阈值法的原理可以将阈值选取技术分为3大类：(1)基于点的全局阈值方法基于点的全局阈值算法与其他几大类方法相比，算法时间复杂度较低，易于实现，适合应用于在线实时图像处理系统。
图像分割 实验报告
图像分割实验报告图像分割实验报告一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将一幅图像分割成具有语义意义的不同区域。
图像分割在许多应用中发挥着关键作用，如目标检测、场景理解和医学图像处理等。
本实验旨在探索不同的图像分割方法，并对其进行比较和评估。
二、实验方法本实验选择了两种常用的图像分割方法：基于阈值的分割和基于边缘的分割。
首先，我们使用Python编程语言和OpenCV库加载图像，并对图像进行预处理，如灰度化和平滑处理。
接下来，我们将详细介绍这两种分割方法的实现步骤。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单而常用的分割方法。
它通过将图像像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）选择一个适当的阈值，将图像中的像素分为两类。
（3）根据阈值将图像分割，并得到分割结果。
2. 基于边缘的分割基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来实现分割的。
边缘是图像中灰度变化剧烈的区域，通常表示物体的边界。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）使用边缘检测算法（如Canny算法）检测图像中的边缘。
（3）根据边缘信息将图像分割，并得到分割结果。
三、实验结果与讨论我们选择了一张包含多个物体的彩色图像进行实验。
首先，我们使用基于阈值的分割方法对图像进行分割，选择了适当的阈值进行实验。
实验结果显示，基于阈值的分割方法能够将图像中的物体与背景分离，并得到较好的分割效果。
接下来，我们使用基于边缘的分割方法对同一张图像进行分割。
实验结果显示，基于边缘的分割方法能够准确地检测出图像中的边缘，并将图像分割成多个具有边界的区域。
与基于阈值的分割方法相比，基于边缘的分割方法能够更好地捕捉到物体的形状和边界信息。
通过对比两种分割方法的实验结果，我们发现基于边缘的分割方法相对于基于阈值的分割方法具有更好的效果。
基于边缘的分割方法能够提供更准确的物体边界信息，但也更加复杂和耗时。
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。
基于阈值的分割算法
基于阈值的分割算法
阈值分割算法是一种将图像分割成两个或多个区域的方法，其中区域的选择基于像素的灰度值与预先定义的阈值之间的关系。
基本的阈值分割算法包括简单阈值分割、自适应阈值分割和多阈值分割等。
- 简单阈值分割是指通过比较每个像素的灰度值与一个预先定
义的固定阈值来进行划分。
如果像素的灰度值大于阈值，则被分配到一个区域；如果小于阈值，则分配到另一个区域。
- 自适应阈值分割是指根据图像的局部特征来确定每个像素的
阈值。
这种方法通常用于处理具有不均匀光照条件下的图像。
常见的自适应阈值分割方法包括基于局部平均值、基于局部中值和基于统计分布的方法。
- 多阈值分割是指将图像划分为多个区域，每个区域都有一个
不同的阈值。
这种方法常用于处理具有多个目标或具有复杂纹理的图像。
阈值分割算法在图像处理中广泛应用，可以用于边缘检测、目标提取、图像分割等任务。
但是，阈值的选择对算法的性能至关重要，不同的图像和任务可能需要不同的阈值选择方法。
因此，在应用阈值分割算法时需要进行参数调整和优化才能得到最佳的分割结果。
基于阈值的分割原理
基于阈值的分割原理基于阈值的分割原理是数字图像处理中常用的一种分割方法，其基本思想是将图像中的像素根据其灰度值与预设的阈值进行比较，将灰度值高于阈值的像素归为一类，低于阈值的像素归为另一类。
该方法简单易懂，计算量小，因此被广泛应用于图像处理领域。
一、阈值分割基本原理1.1 阈值阈值是指在进行二值化处理时所设定的一个灰度级别，用来区分图像中不同灰度级别的像素点。
通常情况下，我们将图像中所有灰度大于该阈值的点视为目标物体区域内部点，将灰度小于该阈值的点视为背景区域内部点。
1.2 阈值分割过程在进行阈值分割时，我们需要先确定一个合适的初始阈值。
通常情况下，我们可以选择图像中所有像素点灰度平均数作为初始阈值。
然后将所有灰度大于该初始阈值的点视为目标物体区域内部点，将小于该初始阈值的点视为背景区域内部点，并计算出两个区域内像素灰度值的平均数。
将两个平均数再求平均，得到新的阈值，重复上述过程直到新的阈值与上一次计算的阈值相等或者差异小于一个预设的容差范围。
1.3 阈值分割应用阈值分割可以应用于很多领域中，如图像增强、目标检测、字符识别等。
在图像增强中，我们可以通过调整阈值来实现图像亮度和对比度的调整；在目标检测中，我们可以通过设置不同的阈值来实现对不同大小、形状、颜色等特征的物体进行区分；在字符识别中，我们可以通过设置合适的阈值来实现对字符轮廓进行提取和识别。
二、基于全局阈值分割原理2.1 基本思想基于全局阈值分割原理是指在整幅图像中确定一个全局唯一的阈值进行分割。
该方法简单易行且计算量小，适用于灰度变化明显且背景比较简单的图像。
2.2 全局阈值分割方法（1）最大类间方差法：该方法是求使两类间方差最大化时所对应的灰度值作为阈值。
具体而言，我们可以先将图像中所有像素点按照灰度值从小到大排序，然后分别计算每个灰度值下的前景和背景像素点数量、均值和方差。
最后计算出每个灰度下两类之间的类间方差，并选取使类间方差最大的灰度值作为阈值。
机器视觉中的图像分割与物体检测方法
机器视觉中的图像分割与物体检测方法随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术已经逐渐成为了一个重要的研究领域。
图像分割和物体检测是机器视觉技术中的两个核心问题，本文将重点介绍这两个问题的相关理论和算法。
一、图像分割图像分割是指将一张图像分割成若干个子区域的过程。
图像分割常常被应用于物体识别、医学影像分析、人脸识别等领域。
目前，图像分割的常用方法包括有基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是最简单的分割方法。
其作用是将图像灰度值高于某个阈值的像素标记为前景，灰度值低于阈值的像素标记为背景。
通常情况下，图像的背景是均匀的，所以这种方法往往是有效的。
2. 基于区域的分割基于区域的分割是指将图像分成具有相似特征的区域的过程。
这种方法基于颜色、纹理、边缘或其他特征将图像分成若干个区域。
其中最常用的是基于颜色的分割，即根据颜色的统计分布将图像分成若干个区域。
