图像处理_图像分割1
图像分割处理实验报告
图像分割处理实验报告1. 引言图像分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目标是将图像划分成具有相似特征的子区域。
图像分割在很多应用领域中都有着广泛的应用，比如医学影像分析、目标检测和图像编辑等。
本实验旨在探索不同的图像分割算法，并比较它们在不同场景下的效果和性能。
2. 实验方法2.1 实验数据本实验选取了一组包含不同场景的图像作为实验数据集，包括自然景观、人物肖像和城市街景等。
每张图像的分辨率为500x500像素。
2.2 实验算法本实验使用了两种经典的图像分割算法进行比较，分别是基于阈值的分割和基于边缘的分割。
2.2.1 基于阈值的分割基于阈值的分割算法是一种简单而直观的方法，其原理是根据像素值的亮度信息将图像分割成不同的区域。
在本实验中，我们将图像的灰度值与一个事先设定的阈值进行比较，如果大于阈值则设为白色，否则设为黑色，从而得到分割后的图像。
2.2.2 基于边缘的分割基于边缘的分割算法利用图像中的边缘信息进行分割，其原理是检测图像中的边缘并将其作为分割的依据。
在本实验中，我们使用了Canny边缘检测算法来提取图像中的边缘信息，然后根据边缘的位置进行分割。
2.3 实验流程本实验的流程如下：1. 加载图像数据集；2. 对每张图像分别应用基于阈值的分割算法和基于边缘的分割算法；3. 计算分割结果和原始图像之间的相似度，使用结构相似性指标（SSIM）进行评估；4. 分析并比较两种算法在不同场景下的分割效果和性能。
3. 实验结果3.1 分割效果实验结果表明，基于阈值的分割算法在处理简单场景的图像时效果较好，可以比较准确地将图像分割为目标区域和背景。
然而，当图像的复杂度增加时，基于阈值的分割算法的效果明显下降，往往会产生较多的误分割。
相比之下，基于边缘的分割算法在处理复杂场景的图像时表现良好。
通过提取图像的边缘信息，该算法能够较准确地分割出图像中的目标区域，相比于基于阈值的分割算法，其产生的误分割较少。
3.2 性能评估通过计算分割结果和原始图像之间的SSIM指标，我们可以得到两种算法在不同场景下的性能评估。
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
数字图像处理-第六章图像分割与分析
设平面上有若干点，过每点的直线族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。
y
A 60
B
F E
C
G 60
D 120
x
x-y空间的边缘点
D
120
C
w1 w 2 w3
可以指定模板为：
w
4
w5
w
6
w 7 w 8 w 9
9
模板响应记为： R | w i z i | i1
输出响应R>T时对应孤立点。
888 8 128 8 888
图像
-1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1
模板
R = (-1 * 8 * 8 + 128 * 8) / 9 = (120 * 8) / 9 = 960 / 9 = 106
3、阈值分割法（相似性分割）
根据图像像素灰度值的相似性
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
阈值分割法(thresholding)的基本思想： 确定一个合适的阈值T（阈值选定的好坏是此方法成败 的关键）。 将大于等于阈值的像素作为物体或背景，生成一个二值 图像。
f(x0,y0) T
2h
r2 2 4
exp
r2 2 2
是一个轴对称函数：
2h
-σ
σ
0
由图可见，这个函数 在r=±σ处有过零点，在 r │r│<σ时为正，在│r│>σ 时为负。
由于图像的形状，马尔算子有时被称为墨西哥草帽函数。 用▽2h对图像做卷积，等价于先对图像做高斯平滑，然后再用▽2对 图像做卷积。 因为▽2h的平滑性质能减少噪声的影响，所以当边缘模糊或噪声较 大时，利用▽2h检测过零点能提供较可靠的边缘位置。
图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧探讨
图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧探讨引言：遥感图像处理是遥感技术的重要组成部分，通过对遥感图像进行分析和处理，可以获取地表的空间信息，用于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域。
