图像分割
图像分割
图像分割的方法体系
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。 1.灰度阈值分割法
灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中 应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g 的如下变换：灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图 像分割中应用数量最多的一类。
形状特征
通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是 轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征 主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关 系到整个形状区域。
各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地 利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也 有一些共同的问题，包括：
1.目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的 数学模型；
3.自适应阈值：
在许多情况下，物体和背景的对比度在图像中的各处不是一样的， 这时很难用一个统一的阈值将物体与背景分开。这时可以根据图像的 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。这时的阈值为自适应阈值
其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=1，对于背景的图 像元素g(i,j)=0。
由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适 的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度 值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接 给出图像区域。
阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。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。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。
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
遥感数字图像处理第8章 图像分割
腐蚀运算
目的：消除目标的边界点，用于消除无意义的小目标
(毛刺，小突起)
方法：
1.原点在集合Ｂ(结构元素)中
2.原点不在集合Ｂ(结构元素)中
腐蚀运算(erosion)
腐蚀运算(erosion)
A B x | ( B )x A .
对结构元素B作平移x，B全包含在A中时，
原点的集合就是计算结果
(1)直方图方法：直方图的谷底位置
最佳阈值的选择
(2)自适应阈值方法
A.将目标分割成大小固定的块
B.确定每一个块的目标峰值和背景峰值
C.第一次处理：对每一个块进行分割（边界阈值采用目标和背 景峰值的中点） D.计算每一个块的目标灰度和背景灰度平均值 E.第二次处理：对每个块再次分割（边界阈值采用目标和背景灰 度平均值的中值）
四连通 八连通
工作流程
1.确定待分割对象
2.选择敏感波段
3.选择分割方法
4.对分割的结果进行矢量化
分割原理和方法
边界（边缘）方法： 阈值分割技术，微分算子
边缘检测
假设：图像分割结果中的子区域在原来图像中有边缘存在，或
不同子区域间有边界的存在（像素值灰度不连续性）
区域方法：区域增长技术，聚类分割技术
图像分割的目的
图像分割的目标：根据图像中的物体将图像的像素分
类，并提取感兴趣目标
图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤
图像
图像预处理
图像识别
图像理解
图像分割
图像分割的目的
图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程
把焦点放在增强感兴趣对象：汽车牌照（前景）
排除不相干图像成分：其它区域（背景）
最佳阈值的选择
图像分割技术在计算机视觉中的应用案例
图像分割技术在计算机视觉中的应用案例图像分割是计算机视觉领域中的一项重要技术，可以将图像划分为不同的区域或对象，从而帮助计算机理解图像，并提取出有用的信息。
图像分割技术在很多应用领域都有广泛的应用，下面将介绍几个图像分割技术在计算机视觉中的具体应用案例。
一、医学影像分割在医学领域，图像分割技术可以用于诊断、手术导航和辅助治疗等方面。
例如，在肺部CT图像中，利用图像分割可以准确地提取出肿瘤的边界和位置，帮助医生进行肿瘤的诊断和治疗。
