CT图像中基于三维活动轮廓的肺结节分割

一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型

第27卷　第5期2010年　10月 生物医学工程学杂志 Journal of Biomedical E ngineering V ol.27　N o.5 October　2010 一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型3 田　飞　杨　丰Δ　刘国庆 (南方医科大学生物医学工程学院,广州510515) 摘　要:本文提出了一种适用于血管图像分割的活动轮廓模型。根据局部轮廓曲线与血管边界的吻合状况,该模型能够自适应地调节能量方程中全局强度信息和局部强度信息的比重。实验结果表明,此模型能够有效地应用于非均匀、含噪声血管造影图像的分割。与其它方法相比,该方法对轮廓曲线的初始位置不敏感,且无需对引入参数进行人工调节。 关键词:Chan2Vese模型;图像分割;灰度非均匀;LBF模型 中图分类号　TP391.41 文献标识码　A 文章编号　100125515(2010)0520968206 An Active Contour Model Applied to V ascular Image Segmentation Tian Fei　Yang Feng　Liu G uoqing (Depart ment of B iomedical Engineeri ng,S out hern Medical Universit y,Guangz hou510515,China) Abstract:In this paper is presented an active contour model applied to vascular image segmentation.This model can adaptively adjust the proportion of global and local intensity information in accord with the anastomosis status be2 tween local contour and boundaries.Our method is able to work effectively on segmentation of angiographic image with intensity inhomogeneity and https://www.sodocs.net/doc/51675203.html,pared with other methods,our method is not sensitive to initialization and it eliminates the need for manual adjustment of new parameter. K ey w ords:Chan2Vese model;Image segmentation;Intensity inhomogeneity;LBF model 引言 血管图像分割是循环系统血管分析的一个重要组成部分,也是血管三维重建、定量分析的基础。由于血管中造影剂的分布不均往往造成血管在血管造影图像中亮度非均匀,加上图像噪声的影响,使得血管很难从造影图像中分割出来。在众多的图像分割方法/算法中,基于曲线演化的活动轮廓模型因其演化过程与处理结果是一条清晰、完整的目标轮廓曲线,而成为当前研究热点对象,大量的活动轮廓模型被提出并应用于图像分割和计算机视觉处理。目前存在的活动轮廓模型主要被分成两类:基于边界的活动轮廓模型[123]和基于区域的活动轮廓模型[429]。基于边界的活动轮廓模型依靠目标边界的图像梯度终止轮廓曲线的演化。因此基于边界的活动轮廓模型容易跨过弱边界发生“泄漏”现象。与基于边界的活动轮廓模型相比,基于区域的活动轮廓模型不依 3国家自然科学基金资助项目(60672115) Δ通讯作者。E2mail:yangf@https://www.sodocs.net/doc/51675203.html, 赖目标边界的梯度信息,因此对弱目标边界的图像具有较好的分割效果。在众多基于区域的活动轮廓模型中,C2V模型[5]得到较为广泛的应用。C2V模型又被称为分段常量(PC)模型,该模型基于假设图像由一系列的灰度均匀区域构成。但是,对于一些含有非均匀特性的血管造影图像,C2V模型往往很难把非均匀血管准确地从背景中分割出来。 为克服灰度非均匀给医学图像分割带来的困难,Li等[8]提出了一种局部二元拟合(local binary fitting,LBF)能量模型。LB F模型使用了局部图像灰度信息,能够解决灰度非均匀性给图像分割带来的问题。但是,LB F模型的局部特性使得该模型对初始轮廓曲线的位置较为敏感。为了克服这种现象,Wang等[9]提出了一种利用全局和局部强度拟合信息的活动轮廓模型。在该模型中,能量泛函是由一个局部强度拟合能量项和一个辅助的全局强度拟合能量项组成。由于含有全局强度拟合能量,该模型能够在一定程度上降低活动轮廓曲线对初始位置的敏感性,同时增大了活动轮廓曲线收敛到非均

图像分割技术与MATLAB仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日

目录 摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾 名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