图像分割技术是遥感图像处理的一项关键技术，它可以将图像按照特定的规则划分成若干个区域，用于环境监测、土地分类、植被分析等任务。
本文将探讨图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧。
一、图像分割技术概述图像分割是将图像划分为不同的区域的过程。
在遥感图像处理中，图像分割可以分为基于区域的分割和基于边缘的分割。
基于区域的分割主要通过计算相邻像素的相似度来划分区域，而基于边缘的分割则着重于提取图像中的边缘特征。
二、基于区域的图像分割技术1. 阈值分割阈值分割是图像处理中最简单、最常用的方法之一。
它通过设定一个或多个阈值来将图像中的像素分成不同的区域。
在遥感图像处理中，可以根据像素的亮度或颜色来设定阈值，对不同的地物进行分割。
2. 区域生长区域生长是一种基于邻域相似性的图像分割方法。
它从一个或多个种子点开始，通过判断邻域像素与种子点像素的相似性来不断扩展区域。
在遥感图像处理中，可以选择特定的地物作为种子点，通过不断生长来分割图像。
3. 参数化聚类参数化聚类是一种将图像转化为特征空间中的聚类问题的方法。
它通过将图像中的像素转化为特征向量，并在特征空间中应用聚类算法来实现图像的分割。
在遥感图像处理中，可以选择适当的特征向量来表示地物的特征，然后应用聚类算法对图像进行分割。
三、基于边缘的图像分割技术1. 边缘检测边缘检测是图像处理中常用的一种方法，它可以提取出图像中的边缘特征。
在遥感图像处理中，可以通过边缘检测算法来提取地物的边界，从而实现图像的分割。
2. 基于图论的分割基于图论的分割方法将图像看作由节点和边构成的图，通过在图上定义能量函数，并通过最小化能量函数来实现图像的分割。
在遥感图像处理中，可以将地物像素看作图的节点，将边缘信息看作图的边，从而实现图像的分割。
图像处理中的图像分割算法比较分析
图像处理中的图像分割算法比较分析图像分割是图像处理中的一项重要任务，它旨在将图像划分为具有一定语义的区域。
图像分割在图像分析、计算机视觉和模式识别等领域有着广泛的应用。
随着技术的发展，越来越多的图像分割算法被提出，为了选择合适的算法进行应用，本文将对目前常用的图像分割算法进行比较分析，包括基于阈值、基于区域生长、基于边缘检测和基于深度学习的算法。
1. 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之一。
该方法根据像素点的灰度值与设定的阈值进行比较，将图像分割成两个或多个区域。
对于灰度较为均匀的图像，基于阈值的方法能够得到较好的分割效果。
然而，对于灰度不均匀或存在噪声的图像，这种方法的效果较差。
2. 基于区域生长的图像分割算法基于区域生长的图像分割算法是一种基于连通性的方法。
该方法从一组种子像素出发，根据一定的生长准则逐步增长区域，直到达到停止条件为止。
区域生长方法能够处理一些复杂的图像，但对于具有相似颜色或纹理特征的区域容易产生错误的连续性。
3. 基于边缘检测的图像分割算法基于边缘检测的图像分割算法把图像中的边缘看作是区域之间的分界线。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny和Laplacian等。
这些算法通过检测图像中的灰度值变化或梯度变化，找到边缘的位置，并将图像分割成相应的区域。
基于边缘的方法对于边缘清晰的图像分割效果较好，但对于复杂的图像容易产生断裂或错误的边缘。
4. 基于深度学习的图像分割算法近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的图像分割算法成为研究热点之一。
深度学习方法利用卷积神经网络（CNN）或全卷积网络（FCN）等模型进行端到端的图像分割。
这些方法能够学习图像中的语义信息，并输出像素级别的分割结果。
深度学习方法在许多图像分割任务上取得了显著的效果，但需要大量的标注数据和计算资源。
综上所述，不同的图像分割算法适用于不同的场景和任务需求。
基于阈值的图像分割算法简单易用，适用于灰度较均匀的图像；基于区域生长的算法能够处理复杂的图像，但容易产生错误的连续性；基于边缘检测的算法对于边缘清晰的图像效果较好；基于深度学习的算法具有较强的泛化能力，可应用于多种场景。
医学影像处理中的图像分割算法使用技巧
医学影像处理中的图像分割算法使用技巧医学影像处理是一门涉及医学图像采集、存储、处理和分析的学科。
医学图像中通常包含大量的信息，因此图像分割是医学影像处理中必不可少的一环。