3. 基于边缘的分割基于边缘的分割是指将属于同一个物体的像素通过边缘连接在一起，形成一个连通分量的过程。
常见的边缘检测算子有Canny、Sobel、Roberts等算子。
这些算子可以提取边缘的位置和方向信息，从而进行边缘分割。
二、物体检测物体检测是指在一张图像中寻找并标记出一些物体。
物体检测是机器视觉技术中的重要问题，它的应用范围非常广泛，包括自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等领域。
物体检测分为两类：精确物体检测和语义物体检测。
精确物体检测是指寻找图像中某一物体的准确位置、大小和形状，而语义物体检测则是指寻找图像中所有物体的位置和类别。
本文主要讲解精确物体检测问题。
1. 基于特征的物体检测基于特征的物体检测方法是指利用图像中的一些特定特征进行物体的定位和判断。
其中最常见的特征包括边缘、颜色、纹理等。
常见的基于特征的物体检测方法包括SIFT、SURF、HOG等。
2. 基于深度学习的物体检测近年来，深度学习技术的发展更是极大地推动了物体检测技术的进步。
图像分割算法在图像处理中的应用
图像分割算法在图像处理中的应用一、导言图像分割是图像处理领域中的一项重要技术，指将一副图像分成若干个子区域，将图像中不同的物体或背景区分出来，为下一步的图像分析和图像识别提供重要的前置条件。
图像分割算法的应用广泛，包括医学图像分析、自动驾驶、目标检测等等。
本文将从图像分割的定义、常用算法和应用方面展开讨论，介绍图像分割在图像处理中的重要意义。
二、图像分割的定义图像分割的定义是指将一幅图像分割成若干个子区域，使得每一子区域内的像素具有相似的性质，如颜色、纹理、亮度等等。
通常一幅图像中的前景和背景具有不同的属性，图像分割的目标就是将二者区分开来，使得前景和背景分别成为一个子区域。
而这个过程需要采用一定的算法来实现。
三、常用的图像分割算法1. 基于阈值的图像分割基于阈值的图像分割算法，也是最简单的分割算法。
其基本思路是先确定一个阈值，将图像中所有灰度值大于该阈值的像素点分到一个区域内，将小于该阈值的像素点分到另一个区域内。
基于阈值的图像分割适用于图像中前景和背景的差别明显，对于一些复杂的图像分割任务，其效果则有限制。
2. 区域生长算法区域生长算法是一种基于种子点的图像分割算法。
该算法最初在医学领域得到广泛应用。
医学影像数据中经常需要对感兴趣区域进行计算，这些区域在像素值上通常具有高度的同质性。
基于该性质，区域生长算法可以通过种子点引发对图像的连续增长，从而逐步形成有意义的区域。
3. 区域分裂和合并算法区域分裂和合并算法是一种迭代的区域分割算法。
该算法先将图像划分为若干个相同大小的初始块，然后通过一系列的分裂和合并操作逐步细化或聚合这些块形成我们需要的区域。
4. 基于边缘检测的图像分割基于边缘检测的图像分割算法是目前最为流行的图像分割算法，该算法的基本思路是通过对图像进行边缘检测，将图像分成若干个区域。
这种方法通常需要结合边缘检测算法来处理图像中的过多的噪声和杂点，以达到更好的分割效果。
四、图像分割算法在图像处理中的应用图像分割算法在许多领域中都有广泛的应用，如医学影像分析、自动驾驶、图像识别和机器人视觉等。
基于Otsu阈值彩色图像分割方法研究
） ． ｌ ，＋． ６ ， Ｏ１３ ＝ ３ 尸 Ｏ ８ （ ００ ） ５ ｆ ．ｌ ， ＋ （ （０ １） 式中 √ （ （ ） ） ） ， ，各个颜色分量在 （ ） 素值 √ 为融 的像 ， ） 于边缘检测和基于图像纹理等 中基于阈值图像分割是直接利用图 合后相应位置的灰度图像的像 素值 这样融 合的理 由是 ： 其 ①人眼对亮 像的灰度特性 ． 因而计算方便简明 ， 实用性强。显然 ， 阈值分割 方法 的 度分量 的感觉 比对颜 色分 量 的感 觉敏感 ； ｉ） 含了 Ｒ、 Ｂ这个 ② ，包 Ｇ、 关键和难 点是 如何取得一个合 适的 阈值 ． 在实际应用 中 ． 阈值设定 易 颜色分量 的信息 受噪声和光亮度影响。阈值分割图像方法又有很多种 ． 比如 由直 方图 灰度分布选择 阈值 、 双峰法选择阈值 、 迭代法选取阈值 、 大津法选择 阈 ２ 最 大 类 间 方 差 法获 取 阈值 值、 由灰度拉伸选择 阈值等 。 最大类问方差法 ． 又称 大津法（ ｔｕ 由 日本学者大津在 １７ Ｏｓ） ９ ９年 般研究 的热点是灰度 图像的分割 ． 可是现实社会 中 ． 图像大 部 提 出的一种全局阈值选 取法 该方法是 阈值 自动选取方法 中简单有效 分是彩色 图像 ， 如何把彩 色图像 中感兴趣 的 内容获取 、 分割有着其 重 地经典算法。 要的意义 所 以本文提 出一种利用最大类问方差法 （ ｔ ） Ｏ Ｓ 获取 阈值 分 Ｕ 对图像记 为前景与 背景的分割 阈值 ． 景点数 占图像 比例 为 前 割彩色 图像的方法 背景点数占图像 比例 为 平 均灰 度 肛。图像的总 ， 。，平均灰度为 ； １ 彩 色 图 像 空 间 平均灰度为 ： 舭 ） 刊 ｍ 。 ＋ 。从最小灰度值到最大灰度值遍历 ， 当 使得值 ｍ６ ０ — 最大时 Ｔ即为分割的最佳阈值。 ： 对大津 彩色空间模型有 两种 ．～种模 型是彩色六棱 锥空间称为 Ｈ Ｌ Ｓ 模 法可作如下理解 ： 式实际上就是类 间方差值 ． 该 阈值 Ｔ分割 出的前景 型． 它是从人 的视 觉系统 出发的 ． 更加符合 人的视觉特性 对于颜色 的 和背景 两部分 构成 了整 幅图像 ， 前景取值 ， 而 概率 为 ｍ ， 背景取值 理解 。 一般 当图像上面有阴影或者光线变化 比较大时都选取 这种彩 色 概率为 总均值为 ， 根据 方差 的定义 即得该式 因方差是灰度分 空间对图像进行处理。另外一种是 Ｒ Ｂ 色模 型 ． Ｇ 颜 一般偏 向硬件 ， 绝 布均匀性 的一种度量 ， 差值越大， 明构成 图像 的两部 分差别越大 ， 方 说 大多数的监视器采用这类模型 当部分 目标错 分为背景或部分 背景错分为 目标 都会导致两部分差别 １１ Ｈ Ｉ 色 空 间 ． Ｓ颜 变小 ， 因此使类 问方差最大 的分割意味着错分概率最小 直接应用 大 ＨＩ Ｓ 颜色空 间是从人 的视觉感知角度建立 的 Ｈ为色度 ， 是描述 津法计 算量较 大 ， 因此一般采用 了等价 的公式 （ ｃ ， Ｊ — ｚ 纯色的属性 ： ｓ为饱和度， 出一种 纯色被 白光稀 释的程度 的度 ： 为 给 Ｉ 设 某一阈值 将 图像分 成前景和背景 。 Ｃ＝１ 和 ｃ ｆ １ 即 ｏ（ ～ １ｎ ～ ＝ 亮度， 是视觉对光刺激的亮度响应 。Ｈ Ｉ 间有 两个重要的特点 首 Ｓ空 Ｍ 。则最大类间方差的 阈 求取函数 为 ： ） 值 先， 亮度分量与色度 分量是分 开的， 分量与图像 的彩 色信 息 １ 无关 其 （ ∞ ２∞ — ＝ — ＝ 以￡ ＋ ∞ ≠ 次 ， Ｈ及 ｓ 是 分量 与人感受彩色 的方式紧密相连 。 这些特点使 得 Ｈ Ｉ Ｓ 型（ 空间非常适合基 于人的视觉 系统对彩色感知特 性而进行 处理分析 的 （ ［－４砷］ ７ １０ ） 图像算法 公 式 （１ 中 （ 、 表 不 Ｃ 、 Ｉ 生 的概 率 ； ４ － 不 Ｃ 、 ｌ 均 １） Ｄ Ｏ ｏｃ 产 ｃ ｐ ｚ表 ｏＣ 的 已知 ＨＳ Ｉ空间色点的 Ｈ，１ ｓ 分量 ． ， 也可 以将 其转换 到 Ｒ ＧＢ空间 值 ； ４ ｃ ｐ ｚ 可以通过下式进行计算 ： 若设 ｓ Ｉ ， 的值在 ［ １ 之间 ， 、 、 的值也 在［ １ 之 间 ， Ｏ ］ ， Ｒ ＧＢ ０］ ， 则从 Ｈ Ｉ Ｓ 到 ！ｉ ｐ （２ １） ＲＧ 分三段以利用对称性 的转换公 式如下 ： Ｂ， （ ） Ｈ在ｆ ２ ｏ １当 Ｏ ｌＯｌ 之间 ： 啦－ｏ） 曰 “１ Ｓ ＝ 一） （） １ ！ ￣ｔ （ （３ １）