运动目标图像的识别与跟踪

运动目标图像的识别与跟踪 本文主要目的是将视频摄像头中的运动目标从背景中提取出来，并加以跟踪。首先考虑的是常见的目标检测的算法，其次考虑对于噪声的滤除，最后是对运动目标的跟踪。 一、基本目标检测算法 我们主要考虑的目标检测的算法主要有三种，光流场法、背景模型法以及时域差分法。 1.1光流场法 光流主要是图像亮度模式的表现运动。而光流场则是指灰度模式的表面运动。一般条件下，我们可以根据图像的运动，进行估算相对运动。 光流场法的基本理论是光流场基本方程： 0=++t y x I vI uI (1.1) 式中我们根据亮度守恒，利用泰勒公式展开，忽略高阶项与二次项。其中x I 、y I 和t I 是图像在对数轴x 、y 两个方向和t 的的导数，()v u ,就是这个点的光流坐标。 光流场法的目标检测，在摄像机运动时候也可以做出判断，但是图像的噪声太过明显，使得计算数据庞杂，计算的公式更加复杂，这样并不适合我们的对于目标跟踪的高精度的摄像系统。 1.2背景模型法 背景模型法，也被称为背景差法，主要利用当前的图像和背景的图像的二值化做差，然后取阈值，分割运动目标。 首先根据： ()()()y x b y x f y x D t t t ,,,-= (1.2) 我们可以得到当前的图像帧数()y x f t ,和背景图像的帧数),(y x b t 做差，然后以公式对图像进行二值化的处理。 ???≤>=)(,0)(,1),(BackGround T D ForeGround T D y x P t t t (1.3) 上面),(y x P t 是二值化模板图。假设某一区域大于一个给定的面积的时候，该区域就是我们要找的目标区域。 背景模型法的算法简单，可以快速反应，并且可以提供运动目标的大略特征等数据。但是对于复杂背景下，比如人流较大的公共场所，或者有光照等干扰时，就需以其他的算法以不断更新背景信息来进行弥补。

