基于数学形态学的图像分割方法研究
遥感实验三(图像分割)2010
卷积滤波
卷积（Convolutions）滤波是通过消除特定的空间频率来使图像增强，根据增强类型（低频、中频和高频）不同可分为低通滤波、带通滤波和高通滤波。此外还可以增强图像某些方向特征的方向滤波等。它们的核心部分是卷积核。ENVI提供很多卷积核，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）、拉普拉斯算子（Laplacian）、方向滤波（Directional）、高斯高通滤波（Gaussian High Pass）、高斯低通滤波（Gaussian Low Pass）、中值滤波（Median）、Sobel、Roberts，还可以自定义卷积核。具体操作如下：
下面对ENVI中各种滤波作一个简单的说明，如表5.1。
表5.1 各种滤波说明
滤波
说明
高通滤波器（High Pass）
高通滤波在保持图像高频信息的同时，消除了图像中的低频成分。它可以用来增强纹理、边缘等信息。高通滤波通过运用一个具有高中心值的变换核来完成（周围通常是负值权重）。ENVI默认的高通滤波器使用3×3的变换核（中心值为“8”，周围像元值为“-1”），高通滤波卷积核的维数必须是奇数。
二、实验内容
（1）利用直方图进行图像分割
实验步骤：1、打开实验图像（地物与直方图DSCF0153.JPG）并显示图像直方图
2、在直方图窗口，移动RGB拉伸的最小值分别为150,160,150，并分别应用，查看拉伸后的图像。
原图：
最小值150的拉伸：
最小值160的拉伸：
去除天空的操作：（菜单—basictools—bandmath）
3)Editable Kernel
卷积核中各项的值。在文本框中双击鼠标可以进行编辑，选择File->Save Kernel或者Restore Kernel，可以把卷积核保存为文件（.ker）或者打开一个卷积核文件。
图像分割常用算法优缺点探析
图像分割常用算法优缺点探析摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。
本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。
关键词图像分割算法综述一、引言图像分割决定了图像分析的最终成败。
有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。
目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。
多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。
二、几种常用的图像分割算法及其优缺点(一)大津阈值分割法。
由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。
它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。
该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。
它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。
由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。
该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。
同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方图得到的阈值并不能使图像分割得到满意的结果,虽在一定程度上可以消除噪声的影响,但该方法计算量相当大,难以应用到实时系统。
(二)基于边缘检测的分割算法。
基于数学形态学的植物叶片图像预处理
基于数学形态学的植物叶片图像预处理
李然
【期刊名称】《农业网络信息》
【年(卷),期】2008(000)001
【摘要】植物叶片图像的预处理是进行叶形特征提取和识别的重要前提,获得高质量的预处理叶片图像对计算机辅助植物识别十分重要.本文提出了基于数学形态学的植物叶片图像的预处理方法,运用数学形态学中的开运算和闭运算消除图像中的孤立噪声点并填补叶片内部孔洞.该方法保持了原图像的基本形状特征并能获得清晰的边缘,为叶片特征提取创造了良好的前提.
