图像分割之Graph-cut算法
融合SUSAN特征的医学图像Graph Cuts算法
融合SUSAN特征的医学图像Graph Cuts算法
詹曙;孙乔博;徐甲甲;蒋建国
【期刊名称】《电子测量与仪器学报》
【年(卷),期】2013(27)6
【摘要】交互式图像分割算法由于可以从复杂的医学图像中分割出感兴趣的组织,现已引起研究者的广泛关注。
该算法对Graph Cuts中经典能量函数的边界项进行改进,将传统的灰度特征替换为SUSAN特征。
由于SUSAN特征的求和机制,极大的抑制了噪声的影响,对边界的定位也更加准确。
实验表明该算法能够准确分割出感兴趣目标,剔除多余边界,并且对噪声也有很好的抑制作用。
【总页数】6页(P509-514)
【关键词】图切割;SUSAN算子;抗噪;能量函数;边界项;交互式
【作者】詹曙;孙乔博;徐甲甲;蒋建国
【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.52
【相关文献】
1.融合区域合并和Graph Cuts的彩色图像分割方法 [J], 黄娟;梅浙川;黄小明
2.第二代Curvelet变换与像素能量特征对比度结合的医学图像算法融合算法 [J], 代茵;王宇义
3.基于改进SUSAN算法的医学图像边缘检测 [J], 王敏;龚晓峰;曾军
4.基于改进SUSAN算法的医学图像边缘检测 [J], 王敏;龚晓峰;曾军
5.融合背景能量项的Graph Cuts PCB CT图像分割 [J], 董昌灏;闫镔;曾磊;李建新因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
医学图像处理中的分割技术研究与应用
医学图像处理中的分割技术研究与应用一、概述医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分，它的基本任务是对从医学影像中获取的图像信息进行分析、处理和识别。
其中医学图像分割技术是医学影像分析中的重要分支，它可以将医学图像中的不同结构或组织分离出来，并形成具有特定标记的区域，从而为医学诊断和治疗提供有力支持。
本文将围绕医学图像处理中的分割技术展开讨论，探讨其研究现状、技术原理、算法优劣以及在实际应用中的案例。
二、研究现状目前，医学图像分割技术主要用于医学影像诊断、手术规划、肿瘤治疗等领域。
其中，肿瘤分割是应用较为广泛的领域之一，通过对医学影像中的肿瘤组织进行划分，可以实现肿瘤的量化分析和精确定位，为医生的治疗方案提供依据。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度卷积神经网络（CNN）等模型在医学图像分割中得到越来越广泛的应用。
以CNN为代表的深度学习模型可以通过学习医学图像中显著特征，提高图像分割的精确性和效率。
此外，基于超像素的分割算法、区域生长算法、阈值分割算法等传统的分割方法仍然是研究的热点和难点之一。
三、技术原理医学图像的分割是指将医学图像中不同区域或组织进行分离的过程。
其技术核心是对数据的自动或半自动化分割，基于图像强度、空间信息等特性进行分析，将图像划分为各个独立的、有意义的区域。
医学图像的分割技术核心包括以下方面：1.特征提取：医学影像中蕴含的结构、材质以及其它一些信息可以通过特征提取的方式转化为数值或向量形式，这些特征在分割过程中被用作数据的表征。
2.分割算法：分割算法可以根据特定的规则，将提取到的特征进行分类和分割，不同算法的优劣决定了分割的精确度和操作效率。
3.评价指标：用于评估分割结果的准确性，如划分出的区域是否正确、与实际结果之间的误差、操作所需时间和计算复杂度等。
四、常见算法1.基于阈值的分割算法：其原理是设定一个阈值，将图像中灰度值大于该阈值的像素视为目标像素，否则视为背景像素。
显著性图像分割算法的研究与优化
显著性图像分割算法的研究与优化一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究和应用方向，其主要目的是将图像分为不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的特征。
在目标检测、图像识别和图像处理等应用中，图像分割作为前置步骤扮演着重要角色。
当前，显著性图像分割算法是研究的热点之一。
本文将对显著性图像分割算法的研究现状和优化策略进行探讨。