此外，在磁共振成像（MRI）中，图像分割可以将肌肉、骨骼和器官等部位进行分离，从而帮助医生做出更准确的诊断。
二、自动驾驶自动驾驶技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，而图像分割在自动驾驶中起到了重要的作用。
利用图像分割技术，可以将道路、车辆和行人等不同的目标进行分割和识别，实现对交通环境的理解和感知。
通过图像分割，汽车可以准确地判断前方是否有路障或行人，并作出相应的驾驶决策，从而确保行车安全。
三、工业质检图像分割技术也广泛应用于工业质检领域。
例如，在电子器件制造过程中，利用图像分割可以将不同的元件或故障区域从图像中分割出来，帮助工人进行质量检查和排除缺陷。
此外，图像分割还可以用于零件的检测和测量，可以自动识别出产品是否符合规定的尺寸和形状，提高生产效率和质量。
四、智能农业图像分割技术也被应用于智能农业领域，帮助农民实现精准农业管理。
通过使用无人机或传感器采集植物生长的图像数据，结合图像分割技术，可以准确地识别出不同作物的位置和生长情况。
这样农民可以根据不同作物的生长状况进行精确施肥、灌溉和病虫害防治，提高农作物的产量和质量。
总之，图像分割技术在计算机视觉中有着广泛的应用。
它不仅可以帮助医生进行医学影像的诊断和治疗，还可以用于自动驾驶、工业质检和智能农业等领域。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割技术将在更多的应用场景中得到应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。
图像分割综述
摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。
在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。
在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。
关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫AbstractImage segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized.Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。
数字图像处理图像分割
如果检测结果小于给定的阈值，就把两个区域合并。
5.3 区域分割
2 分裂合并法 实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再
合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致 性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假
设阈值为T ,则算法步骤为: ① 对于任一Ri，如果 V (Ri ) T ，则将其分裂成互不重叠的四
3 影响因素
多特征阈值分割
a 灰度及平均灰度(3×3区)二维直方图
－－若集中于对角线区则表示灰度均匀 平均灰度
区。
边界
－－若远离对角线者（灰度与平均灰度 不同）是区域边界。
背景
（近对角线构成直方图有明显峰值及阈 值，远离对角线者可用灰度平均值作为 阈值，用于区分两个区）。
目标 边界
灰度
3 影响因素 多特征阈值分割 b 灰度与灰度梯度图
5.4 Hough变换
Hough变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效 方法。它是把二值图变换到Hough参数空间，在参数空间 用极值点的检测来完成目标的检测。下面以直线检测为例， 说明Hough变换的原理。
域，直到区域不能进一步扩张； Step4：返回到步骤1，继续扫描直到所有像素都有归属，则结束整
个生长过程。
5.3 区域分割
1 区域生长法 区域生长法生长准则
基于区域灰度差方法
讨论：生长准则与欠分割或过分割现象
10477 10477 01555 20565 22564
11577 11577 11555 21555 22555
C1的平均值：1
m
ipi
iT 1 w1
(T )
1 w(T )
m
其中, ipi w00 w11 是整体图像的灰度平均值
图像分割的常用方法
图像分割的常用方法
1. 阈值分割：根据像素灰度值与预设阈值之间的大小关系将图片分成黑白两个部分，常用于二值化处理。
2. 区域生长：利用像素之间的空间连通关系，从种子像素开始，将与其相邻的像素逐步合并成同一个区域。
3. 全局图像分割：将图像分成多个颜色或灰度级别，然后根据图像亮度、颜色、纹理、空间信息等特征进行分类，常用于分类、检测、识别等任务。
4. 模型分割：使用先前训练好的模型对图像分类和分割。
例如，利用卷积神经网络(CNN) 对图像进行分类和分割。
5. 基于图的分割：将图像转换成图形结构，建立节点之间的连接关系，通过图形算法对图形进行分割。
6. 边缘检测：检测图像中的边缘线条并将其分割出来，常用于目标检测和识别。
