医学图像分割

总像素数
N

i 1
m
n i w id th * le n g th
各灰度值的概率
pi
ni N
大津阈值法
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然后用k将其分成两组 各组产生的概率如下：
C0
C 0 1 ~ k 和
C 1 k 1 ~ m
组产生的概率 组产生的概率

0


i 1
k
p i (k )
区域增长法(Region Growing)
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• 相似度准则： 将像素灰度值与邻域像素灰度值做比较，如果差值的 绝对值小于预先设定阈值，将该像素包含在区域内，否则 为边缘点。
p (i, j ) I
区域增长法(Region Growing)
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(1)
(2)
(3)
(4)
图1 区域增长法示意图
大津阈值法
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8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 个数
图5 直方图
大津阈值法
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大津(N.Otsu)阈值法可以自动寻找阈值，对图像 进行划分，将目标物和背景区分开来。把直方图 在某一阈值处分割成两组，当被分成的两组间方 差为最大时，确定阈值。例如，设一幅图象的灰 度值为1～m级，灰度值i的像素数为ni，此时我们 得到：
其中

ip
i 1
m
i
C1
1

i k 1
k
m
p i 1 (k )
ip i
是整体图象的灰度平均值；
(k )
C0
组灰度的平均值 0


i 1
0
ip i

(k ) (k )
(k )
1 (k )

i 1
k
ip
i
是阈值为
k
时的灰度平均值
•
•
maxvar=0; for k=0:255 w（k）//C0组产生的概率 for h=0:k μ（k); //阈值为k时灰度平均值 end var（k）=μ*w（k）- μ（k); var（k）=var*var; var（k）=var/(w(k) *(1- w(k));//类间方差 if(var（k）>maxvar) T=k; end end
C1
组灰度的平均值 1


i k 1
m
1

大津阈值法
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采样图的灰度平均值为
0 0 11
两组间的方差用下式求出
( k ) 0 ( 0 ) 1 ( 1 ) 0 1 ( 1 0 )
2 2 2 2
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• 注意: (1)种子点可以交互的选取，也可以在程序中自己 设定种子的位置。 (2)种子可以是一个，也可以是一组。 (3)相似度准则可以任意确定。
区域增长法(Region Growing)
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• 优点：简单，易于实现； • 缺点：相似度准则难于确定，一般会出现“空洞”或 者“过分割”现象。
• 相似度准则：相邻像素灰度差绝对值小于等于“3”； • 选择种子点“6”；
6
4 6 4 6 7 4 6 7 5
区域增长法(Region Growing)
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图2 区域增长法示意图
• 相似度准则：相邻像素灰度差绝对值小于等于“1”；
区域增长法(Region Growing)
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Leabharlann Baidu
• 影响分割效果的因素： (1)种子点的选取； (2)相似度准则；
大津阈值分割
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• 优点：算法对单峰的图像效果较好。 • 缺点：算法对噪音和目标大小十分敏感，对具有双峰 或者多峰的灰度效果不好。


(k ) (k )
2
( k ) 1 ( k )
2
k
*
arg max ( k )
k
k 值便是阈值。
大津阈值分割
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• for i=1:width • • for j=1:length hist()//获取直方图 • • end • end • • for i=0:255; p(i) =hist(i)/N //各灰度值概率 • end • • for i=0:255; μ；//求得平均灰度值 • • end
医学图像分割
2011-11-11
区域增长法(Region Growing)
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• 1．理论基础
区域增长法是一种根据事先定义的准则将像素或 者子区域聚合成更大区域的过程。算法的主要过程是 以一组“种子”点开始，将与种子性质相似（诸如灰 度级或者颜色的特定范围）的相邻像素附加到生长区
域的每个种子上。
区域增长法(Region Growing)
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• 2. 实现步骤
用户交互选择种子点或者在程序中指定种子点的位置。
(1) 获取原图像的像素信息。 (2) 把种子点压入队列。
(3) 从队列中取出一个种子点，判断该种子点的邻域，如果该种子点邻
域中的像素的灰度值与该种子的灰度值差的绝对值小于预先设定阈值，则把 该像素判为增长点，并将该像素压入队列；否则该像素点不为增长点。
(4) 如果队列为空，则算法结束，否则重复步骤(3)。
区域增长法(Region Growing)
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• 3.实验结果
•
(a)选择种子点
（b）分割图(按右键点击黑处效果图)
图3 提取细胞
区域增长法(Region Growing)
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图4 提取肺
区域增长法(Region Growing)