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  • 数字图像处理中常用图像分割算法有哪些? 1.多数的图像分割算法 2.图像边缘分割 3.图像阈值分割 4.基于区域的分割 5.形态学分水岭算法 多数的图像分割算法 均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中,...

    数字图像处理中常用图像分割算法有哪些?

    1.多数的图像分割算法

    2.图像边缘分割

    3.图像阈值分割

    4.基于区域的分割

    5.形态学分水岭算法

    多数的图像分割算法 均是基于灰度值的不连续相似的性质。在前者中,算法以灰度突变为基础分割一幅图像,如图像边缘分割。假设图像不同区域的边界彼此完全不同,且与背景不同,从而允许基于灰度的局部不连续性来进行边界检测。后者是根据一组预定义的准则将一幅图像分割为相似区域,如阈值处理、区域生长、区域分裂区域聚合都是基于这种方法形成的。下面将对每类算法进行详细说明。

     

    图像边缘分割:边缘是图像中灰度突变像素的集合,一般用微分进行检测。基本的边缘检测算法有:Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。稍高级的算法有:Marr-Hilderth边缘检测器、Canny边缘检测器。

    图像阈值分割:由于阈值处理直观、实现简单且计算速度快,因此阈值处理在分割应用中处于核心地位。阈值处理可以分为单阈值处理与多阈值处理。在单阈值处理中最常用且分割效果也不错的算法是Otsu(最大类间方差算法)算法。多阈值处理:K类由K-1个阈值来分离,即计算图像的多个类间方差,多阈值处理的分割结果相较于单阈值的结果虽然会更好一些,但分类数量增加时它会开始失去意义,因为我们仅仅处理一个变量(灰度),此时可以通过增加变量如彩色来进行解决。

    基于区域的分割:区域生长算法和区域分裂与聚合都是属于基于区域的分割算法。

    区域生长算法是根据预先定义的生长准则将像素或子区域组合为更大的区域的过程。

    基本方法是从一组“种子”点开始,将与种子预先定义的性质相似的那些邻域像素添加到每个种子上来形成这些生长区域(如特定范围的灰度或颜色)。区域分裂与聚合是首先将一幅图像细分为一组任意的不相交区域,然后按照一定规则聚合、分裂这些区域。

    形态学分水岭算法:分水岭的概念是以三维形象化一幅图像为基础的。

    在图中,我们主要考虑三种类型的点:

    (1)属于一个区域最小值的点;

    (2)把一点看成是一个水滴,如果把这些点放在任意位置上,水滴一定会下落到一个单一的最小值点;

    (3)处在该点的水会等可能性地流向不止一个这样的最小值点。

    对于一个特定的区域最小值,满足条件(2)的点的集合称为该最小值的汇水盆地分水岭

    满足条件(3)的点形成地表面的峰线,称之为分割线分水线

    为了达到更好的分割效果,常常将分水岭算法应用到梯度图像上,而不是图像本身。

     

    (二)

    个人认为图像分割的算法可以从分割目标入手:通常是要将图像分成目标区域和背景。

    需要从图像的特征入手,以灰度图像为例(其余类型的图像处理均类似),图像图形很明显的特征有:

    图像灰度值特征、目标边界特征、纹理特征、形态学特征等等;

    还有一些基于这些特征所计算提取出的特征,比如信息熵、能量泛函等等。

    最为简单的就是灰度值特征了,一幅图中有时候目标区域与背景区域有很明显的亮度区别,基于这个认识,只要试图找到某个亮度的值,我们假设低于该值的认为是背景,高于该值的认为是目标。关于找这个值的算法就是阈值分割算法了,像OTSU、迭代法、最大熵法等等都是属于这一范畴。

    同时也可以注意到,在空域内,目标的边界是区分目标与背景的重要依据,因此区分边界也是一个重要的手段,通常边界点周围灰度值变化率很高,因此可以基于图像灰度梯度来识别。这就有一些sobel算子、canny算子等等方式,都是通过找到边界来确定目标区域背景的。

    在有些图像中,目标区域具有一定的连续性,基于区域连续性的一些方法像区域生长法、分水岭算法等(本人对这一块不是很熟悉)。

    另外,基于图像原始的特征进行提取获得“精炼”的二级特征,并据此分割也是一种好的方法。像SNAKE算法,该算法认为目标区域的边界是“外力”,内力共同作用的结果,因此当外力内力平衡时找到边界,基于这种平衡,提出了判断能量泛函最小的判断原则。此外,还有基于几何活动轮廓模型的水平集方法,该方法是借助于目标区域的几何度量参数,可以比较好的处理一些拓扑变化。