基于方向气球力活动轮廓模型的图像分割

邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年 技 术创新 图像处 理 《ＰＬＣ技术应用２００例》 您的论文得到两院院士关注 基于方向气球力活动轮廓模型的图像分割 ＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＵｓｉｎｇＤｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＢａｌｌｏｏｎＦｏｒｃｅＡｃｔｉｖｅＣｏｎｔｏｕｒＭｏｄｅｌ （江苏科技大学）祖克举 周昌雄 Ｚｕ，ＫｅｊｕＺｈｏｕ，Ｃｈａｎｇｘｉｏｎｇ 摘要：针对传统参数活动轮廓模型存在对轮廓线初始位置敏感的缺点，提出了方向气球力活动轮廓模型并应用于ＭＲＩ图像 分割。该模型利用底层图像分割的结果确定外力的方向，使气球力方向始终指向目标边界，引导轮廓线变形。 当轮廓线运动到目标边界附近时，在高斯势力作用下继续变形，完成图像高层分割。 实验结果表明，该模型与轮廓线初始位置无关，能实现ＭＲＩ图像的自动分割。 关键词：图像分割；方向气球力；活动轮廓模型；高斯势力 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐａｒａｍｅｔｒｉｃａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅｌｉｓｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｅｘｔｅｒｎａｌｆｏｒｃｅｆｏｒｔｈｅａｃｔｉｖｅｃｏｎ－ ｔｏｕｒ，ｃａｌｌｅｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｂａｌｌｏｏｎｆｏｒｃｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏａｄｄｒｅｓｓｐｒｏｂｌｅｍａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｉｓｕｓｅｄｔｏｓｅｇｍｅｎｔＭＲＩｉｍａｇｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｍｏｄｅｌｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｏｒｃｅｉｓｄｅｃｉｄｅｄｂｙｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｌｏｗ－ｌｅｖｅｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄａｌｗａｙｓｐｏｉｎｔｓｔｏｏｂｊｅｃｔｂｏｕｎｄａｒｙｔｏｍａｋｅｔｈｅｃｏｎｔｏｕｒｄｅｆｏｒｍ．Ｉｎｔｈｅｖｉｃｉｎｉｔｙｏｆｏｂｊｅｃｔｂｏｕｎｄａｒｙ，Ｇａｕｓｓｉａｎｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｏｒｃｅｄｒｉｖｅｓｔｈｅｃｏｎｔｏｕｒｔｏｗａｒｄｓｂｏｕｎｄａｒｙａｎｄｈｉｇｈ－ｌｅｖｅｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｆｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇｌｅｆｔｖｅｎｔｒｉｃｌｅＭＲＩｉｍａｇｅｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｏｄｅｌｂｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｆｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｃａｎｓｅｇｍｅｎｔｉｍａｇｅａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｂａｌｌｏｏｎｆｏｒｃｅ；ａｃｔｉｖｅｃｏｎｔｏｕｒｍｏｄｅｌ；Ｇａｕｓｓｉａｎｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｏｒｃｅ 文章编号：１００８－０５７０（２００６）１０－３－０３０１－０３ 引言 Ｋｉｓｓ等提出的经典参数活动轮廓模型在图像感兴趣区域定义一条带有能量的样条曲线，曲线在自身内力和图像信息产生的外力共同作用下使曲线沿能量降低的方向形变，最终收敛到目标的边界。 在活动轮廓模型中外力一般取高斯势力，它是图像灰度梯度的负值，在图像灰度变化均匀区域，高斯势力为零，不提供任何引导轮廓线变形的信息，轮廓线在内力的作用下最终收缩为一个点。高斯势力只包括图像局部信息，所以只有当初始轮廓线在目标边界附近时，才能收敛到实际目标边界，在远离目标区域时迅速下降为零。针对这一缺点，Ｃｏｈｅｎ提出附加另外一种外力———气球力的活动轮廓模型。气球力垂直于 轮廓线指向外法线方向，使轮廓线向外扩张，当初始轮廓线全部位于目标区域内部时，能正确收敛到实际的目标边界。当初始轮廓线全部位于背景区域或跨越目标和背景两个区域时，气球力模型无法使轮廓线收敛到实际的目标边界。文献通过结合小波系数，在气球力模型基础上，提出了有向图像力（ＤＩＦ）的概念，图像经过离散小波变换后，通过判断小波系数，取得过零点的方向和模值，再通过与Ｓｎａｋｅ轮廓线的法向方向点乘得到ＤＩＦ，该模型在判定图像力方向时只利用了局部信息，虽然能解决尖角和凹陷问题，但算法有时不稳定，且由于采用小波变换，计算时间明显提高。Ｘｕ提出的梯度向量流（ＧｒａｄｉｅｎｔｖｅｃｔｏｒＦｌｏｗＧＶＦ）是通过扩散方程把梯度信息扩展到更远的均匀区域，能使远离目标边界的初始轮廓线收敛到凹形目标边界，由于需要解扩散方程，ＧＶＦ计算量很大。为此在气球力Ｓｎａｋｅ模型中融入图像全局信息，使得气球力可以根据底层图像的分割结果选择形变方向，指导高层图像分割。模型既能保持气球力模型稳定、抗干扰能力强的特点，同时与轮廓的初始位置无关，能够实现图像的自动分割。 １气球力Ｓｎａｋｅ模型 参数活动轮廓模型在数学上可定义为Ｘ（ｓ）＝（ｘ（ｓ），ｙ（ｓ））的集合，其中Ｘ（ｓ）是轮廓线上的二维坐标点，ｓ是归一化的弧长，取值为０≤ｓ≤１，轮廓线的能量函数为 （１） 其中Ｅｉｎｔ为内部能量，Ｅｅｘｔ为外部能量，通过最小化（１）式，轮廓线沿能量降低方向变形，其中 （２） （２）式中的右边第一项为弹性能量，第二项为刚性能量。ａ（ｓ），β（ｓ）分别为弹性系数和刚性系数，一般取常数。内部能量控制着轮廓线的平滑性和连续性。 （３） 其中，为Ｉ（ｘ，ｙ）图像的灰度值，Ｇσ（ｘ，ｙ）表示标准偏差为σ的二维高斯滤波算子，＊是卷积算子，为梯度算子，Ｇσ＊Ｉ为平滑滤波 2 (())[()()]P X s G x y I x y σ=??? ?祖克举：硕士研究生讲师 江苏省教育厅自然科学基金资助项目（２００２３１６） ３０１－－