【总页数】3页(P43-45)
【作者】李然
【作者单位】华北电力大学,电子与通信工程系,河北,保定,071003
【正文语种】中文
【中图分类】S126
【相关文献】
1.基于数学形态学的植物叶片图像分割方法研究 [J], 王萍;唐江丰;王博;王立地
2.基于数学形态学的图像预处理算法的研究 [J], 黄鲲鹏
3.基于数学形态学等技术的黑水城唐卡图像预处理方法研究 [J], 史伟;杜建录
4.基于数学形态学的藻细胞图像预处理 [J], 程军娜;姬光荣;冯晨
5.基于数学形态学的红外图像预处理算法分析 [J], 吴爽;刘峥;刘钦
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
图像分割实验报告
实验七图像分割一、实验目的利用光谱特征进行遥感图像的分割和分割后处理。
二、实验要求1. 能够根据图像的特征，综合使用不同的方法分割出地物对象。
2. 熟练掌握图像直方图的应用。
3. 掌握彩色图像分割的基本方法4. 掌握利用波段组合进行图像分割的工作流程5. 熟悉数学形态学基本方法的应用。
三、实验准备●软件准备：ENVI软件●数据：兰花.jpg文字测原始图像.bmpIKNOSm14 nj Hroad●基本知识：➢图像分割的原则：（1）依据像素灰度值的不连续性进行分割。
假定不同区域像素的灰度值具有不连续性，因而可以对其进行分割。
（2）依据同一区域内部像素的灰度值具有相似性进行分割。
这种方法一般从一个点（种子）出发，将其邻域中满足相似性测量准则的像素进行合并从而达到分割的目的。
依据像素的不连续性进行分割的方法只要是区域增长法。
➢图像分割的工作流程：（1）确定待分割的对象；（2）选择对分割对象敏感的波段；（3）选择分割方法进行分割；（4）将分割后的结果图像转为矢量图。
➢图像分割：（1）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的目标的技术和过程。
从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。
图像分割的过程也是一个标记的过程，即将属于同一个区域的像素赋予相同的编号的过程。
（2）目的：将一幅图像分为几个区域，这几个区域之间具有不同的属性，同一区域中各像素具有某些相同的性质。
➢图像分割的方法：（1）灰度阀值法，它在目标与背景之间存在强对比时特别有效（直方图方法）；（2）数学形态学方法，腐蚀、膨胀、开运算和闭运算；➢波段运算：ENVI Band Math是一个灵活的图像处理工具，其中许多功能是无法在任何其它的图像处理系统中获得的。
由于每个用户都有独特的需求，利用此工具用户自己定义处理算法，应用到在ENVI打开的波段或整个图像中，用户可以根据需要自定义简单或复杂的处理程序。
例如：可以对图像进行简单加、减、乘、除运算，或使用IDL编写更复杂的处理运算功能。
AFM图像分割的自适应方法实验研究
AFM图像分割的自适应方法实验研究AFM(Atomic Force Microscopy)是一种表征材料表面形貌，获得原子尺度的高分辨率三维图像信息的非接触扫描热力学显微镜。
AFM技术广泛应用于化学、材料学、生物学、医学等各领域的研究中。
AFM图像处理是分析AFM图像信息的重要步骤，分割是其中的一个主要步骤。
AFM图像分割是将图像中的不同部分分割成不同的区域，以便于对目标物体进行精确分析和定量化研究。
因为AFM图像的噪声较大，而且表面形貌的连续变化比较剧烈，因此，对AFM图像进行分割是比较困难的。
目前，AFM图像分割的自适应方法已经得到了广泛的应用。
该方法能够根据图像的特点，自动选择适合的算法参数，提高算法的稳定性和分割精度。
下面，本文将从基本原理、方法分类、实验研究、应用前景等方面，对AFM图像分割的自适应方法进行详细的介绍。
一、基本原理AFM图像分割的自适应方法的基本原理是利用图像的内在特性和统计规律，运用适当的算法，将图像分割成不同的区域。
判定不同区域的标准主要是图像的亮度、颜色和纹理等视觉特征，一般采用基于像素、基于领域和基于特征的方法。
其中，基于像素的方法主要是利用像素的属性值进行分割，如阈值法。
基于领域的方法是通过确定像素周围的邻域范围，选取合适的特征作为输入，根据邻域内像素的值进行分割。
基于特征的方法是通过提取图像的纹理、几何形状、灰度直方图等特征，来表征不同区域之间的差异，识别出图像中不同的部分。
二、方法分类目前，常用的AFM图像分割自适应方法主要包括阈值法、区域生长法、基于统计的方法、基于能量泛函的方法、图像分水岭法、模型分割法等。
下面我们将按照方法的不同，对它们进行详细的介绍。
（一）阈值法阈值法是将图像分成两个部分：大于或等于阈值的像素部分为一个目标区域，小于阈值的像素部分为背景区域。
阈值的选择对分割结果影响很大，传统的手动选择阈值方法很容易受到人为因素的干扰，自适应阈值法则可以根据像素点周围的灰度范围进行动态选择，提高分割的稳定性。
基于形态学的图像分割方法及其应用研究
基于形态学的图像分割方法及其应用研究图像分割是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它可以将一副图像分成若干个区域，这些区域之间具有明显的边界。
图像分割的应用十分广泛，例如医学图像分割、工业质检、智能交通等领域。
而基于形态学的图像分割方法就是其中的一种，本文将详细阐述其原理和应用。
一、研究背景在图像分割领域，基于形态学的方法是相对较新的研究方向。
传统的基于阈值的图像分割方法常常需要人为的选择阈值，这样就会对分割结果产生严重的影响。
而基于形态学的方法则依赖于图像的形态结构，因此对图像中的噪声和细节具有更好的稳健性和抗干扰性。
在一些需要高精度和高可靠性的应用中，基于形态学的方法具有非常重要的地位。
二、形态学概述形态学是数学分析中的一种方法，它研究的是不同形状和大小的对象之间的关系。
在图像处理中，形态学可以通过对图像进行腐蚀、膨胀、开操作等处理，来改变图像的形态结构，从而达到分割图像的目的。
下面简单介绍一下形态学的基本操作：1. 腐蚀操作：将图像中所有像素点都向内部腐蚀，使得物体缩小并消失。