7. 水平集分割：该方法使用曲线(水平集) 对图像进行分割，可以在不同曲线之间自由地移动，因此在较复杂的图像中可以得到更好的分割效果。
图像分割技术研究综述
图像分割技术研究综述随着科技的快速发展，图像分割技术作为计算机视觉领域的重要分支，已经在众多应用领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将对图像分割技术的研究进行综述，包括其发展历程、应用领域、研究成果以及未来研究方向。
图像分割技术是指将图像按照像素或区域进行划分，从而提取出感兴趣的目标或背景的过程。
图像分割技术在信号处理、计算机视觉、机器学习等领域具有重要的应用价值。
例如，在智能交通中，图像分割技术可以用于车辆检测和跟踪；在医学图像分析中，图像分割技术可以用于病灶区域提取和诊断。
根据图像分割技术所采用的方法，可以将其大致分为以下几类：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于模型的分割以及基于深度学习的分割。
1、基于阈值的分割是一种简单而又常用的图像分割方法，其基本原理是通过设定一个阈值，将图像的像素值进行分类，从而将图像分割为不同的区域。
基于阈值的分割方法实现简单、运算效率高，但在处理复杂图像时，往往难以选择合适的阈值，导致分割效果不理想。
2、基于区域的分割方法是根据图像像素的灰度或颜色特征，将图像分割为不同的区域。
这类方法通常适用于均匀背景和简单目标的图像，但对于复杂背景和遮挡情况的处理效果较差。
3、基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息，将不同区域之间的边界提取出来，从而实现图像分割。
这类方法对噪声和光照变化较为敏感，需要结合其他方法进行优化。
4、基于模型的分割方法通常是利用数学模型对图像进行拟合，从而将图像中的目标或背景分离出来。
常用的模型包括参数化模型和非参数化模型两类。
这类方法能够处理复杂的图像特征，但对模型的选择和参数调整要求较高。
5、基于深度学习的分割方法是通过训练深度神经网络，实现对图像的自动分割。
这类方法具有强大的特征学习和自适应能力，能够处理各种复杂的图像特征，但在计算复杂度和训练成本方面较高。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分割技术在学术研究和实际应用中取得了显著的成果。
图像分割技术
息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图
像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。
✓ 利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到
的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工作。
✓ 各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化
计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位。
4.1 边缘检测
4.1.5 Log边缘算子
（2）增强：对平滑图像进行拉普拉斯运算，即:
h( x, y ) 2 ( f ( x, y ) G ( x, y ))
（3）检测：边缘检测判据是二阶导数过零交叉点，并对
应一阶导数的较大峰值。
这种方法的特点是:图像首先与高斯滤波器进行卷积，
这样既平滑了图像又降低了噪声，孤立的噪声点和
第四章 图像分割
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，这部分常常称为目标或前景（其他部分称为背
景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了识别和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离、
提取出来。
图像处理过程
图像分割是指把图像分成各具特性的区域并提取出感
兴趣目标的技术和过程。
同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。
4.1 边缘检测
4.1.2 Sobel边缘算子
离散性差分算子
计算简单，检测效率高，对噪声具有平滑抑制作用，但是得
到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。Sobel算子并没有将图像
的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基
于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视
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。
图像分割
