直方图方法实现图象区域分割
实验报告
课程名称：数字图像处理
实验项目：直方图方法实现图像区域分割专业班级：
姓名：学号：
实验室号：实验组号：
实验时间：批阅时间：
指导教师：成绩：
（适用计算机程序设计类）
实验名称：直方图方法实现图象区域分割
1.实验目的：
（1）学习用C语言编写图像区域分割程序。
（2）通过观察经过图像区域分割后的图象效果，加深对图像区域分割物理意义的理解。掌握编程调试方法。
2.实验内容：
编写图象区域分割程序，原始图象为128×128像素256级灰度图象。分割点为灰度范围的1/3,1/2,2/3、双峰直方图的谷底。观察经过图象区域分割后的图象效果，理解图象区域分割的物理意义，掌握编程调试方法，写出实验报告。
3. 实验方案（程序设计说明）
分割点为灰度范围的1/3,1/2,2/3、双峰直方图的谷底。
4. 实验步骤或程序（经调试后正确的源程序）
（填写主要步骤与程序代码等。见附件A）
5．程序运行结果
见附件A
（适用计算机程序设计类）
实验步骤或程序：
原始图像
(1)分割点：灰度范围1/3
程序如下获得图像如下
(2)分割点：灰度范围1/2
程序如下获得图像如下
(3)分割点：灰度范围2/3
程序如下获得图像如下
(4)分割点：双峰直方图谷底
灰度直方图
程序如下获得图像如下
Matlab实现区域生长算法
Matlab实现区域生长算法 （南京航空航天大学机电学院机械工程系，南京2016年11月1日） 摘要： 图像分割不仅是图像处理领域的一个经典的研究主题，也是图像处理技术的热点和焦点。随着计算机处理技术的发展，图像分割算法引起研究人员越来越多的关注。本文提出了基于传统的种子区域生长算法的基础上形成一种新的图像自动分割区域的方法。算法的实现主要基于Matlab编程实现。 关键词：图像分割，种子区域生长算法，Matlab 一、引言 区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多的区域。 区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法，其优点是基本思想相对简单，通常能将具有相同特征的联通区域分割出来，并能提供很好的边界信息和分割结果。在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图像，如自然景物。但是，区域生长法是一种迭代的方法，空间和时间开销都比较大，噪声和灰度不均匀可能会导致空洞和过分割，并在对图像中的阴影效果处理上往往不是很好。 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来，这样，一个区域就长成了。 区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于1.初始点（种子点）的选取。2.生长准则。3.终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标的提取。 简单来说下三个法则，对出需要分割的图像： 1、选取图像中的一点为种子点（种子点的选取需要具体情况具体分析）。 2、在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：如果考虑的像素与
基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法
中北大学 毕业设计（论文）任务书 学院、系： 专业： 学生姓名：车永健学号： 设计(论文)题目：基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日
任务书填写要求 1．毕业设计（论文）任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计（论文）开始前一周内填好并发给学生； 2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴； 3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计（论文）完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写； 4．任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写，应写中文全称，不能写数字代码。学生的“学号”要写全号（如020*******,为10位数），不能只写最后2位或1位数字； 5．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。
毕业设计（论文）任务书
毕业设计（论文）任务书 3．对毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等)： 1、论文一份； 2、程序代码及图像结果； 3、英文翻译一份。 4．毕业设计（论文）课题工作进度计划： 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料，完成开题报告； 学习有关知识，方案确定，完成中期报告；完善算法并仿真验证； 撰写、修改、评阅毕业论文； 论文答辩 学生所在系审查意见： 系主任： 年月日
水平集图像分割方法研究