基于阈值的图像分割算法研究综述
第41卷第6期2023年12月沈阳师范大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l.41N o.6D e c.2023文章编号:16735862(2023)06052604基于阈值的图像分割算法研究综述:原理㊁分类及典型算法杨林蛟(沈阳师范大学化学化工学院,沈阳110034)摘要:随着计算机技术的飞速发展,图像处理技术在各个领域都得到了广泛应用,如产品质量检测㊁医学图像处理㊁军事目标的定位与跟踪等㊂作为图像处理技术和计算机视觉技术的研究基础,图像分割技术目前已出现了大量不同类型的算法,并在各个领域的应用中发挥着重要的作用㊂其中,基于阈值的图像分割算法因具有简单有效㊁计算量小㊁性能稳定等优点而受到了人们的普遍青睐㊂首先,对图像分割技术按照不同的划分方式进行了简单的分类;其次,对阈值分割算法的基本原理㊁分类及最典型的O t s u算法的基本思想进行了详尽的介绍;最后,对阈值分割算法目前存在的问题进行了阐述,并对算法未来的发展趋势进行了展望㊂研究工作可为图像处理技术的进一步发展提供理论借鉴㊂关键词:图像处理;阈值分割;阈值选取;算法中图分类号:T P391文献标志码:Ad o i:10.3969/j.i s s n.16735862.2023.06.007A r e v i e w o ft h r e s h o l d-b a s e di m a g es e g m e n t a t i o n a l g o r i t h m s:P r i n c i p l e s,c l a s s i f i c a t i o na n d t y p i c a l a l g o r i t h m sY A N GL i n j i a o(C o l l e g e o fC h e m i s t r y a n dC h e m i c a l E n g i n e e r i n g,S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y,S h e n y a n g110034,C h i n a)A b s t r a c t:W i t h t h e r a p i dd e v e l o p m e n t o f c o m p u t e r t e c h n o l o g y,i m a g e p r o c e s s i n g t e c h n o l o g y h a sb e e n w i d e l y u s e di nv a r i o u s f i e l d s,s uc ha s p r od u c t q u a l i t y de t e c t i o n,m e d i c a l i m a g e p r o c e s s i n g,m i l i t a r y t a r g e t p o s i t i o n i n g a n d t r a c k i n g.A s t h e b a s i s o f i m a g e p r o c e s s i n g t e c h n o l o g y a n d c o m p u t e rv i s i o nt e c h n o l o g y,al a r g e n u m b e r o f d i f f e r e n tt y p e s o fa l g o r i t h m s h a s e m e r g e d,a n d t h e s ea l g o r i t h m s p l a y a ni m p o r t a n t r o l e i nv a r i o u s f i e l d so fa p p l i c a t i o n.A m o n g t h e m,t h r e s h o l db a s e di m a g e s e g m e n t a t i o na l g o r i t h m h a sb e e n w e l c o m e db e c a u s eo f i t sa d v a n t a g e so fs i m p l e,e f f e c t i v e,l i t t l e c o m p u t a t i o na n ds t a b l e p e r f o r m a n c e.F i r s t l y,t h e i m a g es e g m e n t a t i o nt e c h n o l o g y i ss i m p l yc l a s s i f i e da c c o rd i n g t o t he d if f e r e n t p a r t i t i o n i ng w a y s.S e c o n d l y,th eb a si c p r i n c i p l e,c l a s s i f i c a t i o n,a n d t h eb a s i ci d e ao ft h e m o s tt y p ic a lO t s ua l g o r i t h m o ft h r e s h o l ds e g m e n t a t i o na l g o r i t h m a r ei n t r o d u c e di n d e t a i l.A tl a s t,t h ee x i s t i n g p r o b l e m s o ft h r e s h o l d s e g m e n t a t i o n a l g o r i t h m a r ed e s c r i b e d,a n dt h ef u t u r ed e v e l o p m e n tt r e n d o ft h i