图像分割算法的比较与分析

中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师：陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日

中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书

课程设计任务书

目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)

第一章绪论 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割，所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象、更紧凑的表达形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中，图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域，而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务，为下一步的图像分析做好准备，使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面，如医学图像分析，交通监控等，都有着非常广泛的应用，具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析，如不同形式图像的配准与融合，结构的测量，图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真，效果评估，图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中，图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩，这就降低了传输的带宽，对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术，至今已提出上千种分割算法。但因

基于主动轮廓模型的图像分割算法

2007年第4期 漳州师范学院学报(自然科学版) No. 4. 2007年 （总第58期） Journal of Zhangzhou Normal University （Nat. Sci.） General No. 58 文章编号:1008-7826(2007)04-0041-06 基于主动轮廓模型的图像分割算法 高 梅1 , 余 轮2 (1. 福建行政学院, 福建 福州 350002; 2. 福州大学 物理与信息工程学院, 福建 福州 350002) 摘 要: 主动轮廓模型算法是目前流行的图像分割算法, 其主要优点是无论图像的质量如何, 总可以抽取得 到光滑、封闭的边界. 本文综述了主动轮廓模型算法的发展概况, 并分类介绍了各算法的特点. 此外, 本文还给出 了算法发展的方向, 以及今后研究所面临的关键问题. 关键词: 图像分割 ; 主动轮廓模型 ; 水平集方法 ; 纹理分割 中图分类号： TP391.41 文献标识码： A 1 引言 图像分割的任务是把图像分成互不交叠的有意义的区域，每个区域内部的像素都具相似性，而在边界处具有非连续性. 它是图像分析和理解的首要一步，分割结果的好坏直接影响对图像的理解. 由于尚无通用的分割模型，现有的分割算法都是针对具体问题的，因此，图像分割的研究多年来仍然受到人们的高度重视[1]. 基于变分的方法是近年来研究颇为活跃的一个分支，它将图像分割问题表达为能量函数的最小化，并由变分原理将其转化为偏微分方程的求解[2]. 相比于传统的区域分割方法，变分方法可以通过定义能量函数，综合考虑几何约束、与图像内容有关的约束条件，获得更加自然的分割效果. 主动轮廓模型是目前流行的基于变分的图像分割算法[3]. 其主要优点是无论图像的质量如何，总可以抽取得到光滑、封闭的边界. 它的基本思想是在图像上定义一个初始轮廓线，通过最小化能量函数，驱使轮廓线形变运动至目标边界. 早期的主动轮廓模型存在一定的限制，它对初始值比较敏感，尤其是不具备自动拓扑变化能力；水平集方法则通过将轮廓线看作演化曲线，能够对其拓扑变化进行很自然地处理，同时也降低对初值的敏感性[4]. 结合水平集方法的主动轮廓模型因而被广泛地应用于图像处理与计算机视觉领域. 2 主动轮廓模型方法概述 上世纪八十年代后期，Kass 等人突破了传统的分层视觉模型，提出称为Snake 的主动轮廓模型，开创了基于形变模型的图像处理的先河[5]. 近二十年来，相关改进和扩展研究已经不仅仅局限于最初的图像分割领域，而被越来越多的研究者成功地运用于计算机视觉的其它领域，如图像复原、运动跟踪、3D 重建等等[6]. Snake 是一条闭合的参数曲线))(),(()(s y s x s =C ，参数]1,0[∈s ，它能主动地调整其形状和位置，使能量函数达到最小[3]： ()∫++=1 0 ))(( ))(( ))(( )(ds s E γs E βs E C E con img int C C C α 其中，Snake 的移动由三项共同控制：内部能量int E 确保曲线的光滑度和规则性；图像能量img E 吸引Snake 移至期望的图像特征，比如边缘；约束能量con E 指定一些求解约束. 式中的内部能量常用曲线弧长和曲率 收稿日期: 2007-06-22 作者简介: 高 梅(1964-), 女, 河北省南和县人, 讲师.