生物医学图像分割方法研究 1、图像分割概述 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界所获得的，可以直接或间接作用于人眼并产生视觉感知的实体。在现实生活之中，大约有75%左右的信息来源于人眼（图像），也就是说人类大部分的信息是视觉信息，从图像中得到。所以，对图像的认识和理解一直是人类视觉研究中非常重要的问题。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。图像分割是计算机视觉领域中最古老也是研究最广泛的问题之一。任何图像处理系统，医学图像或是工业图像，图像分割都是一个关乎系统成败的关键问题。 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、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。 1、基于阈值的分割方法。 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。阈值分割当面比较有名的方法有最大类间方差法(OTSU)、基于直方图的阈值方法和熵方法等。 2、基于边缘的分割方法 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续性的反映，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下，基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定边缘，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。常用的边缘检测算子有sobel，canny和laplace等等。
图像分割方法综述
图像分割方法综述
图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering
analysis genetic algorithm 1 引言 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，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方
直方图均衡化及直方图规定化
《数字图像处理》实验 报告（二） 学号：____________ 姓名：__________ 专业：____ 课序号：__________ 计算机科学与技术学院
实验2直方图均衡化 一、实验学时：4学时（本部分占实验成绩的40%） 二、实验目的： 1、理解直方图均衡化的原理及步骤； 2、编程实现图像（灰度或彩色）的直方图均衡化。 三、必须学习和掌握的知识点： 直方图均衡化是一种快速有效且简便的图像空域增强方法，在图像处理中有着非常重要的意义，因此要求掌握。 四、实验题目： 编程实现灰度图像的直方图均衡化处理。要求给出原始图像的直方图、均衡化图像及其直方图和直方图均衡化时所用的灰度级变换曲线图。 五、思考题：（选做，有加分） 实现对灰度图像的直方图规定化处理。 六、实验报告： 请按照要求完成下面报告内容并提交源程序、可执行程序文件和实验结果图像。
1、请详细描述本实验的原理： 1.直方图均衡化概述 图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 直方图均衡化的英文名称是Histogram Equalization. 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。 2基本思想 直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。设原始图像在(x，y)处的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表述为将在(x，y)处的灰度f映射为g。在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数): (1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列。 (2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1，这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性。 累积分布函数(cumulative distribution function，CDF)即可以满足上述两个条件，并且通过该函数可以完成将原图像f的分布转换成g的均匀分布。此时的直方图均衡化映射函数为: gk = EQ(fk) = (ni/n) = pf(fi) ， (k=0，1，2，……，L-1)
频率分布直方图
2.2.2频率分布直方图与折线图 【教学内容】 频率分布直方图的定义及绘制，折线图的绘制 【教学要求】 1.使学生了解频率分布直方图的定义及组成 2.掌握画频率法直方图的步骤，能正确画出频率直方图与折线图 【教学重点】 绘制频率直方图、条形图、折线图 【教学难点】 会根据样本频率分布或频率直方图去估计总体分布 【教法】 启发法，讲练结合，讨论式 【教学过程】 一．复习引入 （学生活动） 前面我们已经学过频率分布表，请同学们回答下列问题： 1．总体分布的频率、频数的概念 2．列频率分布表的一般步骤是什么？ （引入）我们还学过一种更为直观地体现数据分布规律的方法—绘制频数条形图或频率直方图等。 二．讲授新课 （一）频数条形图 例1.下表是某校一个星期中收来的失物件数，请将5天中 收交来的失物数用条形图来表示。 解： （二）频率直观图 一般地绘制频率直观图的方法 1.把横轴分成若干段，每一线段对应一个组的组距； 2.然后以此线段为底作一矩形，它的高等于该组的频率/组距； 3.这样得出一系列的矩形，每个矩形的面积恰好是该组上的频率，这些矩形就构成了频率分布直方图。 例2． 我国是世界上严重缺水的国家之一，城市缺水问题较为突出。某市政府为了节约生活用水，计划在本市试行居民生活用水定额管理，即确定一个居民月用水量标准a ，用水量不超过a 的部分按平价收费，超出a 的部分按议价收费。如果希望大部分居民的日常生活不受影响，那么a 定为多少比较合理？ 分析：先绘制频率分布表，在进行频率直方图的绘制 解：假设通过抽样，我们获得了100位居民的月均用水量（单位：t ） 星期 一 二 三 四 五 件数 6 2 3 5 1 累计 6 8 11 16 17