    除去经典的阈值分水岭分割算法外,有主动轮廓及衍生的水平集,图割及相关算法(例如GrabCut),交互式分割,以及Cosegmentation。

    所有分割算法的核心目的是解决目标区域语义合并难题。例如交互式分割,通过精准交互来解决该问题。Cosegmentation通过分割相同或相似目标来处理该问题。

    (三)

    (1)基于阈值的分割方法:可在各种颜色空间或不同通道中完成阈值、自适应阈值、

    (2)基于边缘的分割方法:各种边缘检测算子

    (3)基于区域的分割方法:分水岭、区域归并与分裂

    (4)图割分割:最大流(最小割)算法

    (5)基于深度信息的分割

    (6)基于先验信息的分割

     

    基于特定理论的分割方法等。

    特定理论大概有:聚类分析、模糊集理论、基因编码、小波变换等。

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  • 数字图像处理中常用图像分割算法有哪些? 1.多数的图像分割算法 2.图像边缘分割 3.图像阈值分割 4.基于区域的分割 5.形态学分水岭算法 多数的图像分割算法 均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中...

    数字图像处理中常用图像分割算法有哪些?

    1.多数的图像分割算法

    2.图像边缘分割

    3.图像阈值分割

    4.基于区域的分割

    5.形态学分水岭算法

    多数的图像分割算法 均是基于灰度值的不连续相似的性质。在前者中,算法以灰度突变为基础分割一幅图像,如图像边缘分割。假设图像不同区域的边界彼此完全不同,且与背景不同,从而允许基于灰度的局部不连续性来进行边界检测。后者是根据一组预定义的准则将一幅图像分割为相似区域,如阈值处理、区域生长、区域分裂区域聚合都是基于这种方法形成的。下面将对每类算法进行详细说明。

    图像边缘分割:边缘是图像中灰度突变像素的集合,一般用微分进行检测。基本的边缘检测算法有:Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。稍高级的算法有:Marr-Hilderth边缘检测器、Canny边缘检测器。

    图像阈值分割:由于阈值处理直观、实现简单且计算速度快,因此阈值处理在分割应用中处于核心地位。阈值处理可以分为单阈值处理与多阈值处理。在单阈值处理中最常用且分割效果也不错的算法是Otsu(最大类间方差算法)算法。多阈值处理:K类由K-1个阈值来分离,即计算图像的多个类间方差,多阈值处理的分割结果相较于单阈值的结果虽然会更好一些,但分类数量增加时它会开始失去意义,因为我们仅仅处理一个变量(灰度),此时可以通过增加变量如彩色来进行解决。

    基于区域的分割:区域生长算法和区域分裂与聚合都是属于基于区域的分割算法。

    区域生长算法是根据预先定义的生长准则将像素或子区域组合为更大的区域的过程。

    基本方法是从一组“种子”点开始,将与种子预先定义的性质相似的那些邻域像素添加到每个种子上来形成这些生长区域(如特定范围的灰度或颜色)。区域分裂与聚合是首先将一幅图像细分为一组任意的不相交区域,然后按照一定规则聚合、分裂这些区域。

    形态学分水岭算法:分水岭的概念是以三维形象化一幅图像为基础的。

    在图中,我们主要考虑三种类型的点:

    (1)属于一个区域最小值的点;

    (2)把一点看成是一个水滴,如果把这些点放在任意位置上,水滴一定会下落到一个单一的最小值点;

    (3)处在该点的水会等可能性地流向不止一个这样的最小值点。

    对于一个特定的区域最小值,满足条件(2)的点的集合称为该最小值的汇水盆地分水岭

    满足条件(3)的点形成地表面的峰线,称之为分割线分水线

    为了达到更好的分割效果,常常将分水岭算法应用到梯度图像上,而不是图像本身。

    (二)

    个人认为图像分割的算法可以从分割目标入手:通常是要将图像分成目标区域和背景。

    需要从图像的特征入手,以灰度图像为例(其余类型的图像处理均类似),图像图形很明显的特征有:

    图像灰度值特征、目标边界特征、纹理特征、形态学特征等等;