2. 膨胀操作：将图像中所有像素点都向外部膨胀，使得物体膨胀并连接到相邻的物体。
3. 开操作：先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，可以去除小轮廓和孤立的点。
4. 闭操作：先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，可以填补小孔并连接相邻的区域。
三、基于形态学的图像分割方法1. 基于区域的方法基于区域的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将图像中的物体区域进行连接，然后再通过开操作将物体区域和背景区域进行分割，最后可以通过后处理操作来精细调整分割结果。
这种方法通常适用于目标区域的形状较规则和体积较大的情况。
2. 基于边缘的方法基于边缘的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将目标区域边缘进行扩张，然后通过腐蚀操作将边缘缩小并分割出目标区域。
这种方法通常适用于目标区域的形状较不规则和体积较小的情况，例如裂纹和斑点等缺陷。
四、应用案例1. 医学图像分割医学图像通常包含复杂的解剖结构和病理变化，例如肿瘤、动脉瘤和血管等。
图像分割技术研究--毕业论文
本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称：电气信息工程学院专业班级：电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。
在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。
遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻优，已广泛应用许多学科及工程领域。
在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了新而有效的方法。
本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程，并在MATLAB中进行了仿真实现。
实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量高，达到了预期目的。
关键字：图像分割；遗传算法；阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed，the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient，paralled，full search method with its inherent virtues of robustness，parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation；genetic algorithm；image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。
脑部肿瘤图像分割技术的研究
医学图像分割方法 ...............................................................................6 不含噪声的 MRI 脑部肿瘤图像分割结果........................................14 含噪声的 MRI 脑肿瘤图像分割结果................................................15 粒子群优化算法流程图 .....................................................................21 不含噪声的 MRI 脑部肿瘤图像分割结果........................................22 含噪声的 MRI 脑部肿瘤图像分割结果............................................23 平面曲线演化 .....................................................................................27 曲线的曲率演化 .................................................................................27 闭合曲线的常量演化(V=1) ...............................................................28 “曲线变短流” 和“面积减小流”的对比 ............................................28 演化的水平集及嵌入的曲面 .............................................................30 具有不同初始轮廓的 MRI 脑部肿瘤图像分割结果........................39 初始轮廓不完全包含脑肿瘤的分割结果 .........................................39 含噪声的 MRI 脑部肿瘤图像分割结果............................................39 不含噪声的 MRI 脑部肿瘤图像分割结果........................................45 初始轮廓不完全包含脑肿瘤的分割结果 .......................................46 分析法工作流程 .................................................................................49 实验法工作流程 .................................................................................50 本文研究算法的分割结果 .................................................................52