二、显著性图像分割算法1. 基于传统方法的显著性区域提取传统的显著性图像分割算法通常采用手工设计的特征提取方法，如边缘检测、颜色直方图、纹理等，以及一些经典的分割技术，如聚类、阈值化、分水岭等。
常见的基于传统方法的显著性图像分割算法包括GrabCut、Mean-Shift、GraphCut等。
其中，GrabCut是一种基于交互操作的图像分割算法，它通过人工标记前景和背景来分割图像。
该算法先对用户标记的前景和背景像素进行聚类，得到前景区域和背景区域的高斯混合模型，然后将图像像素分配到前景或背景，直到模型收敛为止。
2. 基于深度学习的显著性区域提取近年来，深度学习技术的快速发展使得其成功地应用在图像分割中。
基于深度学习的显著性图像分割算法通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）或循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等深度模型进行特征提取和分割。
常见的基于深度学习的显著性图像分割算法包括DeepLab、FCN-8s、U-Net等。
其中，DeepLab是一种基于深度学习的图像分割算法，该算法采用深度卷积神经网络学习图像特征，然后使用空洞卷积（Dilated Convolutions）进行多尺度分析，最终生成图像分割结果。
U-Net是一种基于卷积神经网络的图像分割算法，通过特征提取和下采样操作得到低分辨率的特征图，然后通过上采样操作和特征融合得到高分辨率的分割结果。
三、显著性图像分割算法的优化策略1. 多尺度特征融合多尺度特征融合是提高显著性图像分割精度的常用策略之一。
图像分割之Graphcut算法
前景和背景。由于它是基于颜色统计采样的方法，因此对前背景相差较
大的图像效果较佳。
Basics (基础知识)
图论中的图（graph）：
一个图G定义为一个有序对
（V,G），记为G=（V,G），其
中
研究背
研究方
(1) V是一个非空集合，称为顶
同的物理意义。
景
案
果
结
Graph Cuts是在普通图的基础上多了2个顶点，这2个顶点分别用符号”S”
和”T”表示，统称为终端顶点。其它所有的顶点都必须和这2个顶点相连形
成边集合中的一部分。所以Graph Cuts中有两种顶点，也有两种边。
Basics (基础知识)
第一种顶点和边是：第一种普每两个邻域像
素）的连接就是一条边。这种边也叫
n-links。
研究背
研究方
第二种顶点和边是：除图像像素外，
景
案
还有另外两个终端顶点，叫S和T。每
个普通顶点和这2个终端顶点之间都
有连接，组成第二种边。这种边也叫
t-links。
研究成
果
研究总
结
Graph Cut (图割)
Graph Cut中的Cut是指这样一个边的
term），B(L)为边界项（boundary
边界项之间的重要因子，决定它们对能量的影响大小。
景
案
果
结
E(L)表示的是权值，即损失函数，也叫能量函数，图割的目标就是优化能量函数使其值
达到最小。
？Regional Term (区域项)
区域项： t-links中边的权值计算
R L = ( )
OpenCV图像分割
图像分割之（一）概述zouxy09@/zouxy09所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。
我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。
1、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。
2、基于边缘的分割方法所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续性的反映，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。
通常情况下，基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。
阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。
正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定边缘，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。