直方图均衡化处理
实验1.直方图均衡化程序的原理及步骤 直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。 直方图均衡化的原理： 直方图均衡化是把原图像的直方图通过灰度变换函数修正为灰度均匀分布的直方图,然后按均衡直方图修正原图像,其变换函数取决于图像灰度直方图的累积分布函数。概括地说,就是把一已知灰度概率分布的图像,经过一种变换,使之演变成一幅具有均匀概率分布的新图像。当图像的直方图为一均匀分布时,图像的信息熵最大,此时图像包含的信息量最大,图像看起来更清晰。灰度直方图用各灰度值出现的相对频数(该灰度级的像素数与图像总像素数之比)表示。 直方图表示数字图像中每一灰度级与其出现频数的的统计关系，用横坐标表示灰度级，纵坐标表示频数。直方图就能给出该图像的概貌性描述，例如图像的灰度范围、每个灰度级的频数和灰度的分布、整幅图像的亮度和平均明暗对比度等，由此可得出进一步处理的重要依据。计算每个灰度级出现的概率为： P r(r k)＝N k/N k=0，1，2,…,L-1 上式中，P r(r k)表示第k个灰度级出现的概率，N k为第k个灰度级出现的频数，N为图像像素总数,L 为图像中可能的灰度级总数。由此可得直方图均衡化变换函数,即图像的灰度累积分布函数Sk 为:上式中, S k 为归一化灰度级。这个变换映射称做直方图均衡化或直方图线性化。 直方图均衡化过程如下: （1）输出原图像； （2）根据公式P r(r k)＝n k/m*n（k=0，1，2,…,L-1）计算对应灰度级出现的概率，绘制原图像的直方图。（3）计算原图象的灰度级累积分布函数：sk=Σp r(r k)； （4）取整Sk=round((S1*256)+0.5);将Sk归一到相近的灰度级，绘制均衡化后的直方图。 （5）将每个像素归一化后的灰度值赋给这个像素，画出均衡化后的图像。 2.根据直方图均衡化步骤对输入的原图象进行处理，输出的图像如下图所示。 由上图可以看出，采用直方图均衡化后，可使图像的灰度间距拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,使图像更加清晰,达到增强的目的。但直方图均衡在对灰度呈现两端分布,同时在图像的低灰度区域有较多像素点的图像进行处理后, 得不到满意的效果,达不到突出图像细节的目的。针对上述直方图均衡化的弊端,可以先计算出图像的灰度直方图,然后将其灰度进行拉伸,以便改善图像增强效果。
图像分割区域生长法
江苏科技大学 数字图像处理 图像分割——区域生长法专题 1 图像分割简介 图像分割( image segmentation) 就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特征可以是象素的灰度、颜色、纹理等, 预先定义的目标可以对应单个区域也可以对应多个区域。图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。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形式, 使得更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割是一种重要的图像处理技术, 它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际中也得到大量的应用。图像分割包括目标轮廓、阈值化、图像区分或求差、目标检测、目标识别、目标跟踪等技术。 从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。 其中基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域。而基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。 图像分割中基于区域的方法主要有直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等。本文主要讨论基于区域分割的区域生长法。区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多
【2020最新智库】直方图均衡化计算公式
直方图均衡化(色调均化) “图像(Image)>调整(Adjust)”菜单的功能 色调均化(Equalize) Photoshop菜单：图像>调整>色调均化 公式： （公式中Sk表示均衡化后的灰度值，∑表示总和，nj是原图中某个灰度色阶j 的像素数量，j的范围是0~k，N是图像像素总数。） “色调均化”命令重新分布图像中像素的亮度值，以便它们更均匀地呈现所有范围的亮度级。使用此命令时，Photoshop尝试对图像进行直方图均衡化(HistogramEqualization)，即于整个灰度范围中均匀分布每个色阶的灰度值。 当扫描的图像显得比原稿暗，而您想平衡这些值以产生较亮的图像时，可以使用“色调均化”命令。配合使用“色调均化”命令和“直方图”命令，可以看到亮度的前后比较。 使用“色调均化”命令： 1.选择菜单图像>调整>色调均化。 2.如果已选择一个图像区域，于弹出的对话框中选择要均化的内容，然后点按“好”。
