基于区域生长的图像分割方法PPT幻灯片
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数字图像处理图像分割课件
基于Mumford-Shah模 …
该方法可以获得更准确、更平 滑的分割结果，并且可以更好 地处理噪声和细节。此外，它 还可以更好地处理形状约束和 边界条件。
基于Mumford-Shah模 …
该方法需要更多的计算资源和 时间来处理每个时间点的水平 集，并且可能难以处理大规模 的形状变化和复杂的形状约束 。
响。
图像分割还可以帮助缩小处理和 分析的规模，提高处理效率，并 为后续的图像分析提供可靠的预
处理结果。
图像分割的分类
01
02
03
04
按照处理方式
图像分割可以分为阈值法、区 域生长法、边缘检测法、图切
割法等。
按照应用领域
图像分割可以分为医学图像分 割、遥感图像分割、人脸识别
等。
按照分割对象
图像分割可以分为二维图像分 割和三维图像分割。
该方法具有能够处理复杂的图像内容和噪声等优点，但也可能需要更多的计算资源和时间。
07
实例展示与结果分析
基于阈值的图像分割实例
总结词
简单、快速、有效的图像分割方法
详细描述
基于阈值的图像分割是一种基本的图像分割方法，通过设置不同的阈值将图像分 割成不同的区域。其优点是简单、快速、有效，适用于简单背景和对比明显的图 像。但是，对于复杂背景和低对比度图像，分割效果较差。
些方法可以自动适应不同图像的特点，且能够根据图像内容的变化自适
应调整阈值。
03
自适应阈值
根据图像的局部特征自适应地设置阈值，例如基于区域生长的方法、基
于边缘检测的方法等。这些方法能够更好地适应图像的局部特征，提高
分割的精度和鲁棒性。
阈值法的优缺点
优点
阈值法简单易行，适用于简单背景和 对比度较高的图像；对于实时性要求 较高的应用场景，阈值法具有较快的 处理速度。
基于区域生长的图像分割方法ppt课件
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生长准则的选取不仅依赖于具体问题本身, 也和所用图像 数据种类有关, 如彩色图和灰度图。一般的生长过程在进 行到再没有满足生长条件的象素时停止, 为增加区域生长 的能力常需考虑一些与尺寸、形状等图像和目标的全局性 质有关的准则。
区域生长的关键是选择合适的生长或相似准则, 大部分区 域生长准则会使用图像的局部性质生长准则可以根据不同 原理制定, 而使用不同的生长准则会影响区域生长的过程。 常用的生长准则和方法有两种, 即基于区域灰度差的、基 于区域内灰度分布统计性质的。
生长准则为将相邻的灰度值与已有区域的 平均灰度值的差小于60（3σ）的象素扩展 进来。
③若不能再生长，标记已生长区域。
④若扫描到图像右下角，结束；否则回到 ①继续。
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2. 混合型链结的区域生长
考虑象素的邻域，在此邻域上定义象素的特性矢 量，特性矢量接近的两个象素相似。 （1） 邻域分享技术：研究某象素的邻域，作出 相似邻域表。如果两个象素在对方的相似邻域表 中，且表中有足够多的象素，则可将二者连接。
bg12灰度图lena直方图区域生长结果三次均方值计算直方图区域生长结果bg13由于lena细节性较强比如姑娘的发丝对它进行区域生长的结果还会有一些区域无法连在一起所以对它进行了三次均值运取象素及周围共九个点的平均灰度作为新的灰度值
18.6 基于区域生长的图像分割方法
专 业：12级信号与信息处理 姓 名: 车少帅
可完成。 4. 在生长过程中的生长准则可以自由的指定。 5. 可以在同一时刻挑选多个准则。
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区域生长的优势和劣势
劣势： 1. 计算代价大。 2. 噪声和灰度不均一可能会导致空洞和过分割。 3. 对图像中的阴影效果往往不是很好。 对噪声问题，通常可以用一些平滑滤波器，或
数字图像处理与分析图像分割(课堂PPT)
下面看一下导数的求取方法。从第三章了解到，图像 中的一阶导数采用梯度算子计算，而二阶导数常使用 拉普拉斯算子得到。
13
梯度算子
一幅数字图像的一阶导数是基于各种二维梯度的近似值。图像f(x,y)在位
置(x,y)的梯度定义为下列向量：
f
F
G x
G
y
x
f
y
（10.1.3）
向量的大小：