3、基于区域的分割方法此类方法是将图像按照相似性准则分成不同的区域，主要包括种子区域生长法、区域分裂合并法和分水岭法等几种类型。
种子区域生长法是从一组代表不同生长区域的种子像素开始，接下来将种子像素邻域里符合条件的像素合并到种子像素所代表的生长区域中，并将新添加的像素作为新的种子像素继续合并过程，直到找不到符合条件的新像素为止。
该方法的关键是选择合适的初始种子像素以及合理的生长准则。
区域分裂合并法（Gonzalez，2002）的基本思想是首先将图像任意分成若干互不相交的区域，然后再按照相关准则对这些区域进行分裂或者合并从而完成分割任务，该方法既适用于灰度图像分割也适用于纹理图像分割。
分水岭法（Meyer，1990）是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。
图像切割—基于图的图像切割（Graph-BasedImageSegmentation）
图像切割—基于图的图像切割（Graph-BasedImageSegmentation）图像切割—基于图的图像切割（Graph-Based Image Segmentation）Reference:Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT最后⼀个暑假了，不打算开疆辟⼟了。
战略中⼼转移到品味经典。
计划把图像切割和⽬标追踪的经典算法都看⼀看。
再记些笔记。
Graph-Based Segmentation 是经典的图像切割算法，作者Felzenszwalb也是提出算法的⼤⽜。
该算法是基于图的贪⼼聚类算法，实现简单。
速度⽐較快，精度也还⾏。
只是。
眼下直接⽤它做切割的应该⽐較少，毕竟是99年的跨世纪元⽼，可是⾮常多算法⽤它作垫脚⽯。
⽐⽅Object Propose的开⼭之作《Segmentation as Selective Search for Object Recognition》就⽤它来产⽣过切割（oversegmentation）。
还有的语义切割(senmatic segmentation )算法⽤它来产⽣超像素（superpixels）详细忘记了……图的基本概念由于该算法是将照⽚⽤加权图抽象化表⽰，所以补充图的⼀些基本概念。
图是由顶点集（vertices）和边集（edges）组成，表⽰为。
顶点，在本⽂中即为单个的像素点。
连接⼀对顶点的边具有权重，本⽂中的意义为顶点之间的不相似度，所⽤的是⽆向图。
树：特殊的图。
图中随意两个顶点，都有路径相连接，可是没有回路。
如上图中加粗的边所连接⽽成的图。
假设看成⼀团乱连的珠⼦，仅仅保留树中的珠⼦和连线。
那么随便选个珠⼦，都能把这棵树中全部的珠⼦都提起来。
假设，i和h这条边也保留下来。
那么顶点h,i,c,f,g就构成了⼀个回路。
最⼩⽣成树（MST, ）：特殊的树。
给定须要连接的顶点，选择边权之和最⼩的树。
带连通性约束的快速交互式Graph—Cut算法
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｇ ｒ ｐ — ｔ ｅ ｍ ｅ ｔ ｔｏ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ｋｎ ｗ ｎ ｏ ｓｒ ｃ ： ａ ｈ Ｃｕ ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ｓ ｏ ｔ ｂｅ ｃａ ｓｃ ｌ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ａ ｌ ｓ ｉａ ａ ｄ ｆｅ ｔｖ ｍ ｅ ｈｏ ｆ ｒ ｔ ｄ ｏ
地 改 善 了 ｓ ｒ ｋｎ ｉ 现 象 ， 高 了分 割 结 果 的精 确 性 ． 验 结 果表 明 ， 中算 法 具 有 良好 的 实 时 交 互 性 ， 分 割 效 ｈ ｉ ｉｇ ｂａ ｎ ｓ 提 实 文 且 果 更 加稳 定 和精 确 ．
关键 词 ： ｒ ｐ — ｕ ； 互 式 图 像 分 割 ； 通 性 ； 时交 互 性 Ｇ ａ ｈＣ ｔ交 连 实