基于数学形态学图像分割算法在水果分级中的应用
关键词 图像分 割
水果分级
机器视 觉 文献标 志码
数学形态学 Ａ
中图法分类 号 Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ ；
近几 年 ， 图像 分 割应 用 非 常 广 泛 ， 几 乎 会 出 现
研究中 ， 主要有基 于阈值 的图像分割算 法， 其 中包 括大津法 、 迭代法、 直方图双峰法 ， 还有基于边缘 提 取 的分割算法 ， 采用经典的微分算子方式 ， 包括 ｓ ｏ ． ｂ ｅ ｌ 算子、 Ｐ ｒ ｅ ｗ ｉ ｔ ｔ 算 子、 Ｒ ｏ ｂ ｅ ｒ ｔ ｓ算 子 、 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算 子 等 Ｊ 。这些都是 比较经典 的常用分割算法 ， 在此基
础上 ， 本 文提 出了一 种 基 于数 学 形 态 学 的 图像 分 割
在有关 图像处理 的所有领域 ， 并且涉及各种类型的 图像。图像分 割技术在工业 自动化 、 线产 品检验 、 文件图像处 理、 遥感 图像、 保安 监视 ， 以及军事 、 农
业 工程 等 方 面 都 有 广 泛 的 应 用 Ｊ 。例 如 在 遥 感 图
系统 ， 能够实现水果 的动态检测。在水果 的动 态检测 中， 先利 用 图像 分 割算法对水 果 图像 依次进 行灰度 化处理 、 背 景分 割和 边 缘提取等处理 ； 然后对所得 图像进 行后 期 的去噪、 腐蚀 等相 关技 术处 理， 得到 比较理 想 的分 割效 果。通过 机器视 觉 系统、 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ算法和组态王监控界 面组成 了一个 完整 的分级 系统 对水果 进行静 态及 动态 的分 级检测 ， 证 明提 出的基于数 学形态 学的 图像分 割算法具有准确性 、 可行性及实用性。
＠
２ ０ １ ３ Ｓ ｃ ｉ ． Ｔ ｅ ｃ ｈ ． Ｅ ｎ ｇ ｒ ｇ ．
医学影像处理中的图像分割方法综述
医学影像处理中的图像分割方法综述概述医学影像处理在现代医学中扮演着重要的角色，它为医生提供了获取、分析和解释医学影像的工具。
图像分割是医学影像处理中的一个核心任务，它的目标是将医学影像中的不同组织和结构分割出来，以便医生能够更准确地进行疾病诊断和治疗。
本文将综述几种在医学影像处理中常用的图像分割方法。
常用的图像分割方法1. 基于阈值的分割方法阈值分割是一种简单而常用的图像分割方法。
该方法根据像素值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为不同的类别。
阈值可以手动设定，也可以通过自适应阈值和基于统计学方法的阈值选择来确定。
该方法适用于对比较明显的灰度不同的组织和结构进行分割。
2. 区域生长法区域生长法是一种基于灰度的分割方法，它从种子点出发，通过分析像素之间的相似性来生长一个区域。
这种方法可以根据像素之间的灰度、纹理、形状和空间位置等特征来确定相似性。
区域生长法适用于边界不明显、纹理复杂的医学影像分割。
3. 基于边缘的分割方法边缘是医学影像中不同组织和结构之间的边界，因此边缘检测是图像分割的关键步骤。
基于边缘的分割方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算子和拉普拉斯算子等。
这些算法可以识别出图像中的边缘，但在存在噪声的情况下容易导致边缘不连续或错过边缘。
4. 模型驱动的分割方法模型驱动的图像分割方法使用数学模型来描述图像中的组织和结构，通过对模型进行求解来实现分割。
常见的模型驱动方法包括基于统计学的方法、基于形态学的方法和基于图论的方法。
这些方法具有较好的分割准确性，但在计算复杂度和参数选择上具有一定挑战。
5. 基于机器学习的分割方法机器学习方法可以通过训练样本来学习医学影像中的组织和结构特征，从而实现图像分割。
例如，支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等分类器可以用于像素级别的分类分割。
深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNN），在医学影像分割中取得了显著的进展。
【免费下载】基于数学形态学的图像分割方法研究
引言
1 图像分割基本理论
1.1 图像分割的概念
1.2 传统的图像分割方法
1.3 特殊理论工具的图像分割方法
1.4 图像分割的评价
2 数学形态学基本理论
2.1 形态学的概念
2.2 结构元素的选取
2.3 二值形态学理论
2.4 灰值形态学理论
2.5 形态学重建
2.6 形态学边缘检测
3 Matlab 在图像分割处理中的应用
3.1 Matlab 简介
3.2 Matlab 在图像处理方面的应用
3.3 基于 Matlab 的图像分割
4 车牌图像分割的相关理论研究
4.1 车牌定位算法简介
4.2 车牌的字符图像分割
5 基于数学形态学车牌图像分割
5.1 形态学车牌定位
5.2 形态学字符图像分割
5.3 本章小结
结论
致谢
参考文献
附录 1 源程序清单
沈阳大学毕业设计（论文）