图像分割程序设计汇总

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2012年秋季学期 图像处理综合训练 题目：图像分割程序设计 专业班级： 姓名： 学号： 指导教师： 成绩：

目录 摘要 (1) 一、前言 (2) 二、算法分析与描述 (3) 三、详细设计过程 (5) 四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (8) 五、程序运行截图及其说明 (8) 六、简单操作手册 (12) 设计总结 (15) 参考资料 (16) 致谢 (17) 附录 (18)

摘要 图像分割就是从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理 通常又称之为图像的二值化处理。图像分割就是把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的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。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、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 关键词：图像分割；阈值；二值化；

一、前言 图形图像处理的应用领域涉及人类生活和工作的各个方面，它是从60年代以来随计算机的技术和VLSI的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新技术领域理论上和实际应用上都并取得了巨大的成就。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化，所以图形图像的处理在我们的生活中又很重要的作用。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣。这些部分通常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的、具体独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将它们分别提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就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。在图象分析中,通常需将所关心的目标从图象中提取出来,即图象的分割。图象分割在图象分析,图象识别,图象检测等方面占有非常重要的位置。

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

沈阳理工大学迭代阈值法图像分割程序设计

成绩评定表 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 专业 电子信息工程课程设计题目 基于最大类间方差法图 像分割程序设计 —迭代阈值法 评 语 组长签字： 成绩 日期2016年7月18日

课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 课程设计题目基于最大类间方差法图像分割程序设计—迭代阈值法实践教学要求与任务： 本设计要求利用Matlab进行编程及仿真，仿真内容为基于最大类间方差法图像分割程序设计——迭代阈值法。利用所学数字图象处理技术知识，在Matlab软件系统上来实现图像分割，并且对程序进行测试。要求如下： （1）掌握课程设计的相关知识、概念、思路及目的。 （2）程序设计合理、能够正确运行且操作简单，可实施性强。 （3）掌握图像分割的方法。 （4）能够利用迭代阈值法进行图像分割。 工作计划与进度安排： 第一阶段（1-2）天：熟悉matlab编程环境，查阅相关资料； 第二阶段（2-3）天：算法设计； 第三阶段（2-3）天：编码与调试； 第四阶段（1-2）天：实验与分析； 第五阶段（1-2）天：编写文档。 指导教师： 2016年7月3日专业负责人： 2016年7月4日 学院教学副院长： 2016年7月4日

摘要 数字图像处理的目的之一是图像识别，而图像分割是图像识别工作的基础。图像分割是从图像预处理到图像识别和分析、理解的关键步骤，在数字图像处理中占据重要的位置。图像分割的目的是将图像分成一些有意义的区域并对这些区域进行描述。 图像分割的方法主要有点相关分割、区域相关分割、阈值法、界限检测法、匹配法、跟踪法等。本设计主要采用阈值分割法中的迭代阈值法，利用MATLAB 软件中的图像处理函数将图像导入，然后对图像进行灰度变换，通过迭代法求图像最佳分割阈值，根据该阈值对图像进行分割，从而产生二值化后的图像。仿真结果表明，通过迭代法选取的阈值是比较准确的，可以采用此阈值对图像进行分割。 关键词：图像分割；迭代阈值法；MATLAB