图像分割胡辑伟信息工程学院图像分割●概述●间断检测●边缘连接和边界检测●阈值处理●基于区域的分割●分割中运动的应用图像分割●分割的目的：将图像划分为不同区域●三大类方法✓根据区域间灰度不连续搜寻区域之间的边界，在间断检测、边缘连接和边界检测介绍✓以像素性质的分布进行阈值处理，在阈值处理介绍✓直接搜寻区域进行分割，在基于区域的分割中介绍图像分割●概述✓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，这些部分一般称为目标或前景✓为了辨识和分析目标，需要将有关区域分离提取出来，在此基础上对目标进一步利用，如进行特征提取和测量✓图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程图像分割●概述（续）✓特性可以是灰度、颜色、纹理等，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域✓图像分割算法是基于亮度值的不连续性和相似性不连续性是基于亮度的不连续变化分割图像，如图像的边缘根据制定的准则将图像分割为相似的区域，如阈值处理、区域生长、区域分离和聚合图像分割举例PR=0.718PR=0.781#249061#253036#169012PR=0.800PR=0.607PR=0.758PR=0.759PR=0.933PR=0.897PR=0.763PR=0.933PR=0.897PR=0.953PR=0.951PR=0.670PR=0.865PR=0.710#134052Image MDL MML ERL1ERL2#3096#85048#175043#182053#219090pr=0.521 pr=0.480 pr=0.861pr=0.740pr=0.375pr=0.613pr=0.822 pr=0.565pr=0.401pr=0.858pr=0.820 pr=0.850pr=0.789pr=0.890pr=0.914Row 1: Image Row 2: RPCL Row 3: CAC Row 4: ERL基于边缘生长的图像分割算法结果参考文献：林通，“基于内容的视频索引与检索方法的研究”，北京大学数学科学学院，博士论文，2001。
医学图像分割介绍课件
01
02
阈值分割对噪声较为敏感，噪声的存在可能会影响分割效果。
抗噪性能差
考虑区域特征
基于区域的分割方法考虑了像素间的空间关系和区域内的特征相似性，通过将具有相似性质的像素聚合成一个区域来图像质量的要求较低，适用于目标与背景差异不明显、光照不均匀、噪声较多的情况。
计算复杂度高
基于区域的分割方法通常需要迭代或动态规划来计算最优解，计算复杂度较高，耗时较长。
VS
利用边缘信息
基于边缘的分割方法利用图像中不同区域间的边缘信息进行分割，通过检测和跟踪边缘来实现图像分割。
对噪声敏感
基于边缘的分割方法对噪声较为敏感，噪声的存在可能会干扰边缘检测和跟踪。
对细节保留较好
基于阈值的分割方法
随着技术的发展，基于区域的分割方法逐渐兴起，如区域生长、分裂合并等。
基于区域的分割方法
利用图像中的边缘信息进行分割，如Canny边缘检测等。
基于边缘的分割方法
近年来，基于模型的分割方法成为研究热点，如水平集方法、变分法等。
基于模型的分割方法
02
CHAPTER
医学图像分割的基本原理
由于设备性能、采集参数等因素，医学图像中可能出现伪影。这些伪影可能导致图像分割算法误判，影响分割精度。
伪影
噪声
人体器官会随着呼吸、心跳等生理活动而发生动态变化，这要求图像分割算法能够适应这种变化，并准确地进行分割。
病变组织如肿瘤的生长、扩散等，也会导致图像的动态变化。分割算法需要能够识别并处理这些变化。
动态生理变化
病变组织的动态变化
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
深度学习技术为医学图像分割提供了强大的工具，通过训练深度神经网络，可以实现高精度的图像分割。
数字图像处理---图像分割
数字图像处理---图像分割图像分割概述图像分析概念：对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，以获得它们的客观信息，从⽽建⽴对图像的描述步骤：1. 图像分割2. 特征识别3. 对象分类4. 建⽴联系概述图像分割概念：将图像划分为互不重叠的区域并提取感兴趣⽬标的技术基本策略：基于灰度值的两个基本特性：不连续性和相似性通过检测不连续性先找边，后确定区域通过检测相似性，在⼀定阈值下找到灰度值相似区域，区域外轮廓即为对象边界⽅法基于边缘的分割⽅法：先提取区域边界，再确定边界限定区域区域分割：确定每个像素归属区域，从⽽形成区域图区域⽣长：将属性接近的连通像素聚集成区域分裂-合并分割：即存在图像划分，也存在图像合并边缘检测算⼦---边缘分割法边缘定义：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素的集合分类：阶跃状屋顶状特点：属于⾼频信号区域往往为闭合连线边缘检测流程滤波⇒增强⇒检测⇒定位边缘检测算⼦基本思想：计算局部微分算⼦⼀阶微分：⽤梯度算⼦进⾏运算特点：对于阶跃状变化会出现极⼤值（两侧都是正值，中间最⼤）对于屋顶状变化会过零点（两侧符号相反）不变部分为0⽤途：检测图像中边的存在注意事项：由于结果图中存在负值，因此需要处理后使⽤处理⽅法：取绝对值加最⼩值阈值法⼆阶微分：通过拉普拉斯算⼦计算特点：对于阶跃状变化会过零点（两侧符号相反）对于屋顶状变化会出现负极⼤值（两侧都是正值，中间最⼩）不变部分为0⽤途：检测图像中边的存在常⽤边缘检测算⼦Roberts 