?“仅色调均化所选区域”只均匀地分布选区的像素。 ?“基于所选区域色调均化整个图像”基于选区中的像素均匀分布所有图像的像素。 原理 直方图均衡化是一种灰度变换算法，所以我们重点研究灰度图像的直方图均衡化。 绝对的均匀 图A是一个黑白灰均匀渐变，0~255的每一个色阶的灰度数量均是相同的。图B 的是图A的像素打乱了顺序随机分布的，每种灰度的数量均与图A的相同，因而它的直方图也与图A的相同。 图A和图B的直方图。每种灰度数量是相同的，直方图呈一个黑色矩形。 近似的均匀 对于一般的图像，由于每种灰度的像素数量且不相同，我们没办法把每种灰度的分量调得像图A、B那么均匀，但是可以做到近似的均匀。也就是说，把直方图横向平均分成几份之后，使每一份的像素数量大致相等。 下面是一幅图片的直方图，共有19200个像素，从左到右平均分成三份。均衡化之后，每份的像素数量均于6400左右。
【CN110223271A】血管图像的自动水平集分割方法及装置【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910364864.4 (22)申请日 2019.04.30 (71)申请人 深圳市阅影科技有限公司 地址 518102 广东省深圳市宝安区西乡街 道臣田社区宝民二路东方雅苑2层B37 (72)发明人 王纯亮 张超 赵清华 毛益进 (74)专利代理机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 11240 代理人 赵囡囡 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) (54)发明名称 血管图像的自动水平集分割方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种血管图像的自动水平集 分割方法及装置。其中，该方法包括：获取初始血 管模型，其中，初始血管模型是基于初始血管模 型对应的血管的中心线和半径函数确定的，半径 函数用于描述血管区域；在局部流明统计模型的 基础上，对初始血管模型进行水平集分割，得到 分割后的血管模型，其中，局部流明统计模型包 括血管沿中心线上的横截面的流明阈值。本发明 解决了相关技术中采用传统全局阈值水平集无 法实现冠状动脉血管进行精准建模的技术问题。权利要求书2页 说明书13页 附图6页CN 110223271 A 2019.09.10 C N 110223271 A
权 利 要 求 书1/2页CN 110223271 A 1.一种血管图像的自动水平集分割方法，其特征在于，包括： 获取初始血管模型，其中，所述初始血管模型是基于所述初始血管模型对应的血管的中心线和半径函数确定的，所述半径函数用于描述血管区域； 在局部流明统计模型的基础上，对所述初始血管模型进行水平集分割，得到分割后的血管模型，其中，所述局部流明统计模型包括所述血管沿中心线上的横截面的流明阈值。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在局部流明统计模型的基础上，对所述初始血管模型进行水平集分割之后，还包括： 利用分割后的血管模型对所述中心线和所述半径函数进行修正，以得到修正后的初始血管模型，直至所述中心线和所述半径函数满足第一预定条件； 利用分割后的血管模型对所述局部流明统计模型进行修正，以对所述局部流明统计模型的流明阈值进行修正，直到所述局部流明统计模型满足第二预定条件； 在修正后的局部流明统计模型的基础上，基于水平集分割方式对修正后的初始血管模型进行水平集分割。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述初始血管模型包括： 获取所述初始血管模型对应的血管图像； 对所述血管图像进行预处理，得到初始血管模型； 其中，对所述血管图像进行预处理，得到初始血管模型包括： 生成所述血管图像对应的血管的初始中心线，同时建立所述血管图像对应的血管的初始半径函数； 基于所述初始中心线以及所述初始半径函数进行建模，得到所述初始血管模型。 4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在局部流明统计模型的基础上，对所述初始血管模型进行水平集分割包括： 在所述局部流明统计模型的基础上，确定所述初始血管模型对应的血管沿中心线的多个横截面中每个横截面处所述水平集分割方式的分割阈值，其中，所述分割阈值包括：上限阈值和下限阈值； 利用所述分割阈值对所述初始血管模型进行分割。 5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述局部流明统计模型的基础上，确定所述初始血管模型对应的血管沿中心线的多个横截面中每个横截面处所述水平集分割方式的分割阈值包括： 通过第一公式确定所述多个横截面中每个横截面的分割阈值的上限阈值，其中，所述第一公式为：T upper＝μ+p upper*ρ，T upper表示所述分割阈值中的上限阈值，μ表示所述多个横截面中每个横截面的平均流明值，p upper表示所述上限阈值的百分比，ρ表示所述多个横截面中每个横截面的流明值标准差；以及， 通过第二公式确定所述多个横截面中每个横截面的分割阈值的下限阈值，其中，所述第二公式为：T lower＝μ-p lower*ρ，T lower表示所述分割阈值中的上限阈值，μ表示所述多个横截面中每个横截面的平均流明值，p upper表示所述下限阈值的百分比，ρ表示所述多个横截面中每个横截面的流明值标准差。 6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在对所述血管图像进行预处理，得到初始血管模型之前，还包括： 2