图10.7中第一列的图 像分割显示了分割左 右黑白区域的4个斜 坡边缘的特写图。分 别被均值为0且 σ=0.0,0.1,1.0,10.0 的随机高斯噪声污染。 第二列是一阶导数图 像和灰度级剖面线。 第三列为二阶导数图 像和灰度级剖面线。
图10.7
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这个例子很好的说明了导数对于噪声的敏感性。 那么为了对于有意义的边缘点进行分类，必须使得与 这个点相联系的灰度级变换比在这一点的背景上的变 换更为有效才行。即所作的变换应该更有利于区分边 缘点。比如，如果噪声严重的话，就要慎用导数变换。
的特征，那么特征值的分界点就是一个门限。
3
8.1 间断检测
间断检测技术包括点检测，线检测和边界检测三种。寻找间断最 一般的方法是模板检测。计算模板所包围区域的灰度级与模板系 数的乘积之和。
图像中任意点的模板响应公式(3×3模板)：
Rw1z1w2z2 w9z9
9
wizi i1 图10.1 3*3模板
可以看到，
(a)
（1）图中水平和垂直的部
分都被去掉了，并且在(b)
中所有原图中接近-450的部
分产生了最强响应。
（2）加了门限之后，在(c） 中有孤立点，可以使用点检 测模板检测，然后删除，或 者使用下一章的形态学腐蚀 法删除。
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梯度算子
一幅数字图像的一阶导数是基于各种二维梯度的近似值。图像f(x,y)在位
置(x,y)的梯度定义为下列向量：
f
F
G x
G
y
x
f
y
（10.1.3）
向量的大小：
图10.7中第一列的图 像分割显示了分割左 右黑白区域的4个斜 坡边缘的特写图。分 别被均值为0且 σ=0.0,0.1,1.0,10.0 的随机高斯噪声污染。 第二列是一阶导数图 像和灰度级剖面线。 第三列为二阶导数图 像和灰度级剖面线。
图10.7
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这个例子很好的说明了导数对于噪声的敏感性。 那么为了对于有意义的边缘点进行分类，必须使得与 这个点相联系的灰度级变换比在这一点的背景上的变 换更为有效才行。即所作的变换应该更有利于区分边 缘点。比如，如果噪声严重的话，就要慎用导数变换。
的特征，那么特征值的分界点就是一个门限。
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8.1 间断检测
间断检测技术包括点检测，线检测和边界检测三种。寻找间断最 一般的方法是模板检测。计算模板所包围区域的灰度级与模板系 数的乘积之和。
图像中任意点的模板响应公式(3×3模板)：
Rw1z1w2z2 w9z9
9
wizi i1 图10.1 3*3模板
可以看到，
(a)
（1）图中水平和垂直的部
分都被去掉了，并且在(b)
中所有原图中接近-450的部
分产生了最强响应。
（2）加了门限之后，在(c） 中有孤立点，可以使用点检 测模板检测，然后删除，或 者使用下一章的形态学腐蚀 法删除。
基于三维区域生长法的CT图像肺部气管分割汇报
一，算法框架（源文件见原始CT图像序列.xmind）二，实验环境和算法实现1 实验环境1.1利用软件平台Visual studio 20151.2平台结合ITK4.12 ;VTK7.1.0 ;CTK;CMake 3.10;QT5.8;Slicer等第三方开源库1.3实验数据辛老师提供的DCIOM文件1.4实验环境CPU为因特尔core(TM) i5-5257U，主频2.7GHz，内存8G。
2 算法实现2.1预处理程序和肺泡分割首先对预处理后图像进行二值化操作，即利用阈值分割方法把图像转化为二值图像。
二值化后结果背景颜色和肺泡区域颜色相同，所以需要把背景色消除。
随后采用漫水填充算法对其消除，需要在背景区域之中选择种子点并进行区域生长，并且把白色区域颜色替换为黑色。
漫水填充后肺部的轮廓已经非常明显，但是肺部实质区域存在孔洞，所以最后需要对其进行孔洞填充。
(1) 读取图像序列(2) 膨胀操作膨胀1 ~ 2个像素，消除小尺度结构的干扰，保留肺血管、肺气管等关键结构信息(3) 高斯平滑操作repetitions可手动设置，默认为6；可使得图像平滑，可抑制噪声。