算⼦Prewitt 算⼦Sobel 算⼦Kirsch 算⼦Laplacian 算⼦Marr 算⼦交叉⽅向⼀阶锐化问题：锐化处理结果对具有矩形特征的物体的边缘提取较为有效，但是对于不规则形状的边缘提取，则存在信息上的缺损解决思想：利⽤⽆⽅向的锐化算法交叉微分算⼦交叉Roberts 算⼦公式：f ′x =|f (x +1,y +1)−f (x ,y )|f ′y =|f (x +1,y )−f (x ,y +1)|模板:f ′x =−1001,f ′y =01−1特点：算法简单,对噪声敏感，效果较梯度算⼦较好交叉Prewitt 算⼦模板:d ′x =011−101−1−10,d ′y =−1−10−101011特点：与Sobel 相⽐有⼀定抗⼲扰性，图像效果较⼲净交叉Sobel 算⼦模板:d ′x =012−101−2−10,d ′y =−2−10−101012特点：锐化的边缘信息较强kirsch 算⼦(⽅向算⼦)模板：特点在计算边缘强度的同时可以得到边缘⽅向各⽅向间的夹⾓为45°分析取其中最⼤的值作为边缘强度，与之对应的⽅向作为边缘⽅向若取最⼤值绝对值，则仅需要前四个模板即可Nevitia 算⼦[][][][][][]特点:各⽅向间的夹⾓为30°Laplacian算⼦同图像增强中的Laplacian算⼦优点：各向同性、线性和位移不变对细线和孤⽴点检测效果较好缺点对噪声敏感，有双倍加强作⽤不能检测出边缘⽅向常产⽣双像素边缘使⽤之前需要对图像进⾏平滑Marr算⼦在Laplacian算⼦基础上发展⽽来平滑函数采⽤⾼斯正态分布函数h(x,y)=e−x2+y2 2σ2σ为⽅差⽤h(x,y)对图像f(x,y)平滑克表⽰为g(x,y)=h(x,y)∗f(x,y) *代表卷积令r表⽰从原点出发的径向距离，即r2=x2+y2利⽤⾼斯-拉普拉斯滤波器（LOG滤波器）▽2h=(r2−2σ2σ4)e−r22σ2即可利⽤⼆阶导数算⼦过零点的性质，确定图像中阶跃边缘的位置在该算⼦中σ越⼩边缘位置精度越⾼，边缘细节变化越多；σ越⼤平滑作⽤越⼤，但是细节损失越⼤，边缘点定位精度越低过程1. 通过⼆维⾼斯函数对图像进⾏卷积降噪2. ⽤⼆阶导数差分算⼦计算图像强度的⼆阶导数3. 利⽤⼆阶导数算⼦过零点的性质，确定图像中阶跃边缘的位置优点：能快速得到⼀个闭合的轮廓缺点：对噪声敏感Canny边缘检测算⼦最优边缘检测算⼦应有的指标低误判率⾼定位精度抑制虚假边缘过程：1. 计算图像梯度2. 梯度⾮极⼤值抑制3. 双阈值提取边缘点计算图像梯度⾼斯函数的⼀阶导数模板：−11−11,−1−111⾮极⼤值抑制 NMS思想：梯度幅值图像M(x,y)，仅保留梯度⽅向上的极⼤值点过程初始化N(x,y)=M(x,y)对每⼀点在梯度⽅向和反梯度⽅向各找n 个点，若M(x,y)⾮最⼤值，则置零，否则保持不变对NMS 结果⼆值化（双阈值提取边缘点）使⽤两个阈值T 1,T 2:T 2>>T 1由T 1得到E 1(x ,y ),低阈值边缘图：更⼤的误检率由T 2得到E 2(x ,y ),⾼阈值边缘图：更可靠边缘连接初始化E (x ,y )=E 2(x ,y )对E (x ,y )中的每个点在E 1(x ,y )中寻找延长部分进⾏连接输出E (x ,y )Canny 边缘检测算⼦步骤1. ⾼斯滤波器平滑2. ⼀阶偏导计算梯度幅值与⽅向3. 对梯度幅值进⾏⾮极⼤值抑制4. 双阈值算法检测连接边缘Canny 边缘检测算⼦优点参数较⼩计算效率⾼得到边缘连续完整双阈值选择T Low =T HIGH ∗0.4曲⾯拟合法出发点：基于差分检测图像边缘的算⼦往往对噪声敏感四点拟合灰度表⾯法⽤⼀平⾯p (x ,y )=ax +by +c 来拟合四邻域像素灰度值定义均⽅差为ε=∑[p (x ,y )−f (x ,y )]2模板a =12−1−111,b =12−11−11特点：先平均后求差分，对噪声由抑制作⽤边缘跟踪出发点：噪声边检测需要归整边缘像素概念：将检测的边缘点连接成线过程：边缘提取连接成线⽅法光栅扫描跟踪法全向跟踪法光栅扫描跟踪法概念：采⽤电视光栅⾏扫描顺序，结合门限检测，对遇到的像素进⾏分析并确定其是否是边缘的跟踪⽅法具体步骤：[][][][]确定检测阈值d（较⾼）超过d的点作为对象点确定跟踪阈值t（较低）确定跟踪邻域扫描下⼀⾏，跟踪邻域内灰度差⼩于t的，接受为对象点若没有对象点，则该曲线跟踪结束重新从下⼀⾏开始利⽤d寻找对象点并进⾏跟踪扫描结束后跟踪结束特征可以不是灰度级跟踪准则根据具体问题灵活运⽤最好再进⾏⼀次其他⽅向的跟踪全向跟踪Hough变化检测法问题：如何连接边界点集基本思想利⽤xoy直⾓坐标系直线y=ax+b,待求极坐标系内点(ρ,θ),已知求点到线的变化ρ=xcosθ+ysinθ原理:过每个点的直线系分别对应极坐标系上的⼀条正弦曲线，如正弦曲线存在共同交点(ρ′,θ′),则必定在平⾯上共线实现：使⽤交点累积器或直⽅图，寻找相交线段最多的参数空间的点，再寻找对应的直线线段特点：对ρ、θ量化过粗会导致直线参数不精确，过细会导致计算量增加获得直线抗噪能⼒强可以⽤来检测直线阈值分割法基本思想：通过阈值T⽣成⼆