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电，力根通保据过护生管高产线中工敷资艺设料高技试中术卷资，配料不置试仅技卷可术要以是求解指，决机对吊组电顶在气层进设配行备置继进不电行规保空范护载高与中带资负料荷试下卷高问总中题体资，配料而置试且时卷可，调保需控障要试各在验类最；管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况中卷下，安与要全过加，度强并工看且作护尽下关可都于能可管地以路缩正高小常中故工资障作料高；试中对卷资于连料继接试电管卷保口破护处坏进理范行高围整中，核资或对料者定试对值卷某，弯些审扁异核度常与固高校定中对盒资图位料纸置试，.卷保编工护写况层复进防杂行腐设自跨备动接与处地装理线置，弯高尤曲中其半资要径料避标试免高卷错等调误，试高要方中求案资技，料术编试交写5、卷底重电保。要气护管设设装线备备置敷4高、调动设中电试作技资气高，术料课中并3中试、件资且包卷管中料拒含试路调试绝线验敷试卷动槽方设技作、案技术，管以术来架及避等系免多统不项启必方动要式方高，案中为；资解对料决整试高套卷中启突语动然文过停电程机气中。课高因件中此中资，管料电壁试力薄卷高、电中接气资口设料不备试严进卷等行保问调护题试装，工置合作调理并试利且技用进术管行，线过要敷关求设运电技行力术高保。中护线资装缆料置敷试做设卷到原技准则术确：指灵在导活分。。线对对盒于于处调差，试动当过保不程护同中装电高置压中高回资中路料资交试料叉卷试时技卷，术调应问试采题技用，术金作是属为指隔调发板试电进人机行员一隔，变开需压处要器理在组；事在同前发一掌生线握内槽图部内纸故，资障强料时电、，回设需路备要须制进同造行时厂外切家部断出电习具源题高高电中中源资资，料料线试试缆卷卷敷试切设验除完报从毕告而，与采要相用进关高行技中检术资查资料和料试检，卷测并主处且要理了保。解护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
数字图像处理考试简答题经典30道题
数字图像处理考试简答题经典30道题work Information Technology Company.2020YEAR1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
4. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
5. 图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。
采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。
数学形态学及其在图像分析中的应用
第35卷，增刊红外与激光工程2006年10月Im删姐d kcr En西nee曲g oc t．2006 V01．35Suppl e眦m数学形态学及其在图像分析中的应用陈爱军(东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨150040)摘要：数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科，已得到人们的广泛关注，并应用于图像处理的许多方面，如噪声抑制、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建等。
首先介绍了几种基本的数学形态学算子及其特点，然后介绍了星体分布统计和粒子分析两个运用数学形态学进行图像分析的具体例子，给出了具体实现步骤，并通过编程得到了实验结果。
最后对全文进行了总结。
关键词：数学形态学；图像分析；高帽变换；低帽变换；粒子分析中圈分类号：T P391文l畎标识码：A文章编号：1007—2276(2006)增D．0465．04M at hem at i cal m or phol ogy锄d i t s appl i c at i on i n i m age锄al ys i s、C胍N础-j吼(C oⅡ端c of M∞hi nt：fy彻d El∞缸锄i c勘嚼∞cri ng，N or m e私t F伽e s缸y U ni vc珏自啊II{Ⅲn150040。
a血a)A bst r a ct：M am em a t i ca l m o印hol ogy i s a r i si ng蚰bj ect，w l l ich has舭t ed m or e加d m or e a ne nt i on．It h船be en apphe d i n m any a spec t s of i m a ge proce s si Il g，such as noi s e r esm l i Il i ng，fea t ure e xt r ac t i on，e dge de t e ct i on，i I I l age se gI Il ent a t i on，shape r e cogI l i t i on，t ext ur e al l al ysi s，i111age re st O r at i on and r e st nl c t i on．Fi r sⅡy，s eV e r a l baL s i c oper at o r s of m a m e m a t i c al m o平hol ogy ar e pr es ent ed．T hen，t、Ⅳo ex锄pl es of s t ar di s t ri but i ng aI l al ys i s锄d pani cl e aI l al ys i s a r e i n廿l m uced t o s how how t o pr oces s i m ages us i ng m a t hem撕ca l m or ph0109y．T he i m pl e m e nt pr oces s i s des cri bed i nd砌1aJl d t tl e s i m ul at i onexper i m ent s a r e obt ai ned by pm磬韧疵ng．w or ds：M at hem at i cal m oI phol ogy：hI强ge锄al ysi s；Top—hat仃ansf om；B0t-hat咖s fo皿；K eyP a r t i cl c aI l al ys i sO引育数学形态学(m a t hem at i c al m o叩hol ogy)诞生于1964年，最初它只是分析几何形状和结构的数学方法，是建立在数学基础上用集合论方法定量描述几何结构的科学。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于数学形态学的图像分割方法研究