(4) 肺泡分割处理（4.1）二值化操作肺部CT 图像中主要包含肺泡、肺气管、肺血管以及肺部周围组织等像素信息，肺部区域的CT 值介于-500Hu 和-1024Hu 之间(膨胀前后图一，图二)（来自于另一次实验过程中的截图）（4.1）漫水填充操作（图三）（4.2）孔洞填充操作（选取孔洞和取反，图四和图五）（图三加上图五）(批量处理30张出牌你效果)2.2分割肺气管和三维重建（1）肺气管部分截图（2）VTK三维重建Slicer ( https:/// ) 源代码提取出来的效果更好的体绘制类vtkSlicerGPURayCastVolumeMapper。
现在加载体数据前可通过菜单项选择使用Slicer的vtkSlicerGPURayCastVolumeMapper 还是VTK自带的vtkGPUVolumeRayCastMapper。
图像处理-区域分割ppt课件
• 各个区域Zebkde的加权平均值即为图像分割一致性的评价标准。
1 M
Zeb
N
Nk zebk
k 1
• 以区域内方差为原则：
• 区域内一致性判定
归一因子E，wk为权值 以分割图像一致性判断
2
1 Nk
(
iRk
fi
fk )2
(max fi min fi )2
E （ wk） iRk Rk I
• 所有的聚类分割法都对初始值敏感，分割效果不稳定；如果不考虑图像空间上下文间 信息，容易出现分割效果不理想的情况。
7
K-均值聚类
执行步骤：
• 1、选择某种方法将N割样本分成c个聚类的初始划分，计算每个聚类的均值u1、u2、 u3...uc和Je
• 2、选择一个备选样本x,设其在Xj中。
• 3、若Ni=1，则转步骤2，否则继续。
TP 、准确度=TP FP
FP FN
、错误率=
TP FPTN FN
等
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其他分割方式
基于参数活动轮廓模型的分割
• 传统的Snake模型 • GVF Snake模型
基于几何形变模型的分割
• 几何活动轮廓模型 • 测地活动轮廓模型 • Chan-Vese模型
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Thank you
• 4、计算。
j
Nj
N
j Ni
1
Ni 1
xuj x ui
2
ji 2 ji
• 5、对于所有的j，如果ρk<ρj，则将x从Xi移到Xk中。
• 6、重新计算uk和ui的值，并修改Je。
• 7、若迭代N次，Je不变，则停止，否则转到步骤2。
医学图像分割介绍说明课件
详细描述
图像质量与噪声问题
VS
人体解剖结构复杂且动态变化，对医学图像分割提出了更高的要求。
详细描述
人体不同器官和组织具有不同的形态和结构，且在疾病状态下会发生形态和密度的变化。此外，人体内部各部位之间也存在相互遮挡和干扰的情况，这使得准确识别和分割医学图像变得更为困难。
总结词
复杂的解剖结构与动态变化
早期的医学图像分割主要依靠手工绘制，费时费力且精度不高。
早期阶段
随着计算机技术的发展，开始出现基于阈值、区域生长等简单的自动分割方法。
初级阶段
随着机器学习和深度学习技术的兴起，医学图像分割精度得到大幅提升，成为当前研究的热点领域。
发展阶段
未来医学图像分割技术将朝着更高精度、更自动化、更智能化的方向发展，为医疗健康事业提供更多可能性。
未来展望
医学图像分割的历史与发展
02
CHAPTER
医学图像分割技术
总结词
简单、快速、对图像质量要求高
详细描述
基于阈值的分割方法是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个阈值将图像分为前景和背景两部分。该方法计算速度快，但对图像质量要求较高，对于灰度不均匀、噪声较多的医学图像分割效果较差。
基于阈值的分割方法
数据标注与训练样本不足
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
跨模态医学图像分割是指将不同模态的医学图像进行分割，以提供更全面的医学信息。
随着医学影像技术的不断发展，不同模态的医学图像（如X光、CT、MRI等）被广泛应用于临床诊断和治疗。跨模态医学图像分割技术可以将这些不同模态的图像进行融合，对病变组织和器官进行更精确的分割，为医生提供更全面的医学信息，提高诊断和治疗的准确性和可靠性。
图像质量与噪声问题
VS
人体解剖结构复杂且动态变化，对医学图像分割提出了更高的要求。
详细描述
人体不同器官和组织具有不同的形态和结构，且在疾病状态下会发生形态和密度的变化。此外，人体内部各部位之间也存在相互遮挡和干扰的情况，这使得准确识别和分割医学图像变得更为困难。
总结词
复杂的解剖结构与动态变化
早期的医学图像分割主要依靠手工绘制，费时费力且精度不高。
早期阶段
随着计算机技术的发展，开始出现基于阈值、区域生长等简单的自动分割方法。