ｂ ｈｉ ｒ ｌ ｒｔ ｍ ． Ｆｉｓ ， ａ ｅ ｎｄ ｏｕ ａ ｇｏ ｉｈ ｒｔ Ｍ ｅ ｎ Ｓｈｉｔ ｅ ｈｎ ｏ ｂａ ｅ ｐｒ ～ ｅ ａ— ｆ ｔ ｃ ｏｌ ｇｙ ｓｄ ｅ ｓ ｇｍ ｅ ｔ ｔｏｎ ｓ ｎ ａ ｉ ｉ ｕｓ ｄ Ｏ ｈ ｔ ｈｅ ｅ Ｓ ｔ ａ ｔ Ｇ ｒ ｐ Ｃｕｔａ ｇ ｉｈｍ ｉ ｐｅ ｆ ｒ ｅ ｔ ｐｒ — ｅ ｍ ｅ ｅ ｒ ｇｉ ｓ ａ ｈ ｒ ｈ ｎ ｎ ｍ ａ ｘ ｌ ｔ ａ ｈ— ｌ ｏｒｔ ｓ ｒ ｏ ｍ ｄ ｏｎ ｈｅ ｅｓ ｇ ｎｔ ｄ ｅ ｏｎ ｒ ｔ ｅ ｔ ａ ｏ ｉ ｇｅ ｐｉ ｅ ｓ， ｈｕｓ ｄｒ ｍ ａ ｉａ ｌ ｅ ｕｃｎｇ ｔ ｏ ｐｕ ａ ｉ ａ ｅ ｈｅ ｄ ｏ ｈｅ ａ ｇ ｉｈ ． Ｉ ｄｄ ｔｏｎ，ｔ ｅ ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ａ ｔｃ ｌｙ ｒ ｄ ｉ ｈｅ ｃ ｍ ｔ ｔｏｎ ｌｏｖ ｒ ａ ｆｔ ｌ ｏｒｔ ｍ ｎ ａ ｉｉ ｈｅ ｐｒ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｔ ａ ａｓ ｂ ｕ ｅ ｉ ｔ ｓ ｓ ｑｕ ｎ ｅ ｔｍ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｆ ｒ ｇ ｏｕ ａ ｂ ｃ ｇｒ ｕｎ ｃ ｌ ｒ ｅ ｕｌ ｃ ｎ ｌ ｏ ｅ ｓ ｄ ｎ ｈｅ ｕｂ ｅ ｅ ｔ ｓ ｉ ｔｏ ｆ ｈｅ ｏ ｅ ｒ ｎｄ ｎｄ ａ ｋ ｏ ｄ ｏ ｏ
separation算法
Separation算法1. 简介Separation算法是一种用于图像处理和计算机视觉领域的算法，主要用于将图像中的前景和背景进行分离。
通过这种分离，我们可以更好地理解和分析图像中的对象，并对其进行进一步处理。
Separation算法通常用于图像分割任务，其中目标是将输入图像划分为多个区域，每个区域代表不同的对象或物体。
这些区域可以是基于颜色、纹理、形状等特征来定义的。
2. 常见的Separation算法以下是几种常见的Separation算法：2.1 GrabCut算法GrabCut算法是一种基于图割（Graph Cut）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）的前景背景分割算法。
它通过迭代优化来估计前景和背景之间的边界，并根据这些边界将图像中的像素标记为前景或背景。
GrabCut算法首先需要用户提供一个包含前景目标的矩形框，然后通过迭代过程逐渐优化初始估计。
该算法结合了颜色、纹理和位置信息来进行分割，因此在复杂场景中表现良好。
2.2 Mean-Shift算法Mean-Shift算法是一种基于核密度估计的非参数聚类算法，也可以用于图像分割。
该算法通过不断迭代来寻找像素密度最大的区域，并将其作为前景。
Mean-Shift算法首先选择一个种子点作为初始估计，然后通过计算梯度向量迭代地移动该点，直到达到停止条件。
在每次迭代中，该算法会根据像素之间的颜色和空间距离来更新梯度向量。
2.3 Watershed算法Watershed算法是一种基于图论的分水岭分割算法，它将图像视为一个地形图，并使用水流模拟来进行分割。
该算法通过模拟水从高处流向低处的过程来确定图像中的区域边界。
Watershed算法首先将图像中的灰度值作为高程信息，并根据灰度值之间的梯度构建一个梯度图。
然后，该算法使用洪水填充（Flood Fill）技术来模拟水流，并根据水流路径确定区域边界。
3. Separation算法在实际应用中的应用Separation算法在许多实际应用中发挥着重要作用：3.1 图像分割Separation算法可以用于图像分割任务，例如将图像中的前景和背景进行分离。
基于graph cuts 和主动轮廓的纹理感知图像分割
图的对应关系。左图图像中的像素看作是右图中的结点，邻接像素之间的相似性看作是边上的权值
。类似图，除了普通结点外，还包含两个称为“终点”的点 s、t。边集 E 中包含两种边，一种是 连接相邻结点之间的边(n-links)，一种是连接普通结点和“终点”之间的边(t-links)。
假设整幅图像的标签label为L= {l1,l2,,,, lp }，其中li为0（背景）或者1（目标）。那假设图像的 分割为L时，图像的能量可以表示为：
Active contour（主动轮廓）、 Color-texture（彩色纹理）、 Structure tensor（结构张量）
2. 本文的研究意义：由于graphcut 的缺点，本论文在四个方面推广延伸了graphcut 算法：