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

第20卷第6期2000年12月北京理工大学学报JOurnaI Of Beijing InStitute Of TechnOIOgy VOI.20NO.6Dec.2000 文章编号21001-0645(2000)06-0720-05几种图像分割算法在CT 图像分割上的 实现和比较 杨 加19吴祈耀19田捷29杨骅2(1-北京理工大学电子工程系9北京1000 1;2-中国科学院自动化研究所9北京1000 0)摘要2对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割 区域生长分割以及阈值 分割算法进行了探讨9并且结合实际CT 片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和 可用性强的结果.实验表明2阈值分割对于CT 切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面 积不大的区域进行分割9分割效果较好;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9计算时 间较长9但对于边缘较平滑的区域9同样具有较好的实际效果.几种算法的评估为其在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 关键词2图像分割算法;CT 图像分割;交互式分割;阈值分割;区域生长分割 中图分类号2TN 911-73文献标识码2A 收稿日期220000625 基金项目2国家自然科学基金资助项目(69 43001);国家 63 计划项目作者简介2杨加9男91975年生9硕士生. 图像分割可以分解为两个任务9即识别(recOgnitiOn )和描绘(deIineatiOn ).识别的目的在于确定目标物体的大致位置并区别于图像中的其它物体;而描绘的任务在于精确定义和刻画图像中目标物体的区域或边缘的空间范围.人的识别能力通常强于计算机算法9另一方面9计算机算法的描绘能力则优于操作者(人).因此既能利用操作者强大的识别能力9又能利用计算机算法的描绘能力的交互式图像分割则越来越受到人们的关注.在医学领域中9图像分割是病变区域提取 特定组织测量以及实现三维重建的基础9因此图像分割技术在医学图像处理中具有十分重要的意义[1].作者探讨了3种目前在图像分割上得到较多实际应用的分割算法9并结合实际CT 片图例进行了实验研究9得到较为满意和可用性强的结果;最后对这几种方法进行了评估9为这些算法在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 1 交互式分割算法1-1基本理论及算法描述 动态规划方法最早应用于图像边缘跟踪[2].可以将图像边缘检测看作一个优化问题[3]9并将其表述为找出一目标函数V =V (I 19I 29I 39~9I H )的最优值M (如取最小值min )9得V 取最优值时的一组自变量值(I 19I 29I 39I 49~9I H 9).若变量离散9目标函数没有特定规律可循时9则该问题将包括一个极大的解空间.如果这个目标函数能够描述成如下形式2 V =V (I 19I 29I 39~9I N )=V 0(I 09I 1)+V 1(I 19I 2)+~+V H-1(I H-19I H )

一种区域自适应主动轮廓模型的图像分割方法

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2015，51（9）1引言自从Kass 等人提出主动轮廓模型以来[1]，就广泛应用于图像分割领域。其主要原因是因为主动轮廓模型和其他经典分割方法（如边缘检测法、阈值法[2]等）相比，能够得到光滑闭合曲线。目前，它仍然是计算机视觉的研究热点问题之一[3-4]。主动轮廓模型根据驱动力的不同可分为基于边界信息[5]和基于区域信息[6]的两类主动轮廓模型。一般来 说，基于边界信息的主动轮廓模型是以图像的梯度作为轮廓演化的驱动力[7-8]，对强边界图像具有很好的分割效果，但对弱边界图像，如核磁共振图像，分割效果却较差，而且由于要对图像求梯度，因此对噪声非常敏感。基于区域信息的主动轮廓模型以图像区域内的统计信 息（如均值、方差等）作为轮廓演化的驱动力[8-10]。由于一种区域自适应主动轮廓模型的图像分割方法 邢辉1，彭亚丽1，刘侍刚1，范虹1，孙建成2 XING Hui 1,PENG Yali 1,LIU Shigang 1,FAN Hong 1,SUN Jiancheng 2 1.陕西师范大学计算机科学学院，西安710062 2.西安电子科技大学计算机学院，西安710071 1.School of Computer Science,Shaanxi Normal University,Xi ’an 710062,China 2.School of Computer Science and Technology,Xidian University,Xi ’an 710071,China XING Hui,PENG Yali,LIU Shigang,et al.Regional adaptive active contour model for image https://www.sodocs.net/doc/51675203.html,-puter Engineering and Applications,2015,51（9）：176-179. Abstract ：In order to effectively segment intensity inhomogeneous image,this paper presents a regional adaptive active contour model for image segmentation.In the model,an energy function including a local energy term and a global energy term is defined.At the beginning of evolution,the force from the global energy term which is larger than the one from the local energy term is overwhelming,which has the advantages of fast convergence speed.On the contrary,in the late of evolution,the force from the local energy is overwhelming,which has the advantages of positioning precision.Experimental results show that the model can fast and effectively segment the intensity inhomogeneous images. Key words ：active contour model;level set;image segmentation 摘要：为了有效地分割灰度不均匀图像，提出了一种区域自适应主动轮廓模型，在该模型中，定义了一个包含全局能量项和局部能量项的能量泛函。在算法的初期，全局能量项占主导地位，它具有收敛速度快、对初始轮廓不敏感的优点。在算法的后期，局部能量项占主导地位，它具有定位精度高的优点。理论分析和实验结果表明，该模型具有收敛速度快、分割精度高、对初始轮廓不敏感等优点。 关键词：主动轮廓模型；水平集；图像分割 文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1306-0204 基金项目：国家自然科学基金（No.61402274）；中国博士后科学基金特别资助（No.200902594）；陕西师范大学中央高校基本科研 业务费项目（No.GK201302029，No.GK201402040）；陕西省自然科学基础研究计划项目（No.2011JM8014）；陕西省科学技术研究发展计划项目（No.21012K06-36）；教育部高等学校博士学科点专项科研基金课题（No.20110202120002）；陕西师范大学实验技术研究项目（No.SYJS201329）；陕西师范大学2012年度校级重点教学改革研究项目（No.884407）；陕西师范大学大学生创新创业训练计划项目（No.CX12034）。 作者简介：邢辉（1985—），男，硕士研究生，研究领域为计算机视觉；彭亚丽（1979—），女，博士，讲师，研究领域为模式识别和图像 处理；刘侍刚（1973—），男，博士，副教授，研究领域为模式识别和图像处理；范虹（1969—），女，博士，副教授，研究领域为模式识别和智能处理；孙建成（1973—），男，博士，教授，研究领域为宽带通信和信号处理。E-mail ：dddxyh@https://www.sodocs.net/doc/51675203.html, 收稿日期：2013-06-19修回日期：2014-03-28文章编号：1002-8331（2015）09-0176-04 CNKI 网络优先出版：2014-04-21,https://www.sodocs.net/doc/51675203.html,/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1306-0204.html 176