初级阶段
随着机器学习和深度学习技术的兴起，医学图像分割精度得到大幅提升，成为当前研究的热点领域。
发展阶段
未来医学图像分割技术将朝着更高精度、更自动化、更智能化的方向发展，为医疗健康事业提供更多可能性。
未来展望
医学图像分割的历史与发展
02
CHAPTER
医学图像分割技术
总结词
简单、快速、对图像质量要求高
详细描述
基于阈值的分割方法是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个阈值将图像分为前景和背景两部分。该方法计算速度快，但对图像质量要求较高，对于灰度不均匀、噪声较多的医学图像分割效果较差。
基于阈值的分割方法
数据标注与训练样本不足
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
跨模态医学图像分割是指将不同模态的医学图像进行分割，以提供更全面的医学信息。
随着医学影像技术的不断发展，不同模态的医学图像（如X光、CT、MRI等）被广泛应用于临床诊断和治疗。跨模态医学图像分割技术可以将这些不同模态的图像进行融合，对病变组织和器官进行更精确的分割，为医生提供更全面的医学信息，提高诊断和治疗的准确性和可靠性。
医学图像分割算法研究PPT课件
02 实时导航
在手术过程中，分割算法可以实时更新图像，帮 助医生精确控制手术器械，提高手术成功率。
03 机器人辅助
通过将分割算法与机器人技术结合，可以实现更 加精准和稳定的手术操作。
医学图像分析
定量分析
通过分割算法提取图像中的结构 信息，可以对病变部位进行定量 分析，为医生提供更准确的诊断
依据。
生理功能评估
智能化和自动化
随着人工智能技术的发展，医学图像分割算法正 朝着智能化和自动化的方向发展，以减少人工干 预和提高工作效率。
多模态医学图像分割
传统的医学图像分割主要基于单模态图像，而多 模态医学图像融合可以提供更多的信息，有助于 提高分割的准确性和可靠性。因此，多模态医学 图像分割成为研究热点。
个性化医疗
医学图像分割算法的应用领域
医学图像分割算法广泛应用于医学影像分析的各个领域，如放射学、病理学、眼科等。通 过对医学图像的准确分割，医生可以更加清晰地观察病变组织或结构，从而做出更加准确 的诊断和治疗方案。
02
医学图像分割算法分类
基于阈值的分割算法
总结词
基于阈值的分割算法是一种简单、快速的图像分割方法， 通过设置不同的阈值将图像划分为不同的区域。
02 血管识别
在心血管和脑血管疾病的诊断中，血管分割算法 可以帮助医生快速定位病变部位。
03 骨骼结构分析
在骨科疾病诊断中，骨骼分割算法能够提高医生 对骨折、畸形等病变的识别精度。
手术导航与机器人辅助手术
01 精准定位
通过医学图像分割算法，医生可以在手术前对病 变部位进行精确的三维重建，以便在手术中快速 找到目标。
跨模态医学图像分割技术的深入 研究
针对跨模态医学图像分割的挑战，未来可 以加强相关技术的研究，如特征融合、跨 模态转换等，以实现更准确的分割。
在手术过程中，分割算法可以实时更新图像，帮 助医生精确控制手术器械，提高手术成功率。
03 机器人辅助
通过将分割算法与机器人技术结合，可以实现更 加精准和稳定的手术操作。
医学图像分析
定量分析
通过分割算法提取图像中的结构 信息，可以对病变部位进行定量 分析，为医生提供更准确的诊断
依据。
生理功能评估
智能化和自动化
随着人工智能技术的发展，医学图像分割算法正 朝着智能化和自动化的方向发展，以减少人工干 预和提高工作效率。
多模态医学图像分割
传统的医学图像分割主要基于单模态图像，而多 模态医学图像融合可以提供更多的信息，有助于 提高分割的准确性和可靠性。因此，多模态医学 图像分割成为研究热点。
个性化医疗
医学图像分割算法的应用领域
医学图像分割算法广泛应用于医学影像分析的各个领域，如放射学、病理学、眼科等。通 过对医学图像的准确分割，医生可以更加清晰地观察病变组织或结构，从而做出更加准确 的诊断和治疗方案。
02
医学图像分割算法分类
基于阈值的分割算法
总结词
基于阈值的分割算法是一种简单、快速的图像分割方法， 通过设置不同的阈值将图像划分为不同的区域。
02 血管识别
在心血管和脑血管疾病的诊断中，血管分割算法 可以帮助医生快速定位病变部位。
03 骨骼结构分析
在骨科疾病诊断中，骨骼分割算法能够提高医生 对骨折、畸形等病变的识别精度。
手术导航与机器人辅助手术
01 精准定位
通过医学图像分割算法，医生可以在手术前对病 变部位进行精确的三维重建，以便在手术中快速 找到目标。