图像分割是将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程，它通常用于检测病变区域、提取感兴趣的解剖结构或组织等。
在医学影像处理的图像分割中，有许多算法可供选择，下面将介绍一些常用的图像分割算法以及它们的使用技巧。
1. 阈值分割阈值分割是最简单且常用的图像分割方法之一。
它基于像素的灰度值，将图像中大于或小于特定阈值的像素分离出来。
阈值分割适用于图像中目标和背景的灰度值存在明显差异的情况，例如CT扫描中的骨骼分割。
在使用阈值分割时，需要根据图像的特点选择适当的阈值，并进行阈值的优化和调整，以获得更好的分割效果。
2. 区域生长区域生长是一种逐像素地将图像分割为几个连通区域的方法。
它通过选择种子点和定义生长准则来实现图像的分割。
区域生长适用于图像中目标的灰度值相似的情况，例如MRI图像中的脑部分割。
在使用区域生长时，需要选择适当的种子点，并根据具体情况设置生长准则，以获得准确的分割结果。
3. 边缘检测边缘检测是通过寻找图像中不连续的灰度值变化来实现图像分割的方法。
它可以准确地检测出图像中的边缘信息，并将其作为分割结果。
边缘检测适用于图像中目标的边界清晰的情况，例如X射线图像中的器官分割。
在使用边缘检测进行图像分割时，需要选择适当的边缘检测算法，并进行参数调整以获得满意的分割效果。
4. 水平线剖分水平线剖分是一种基于灰度值水平变化的分割方法。
它通过对图像的水平方向进行剖分和分析，将图像中的区域分隔开。
水平线剖分适用于图像中存在明显的水平变化的情况，例如胸部X射线图像中的肺部分割。
在使用水平线剖分进行图像分割时，需要选择适当的剖分方法，并进行参数的调整以获得理想的分割效果。
5. 基于机器学习的分割基于机器学习的分割方法是近年来发展起来的一种分割方法。
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。
医学影像处理中的医学图像分割技术使用技巧
医学影像处理中的医学图像分割技术使用技巧在医学影像处理领域，医学图像分割技术起着重要的作用。
医学图像分割是指将医学图像中不同组织或结构分离出来，以便进行进一步的分析和诊断。
本文将介绍一些医学图像分割技术的使用技巧，以帮助医学影像处理人员提高工作效率和准确性。
1. 选择合适的分割算法医学图像分割算法有很多种，如阈值分割、边缘检测、区域生长、水平线算法等。
选择合适的分割算法取决于图像的特点和所需的分割结果。
例如，阈值分割适用于灰度图像中明显的组织对比度区域，边缘检测适用于分割具有清晰边缘的结构，区域生长适用于分割局部区域或特定类型的组织。
2. 预处理图像在进行医学图像分割之前，通常需要对图像进行预处理。
预处理包括去除噪声、增强对比度和平滑图像等步骤。
去除噪声可以使用滤波器，如高斯滤波器或中值滤波器。
增强对比度可以使用直方图均衡化或自适应直方图均衡化方法。
平滑图像可以使用平滑滤波器，如均值滤波器或中值滤波器。
3. 选择适当的特征医学图像中的不同组织或结构可能具有不同的特征，如纹理、颜色、形状等。
选择适当的特征有助于提高图像分割的准确性。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式等。
根据图像的特点选择合适的特征，可以进一步改善分割结果。
4. 选取适当的分割参数不同的分割算法有不同的参数需要调整。
选择适当的参数值对于分割结果的准确性至关重要。
通常可以使用试错法来选择最佳参数。
通过尝试不同的参数组合并对比结果，找到最适合的参数，以达到较好的分割效果。
5. 进行后处理图像分割后，可能会出现一些不完整或不准确的分割结果。
为了提高分割结果的质量，需要进行后处理。
常用的后处理方法有形态学运算、曲线充填和区域合并等。
形态学运算可以用来填补空洞或去除小的噪点。
曲线充填可以用来闭合边缘，使分割结果更加完整。
区域合并可以用来合并相邻的区域，并生成更准确的分割结果。
6. 结合其他影像信息除了使用单一的医学图像进行分割，结合其他影像信息也可以提高分割的准确性。
图像处理中的边缘检测和图像分割
图像处理中的边缘检测和图像分割在计算机视觉领域中，图像处理是一项非常重要的技术。
其中，边缘检测和图像分割是两个关键环节。
本文将从边缘检测和图像分割的基本概念入手，详细介绍它们的原理和应用。
一、边缘检测1、基本概念边缘是指图像中亮度、颜色等性质发生突然变化的地方。
边缘检测就是在图像中寻找这些突然变化的地方，并将它们标记出来。
在实际应用中，边缘检测可以用于目标跟踪、物体检测等方面。