直方图均衡化
图像增强是数字图像处理的基本内容。遥感图像增强是为特定目的，突出遥感图像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。图像增强的实质是增强感兴趣目标和周围背景图像间的反差。它不能增加原始图像的信息，有时反而会损失一些信息。它也是计算机自动分类一种预处理方法。 目前常用的图像增强处理技术可以分为两 大类：空间域和频率域的处理。主要内容包括基于直方图的处理、图像平滑以及图像锐化等。空间域处理是指直接对图像进行各种运算以得到需要的增强结果。频率域处理是指先将空间域图像变换成频率域图像，然后在频率域中对图像的频谱进行处理，以达到增强图像的目的。 6.2.1 图像灰度的直方图 图像灰度直方图反映了一幅图像中灰度级 与其出现概率之间的关系。对于数字图像，由于图像空间坐标和灰度值都已离散化，可以统计出灰度等级的分布状况。数字图像的
灰度编码从0，1，2，…，2n－1（n为图像量化时的比特数），每一个灰度级的像元个数mi可以从图像中统计出来，整幅图像的像元数为M，则任意灰度级出现的频率为： （6－20） （6－21） 由2n个P值即可绘制出数字图像的灰度直方图，如图6－5。图像直方图随图像不同而不同，不同图像有不同的直方图。 图6－5数字图像直方图 灰度直方图可以看成是一个随机分布密度函数，其分布状态用灰度均值和标准差两个参数来衡量。灰度均值为： (6－22)
式中：为整幅图像灰度平均值； X ij为（i,j）处像元的灰度值； R为图像行数； L为图像列数； M=R*L为图像像元总数； 标准差： Xi：i处像元的灰度值 直方图分布状态不同，图像特征不同，如图6－6所示。
基于区域生长法的图像分割论文原稿
基于区域增长法的图像分割 王春者 （信工学院电子信息工程专业） 摘要 图像分割是一种重要的图像分析技术。对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。 本论文首先简单介绍图像分割的主要方法，然后重点介绍一种基于区域增长法的图像分割方法,该方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。 关键词：图像分割；区域增长法；基本算法
Abstract The image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing.The purpose is to image segmentation image is divided into different areas,based on region growing segmentation technique is based on the direct search for regional. This paper first briefly introduce the main method of image segmentation, and then focuses on a method of image segmentation based on region growing method, the method is based on similar properties in the same region within the object pixel to pixel aggregation method, from the initial area (as regards neighborhood of each pixel, or even), the adjacent pixel having the same nature or other areas merge into the current so as to gradually increase the area of the region can merge up until no other point or small area. Similarity measure may include a region of the pixel values of the average gray, texture, color and other information. Key words：Image segmentation; region growing method; basic algorithm
基于直方图的迭代式自动阈值分割技术研究
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/c08737027.html, 基于直方图的迭代式自动阈值分割技术研究作者：汪丹平唐勇 来源：《软件导刊》2011年第08期 摘要：首先介绍了直方图及其实现，进行了灰度处理，最后对迭代式自动阈值法技术进 行了研究，介绍了其核心思想以及算法的实现，完成了图像阈值分割。 关键词：迭代式；自动阈值；图像分割 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2011）08-0032- 作者简介：汪丹平（1988-），女，江西乐平人，安徽理工大学计算机科学与工程学院硕士研究生，研究方向为数据库；唐勇（1987-），男，安徽池州人，安徽理工大学计算机科学与工程学院硕士研究生，研究方向为嵌入式开发。 0 引言 图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。