    还有一些基于这些特征所计算提取出的特征,比如信息熵、能量泛函等等。

    最为简单的就是灰度值特征了,一幅图中有时候目标区域与背景区域有很明显的亮度区别,基于这个认识,只要试图找到某个亮度的值,我们假设低于该值的认为是背景,高于该值的认为是目标。关于找这个值的算法就是阈值分割算法了,像OTSU、迭代法、最大熵法等等都是属于这一范畴。

    同时也可以注意到,在空域内,目标的边界是区分目标与背景的重要依据,因此区分边界也是一个重要的手段,通常边界点周围灰度值变化率很高,因此可以基于图像灰度梯度来识别。这就有一些sobel算子、canny算子等等方式,都是通过找到边界来确定目标区域背景的。

    在有些图像中,目标区域具有一定的连续性,基于区域连续性的一些方法像区域生长法、分水岭算法等(本人对这一块不是很熟悉)。

    另外,基于图像原始的特征进行提取获得“精炼”的二级特征,并据此分割也是一种好的方法。像SNAKE算法,该算法认为目标区域的边界是“外力”,内力共同作用的结果,因此当外力内力平衡时找到边界,基于这种平衡,提出了判断能量泛函最小的判断原则。此外,还有基于几何活动轮廓模型的水平集方法,该方法是借助于目标区域的几何度量参数,可以比较好的处理一些拓扑变化。

    除去经典的阈值分水岭分割算法外,有主动轮廓及衍生的水平集,图割及相关算法(例如GrabCut),交互式分割,以及Cosegmentation。

    所有分割算法的核心目的是解决目标区域语义合并难题。例如交互式分割,通过精准交互来解决该问题。Cosegmentation通过分割相同或相似目标来处理该问题。

    (三)

    (1)基于阈值的分割方法:可在各种颜色空间或不同通道中完成阈值、自适应阈值、

    (2)基于边缘的分割方法:各种边缘检测算子

    (3)基于区域的分割方法:分水岭、区域归并与分裂

    (4)图割分割:最大流(最小割)算法

    (5)基于深度信息的分割

    (6)基于先验信息的分割

     

    基于特定理论的分割方法等。

    特定理论大概有:聚类分析、模糊集理论、基因编码、小波变换等。

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  • 常用数字图像分割方法

    千次阅读 2018-11-05 06:52:50
    图像分割是一种重要的图像处理技术。 人们在对图像的认知,理解和应用中,往往仅对其中的某些特定部分感兴趣,这些部分通常被称为目标或前景,它们一般对应图像中特定的,具有独特性质的区域。 这里所说的特定部分...

    图像分割是一种重要的图像处理技术。

    人们在对图像的认知,理解和应用中,往往仅对其中的某些特定部分感兴趣,这些部分通常被称为目标或前景,它们一般对应图像中特定的,具有独特性质的区域。

    这里所说的特定部分的独特性质可以是灰度值,目标的轮廓,图形的纹理,颜色等。

    在图像处理中有时候会需要对图像中的特定目标进行分析处理,这时候就需要首先将它们从图像中提取出来,在此基础上才能进一步对特定目标进行分析。

    图像分割是根据图像的应用需求或组成结构将图像划分成若干个互不相交的子区域的过程。

    这些子区域指的是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。

    例如图像中特定形状目标所占的连通区域、图像背景所占的连通区域等。

    在图像处理中,连通指的是集合中任意两点之间都存在完全属于该集合的连通路径。

    连通包含4连通和8连通两种情况,如下图所示。

    4连通是指从该区域内任一点出发,在不超过该区域的前提下,可以通过上、下、左、右4个方向移动的组合,从而到达该区域内的任意像素点;同理8连通是从区域内任意一点出发,在不超过该区域的前提下,通过8个方向,即上、下、左、右、左上、左下、右上、右下移动的组合,从而到达该区域内的任意像素点。

    四连通和八连通示意图

    根据上述连通基本概念,可以给出图像分割的一般定义,即图像分割是指将一幅离散数字图像信号f(m,n)进行分割,将f分割为若干连通的、非空的子区域f1,f2,…fn,并且要满足以下均一性准则。

    1) f1∪f2∪…∪fn =f .

    2) "i ,当i=1,2…n时,fi是连通的。

    3) "fi均一性准则都是满足的。

    4) 对于任意两个相连的fifj ,E(fifj)=f.