值图，在四邻域中有背景的像素就是边界像素特点：适⽤于物体与背景有强对⽐的情况下，且物体或背景的灰度较单⼀可以先求背景再求物体可以得到封闭且连通区域的边界通过交互获得阈值通过直⽅图得到阈值基本思想：边界上的点灰度值出现次数较少⽅法：选取直⽅图⾕底的最⼩灰度值作为阈值缺点：会受到噪声⼲扰改进：取两个峰值之间的某个固定位置降噪简单图像的阈值分割判断分析法最佳熵⾃动阈值法复杂图像的阈值分割步骤⾃动平滑直⽅图确定区域类数⾃动搜索多个阈值特征空间聚类k均值聚类步骤任意选取K个初始聚类中⼼值使⽤最⼩距离判别，将新读⼊的像素分⾄K类重新计算中⼼值，等于⼀类元素的平均值重新聚类直⾄新旧差异不⼤区域增长通过像素集合的区域增长实现：根据应⽤选取种⼦选择描述符种⼦根据描述符扩张直⾄没有新的节点加⼊集合简单区域扩张法以未划分点与起点灰度差⼩于阈值T作为描述符优缺点：1. 不好确定阈值2. ⽆法分割缓慢变化边界质⼼区域增长法以未划分点与区域平均灰度值差⼩于阈值T作为描述符分裂合并法实现：1. 对于灰度级不同的区域划分为四个⼦区域2. 若相邻⼦区域所有像素灰度级相同，则合并3. 反复进⾏直⾄不再进⾏新的分裂合并操作Processing math: 100%。
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
第7章图像分割1
-1 1
Grad( x,y ) T 其它
-1
1
为了检测边缘点，选取适当的阈值T，对梯度图像进行二值化，则有：
1 g ( x, y ) 0
这样形成了一幅边缘二值图像g(x,y).
特点:仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感，无法抑止噪声的影响。
2）Roberts算子
• 公式：
f x f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) f y f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1)
• 模板：
-1
1 1
fx’Leabharlann fy’-1• 特点：与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声敏感，但效果较梯度
算子略好。
3) Prewitt算子
• 公式 f x f ( x 1, y 1) f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y) f ( x 1, y 1)
1
1
1
• 特点：在检测边缘的同时，能抑止噪声的影响.
4）Sobel算子
• 公式
f x f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) 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)
3 0
3 3
3 3 3
3 0
3 -5
遥感数字图像处理教程11图像分割PPT课件
优点
能够准确提取目标的边缘信息 。
缺点
对噪声和细节较为敏感，容易 产生伪边缘。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于特定理论的分割
基于特定理论或算法的分割
根据特定的理论或算法，如分形理论、小波 变换、遗传算法等，对图像进行分割。
优点
能够针对特定问题提出有效的解决方案。
适用场景
适用于特定领域的图像分割问题。
缺点
实现难度较大，运算量较大。
对复杂场景的应对能力有限
在复杂背景、光照不均、目标遮挡等情况下，现有算法的分割效果不 佳。
未来研究的方向与展望
提升算法泛化能力
研究能够适应不同场景和数据 集的图像分割算法，提高算法 的鲁棒性和泛化能力。
优化算法计算效率
通过算法优化、并行计算等技 术手段，降低计算复杂度，提 高处理速度，满足实时性要求 。
03
遥感数字图像处理中的图像分割
遥感数字图像的特点
数据量大
遥感数字图像通常覆盖大面积区域，产生大量的 数据。
多种波段
多光谱和超光谱遥感图像包含多个波段，提供更 丰富的地物信息。
动态变化
遥感数字图像可以反映地物的动态变化，如城市 扩张、植被生长等。
地理信息丰富
遥感数字图像包含丰富的地理信息，如经纬度、 高程等。
在遥感图像处理中，图像分割 技术尤为重要，因为遥感图像 通常具有较大的尺寸、复杂的 背景和多种类型的目标，需要 采用高效的图像分割方法来提 取有用的信息。
图像分割的应用领域
医学影像分析
在医学领域中，图像分割技术被广泛应用于医学影 像的预处理阶段，如X光片、CT和MRI等影像的分割 ，以便于医生对病变部位的定位和诊断。
算法泛化能力不足
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。
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实验三图像分割
一、实验目的
1、掌握图像分割的基本概念；
2、基本了解图像分割的原理和方法；
3、掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。