sa l g o r i t h m a r ef o r e c a s t e d.T h i s w o r kc a np r o v i d e t h e o r e t i c a l r e f e r e n c e f o r t h e f u r t h e r d e v e l o p m e n t o f i m a g e p r o c e s s i n g t e c h n o l o g y.K e y w o r d s:i m a g e p r o c e s s i n g;t h r e s h o l d s e g m e n t a t i o n;t h r e s h o l d s e l e c t i o n;a l g o r i t h m 图像处理技术一般是指利用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术,又可称为影像处理㊂收稿日期:20230929基金项目:辽宁省教育厅科学研究经费项目(L J C202004,L J C202005)㊂作者简介:杨林蛟(1976 ),男,青海西宁人,沈阳师范大学高级实验师,硕士㊂图像处理技术主要包括图像的数字化㊁图像的增强和复原㊁图像的分割和识别㊁图像的数据编码等㊂其中,图像分割在计算机视觉中起着至关重要的作用,是图像处理技术的基础㊂图像分割的目的是使图像得到简化或改变图像的表示形式,图像经过分割后会形成一些特定的㊁具有独特性质的区域,这里的独特性质一般指像素的灰度㊁颜色和纹理等㊂其过程就好比把图像中的每一个像素打上一个特定的标签,使得具有相同标签的像素具有相同的视觉特性,从而用来定位图像的物体和边界㊂图像分割技术一直是计算机视觉研究的热点之一,历经数十年的发展,大量的分割算法被人们相继提出并得到广泛应用[1]㊂其中,基于阈值的图像分割算法因具有实时㊁有效㊁自动㊁应用广泛等优点而受到人们的广泛关注㊂本文首先对现有的图像分割技术进行了简单的划分,接着对基于阈值的分割算法的原理㊁分类及最典型的O t s u 算法进行了系统的介绍,以期为图像处理技术的进一步发展提供理论借鉴㊂1 图像分割技术的分类目前,人们对图像分割技术进行了大量的研究,并取得了卓有成效的研究成果,开发出了很多算法㊂如图1所示,如果按照图像类型划分,图像分割技术可分为灰度图像分割和彩色图像分割,灰度图像分图1 图像分割技术的7种不同划分方式F i g .1 S e v e nd i f f e r e n tw a y s o f i m a g es e g m e n t a t i o n t e c h n o l o g y割主要用于处理非自然图像,彩色图像分割则主要用于处理自然图像;按照是否存在用户交互,可将图像分割技术分为监督式分割和非监督式分割,监督式分割主要用于对图像和视频进行编辑,非监督式分割则主要用于处理图像背景较为单一的文本图像㊁工业图像等;按照表示方式的不同,图像分割技术又可分为基于像素级的分割和超像素级的分割,目前大多数的分割算法属于基于像素级的分割技术,其通常具有较高的处理精度;按照图像的另一种表示方式,图像分割技术则分为单一尺度的分割和多尺度分割,单一尺度的分割是在原始尺度空间上构建相关的分割模型,而多尺度分割则可充分挖掘图像的基本信息;从属性来划分,图像分割技术可分为单一属性的分割和多属性分割,前者只对灰度㊁颜色㊁纹理等特征中的一种属性进行分割,后者则能综合运用图像的多种属性;从操作空间来划分,图像分割技术可分为利用图像特征信息的分割和利用空间位置信息的分割,其中前者主要包括阈值分割算法和聚类算法等,后者主要包括水平集分割算法㊁活动轮廓算法等;从驱动方式划分,图像分割技术可分为基于边缘的分割和基于区域的分割㊂2 阈值分割算法阈值分割算法主要利用图像的特征信息对图像进行分割,目前已有上百种算法被陆续提出㊂其主要思想是不同的目标具有不同的诸如颜色㊁灰度㊁轮廓等特征,根据特征间的细小差别,通过选取特定的阈值将目标物与背景划分开来,进而实现快速的图像分割㊂2.1 阈值分割算法的基本原理阈值法的基本原理是先确定一个阈值[2],然后将所有像素按照其特征值与阈值的大小关系划分为2个类别㊂当特征值大于阈值时,该像素被归为目标类;反之,被归为背景类㊂通过选择合适的阈值,可以实现对图像目标与背景的有效分离㊂设原始图像为f (x ,y ),在f (x ,y )中找出特征值T ,将原始图像分割为2个部分,得到分割后的图像为g (x ,y )=b 0,f (x ,y )<t b 1,f (x ,y )ȡ{t725 第6期 杨林蛟:基于阈值的图像分割算法研究综述:原理㊁分类及典型算法若取b 0=0(黑),b 1=1(白),即为图像的二值化㊂2.2 阈值分割算法的分类根据利用信息种类的不同,可将阈值分割算法分为以下几类:1)基于直方图形状的方法㊂该类方法主要根据直方图的形状属性来划分像素,其又可分为 凸壳 法㊁ 峰谷 法和形状建模法3类㊂1997年,C a r l o t t o [3]对图像的概率密度进行了多尺度分析,并以此估计最佳阈值;1998年,C a i 和L i u [4]利用P r o n y 谱分析法得到了图像多重指数信号能量谱的近似值;之后,G u o 和P a n d i t [5]提出了一个全极模型㊂2)基于熵的方法㊂该类方法利用灰度分布的熵信息来划分像素㊂J o h a n n s e n 和B i l l e [6]最早对熵算法进行了研究㊂之后,很多学者对这一算法进行了改进,如P a l [7]在交叉熵的基础上建立了一种对前景和背景后验概率密度的模型;S u n [8]依靠 模糊事件熵 的最大化,采用了Z a d e h 的S 隶属度函数㊂3)基于聚类的阈值分割方法㊂该类方法又可分为迭代法㊁聚类法㊁最小误差法和模糊聚类4类,其主要通过对灰度数据进行聚类分析来获取阈值㊂其中,聚类法是通过将前景和背景的加权方差最小化来获得最佳阈值,是阈值分割算法中较为经典的算法之一㊂L i u 和L i [9]将聚类法扩展到了二维,景晓军等[10]将聚类法扩展到了三维㊂4)基于对象属性的方法㊂该类方法通过度量原始图像与二值图像间的诸如灰度片段㊁形状紧密性㊁纹理等的属性特性来选取阈值㊂基于对象属性的方法可分为片段保存法㊁边缘匹配法㊁模糊相似法㊁拓扑固定态法㊁最大信息法和模糊紧密性增强法6类㊂5)基于空间的方法㊂该类方法又可分为同现方法㊁高次熵法㊁基于随机集合的方法和二维模糊划分法4类,其选取阈值的方式是度量灰度分布和邻域内像素的相关性㊂C h a n g 等[11]在确保源图像与二值图像的同现概率以最低程度发散的条件下建立了阈值;B r i n k [12]认为空间熵可由二元熵在所有可能间隔的总和来计算㊂6)局部自适应方法㊂局部自适应方法可以克服其他阈值算法的许多缺陷,受到了人们的普遍关注,其主要的2种形式分别为邻域法和分块法㊂邻域法一般会受到邻域范围的制约,因而对文字等狭长目标比较敏感,但对平坦的大块前景或背景容易造成误分;分块法的适用范围会更广,但分块之间结果的不连续是该方法的缺陷之一㊂2.3 