跨模态医学图像分割技术的深入 研究
针对跨模态医学图像分割的挑战，未来可 以加强相关技术的研究，如特征融合、跨 模态转换等，以实现更准确的分割。
医学图像分割介绍课件
区域生长分割
分割和特征提取方法中存在的问题
在图像的获取和特征提取过程中会产生不同程度的 噪声，使得提取到的特征点位置存在一定的误差， 要使一幅图像中的特征点精确匹配另一幅图像中的 特征点是很困难的； 从两幅图像中提取到的图像特征点集数目是不等的， 确定它们之间的对应关系较难； 一幅图像中的某些特征点在另一幅图像中没有相 对应的特征点，即存在着出界点； 特征点集之间的变换可能是刚性的，也可能是非刚 性的。
医学图像分割
基于边缘 利用区域之间差异性
并行微分算子 曲面拟合法 基于边界曲线拟合的方法 串行边界查找
阈值分割
阈值分割是最常见的一种分 割方法。它基于对灰度图像 的一种假设：目标或背景内 的相邻象素间的灰度值是相 似的，但不同目标或背景的 象素在灰度上有差异，反映 在图像的直方图上，不同目 标和背景则对应不同的峰。 选取的阈值应位于两个峰之 间的谷，从而将各个峰分开
阈值分割
CT图像 中皮肤 骨骼的 分割
阈值分割
阈值分割的优点 简单，常作为预处理方法 阈值分割的缺点
➢ 不适用于多通道图像 ➢ 不适用于特征值相差不大的图像 ➢ 不适用于各物体灰度值有较大重叠的图 ➢ 对噪声和灰度不均匀敏感
阈值分割
阈值分割的改进
•利用像素邻域的局部信息：基于过渡区的方法 •利用像素点空间位置：变化阈值法 •结合局部灰度 •结合连通信息 •基于是一项十分困难的任务， 至今仍然没有获得圆满的解决。
图像分割方法的分类
基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法 结合区域与边界信息的方法 图谱引导（Atlas-guided）方法 基于模糊集理论的方法 基于神经网络的方法 基于数学形态学的方法
医学图像分割
基于区域 利用区域之间相似度
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。
医学影像图像处理--医学影像图像分割 ppt课件
ppt课件 15
（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.
ppt课件
3
ppt课件
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
ppt课件
5
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。
ppt课件 6
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
（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.
ppt课件
3
ppt课件
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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
图像模式识别 5-8章-PPT
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区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
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利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
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区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
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利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
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区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
七,图象分割2(ppt文档)
3.