专业：电子信息科学与技术
班级：2005级1班
姓名：杨晓琦
引言 3 1 图像分割基本理论7
1.1 图像分割的概念7 1.2 传统的图像分割方法9 1.3 特殊理论工具的图像分割方法 12
1.4 图像分割的评价 13
2 数学形态学基本理论16
2.1 形态学的概念 16 2.2 结构元素的选取 16 2.3 二值形态学理论 18 2.4 灰值形态学理论 20 2.5 形态学重建 21 2.6 形态学边缘检测 22
3 Matlab在图像分割处理中的应用 24
3.1 Matlab简介.24 3.2 Matlab在图像处理方面的应用.24
3.3 基于Matlab的图像分割.26
4 车牌图像分割的相关理论研究28
4.1 车牌定位算法简介 28
4.2 车牌的字符图像分割 37
5 基于数学形态学车牌图像分割42
5.1 形态学车牌定位 42 5.2 形态学字符图像分割 53 5.3 本章小结 61 结论62
致谢63 参考文献64附录1 源程序清单 68
本文运用形态学方法对车牌定位算法和车牌字符分割算法进行了系统的研究。
这两种算法的研究为车牌识别做了先期准备，是智能交通中非常重要的组成部分。
在车牌定位算法部分，提出了一种基于二值面积形态学的车牌定位算法。
首先将车牌的灰度图像二值化，然后逐步缩小车牌候选区的面积，计算车牌图像中连通区域的面积，并根据车牌图像的实际情况确定面积阈值，并用形态学的方法对车牌图像进行处理运算，以实现车牌的精确定位。
仿真实验结果表明此算法定位精度高，而且能适应复杂天气环境，能达到满意的定位效果。
在字符分割算法部分，对投影分割算法进行了改进，将其与数学形态学分割算法进行了结合。
首先将车牌图像二值化，然后用数学形态学分割方法结合水平与垂直投影分割方法，确定车牌字符宽和高并校正车牌实际位置，通过两次投影，校正车牌角度，去除车牌边框，确定车牌上下边界及中心点，最后分割提取车牌字符。
实验结果表明该算法能有效的保持车牌字符边缘，获得较好的分割效果。
关键词：
图像分割；数学形态学；车牌定位；字符分割； Matlab
In this paper,the license plate location algorithm and the license plate character segmentation algorithm based on morphological method are studied systematically. The research of these two algorithm is an important part of intelligence traffic and serves for the first step of license plate recognition. In license plate location, an algorithm based on two-valued area morphology is presented.Firstly,the gray image of license plate is binary.then the areas of candidate registration is narrowed gradually,the area of regional connectivity is calculated. According to the actual situation of license plate determines the area thresholding,and use morphology method processing license plate image, achieve accurate positioning. The simulation results show the algorithm has a high positioning accuracy and adapts to the complex weather and environment, can achieve satisfactory results.In character segmentation algorithm, the projection algorithm is improve and combined with mathematical morphology segmentation algorithm. Firstly the license plate is binary, then mathematical morphology segmentation algorithm is combined with horizontal and vertical projection segmentation method, to determine the license plate character width and the height, and calibrate its location through two times projection.The license plate angle is calibrated, license plate frame are removed,the upper and lower boundaries and the center of licence plate are determined.Finally, the license plate character are divisional and extracted Experimental results show the algorithm can remain the license plate character and obtain good segmentation result.
Keywords:
Image division; mathematics morphology; vehicle plate location; charactersegmentation; Matlab。