典型阈值分割算法介绍O t s u 阈值分割算法,也可称为最大类间方差算法,是最常用的一类阈值分割算法,也是阈值分割领域各类文献中被引用数量最多的算法之一㊂该算法选取使得类间方差最大的灰度值作为划分背景和前景的最佳阈值,其基本思想如下:在一幅灰度图像中,假设其灰度级为L ,用n i 表示灰度级为i 的像素个数,N 表示总像素的个数,则N =n 0+n 1+ +n L -1㊂用p i 表示灰度图像中灰度值i 的像素点出现的概率,则有p i =n i N ㊂设有阈值t 将图像分为前景和背景2个部分,分别用C 0={0,1, ,t }和C 1={t +1,t +2, ,L -1}表示㊂设ω0为C 0出现的概率,ω1为C 1出现的概率,则有ω0=ðt i =0p i ,ω1=ðL -1i =t +1p i ,且ω0+ω1=1㊂则C 0和C 1的平均灰度μ0和μ1为μ0=ðt i =0i ㊃p i ω0=μ(t )ω0,μ1=ðL -1i =t +1i ㊃p i ω1=μ-μ(t )1-ω0用σ2B 表示类间方差,其表达式为σ2B =ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-m )2=ω0㊃ω1(μ0-μ1)2最佳分割阈值t *即为使得类间方差σ2B 最大的阈值t :t *=a r g m a x t ɪ{0,1, L -1}σ2B 上述O t s u 算法又称一维O t s u 算法,它在不对概率密度函数做出假设的情况下,以均值和方差的概率密度为基础对图像的分割状态进行描述,可以在很大程度上提高算法的运算速度㊂后来,人们又发展了二维O t s u 阈值分割方法,它是在原来一维算法灰度值的基础上加入了像素邻域平均灰度作为第825沈阳师范大学学报(自然科学版) 第41卷二维,因而提高了一维算法的抗噪声能力㊂O t s u 阈值分割算法的分割效果如图2所示㊂(a )原始图像(b )O t u s 法阈值选择图2 O t s u 阈值分割算法的分割效果F i g .2 S e g m e n t a t i o ne f f e c t o f O t s u t h r e s h o l d s e g m e n t a t i o na l g o r i t h m 2.4 阈值分割算法目前存在的问题虽然阈值分割算法在国内外研究者们数十年的努力下已经取得了长足的进步,但目前仍然存在着如不均匀光照㊁噪声干扰㊁文本图像 劣化 等问题亟待解决㊂其中,不均匀光照会使直方图中的目标波峰与背景波峰混杂在一起,从而降低直方图阈值法的效果;噪声对图像处理的整个过程都有影响,去噪已成为图像分割领域的一个研究重点;长时间保存的纸质文档会出现背面字迹浸透㊁字迹污染等现象,从而造成分割时产生大量的误分㊂3 结论与展望图像分割是计算机视觉的基础技术,分割效果将直接影响如目标定位㊁目标识别㊁目标跟踪㊁场景分析等的后续处理㊂在众多的图像分割算法中,阈值分割算法一直以其实时㊁高效等特点受到人们的普遍关注㊂但从目前来看,阈值分割算法仍面临着许多难以解决的困难,可行的解决方法是从更高的图像语义出发,对图像内容进行抽象分析,然后指导低层次的图像分割,重复这样的操作若干次,可以逐步提高分割的精度㊂目前,对该种分割方式的研究仍处于探索阶段㊂参考文献:[1]S E Z G I N M ,S A N K U RB .S u r v e y o v e r i m a g e t h r e s h o l d i n g t e c h n i qu e s a n d q u a n t i t a t i v e p e r f o r m a n c e e v a l u a t i o n [J ].J E l e c t r o n I m a g i n g ,2004,13(1):146168.[2]阴国富.基于阈值法的图像分割技术[J ].现代电子技术,2007(23):107108.[3]C A R L O T T O M J .H i s t o g r a m a n a l y s i su s i n g as c a l e -s p a c ea p p r o a c h [J ].I E E E T r a n sP a t t e r n A n a l M a c hI n t e l l ,1997,9(1):121129.[4]C A I J ,L I UZQ.An e wt h r e s h o l d i n g a l g o r i t h m b a s e do na l l -p o l em o d e l [C ]ʊP r o c e e d i n g so f t h e14t hI n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o nP a t t e r nR e c o g n i t i o n .B r i b a n e :I E E E ,1998:3436.[5]G U O R ,P A N D I TS M.A u t o m a t i c t h r e s h o l ds e l e c t i o nb a s e do nh i s t o gr a m m o d e sa n dad i s c r i m i n a n t c r i t e r i o n [J ].M a c hV i s i o nA p p l ,1998,10:331338.[6]J OHA N N S E N G ,B I L L EJ .At h r e s h o l ds e l e c t i o n m e t h o du s i n g i n f o r m a t i o n m e a s u r e s [C ]ʊP r o c e e d i n gso f t h e6t h I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o nP a t t e r nR e c o g n .M u n i c h :G e r m a n y ,1982:140143.[7]P A L N R.O nm i n i m u mc r o s s -e n t r o p y t h r e s h o l d i n g [J ].P a t t e r nR e c o g n ,1996,29(4):575580.