2、常见方法常见的边缘检测算法有Canny、Sobel、Laplacian等。
其中，Canny算法是一种广泛使用的边缘检测算法，其基本原理是通过计算图像中每个像素点的梯度值和方向，来判断该点是否为边缘。
Sobel算法则是利用了图像卷积的思想，先对图像进行卷积操作，再计算得到每个像素点的梯度值。
Laplacian算法则是通过计算图像中每个像素点的二阶导数，来寻找亮度突变的地方。
3、应用场景边缘检测常用于在图像中寻找物体的轮廓线，或者分离图像中的前景和背景等方面。
例如在计算机视觉中的人脸识别中，边缘检测可以用于提取人脸的轮廓线，以便于后续的特征提取和匹配。
二、图像分割1、基本概念图像分割是把图像中的像素点分成不同的区域，以便于更好地理解和处理图像。
分割的结果通常是一个二值图像，其中每个像素点被标记为前景或者背景。
在实际应用中，图像分割可以用于目标检测、图像识别等方面。
2、常见方法常见的图像分割算法有阈值分割、聚类分割、边缘分割等。
其中，阈值分割是一种较为简单且常用的分割算法，其原理是为图像中每个像素点设置一个阈值，大于阈值的像素点被标记为前景，小于阈值的则为背景。
聚类分割算法则是通过对图像中像素点进行聚类操作，来划分不同的区域。
边缘分割则是利用边缘检测的结果，将图像分成前景和背景两个部分。
3、应用场景图像分割可以应用于诸如目标检测、图像识别、医学图像分析等方面。
例如在医学图像分析中，图像分割可以用于将CT或MRI图像中的组织分割成肝、肿瘤等不同的部分，以便于医生更好地进行预测和治疗决策。
图像分割算法的原理与效果评估方法
图像分割算法的原理与效果评估方法图像分割是图像处理中非常重要的一个领域，它指的是将一幅图像分割成多个不同的区域或对象。
图像分割在计算机视觉、目标识别、医学图像处理等领域都有广泛的应用。
本文将介绍图像分割算法的原理以及评估方法。
一、图像分割算法原理图像分割算法可以分为基于阈值、基于边缘、基于区域和基于图论等方法。
以下为其中几种常用的图像分割算法原理：1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是一种简单而高效的分割方法。
它将图像的像素值进行阈值化处理，将像素值低于阈值的部分归为一个区域，高于阈值的部分归为另一个区域。
该算法的优势在于计算速度快，但对于复杂的图像分割任务效果可能不理想。
2. 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图像中的边缘来实现分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
该算法对边缘进行检测并连接，然后根据连接后的边缘进行分割。
优点是对于边缘信息敏感，适用于复杂场景的分割任务。
3. 基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法将图像分割成多个区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性。
常用的方法包括区域生长、分裂合并等。
该算法将相邻的像素进行聚类，根据像素之间的相似度和差异度进行分割。
优点是在复杂背景下有较好的分割效果。
4. 基于图论的图像分割算法基于图论的图像分割算法将图像看作是一个图结构，通过图的最小割分割图像。
常用的方法包括图割算法和分割树算法等。
该算法通过将图像的像素连接成边，将图像分割成多个不相交的区域。
该算法在保持区域内部一致性和区域间差异度的同时能够有效地分割图像。
二、图像分割算法的效果评估方法在进行图像分割算法比较和评估时，需要采用合适的评估指标。
以下为常用的图像分割算法的效果评估方法：1. 兰德指数（Rand Index）兰德指数是一种常用的用于评估图像分割算法效果的指标。
它通过比较分割结果和真实分割结果之间的一致性来评估算法的性能。
医学影像图像处理--医学影像图像分割 ppt课件
（1）设灰度差的阈值为0，用上述方法进行区域扩张， 使灰度相同象素合并
（2）求出所有邻域区域之间的平均灰度差，并合并具 有最小灰度差的邻接区域 （3）设定终止准则，通过反复进行上述步骤2中的操作 单连接区域 将区域依次合并，直到终止准则满足为止
增长技术
这种方法简单，但由于仅考虑了从一个象素到另一个象素的特性是否 相似，因此对于有噪声的或复杂的图像，使用这种方法会引起不希望 的区域出现。另外，如果区域间边缘的灰度变化很平缓，如图a所示， 或者对比度弱的两个相交区域，如图b所示，采用这种方法，区域1和 区域2将会合并起来，从而产生错误
3.