（1）：把纹理考虑到分割过程中，我们设计了一个有效地、可靠的纹理探测器，用探测结果生成 一幅增强图像。然后对增强图像用graphcut算法，这样可以利用graphcu进行纹理感知以及有
决方法，对于图像我们适应它，并融合作为后期处理从而增强分割的平滑性、准确性。
（4）：当分割比如伪彩色这样的复杂图像时，我们建议在图像分割过程中包含软约束，这样可以 允许用户去勾勒从而效地指导算法去找寻最满意的结果。
（1）给定输入图像和用户的前景/背景输入，算法分析图像并生成一幅增强图像，其中包含了原始 图像和纹理检测结果。
3. 纹理感知graphcut 分割
这一部分首先简单地介绍了graphcut分割作为我们接下来工作的基础，然后提出了两项研究，
构造了纹理增强图像来代替输入图像用于分割以及把结构张量融入到graphcut模型当中。
3.1 graphcut 分割 graph Cut交互式方法的主要思想是：将对图像的目标和背景进行标记作为硬约束，在满足这
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。
基于graph cut和超像素的自然场景显著对象分割方法
第28卷第2期2012年4月苏州大学学报l自然科学版)J O U R N A L O F S00C H O W U N I V E R SI T Y(N A T U R A L SC IE N C E ED m0N)V01．28N o．2A m．2012基于G r aph C ut和超像素的自然场景显著对象分割方法苏金玲，王朝晖(苏州大学计算机科学与技术学院，江苏苏州215006)摘要：针对自然场景图像，提出r一种快速的显著对象自动分割方法．首先，将图像从R G B颜色空间变换至H s V颜色空间，利用色调和亮度等特征获得显著度图，得到待分割对象所在的区域；然后利用改进的分水岭算法将原始图像预分割为若干子区域，将这些区域描述为超像素，使用混合高斯分布描述其特征，用于构建图切分方法的网络图，经过迭代分割之后，获得最终的显著对象．实验结果表明，该算法与人工交互的图切分算法相比，能自动获得前景和背景的先验知识，在不影响分割精度的情况下，加快了分割速度．关键词：显著对象；图切分；超像素；视觉注意模型中图分类号：’1w51．1文献标识码：A文章编号：1000—2073(2012】02—0027—0r7A n i m age segm en圳on m e t hod ba∞d on g均ph伽t栅d s uper pi xel s i n nat．1r e∞eneSu J i nl i ng，W an g Z haohui(s ch ool of C om p ut er sci ence＆‰h∞I ogy，S00chow U ni ver s ny，s l lzhou215006，C hi n a)A bst r a ct：W e propose an a ut om a t i c sa l i ent obj ect ext r act i on m et h od f or na t ur e s c ene i n t hi s paper．T he m et h od f ir st changes i m ag es f南m R G B col or s pace t o H SV col or s pace t o obt ai n V i sua l sa l i enc ym ap usi ng chm m i na nce and i nt ensi t yi nfo咖at ion．Then pr e-s eg m ent s t he i nput i m ages t o obt ai n su-pe卜pi xel s o r oV e r—s egm ent a t i on re舀ons by t he i m pr0V ed w at ers hed a l gori t l l m，w hi ch ar e des c ri bedw i t h I I l i x t ur e G auss di st r i but i on．A t l as t w e t a ke t hes e super—pi xe l s as nodes of a w ei gh t ed gr aph t oge t t he sa l i ent object i t er a t i ve l y．