迭代地除去毗连区域
Ri，Rj的公共边界，如果
W min( li
l
j
)
T2
其中 W 是在公共边界上的弱边界的数量，li，lj是区域Ri，Rj的
周长长度，而T2是另一个预先设定阈值。
W
4. 迭代地除去毗连区域 Ri，Rj的公共边界，如果 l T3 (5.34)
或者，使用一个较弱的标准， W T3 (5.35)
(a)西洋象棋盘图像，对应 的金字塔；(b) 区域分裂 分割;(上面的金字塔层是 匀质性的，没有分裂的可 能)(c)合并分割的区域
7.5.2 分裂合并
从整幅图象开始 通过不断分裂得 到各个区域。四 叉树法
分裂合并
基本分裂合并算法步骤如下： P(Ri)为匀质性判据 (1)对任1个区域 Ri,如果P(Ri)=FALSE就将其分裂成不重叠的4等分； (2)对相邻的2个区域 Ri和 Rj,如果P(Ri∪Rj)=TRUE,就将它们合并起 来； (3)如果进一步的分裂或合并都不可能了,则结束。
图象处理与分析 七, 图像分割(2)
武汉大学遥感信息学院 2005-11-15
本章的几个主要内容
图象分割就是指把图象分成各具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。图像分割是图像分析方面的一个 主要步骤。分割将图像细分为构成它的子区域或对象。分割的程度
其中 l 是公共边界的长度，而 T3 是第三个阈值。
区域合并分割: (a) 原始图像；(b) 原始图像的假彩色表现；(c) 递归 的区域合并；(d) 经过边界熔化的 区域合并。
区域分裂
通常的区域分裂方法与区域合并方法一样采用匀质性的相似判据， 而只在它们的应用方向上不一致。区域分裂与区域合并是相对的， 将整个图像作为一个单一区域表示来开始。采用相同的匀质性标准， 区域合并和区域分裂并不产生相同的分割。例子－灰度级均方差为 匀质性标准
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相邻像素表示：
图像中各个区域分割，都是从其种子点开始，在各个方向上 生长得到的。 区域生长分割示意图：
区域生长法关键： （1）确定每个区域的生长起始点——种子像素。 （2）确定在生长过程中将相邻像素包括进来的相似性判别准 则（生长准则）。 （3）确定区域生长过程停止的条件或规则。
相似性准则可以用灰度级、彩色值、结构、梯度或其它特 征来表示。
基于区域灰度差的生长准则
灰度差判别式： 采用相邻像素与当前像素灰度值 （或当前区域像素平均
灰度）的差来判别其是否应当合并到当前区域。
C | f (i, j) f (m, n) |
若C<T，说明 (i,j)与(m,n)相似， (i,j)应与当前区域合并， 若C≥T，说明两者不相似， (i,j) 仍为不属于任何区域
灰度图lena
直方图
区域生长结果
三次均方值计算
直方图
区域生长结果
由于lena 细节性较强( 比如姑娘的发丝) , 对它进行区域生长的结果还会有一些区域 无法连在一起, 所以对它进行了三次均值运 算( 取象素及周围共九个点的平均灰度作为 新的灰度值) 。区域生长以后小的区域就较 好地连成了一片。
进行区域合并; 3.设定终止准则, 通过反复进行步骤2中的操作将各个区域依
次合并直到满足终止准则, 生长过程结束。
设两个相邻区域的积累灰度直方图分别为h1(z)和h2(z), 常用的两种检测方法为:
Kolmogorov- Smirnov 检测:
max z
|
h1(
z)
h2
(
z)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
|
Smoothed- Difference 检测:
【例】一个简单的区域生长的例子
生长准则：邻近点的灰度级与当前区域平均灰度的差小于2。
种子像素
平均灰度 8.25
平均灰度 8
基于区域内灰度分布统计性质的生长准则
考虑以灰度分布相似性作为生长准则来决定区域的合并, 具 体步骤为:
1.把图像分成互不重叠的小区域; 2.比较邻接区域的累积灰度直方图, 根据灰度分布的相似性