[8]S U NCY.An o v e lf u z z y e n t r o p y a p p r o a c h t o i m ag e e nh a n c e m e n t a n d t h r e s h o l di n g [J ].S i gn a l P r o c e s s ,1999,75:277301.[9]L I UJZ ,L I W Q.T h ea u t o m a t i ct h r e s h o l d i n g o f g r a y -l e v e l p i c t u r e sv i at w o -d i m a n s i o n a lO t s u me t h o d [J ].A c t a A u t o m a t i c aS i n ,1993,19:101105.[10]景晓军,李剑峰,刘郁林.一种基于三维最大类间方差的图像分割算法[J ].电子学报,2003,31(9):12811285.[11]C HA N GC ,C H E N K ,WA N GJ ,e t a l .Ar e l a t i v e e n t r o p y b a s e d a p p r o a c h i n i m a g e t h r e s h o l d i n g [J ].P a t t e r nR e c o gn ,1994,27(9):12751289.[12]B R I N K A D.M i n i m u ms p a t i a l e n t r o p y t h r e s h o l d s e l e c t i o n [J ].I E E EP r o c e e d i n g s ,1995,142(3):128132.925 第6期 杨林蛟:基于阈值的图像分割算法研究综述:原理㊁分类及典型算法。
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。
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。
基于阈值的图像分割算法的研究的开题报告
基于阈值的图像分割算法的研究的开题报告一、选题背景及意义在数字图像处理领域，图像分割是一个极为重要的任务，它是对数字图像进行分解、分类和描述的基本步骤之一。
图像分割的主要目的是将图像中的像素点分为不同的区域，以便在后续的处理过程中，对图像进行更加精准的分析和处理。
其中，基于阈值的图像分割是最为基础而传统的图像分割算法之一。
该算法的基本思想是将图像的像素值按照一定的阈值进行二值化处理，将图像分为两个不同的区域，然后再根据不同的目标任务，进一步将图像分割为多个不同的区域，识别出感兴趣的图像区域以及不感兴趣的区域。
针对基于阈值的图像分割算法，当前仍然存在着一些问题和挑战。
例如，如何选取合适的阈值，以及如何解决图像中的噪声和复杂背景干扰等问题。
因此，对基于阈值的图像分割算法的研究具有重要的意义和实际应用价值。
二、研究内容及研究方法本文将主要研究基于阈值的图像分割算法及其在实际应用领域中的性能分析和优化方法。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 综述基于阈值的图像分割算法的发展现状和研究前沿，分析其主要算法原理和特点，并比较不同算法的优缺点。
2. 探讨基于阈值的图像分割算法在实际应用中的问题和挑战，包括如何选取合适的阈值、如何解决图像中的噪声和复杂背景干扰等问题。
3. 针对基于阈值的图像分割算法中存在的问题和挑战，提出优化措施和算法改进方法，以提高算法的性能和实用价值。
4. 在实验室中进行基于阈值的图像分割算法的实验研究和性能分析，评估改进后算法的分割性能和实际应用效果。
本文将采用实验研究和理论分析相结合的方法，通过编写实验程序和算法模拟，验证提出的优化措施和算法改进方法的有效性和可行性，对改进后的基于阈值的图像分割算法进行性能分析和评估。
三、研究预期成果本文主要预期达到以下几个方面的成果：1. 通过对基于阈值的图像分割算法的研究，掌握和理解不同算法的基本原理、优缺点和适应范围，提高对图像分割技术的理论认识和应用能力。
基于阈值的图像分割方法
３计算 两组平 均灰 度值 ｌ ． 和 ２ ；
４重新选 择 阈值 Ｔ， 的 Ｔ的定义 为 ：＝Ｉ＋ｒ／ ； ． 新 Ｔ （ ｔ） ｘ ｙ２
循 环做 第 二步 到第 四步 ．一 直到两 组 的平 均 灰度 范 围为 ［ｌｚ ］设 Ｔ为 阈值 。 ｚ ｚ， 。 ２ 是 １和 ｚ 任 一 值 。 ２在 可 值 。 和 不再 生 改变 ，那 么 我们 就 获得 了所 需要 以得 到一 幅二值 图像 。 数学 表达式 为 ： 其 的阈值 。 ３２算 法描述 ．
福
建 电
脑
２１ 年第 ８ ０１ 期
基 于阈值 的图像分割方法
张 建 光 ．李 永 霞 ｚ
（１ 水 学院数 学与计 算机 系 河北 衡 水 ． 衡 ０ ３ ０ ２衡水 学院教 育 系 河北 衡 水 ５００ ． ０３０ ５００
【 要】 摘 ：通过分析 图像阈值分割方法的基本原理 。得 出直方 图闽值分割方法以及迭代阈值 图像分
３１理 论 基 础 ．
度 级直 方 图呈 明显 的双峰 值 。如图 ：
ｆ ，ｙ （ １ ｘ
迭代 的方法 产生 阈值 ．可 以通过 程 序 自动计 算 出 比较 合适 的分割 阈值 。其计 算方法 是这样 的 ： １ ． 阈值 Ｔ 通 常可 以选 择 图像 的平 均灰度 值 来 选择 ． 作为 初始值 ：
’
以上是 比较理 想 的情 况 ．实际 中很 难 找到 这 样 的
图像 。一幅通常有多个物体和背景所组成 ， 假如 ， 其灰 度级 直方 图能呈 现 出多个 明显 的 峰值 。则仍 可 以选 峰 ） ｂ 直 图３ ） 原始图 （ 速代 值 效果 Ｃ ａ 像 ｂ ） 闻 分割 图 值间峰谷处的灰度值作为阈值 ，此时有多个 阈值将 图 图２ａ 原始图像（） 方岛门限选择效果图 【 像 进行 分割 ． 这样 就 是 多峰值 阈值选择 。 比如 有 ３ 峰 个 １ ． 原 图得数据 区指 针 以及 图像 的高 和宽 ； 取得 值 ．可以去两个峰谷处的灰度值 Ｔ ，２ １１ 作为阈值 。同 ＇ ２进 行直方 图统计 ： ． 样 ． 以将 阈值化后 的图像变成二值图像 ， 可 其数学表达 ３ ． 设定初始 阈值 Ｔ １７ ＿２ ： ４分别 计 算 图像 中小 于 Ｔ和 大 于 Ｔ下转 第 ９ ． （ ９页 ） 式为： ｇ （
医学图像分割算法研究进展
医学图像分割算法研究进展医学图像分割是医学影像处理的重要研究领域之一，通过从医学图像中提取出感兴趣的结构和组织，可以帮助医生进行准确的诊断和治疗。
在过去的几十年里，随着计算机技术的不断发展和进步，医学图像分割算法也取得了显著的进展。
本文将对医学图像分割算法的研究进展进行综述，按类划分章节，介绍各个类别的算法及其特点。
一、基于阈值的医学图像分割算法基于阈值的医学图像分割算法是最早也是最简单的一种分割方法。