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3
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4
医学图像特点:模糊、不均匀、个体差异、复杂多样
• • • •
灰度不均匀: 不均匀的组织器官、磁场等 伪影和噪声: 成像设备局限性、组织的蠕动 边缘模糊 : 局部体效应 边缘不明确: 病变组织
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医学图像分割方法的公共特点： • 分割算法面向具体的分割任务，没有通用 的方法 • 更加重视多种分割算法的有效结合 • 需要利用医学中的大量领域知识 • 交互式分割方法受到日益重视
医学图像分割是一项十分困难的任务，至今 仍然没有获得圆满的解决。
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基于区域的分割
• 图像分割－把图像分解为若干个有意义的子区 域，而这种分解－基于物体有平滑均匀的表面， 与图像中强度恒定或缓慢变化的区域相对应， 即每个子区域都具有一定的均匀性质 • 区域分割－直接根据事先确定的相似性准则， 直接取出若干特征相近或相同象素组成区域 • 常用的区域分割－区域增长(区域生长)、区域 分裂－合并方法等
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• 生长准则和过程
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
医疗影像处理中的图像分割算法
医疗影像处理中的图像分割算法图像分割是一种将图像划分成多个具有独立语义信息的区域的方法，它在医疗影像处理中扮演着重要的角色。
医疗影像分割的目标是将影像中感兴趣的区域从背景中分离出来，以帮助医生进行病变分析、诊断和治疗。
在医疗影像处理中，图像分割算法的准确性和效率至关重要。
准确性确保分割结果与医生给定的标注一致，而效率则决定了算法能否在实际应用中处理大规模医疗影像数据。
常见的医疗影像分割算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和基于机器学习的方法等。
下面将分别介绍这些算法的原理和应用。
1. 阈值分割阈值分割是一种简单但常用的图像分割方法。
它基于图像灰度值的不同，在图像上设置一个或多个阈值来实现分割。
通过选择合适的阈值，可以将感兴趣的区域与背景区域分离开来。
但该方法对于光照变化和噪声敏感，因此在复杂的医学影像中效果有限。
2. 区域生长区域生长是一种基于相似性的图像分割方法。
它从种子点开始，不断生长并将与种子点相似的像素合并为同一区域。
该方法通常需要人工提供种子点，并根据图像特点调整生长准则。
区域生长方法适用于具有明显边界的图像，但对于灰度均匀且模糊边界的图像分割效果较差。
3. 边缘检测边缘检测是一种通过检测图像中的强度变化来实现分割的方法。
它通过计算图像中像素灰度值的一阶或二阶导数来检测边缘。
常用的边缘检测算法有Sobel、Canny和Laplacian等。
该方法对于具有明显边界的图像分割效果较好，但在存在噪声或纹理较强的图像中容易产生误检。
4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法在医疗影像分割中越来越受到关注。
这些方法利用训练数据来构建分类器或分割模型，以实现自动分割。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林和卷积神经网络（CNN）等。
这些算法通过学习大量的标注数据，可在医疗影像分割任务中取得较高的准确性和泛化能力。
除了以上常见的图像分割方法外，还有一些其他的算法，如基于水平集的方法、活动轮廓模型等。
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法计算机图像处理是人工智能领域的一个重要分支，涉及到对图像进行分析、处理和理解的技术和方法。
在图像处理中，特征提取和图像分割算法是两个关键的步骤。
本文将介绍计算机图像处理中的特征提取和图像分割算法，并讨论它们的应用和局限性。
一、特征提取特征提取是指从原始图像中选择并提取出能够描述图像内容的关键信息。
计算机视觉领域中常用的特征包括边缘、角点、纹理、颜色等。
下面将介绍几种常见的特征提取算法。
1. 边缘检测算法边缘是图像中灰度或颜色变化显著的区域，常用于图像分割和对象检测。
边缘检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出边缘信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
2. 角点检测算法角点是图像中具有显著角度变化的点，常用于图像匹配和物体追踪。
角点检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出角点信息。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测算法、FAST角点检测算法等。
3. 纹理分析算法纹理是图像中的重要特征，用于描述图像中的细节信息。
纹理分析算法可以通过提取图像中的统计特征、频域特征或结构特征等来描述图像的纹理信息。
常用的纹理分析算法包括灰度共生矩阵、小波变换等。
4. 颜色特征提取算法颜色是图像中的一种重要视觉特征，可以用于图像分割、物体识别等任务。
颜色特征提取算法可以通过提取图像中的色彩分布、颜色矩等来描述图像的颜色信息。
常用的颜色特征提取算法包括颜色直方图、颜色矩等。
二、图像分割图像分割是指将图像划分为若干个具有独立语意的区域的过程。
图像分割在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，如目标检测、图像增强和医学图像分析等。
1. 基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是一种简单而有效的图像分割方法。
该方法根据像素值的灰度或颜色与设定的阈值进行比较，将图像分割为前景和背景两部分。
常用的基于阈值的分割算法包括全局阈值法、自适应阈值法等。
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