分割出来的各区域对某种性质例如灰度、纹理而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔；区域边界是明确的；相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。不连续性的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。相似性的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域。门限(阈值)处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。本文研究了一种传统的图像分割方法——阈值法，通过迭代方法选取阈值。 由于直方图能够很好地反映图像中目标和背景在灰度特征上的差异等灰度分布特征, 和使用直方图进行阈值化的简单性和直观性, 利用直方图进行图像阈值化一直是图像分割的一个主流。基于直方图的图像分割主要研究直方图构造和阈值选择两个问题。 1 获取直方图 在数字图像处理中，灰度直方图是最简单且最有用的工具，可以说，对图像的分析与观察直到形成一个有效的处理方法，都离不开直方图。
基于水平集的gac模型的图像分割报告
偏微分方程与图像处理(GAC的水平集方法)
实验二 GAC 的水平集方法 一 实验目的 采用GAC 模型的水平集方法检测图像中对象的轮廓，以便有效地进行分割。 二 原理分析 推广GAC 模型的水平集方法对应的PDE 为： u gc u g u gk u t ?=?+???+?? （3.31） 按照上式，曲线运动将受两种“力”的支配，第一种力来自于曲率几何形变—曲率运动（gc u gk u ?+?），不过它的强弱还要受到因子()g I ?的影响。 I ?为图象I(x,y)的梯度模值，函数g (r) 是可以是任何具有单调减性的函数。 因为图象梯度模值I ?在图象的边缘附近有较大值，从而使g(I ?)取极小的值，故在图象边缘附近，该作用力将会变的很小，因此有时将边缘函数()g I ?称之为边缘停止函数。常数c 的作用是加速曲线向内部收缩。 第二种力来自于g 的梯度(1,2)g αα?= ，它是一种不论当前C 的局部是在对象内部或外部，都能将曲线引向边界的“吸引力”。从而g u ??? 总是使曲线向着更接近于边界线的方向运 动，最终达到贴近对象边界的稳定状态。 由于这两种作用使曲线演化可最终达到紧靠轮廓这一稳定状态而不再继续演化。 采用单边迎风方案，根据（1.76）式的数值方案实现上式： 考虑到 0g >,0c > 可得： (1) () () {n n ij ij ij u u t g c +-=+?? () () () () max(1,0)min(1,0)max(2,0)min(2,0)x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u αααα-+-+++++ (0) 2 (0) 212 [()()]}n ij ij x ij y ij g k D u D u ++ (2.1) 其中 () 2222 [(max(,0))(min(,0))(max(,0))(min(,0))] x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u -+-+-? =+++ (2.3) ,1,1 (0) 2 i j i j x ij u u D u +--= 中心差分 (2.2)
基于区域生长的图像分割
安康学院 学年论文﹙设计﹚ 题目基于区域生长法的图像分割 学生姓名周东阳 2012020081 所在院(系)电子与信息工程系 专业班级电子信息工程2012级2班 指导教师余顺园 2015年6月25日
基于区域生长法的图像分割 作者：周东阳 安康学院电子与信息工程系电子信息工程专业12级，陕西安康 725000 指导教师：余顺园 【摘要】图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程。基本方法是以一组“种子”点开始，将与种子点性质相似（诸如灰度级等）的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。 区域生长的一个问题是用公式描述一个终止规则。基本上，在没有像素满足加入某个区域的条件时，区域生长就会停止。在此次课程设计中，在算法的设计上充分反映了这一点。在遍历图像的过程中调用函数testnei，测试i,j点处的邻域满足条件的像素。将每次新增长的种子点作为下次遍历的中心点，直到区域不再生长。 【关键词】区域生长种子点分割像素 Image segmentation based on region growing arithmetic Author：ZhouDongyang Grade three ,Class two,Major Electronic and Information Engineering ,Dept.