现在取门限T=3, 新的区域生长结果为:
整个矩阵都被分到一个区域中了。由此可见门限选取是很重要的
利用迭代的方法从大到小收缩是一种典型的方法, 它不仅对2- D图像而且对3-D 图像也适用。一般 情况下可以选取图像中亮度最大的象素作为种子, 或者借助生长所用准责对每个象素进行相应的计 算, 如果计算结果呈现聚类的情况则接近聚类重心 的象素可以作为种子象素。上面的例子, 分析它的 直方图可知灰度值为1 和5 的象素最多且处于聚 类的中心, 所以可各选一个具有聚类中心灰度值的 象素作为种子。
18.6 基于区域生长的图像分割方法
学 校：南京邮电大学 专 业：12级信号与信息处理 姓 名: 车少帅
图像分割的概念：
把图像空间按照一定的要求分成若干个“有意义”的区域的 技术。其从本质上说是将各像素进行分类的过程。
例如： （1）要确定航空照片中的森林、耕地、城市区域等，首先需 要将这些部分在图像上分割出来。 （2）要辨认文件中的个别文字，需先将这些文字分割出来。
一个区域生长的示例
给出已知矩阵A：
大写的5 为种子, 从种子开始向周围每个象素的值与种子值 取灰度差的绝对值, 当绝对值少于某个门限T 时, 该象素便 生长成为新的种子, 而且向周围每个象素进行生长; 如果取门限T=1, 则区域生长的结果为:
可见种子周围的灰度值为4、5、6 的象素都被很好地包进 了生长区域之中, 而到了边界处灰度值为0、1、2、7 的象 素都成为了边界, 右上角的5 虽然也可以成为种子, 但由于 它周围的象素不含有一个种子, 因此它也位于生长区域之 外;
（3）要识别和标定细胞的显微照片中的染色体，需要用图像 分割技术。
图像分割方法分类： 基于阈值选取的方法：
通过选取一定的灰度阈值将图像中目标从背景中分割出来。 常用的方法有：直方图阈值分割、最大熵阈值分割等。
基于区域生成的方法： 根据相应的区域特性在图像中找出与其相似的部分。
常用的方法有：区域生长、分裂-合并分割方法。
基于边缘检测的方法： 找出图像的边缘信息，再将它们连成边界，这些边界把
图像分成不同的区域，从而分割出各个区域。
基于区域的图像分割方法
区域生长法 分裂-合并分割方法
区域生长法
区域生长（region growing）是指将成组的像素或区域 发展成更大区域的过程。从种子点的集合开始，从这些点的 区域增长是通过将与每个种子点有相似属性像强度、灰度级、 纹理颜色等的相邻像素合并到此区域。它是一个迭代的过程， 这里每个种子像素点都迭代生长，直到处理过每个像素，因 此形成了不同的区域，这些区域它们的边界通过闭合的多边 形定义。
生长准则的选取不仅依赖于具体问题本身, 也和所用图像 数据种类有关, 如彩色图和灰度图。一般的生长过程在进 行到再没有满足生长条件的象素时停止, 为增加区域生长 的能力常需考虑一些与尺寸、形状等图像和目标的全局性 质有关的准则。
区域生长的关键是选择合适的生长或相似准则, 大部分区 域生长准则会使用图像的局部性质生长准则可以根据不同 原理制定, 而使用不同的生长准则会影响区域生长的过程。 常用的生长准则和方法有两种, 即基于区域灰度差的、基 于区域内灰度分布统计性质的。
图像区域分割的过程（基本单元：像素或微区域） （1）选择区域内某一像素点作为生长种子； （2）判断其相邻像素（没有区域标记）是否满足相似性准则； （3）如果是，将其合并到当前区域，给该像素添加区域标记； （4）对于新合并的区域，重复（2）、（3） （5）不断重复，区域将在各个方向上不断增长，直至没有相邻 像素满足相似性性准则为止，或者是满足停止准则为止。
有的灰度值。
| h1(n) h2 (2) |
z
如果检测结果小于给定阈值T, 则两个区域合并。使用此方
法, 小区域的尺寸对结果可能有较大影响, 尺寸太小时检测
可靠性降低, 尺寸太大时得到的区域形状不理想, 小的目标
会被漏掉, 用Smoothed-Difference 方法检测直方图相似
性时效果Kolmogorov- Smirnov 要好, 因为它考虑了所