二、实验原理及知识点
图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。
如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。
连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。
图像分割是图像处理与机器视觉的基本问题之一。
图像分割的一个难点在于，在划分之
前，不一定能够确定图像区域的数目。
设图像 f(x,y)的灰度范围属于[z1,z2]，根据一定的经验及知识确定一个灰度的门
限，或者根据一定准则确定[z1,z2]的一个划分 z1,z2，其中 z1 代表目标，z2 代表背
景。
根据像素的灰度属于这个划分的哪个部分来将其分类，称为灰度阈值分割法，即：
如果 f(x,y)属于 z1，
判断(x,y)像素属于目标。
如果 f(x,y)属于 z2，则判断(x,y)像素属于背景。
分割门限选择的准确性直接影响分割的精度及图像描述分析的正确性。
门限选得太
高，容易把大量的目标判为背景，定的太低又会把大量的背景判为目标。
因此正确分割
门限是很重要的。
1、双峰法
如果图像所含的目标区域和背景区域大小可比，而且目标区域和背景区域在灰度上有一定的差别，那么该图像的灰度直方图会呈现双峰—谷状，如下图所示：其中一个峰值对应于目标的中心灰度，另一个峰值对应于背景的中心灰度。
由于目标边界点较少且其灰度介于它们之间。
所以双峰之间的谷点对应着边界的灰度，可以将谷点的灰度作为分割门限
图 3.1 双峰图
2、自适应全局阈值（单阀
值）
迭代平均法：
为 T 选取一个初始估计
使用 T 分割图像。
这时产生两组像素：灰度值>=T 的所有像素组成的 G1，和灰
度值<T 的所有像素组成的 G2
计算 G1 和 G2 范围内像素的平均灰度值u1 和 u2
计算新阈值 T=(u1+u2)/2
重复上述步骤，直到迭代中前后两次的阈值差小于预先设定参数为止
3、最大类间方差法 (Otsu)
在对图像进行阈值分割时，选定的分割阈值应使前景区域的平均灰度、背景区域的平均灰度与整幅图像的平均灰度之间差别最大，这种差异用区域的方差来表示。
由此，Otsu 在 1978 年提出了最大方差法。
该算法在判决分析最小二乘法原理的基础上推导得出，计算过
程简单是一种稳定、常用的算法。
该方法不需要人为设定其他参数，是一种自动选择阈值的方法，而且能得到较好的结果。
它不仅适用于包含两个区域的单阈值选择，也同样适用于多区域的多阈值选择。
三、实验仪器与软件
1、PC 计算机
2、MatLab 软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
3、实验所需要的图片
四、实验内容及步骤
1、双峰法阈值分割
对“rice.bmp”图像进行分割，令Ｔ取不同值，重做实验，观察实验结果。
参考程序如下clear all, close all;
I =
imread('rice.bmp');
figure (1),imshow(I)
figure(2); imhist(I)
T=120/255;
Ibw= im2bw(I,T); %选择阈值 T=120/255 对图像二值化；
figure(3);imshow(Ibw);
2、迭代平均法进行全局阈值图像分割
Clear all;
f=imread('pic.jpg'
); f=rgb2gray(f);
T=240;
done=false;
while
~done
g=f>=
T;
Tnext=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));
done=abs(T-Tnext)<0.5;
T=Tnext;
end
b=im2bw(f,T/25
5);
imshow(b)
3、Otsu 阈值法
查阅帮助中 graythresh 命令的用法，阐述 OTSU 方法的原理
利用 graythresh 命令实现图像阈值分割，并比较 OTSU 方法和迭代平均法的差异阐述以上迭代平均法和 OTSU 方法的适用范围
五、实验结果
clear all, close all;
I = imread('rice.bmp');
figure (1),imshow(I)
figure(2); imhist(I)
T=120/255;
Ibw= im2bw(I,T);
figure(3);imshow(Ibw);
T=0.1
T=0.9
f=imread('pic.jpg');
figure (1);imshow(f);
f=rgb2gray(f);
T=240;
done=false;
while ~done
g=f>=T;
Tnext=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g))); done=abs(T-Tnext)<0.5;
T=Tnext;
end
b=im2bw(f,T/255);
figure (2);imshow(b);
I=imread('pic.jpg'); level=graythresh(I); BW=im2bw(I,level);
imshow(BW);。