0ur expedm ent al r e sul t s sh ow t hat t he pr opo s ed a l gor i山m can aut om a t i ca l l y ge t a pr i or kno“edg e of t he f or eground and backgr ound w i t hout hum an i nt em ct i on，at t hesa m e t i m e s peed up t he s eg m en t at i o n w i t hout decr eas i ng t he accuracy of se gm e nt a t i on．1【ey w om s：s ali en￡obj ect；vi s ual at t ent i on；G r ap h C ut；s uper pi xel s0引言根据图像分割是否提供先验知识，现有的图像分割方法可以分为有监督的交互式人工分割与无监督的自动分割两大类．由于自然场景图像的多样性和内容的复杂性，再加上理想分割目标对于人类主观视觉感知的依赖性，所以交互式分割相比全自动的无监督分割具有更强的实用性．文献[1]中的算法可以在后续分割过程中不断调整轮廓，直至达到最优分割；文献[2]中的l azy s nappi ng算法则可以反复的添加前景和背景种子点，以得到较为精确的分割结果．G m ph cut是B oykov等人提出的一种基于图论的分割方法"1，它具有鲁棒性强、全局最优等特点．在该理论框架中，将像素作为节点，通过用户手动选择前景点和背景点，构造带权图，实现图像分割．围绕该理论框架收稿日期：2012—03—05基金项目：国家自然科学基金(61170124，61170020)；江苏省自然科学基金(B K2009116)；苏州市应用基础研究计划项目(SY G201116)作者简介：苏金玲(1987一)，女，山东临沂人，硕士研究生，主要研究向为多媒体应用．王朝晖(通信联系人)，副教授．苏州大学学报(自然科学版)第28卷衍生了一系列算法，如N c ut【4J、M a)【一Fl ow和M i n．cut‘5o等算法．Y u等人将图切分用于红外图像的分割∞J，实现由粗尺度到细尺度的分割：首先利用加权信息熵获得包含目标的大致区域，然后建立边界和区域项，通过图切分方法解决分割问题；zhang等人则在分析医学中B超淋巴结图像的特点基础上，引人了椭圆形状约束"1．但是前者的分割对象多为飞机、车辆等微小目标，并不适用于内容更为复杂的图像，后者则限于医学图像，使得其应用范围受到限制．G uo首先对日标像素以及目标一背景像素对进行卡尔曼预测，然后自适应的更新节点流量进行分割¨j，缺点是仅针对灰度图像，并且分割内容不够完整，易受噪声于扰；R ot he r在2004年提出了G r ab cut算法一1，该算法不再需要用户采用刷子的办法“刷出”前景和背景，而是手动选择一个包含前景的矩形框进行交互．传统的基于像素点的G raph cut算法对于低分辨率的简单图像具有较快的分割速度，但若图像分辨率较高，则速度大打折扣，并且算法需要人工交互，这使其应用受到一定限制，比如，在一些需要自动监控的系统或者需要大批量处理样本的情况下，人工交互将会极大地减缓处理速度，特别是融合多种视觉特征信息进行图像分割，无论是内存开销还是计算复杂度都严重限制了该方法的可用性．因此，研究如何在短时间内获得高质量的自动图像分割方法成为关键．为解决在分析复杂的自然场景图像显著对象提取中遇到的上述问题，我们引入视觉注意模型中的选择性注意机制，提出一种基于显著图和超像素的快速自动显著对象提取方法．首先在视觉选择性注意机制的作用下，利用显著图实现“视觉感兴趣区域(R egi on of I nt er est，R O I)”的关注，提取图像中的显著区域，然后利用改进的分水岭算法将图像分为超级像素块，作为节点构造网络图，并用混合高斯分布描述其属性，实现自动分割．●●1快速G r aph C ut s显著对象提取模型在本节中，将介绍基于显著图和超像素的快速G r aph C ut s的自然场景显著对象提取方案．本文使用显著图作为先验知识，采用G raph cut s框架作为提取模型．为了最大限度提高显著对象提取的准确性、高效性，针对G m ph cut s模型的各个环节进行了相应的改进设计．1．1基于视觉感知的显著区域提取Lazy s nappi ng的直观交互式图像分割利用人对图像前景和背景的先验知识，其理想的分割结果依赖于人类的视觉感知心』．