其基本思想是通过将图像中的像素灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分类为目标和背景两类。
根据阈值的选择和设定方式不同，该类算法可以分为全局阈值法、局部阈值法和多阈值法等。
然而，基于阈值的算法受到图像灰度值分布不均匀、噪声干扰以及图像亮度突变等因素的影响，导致分割结果的准确性和鲁棒性不高。
二、基于边缘的医学图像分割算法基于边缘的医学图像分割算法是另一类常用的分割方法。
该类算法通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为不同的区域。
常用的边缘检测算法包括Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子等。
然而，基于边缘的算法容易受到噪声干扰和图像纹理信息的影响，导致分割结果不准确。
三、基于区域的医学图像分割算法基于区域的医学图像分割算法是近年来得到广泛研究和应用的一类方法。
该类算法通过将图像像素分组成连通区域，根据区域之间的相似性和差异性进行分割。
常用的基于区域的算法包括基于阈值的区域生长算法、基于区域合并的算法、基于图割的算法等。
这些算法通过充分利用像素之间的空间关系和灰度分布等特征，能够有效地处理图像噪声、纹理信息和灰度不均匀等问题，得到较为准确的分割结果。
四、基于深度学习的医学图像分割算法随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展，基于深度学习的医学图像分割算法也得到了广泛的研究和应用。
深度学习算法能够从大量的标注数据中学习到图像的特征表示和分割规律，具有较高的准确性和鲁棒性。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、U-Net、FCN等。
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。
基于阈值的图像分割
N
N
i 0
L 1
i
第i级出现的概率为：
Ni P i N
在OTSU算法中，以阈值k将所有的像素分为目标C0和背景C1两类。其 中,C0类的像素灰度级为0~k-1，C1类的像素灰度级为k~L-1。 图像的总平均灰度级为：
u iP i
i 0
L 1
C0类像素所占面积的比例为：
0 P i
（a）原图 图3-1 生成直方图
（b）直方图
3.2 最大类间方差法（OTSU）
最大类间方差法又称为OTSU算法，大津法（OTSU）是一种确定图像二 值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理 上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进 行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。 原理： 对于图像 A(x,y)，前景(即目标) 和背景的分割阈值记作 T ，属于前景 的像素点数占整幅图像的比例记为 ω 0，其平均灰度μ 0；背景像素点数 占整幅图像的比例为 ω 1，其平均灰度为μ 1。图像的总平均灰度记为 μ ， 类间方差记为g。 设A是一幅具有L级灰度级的图像，其中第i级像素为 个，其中i的值 在0~L-1之间，图像的总像素点个数为：
2 2
2
2
令k从0~L-1变化，计算在不同k值下的类间方差 k 2 使得 k 最大时的那个k值就是所要求的最优阈值。
图3-2为采用OTSU方法取得最优阈值后进行阈值分割的结果。 MATLAB程序如下： I=imread('tsaml.jpg'); [width，height]=size(I); level=graythresh(I); BW=im2bw(I，level); figure imshow(BW) MATLAB 提供 graythresh 函数来自动获取分割阈值， im2bw 功能是 转换图像为二进制图像。这两个函数结合使用，graythresh函数是自适 应阈值，求出图像的自适应阈值，然后利用im2bw函数再转化为二值图像 并输出，得到如图所示的自适应阈值图。
基于阈值分割法
基于阈值分割法的原理和应用1. 概述阈值分割法是数字图像处理中常用的一种分割技术。
它基于像素灰度值与预设的阈值之间进行比较，将像素分为两个或多个不同的区域，从而实现图像的分割。
阈值分割法广泛应用于图像处理、计算机视觉、模式识别等领域。
2. 阈值分割的原理阈值分割的基本思想是根据像素灰度值的特征，将图像分为背景和前景两个不同的区域。
其具体原理如下：1.预处理：首先将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理步骤。
2.确定阈值：选择一个合适的阈值用于将图像分割成两个区域。
常见的阈值选择方法有固定阈值法、自适应阈值法等。
3.分割图像：根据所选阈值将图像中的像素分为两个区域，通常是背景和前景。
4.后处理：可能需要进行降噪、边缘检测等后续处理步骤，以得到更好的分割效果。
3. 常见的阈值分割方法3.1 固定阈值法固定阈值法是最简单直观的阈值分割方法。
其原理是通过预设一个固定的阈值，将图像中的像素根据灰度值与阈值的大小关系分为两个区域。
具体步骤如下：1.将彩色图像转换为灰度图像。
2.选取一个合适的阈值，通常是根据经验或直方图分析确定。
3.遍历图像中的每个像素，将像素灰度值与阈值进行比较。
4.根据比较结果将像素分为背景和前景两个区域。
5.根据应用需求进行后续处理。
3.2 自适应阈值法固定阈值法存在一个问题，无法适应图像中灰度值不均匀的情况。
自适应阈值法通过根据局部像素灰度值的分布自动调整阈值，解决了这个问题。
具体步骤如下：1.将彩色图像转换为灰度图像。
2.根据图像特点选择合适的自适应阈值计算方法，常见的方法有局部平均法、局部中值法等。
3.定义一个合适的窗口大小，在图像上滑动窗口，计算每个窗口内的局部阈值。
4.遍历图像中的每个像素，将像素灰度值与对应的局部阈值进行比较。
5.根据比较结果将像素分为背景和前景两个区域。
6.根据应用需求进行后续处理。
4. 阈值分割的应用场景4.1 图像二值化图像二值化是阈值分割的一种常见应用，它将图像分割为两个阶段，即黑白两色，用于提取图像中的目标信息。
基于阈值的分割方法
基于阈值的分割方法
阈值分割是图像处理中一种有效的分割方法。
它通过将一张图像
的像素点值分成几个部分来获得一系列局部分割结果，它的实质就是
使用单一阈值来将图像分解为背景和目标之间。
阈值分割法有多种，其中最常用的是简单阈值分割法。
这种方法
用于实现图像的二分法，并使用一个指定的阈值来将整个图像划分为
背景和前景。
当图像中具有两个明显不同的灰度水平时，用阈值分割