基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法

第20卷　第3期2000年6月北京理工大学学报 J o urnal of Beijing Institute o f Technolog y V o 20　No.3Jun.2000 文章编号:1001-0645(2000)03-0347-05 基于速度特征矢量提取运动目标的 图像分割方法 李冬霞,　曾禹村 (北京理工大学电子工程系,北京　100081) 摘　要:研究基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法.根据目标图像像素移动的一致性,在序列图像中利用块匹配法进行帧间图像配准,得到目标图像块的速度估计,将具有相同速度矢量的目标图像块聚类,即可分割出运动目标.仿真实验结果表明,该方法能有效地对复杂背景下的运动目标图像进行分割,并具有较好的抗噪能力.关键词:运动目标检测;图像分割;块匹配;速度特征矢量中图分类号: TN 957.53 文献标识码:A 收稿日期:19991005 作者简介:李冬霞,女,1971年生,博士生. 理想情况下,具有运动目标的图像序列相邻图像帧间背景几乎不动,目标像素是作为一个整体相对于背景平移运动的,因此可以利用目标的速度特征将其从背景中提取出来.一般以二维位移偏移量(d x ,d y )作为目标运动速度的描述,常用的运动估计算法有像素递归法 (recursive algo rithm )和块匹配算法(block -ma tching alg orithm )[1,2].像素递归法计算量大,计算过程复杂,不易达到实时分割的要求.作者采纳块匹配算法,证实了该算法的有效性. 1　运动目标的速度估计 块匹配方法是一种相关分析方法,它是把一帧实时图像分为若干个大小相等的子图像块,将每一子图像块作为模板在相邻参考帧图像中一定搜索范围内进行相关计算,根据匹配准则,找出最优匹配位置.该位置对应的二维位移偏移量(d x ,d y )即可作为模板子图像块运动速度矢量的估计值 [3] . 1.1　匹配准则 匹配准则是衡量帧与帧之间两个子图像块相似程度的准则函数.可以用子图像块之间的二维互相关函数N (D )作为准则函数,其定义为 N (D )=R S K S K -1(D ) R S K S K (0)R S K S K -1(D ), (1) 其中 R S K S K -1(D )=E [S K (x ,y )S K -1(x -d x ,y -d y )]. 为减少计算量而又保持一定的匹配精度,也可采用子图像块间对应像素绝对差值即均值