，Ankang University，Ankang 725000，Shaanxi Directed by YuShunyuan Abstract:Image segmentation aims to divide the image into different areas, based on region growing is to find region-based segmentation techniques. Criteria defined in advance by the region growing is a pixel or sub-regional aggregate into bigger regional process. Basic method is based on a set of "seed" point, with seeds similar in nature (such as grayscale) adjacent pixels on each attach to the growth region of the seed. Region growing is one of the problems with formulas describing a termination rule. Basically, no pixels when you meet the conditions for joining a regional, regional growth will stop. In the design of this course, in algorithm design fully reflects that. Traverse the image function is called during testneitesting i,j
数字图像处理作业 直方图均衡
作业3：直方图均衡 1.选取一张对比度不明显的彩色图像，编写MATLAB代码对RGB通道独立地进行直方图 均衡，同时用PHOTOSHOP软件对其进行均衡，比较两种处理方法在效果上的差异。 使用R/G/B=image(:,:,1/2/3);提取图像的三个通道，imshow(R);显示三个通道的图像，imhist(R);显示对应颜色分量的直方图，r=histeq(R);分别对三个通道进行直方图均衡化，equated = cat(3,r,g,b);联合RGB三个数组，得到均衡化后的图像。 原图与matlab直方图均衡化后的图像 原图的RGB分量
均衡后的RGB分量 在photoshop中处理图像后得到下图的结果。 Ps中得到的图像RGB通道独立直方图均衡得到的图像比较：选取的原图是逆光拍摄，颜色很暗，暗部细节很多。经过matlab处理后，灰度级部分合并，灰度级较低的间隔变大，灰度级较高的间隔变小。但对真彩色图像的直方图均衡化时，通过单纯地对RGB三个分量图像分别均衡、合并, 会使均衡后的图像出现轻微的色彩失真现象, 而且原图中灰度级较高的地方的细节部分缺失。但是经过ps处理后的图像，原本灰度值较低的地方明显变亮，同时原本灰度值较高的地方仍然很好保留了，并没有出现matlab处理后的问题。Ps处理后的图像色彩也很正常，没有出现失真的问题。 数字图像直方图的算法步骤： ①列出原始图像的灰度级f j，j=0,1,…,L-1， ②统计各灰度级的像素数目n j，j=0,1,…,L-1， ③计算原始图像直方图各灰度级的频数p(f j)= n j/N，j=0,1,…,L-1， ④计算累计分布函数C(j)=Σp(f k), j=0,1,…,L-1， ⑤g i= INT[(g max-g min)C(f)+g min+0.5]
设计利用区域生长算法进行图像分割的程序
设计利用区域生长算法进行图像分割的程序 1、目的：把一幅图像划分成满足某种判据的一些区域，在这里形成一个二值图。 2、原理：首先确定每个区域中的某个已知点，加上与已知点相似的邻近点形成一个区域，在这里利用区域的均值。当邻近点与区域均值的差值的绝对值小于阈值T 时，即满足生长条件。方法是从种子点开始，在8连通方向上生长区域，当其邻近点满足生长条件，则就并入小快区域，当新的点被合并后再用新的区域重复这一过程，直到没有可接受的邻近点时该区域生成过程终止。 3、设计思路： 1）通过具体观察某幅图像的直方图，估计其确定种子点范围[S1，S2]，并确定其阈值T; 2）透过对整幅图像的扫描，找出某个区域的一个种子点：(.)f x y 3）开始利用8连通方向，以该种子点为中心进行生成区域；[(),()]s r s θ |(,)(.)|diff f i j f x y T =-<(,)ave f i j = 4）继续用8连通方向，以该区域为中心，把邻近满足生长条件的点并入，生成新的区域； 1(,)k ave f i j k =∑ |(,)|diff f i j ave T ''=-< 5）重复4）步，直到不再存在邻近满足生长条件的点为止，该区域生成过程结束； 6）继续对图像进行扫描，寻找其他区域的一个种子点，按3）~5）的步骤进行 4、程序设计 根据下面的流程图可分为
区域生长算法实现流程图
5、程序 %district.m主函数 clear clc I = imread('bacteria.tif'); subplot(1,2,1) imshow(I) title('初始图像'); subplot(1,2,2) imhist(I) title('初始图像的直方图'); %透过该直方图确定种子满足S1~S2 的值（灰度值）和判定的依据阈值T S1=8;S2=70;T=33; f=double(I); [m,n]=size(I); shed1=zeros(3,round(m*n/2)); %存储区域生长方向上的点和该区域的均值的绝对差值和 该%点的坐标 sp1=0; % sp1 相当于指针，指向shed1 中的最后放入的值和坐标 shed2=zeros(2,m); %存储符合生长条件的点的坐标 sp2=0; % sp2 指针，指向shed2 中的最后放入点的坐标 Cut=zeros(size(f)); % Cut 为区域生长后的新图像 Cut=Cut+255; % Cut 矩阵初始值设为255 vb=0; %标记值，当vb=1 时，即要求重新计算已有的栈shed1(1,:) 的大小 for i=1:m for j=1:n if (f(i,j)>S1&f(i,j)