法可以很好地实现图像分割：如果像素值低于阈值，则认为它是背景；反之，如果像素值高于阈值，则认为它是前景。
此外，还有一些特殊的阈值分割法，如改进的阈值分割方法、双
阈值分割方法，有助于分割更复杂的图像。
改进的阈值分割方法称为“变量阈值分割法”，它在图像的背景和前景之间使用多个阈值，以
便在更复杂的图像中获得更佳的分割效果。
而双阈值分割方法则使用
两个阈值：一个用于处理黑色点，一个用于处理白色点。
总之，基于阈值的分割方法是一种重要的图像处理技术，它可以
很好地用于图像分割任务，帮助用户更准确地检测复杂场景中的目标物。
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。
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2.4 双阈值方法 在许多应用中，属于物体的某些灰度值是已知的。然而，可能还有一些灰度 值或者属于物体，或者属于背景。在这种情况下，人们可能使用一个保守一点的 阈值T1 来分离物体图像，称之为图像物体核。然后，使用有关算法来增长物体图 像。 增长物体图像的方法取决于特定的应用，通常使用另一个阈值来吸收哪些图 像核像素的邻接像素，或用图像强度特性（如直方图）来决定属于物体区域上的 那些点， 一种简单的方法是吸收低于第二个阈值T2 并且与原先物体图像点相连接 的所有点。下面是区域增长的双阈值算法。 (1) 选择两个阈值T1 和T2 ； (2) 把图像分割成三个区域：R1 ，包含所有灰度值低于阈值T1 的像素；R 2 ，包含 所有灰度值位于阈值T1 和T2 之间的像素；R 3 ，包含所有灰度值高于阈值T2 的 像素； (3) 查看分配给区域R 2 中的每一个像素。如果某一像素邻接区域R1 ，则把这一像 素重新分配给R1 。 (4) 重复步骤(3)直到没有像素被重新分配。 (5) 把区域R 2 剩下的所有像素重新分配给R 3 。
1 图像分割的定义 图像分割是指将图像中具有特殊含义的不同区域分开来， 这些区域是互不相 交的，每一个区域都满足区域的一致性。已知一幅图像像素集 I 表示成 n 个区域 R i 集合的一种划分： (1)
n i=1 R i
= I，即所有子区域组成了整幅图像。
(2) 对所有的 i 和 j，i≠j，有R i ∩ R i =Φ ，即分割结果中的子区域是互不重叠的。 (3) P(R i )=True，即同一区域内的点具有一定的相似性。 (4) P(R i ∪ R i )=False，即任何两个相邻区域不能合并成单一区域。 (5) 对 i=1,2,…,N，R i 是连通的区域，即同一个子区域中的像素应当是连通的。 一致性谓词 P(̇•)定义了在区域R i 上的所有点与区域模型的相似程度。
基于阈值的图像分割
计算机学院 王丹 2120121142 图像分割主要用于图像描述和分析，是图像处理到图像分析的关键步骤，也 是进一步理解图像的基础。图像分割通常是为了进一步对图像进行分析、识别、 跟踪、理解、压缩编码等，分割的准确性直接影响后续任务的有效性，因此具有 十分重要的意义。关于图像分割技术，已经有相当多的研究结果和方法，本文主 要阐述一种经典的分割方法：基于阈值的图像分割方法。
2 基于阈值的图像分割 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。在这一过程中 , 正确确定阈值是关键 , 只要能确定一个合适的阈值就可以完成图像的准确分割 , 其基本原理的数学模型描述为: g(i,j)= 1 f(i, j) ≥ T 0 f i, j < ������
3 阈值分割方法的优缺点 阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快，在算法上容易实现， 在重视运算效率的应用场合(如用于硬件实现)，它得到了广泛应用。它对目标和 背景对比度反差较大图像这种分割很有效，而且总能用封闭、连通的边界定义不 交叠的区域。 但它不适用于多通道图像和特征值相关不大的图像， 对图像中不存 在明显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 确结果。 另外由于阈值确定主要依赖于灰度直方图， 而很少考虑图像中像素的空 间位置关系。 因此当背景复杂， 特别在是同一背景上重叠出现若干个研究目标时
其中，T 为阈值,对于物体的图像元素 g(i,j)=I,对于背景的图像元素 g(i,j)=0。
阈值分割法的结果在很大的程度上都依赖于对阈值的选择，因此，下面从灰 度阈值的选取确定来介绍基于阈值的图像分割方法。
2.1 直方图阈值方法 如果将目标区域与背景区域做比较，目标区域足够大， 且二者有明显的灰度 差别， 则该图像的灰度直方图包络线就呈现双峰一谷的曲线。 由于目标边界点数 较少，其灰度介于二者之间，因而可将谷点的灰度定为分割阈值。确定谷点的方 法可以先做直方图，然后人工找谷点，并把阈值选择在此处。 需要指出的是，由于直方图是各灰度的像素统计， 其双峰一谷特性并不一定 代表目标和背景。因此，如果没有图像其他方面的知识，只靠直方图进行分割是 不一定可靠的。
1
2.3 自适应阈值方法 如果场景中的照明不均匀， 那么上述的自动阈值方法就不能使用。在这种情 况下， 一个阈值无法满足整幅图像的分割要求。处理不均匀照明或不均匀灰度分 布背景的直接方法是首先把图像分成一个个小区域，或称子图像，然后分析每一
个子图像，并求出子图像的阈值。比如把图像分成 m×m 个子图像，并基于第 ij 子图像的直方图来选择该子图像的阈值Tij (1≤i,区域的逻辑并。
或图像中噪声信号较多时， 目标的灰度值与背景相差无几等情形下，容易丧失部 分边界信息。 按照固定的阈值进行分割所得到的结果就不准确， 造成分割不完整 需要进一步的精确定位。
4 参考文献 [1] 贾云得，机器视觉，科学出版社，2002 [2] 胡永生 冀小平，基于阈值的图像分割方法的研究，科技情报开发与经济， 2007 [3] 细胞图像分割方法概述 [4] 章毓晋，图像处理，清华大学出版社，2006 [5] 罗希平 田捷，图像分割方法综述，模式识别与人工智能，1999
2.2 迭代式阈值方法 迭代式阈值选方法如下： 首先选择一个近似阈值作为估计值的初始值，然后 连续不断地改进这一估计值。比如，使用初始阈值生成子图像，并根据子图像的 特性来选取新的阈值， 再用新阈值分割图像，这样做的效果将好于用初始阈值分 割图像的效果。阈值的改进策略是这一方法的关键。 下面是迭代式阈值选择的算法： (1) 选择一个初始阈值的估算值 T， 比如， 图像强度均值就是一个较好的初始值； (2) 利用阈值 T 把图像分割成两组，R1 和R 2 ； (3) 计算区域R1 和R 2 的均值μ1 ，μ2 ； (4) 选择新的阈值 T T=2 (μ1 +μ2 ) (5) 重复(2)-(4)步，直到μ1 ，μ2 的均值不再变化。