由于视觉注意模型可以提取人眼感知最强烈的区域，保留图像中的有用数据，从而忽略图像中其他不太受关注的区域以达到快速抽取图像重要内容的目的，因此利用人类视觉选择注意机制可以自动获得自然场景中的显著对象的关注．对于自然场景图像，由于R G B颜色模型的三个分量高度相关，不适于图像处理与分析，因此，首先将图像从R G B颜色模型转换为符合人眼视觉系统的H s V颜色模型表示．从R G B颜色模型到H s V颜色模型的表示的转换如下：r60[(g一6)／(r—m i n(r，g，6))]，if r=m ax(r，g，6)，．H=J60[2+(6一r)／(g—m i n(r，g，6))]，i f g=m ax(r，g，6)，(1)【60[4+(r—g)／(6一m i n(r，g，6))]，i f6=m ax(r，g，6)，5s，(引)：j y(”)s(Ⅵ)cos(露(埘))专(cos(符(埘))≤1，(2)【o，。
graph cut算法原理
graph cut算法原理
图割(Graph Cut)算法是一种基于图论的图像分割算法。
它利用图的最小割来实现图像的分割。
其基本思想是将待分割的图像表示成一个图，并将图像中的像素点作为图的节点，将相邻像素之间的关系作为图的边。
然后，通过计算图的最小割，将图像分割成多个不同的区域。
图割算法的基本流程如下：
构建图：将待分割的图像表示成一个图，将图像中的像素点作为图的节点，将相邻像素之间的关系作为图的边。
定义能量函数：定义一个能量函数，用于描述分割的好坏。
能量函数通常包括两个部分，一个是与像素点有关的数据项，另一个是与边有关的平滑项。
计算最小割：通过最小化能量函数，计算图的最小割，将图像分割成多个不同的区域。
最小割算法可以使用各种算法实现，如Ford-Fulkerson算法、Dinic算法、Push-Relabel算法等。
分割图像：根据计算出的最小割，将图像分割成多个不同的区域。
可以使用图像处理中的各种算法，如区域生长、边缘检测等，对分割后的图像进行后续处理。
需要注意的是，图割算法在分割图像时，需要手动选择种子点或者分割线，从而指导算法进行分割。
同时，算法的时间复杂度较高，对于大规模图像的分割，可能需要较长的计算时间。
一种基于GMM和Graph Cuts的图像分割方法
一种基于GMM和Graph Cuts的图像分割方法陈超【摘要】图像分割是图像处理中的基础问题.研究利用GMM构造T链的可行性,并探索一种可以兼顾精度与速度的确定GMM中K值的方法,结合GMM和Graph Cuts理论完成了对不同图像的分割实验.实验表明,文中的分割方法准确、有效.【期刊名称】《测绘工程》【年(卷),期】2014(023)012【总页数】4页(P52-55)【关键词】图像分割;高斯混合模型;图割;图论;T链【作者】陈超【作者单位】江苏省基础地理信息中心,江苏南京210013【正文语种】中文【中图分类】TP391.41图像分割是图像处理的一个基础问题，是实现目标检测、图像分析和模式识别的首要工作。
按照图像分割模型，可将图像分割分为基于区域分割、基于边缘分割、结合区域与边缘分割以及一些基于特定理论的方法等3种类型。
基于区域分割的代表方法有阈值法[1]、区域生长法[2]和模糊聚类法[3]；基于边缘的分割方法包括微分算子法[4]和边界跟踪法[5]；基于特定理论的算法则有小波变换[6]、Snake模型[7]、水平集算法[8]以及一些其它相关理论算法[9-10]。
本文首先研究了利用高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)构造T链的可行性，并探索了一种可以兼顾精度与速度的确定GMM中K值的方法，最后结合了GMM和Graph Cuts理论得到了一种分割图像的方法。
高斯混合模型是单高斯模型的混合、叠加，它能够平滑地近似任意形状的密度分布，近年来在语音识别、图像处理等方面得到大量运用[11-13]。
高斯混合模型的概率密度函数为(x|μk,∑k),其中，式(1)表示高斯混合模型由K个单高斯模型组成，式(2)为第k个单高斯模型的概率密度函数。
式(1)、式(2)中，x为已知的D维样本数据；αk为第k个单高斯模型，μk和∑k分别为样本数据的均值和协方差，3个参数均未知。
当通过样本数据获得未知参数后，就得到了高斯混合模型的概率密度函数。
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。