    上述条件(1)说明了分割得到的所有子区域的并集应该包含图像中所有像素,即图像分割不能漏掉任何像素;条件(2)说明了分割得到的子区域的连通性;条件(3)说明分割得到的子区域都有其本身的特性,即在各个子区域内像素性质是相似均一的;条件(4)指出任何两个子区域都不重叠,即同一个像素不会被分在两个不同的子区域中。

    根据以上图像分割的定义,人们已经研究出了上千种不同的图像分割方法,典型而传统的方法可以分为基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的分割方法等。

    灰度阈值法分割

    常用的阈值化分割方法是将图像的灰度分成不同的级别,然后设置灰度门限值,再基于这个门限值将图像分割为不同的区域。

    阈值化分割由于其直观性和易操作性成为最常见的图像分割方法之一。

    图像分割阈值化处理的公式如下:

    上式所反应的阈值化处理是一种阶梯函数,其变换曲线如下图所示。

    可以看见,它的功能是以一定方式指定一个门限值,如果图像中某个灰度值大于该门限值,则将其置为一,否则,置为零。

    由于基于灰度阈值的分割方法是一种“一刀切”的分割方式。

    阈值的合理选取就对图像处理的结果有相当大的影响,若阈值选取过大,则会出现提取了图像的多余部分的情况;若阈值过小,则又会出现丢失感兴趣部分的情况。

    对于合理的选取分割阈值目前已经有很多成熟的方法可以借鉴,如最小误差阈值法,最大方差阈值法,最佳阈值法,差别分析法等。

    边缘检测法分割

    物体的边缘是图像局部亮度变化最显著的部分。

    利用边缘检测来分割图像,其基本思想是先检测边缘点,再按照一定方法将边缘点连接成边缘线,从而分割图像区域。

    边缘检测技术是数字图像处理中的一项非常重要的技术。

    由于图像上边缘线邻域是图像中一个灰度级变化比较剧烈的地带,衡量这种变化最有效的两个特征就是变化率和变化方向。

    从数学上来讲就是梯度向量的幅值和方向。

    因此对于一幅图像f(x,y)来讲,求其梯度的局部最大值和方向即为边缘检测。

    已知f(x,y)q方向沿r的梯度定义如下:

    达到最大值的条件是,即

    得到,或者

    梯度最大值,一般称其为梯度模。

    梯度模算子具有各向同性和位移不变性,适用于边缘检测,而灰度变化的方向,

    即边界的方向则可由计算得到。

    在实际应用中,一般以微分算子的形式表示,以卷积函数来实现,常用的算子有Roberts 算子、Prewitt算子、 Sobel算子等。

    其外,还有利用拐点位置处的二阶导数为0来检测边缘线的方法,如Laplacian算子就是最为常用的二阶导数算子。

    Laplacian算子对灰度突变比一般的一阶导数算子更加敏感,它虽然可以检测出绝大部分的边缘,但也存在一些缺点,如边缘不够连续、容易丢失一些边缘、不能获得边缘方向信息、对噪声敏感等。

    在使用Laplacian算子之前需要对图像做平滑处理。

    还有一个重要的边缘检测算子Canny算子,从一定意义上讲,它对受白噪声影响的阶跃型边缘检测是最优的。

    Canny边缘检测的基本思想是:首先使用Gauss滤波器对图像进行平滑滤波,再求取一阶偏导,最后对求导后的图像进行非极大值抑制,得到最后的边缘图像。

    它是具有图像平滑功能的边缘检测算子。

    区域分割

    区域分割法利用同区域内像素灰度值的相似性,将相似的区域合并,不相似的区域分割开。

    该方法认为分割出来的同一区域的像素有着相同或相似的性质,最为常见的区域分割方法有区域生长法和分裂合并法。

    区域生长法的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来生长成为特定区域。

    其具体步骤是:首先在每个需要分割的区域内找到一个像素点作为该区域的种子点;然后按照一定的连通规则将种子点周围与其有相似性质的像素,按照一定准则合并到种子点的区域中;最后将这些新像素当作新的种子点继续以上步骤。

    区域生长法要首先解决的三个问题是:

    1)选择一组正确代表所需区域数目的种子点;

    2)确定生长准则;

    3)确定生长过程停止的条件。

    根据所需邻域和生长准则的不同,区域生长法可分为简单生长法、质心生长法、混合生长法等。

    分裂合并法是在事先完全不了解区域形状和区域数目时可采用的方法。

    这种方法先将图像分解成互不重叠、任意大小的区域,再按相似准则进行合并。

    这种分裂合并方法有一个方便的表示方法—四叉树,即将整个图像表示成一棵树,树中的每个节点都有四个后代,树可以一层一层被细分开来。

    如下图所示,设R0代表整个图像区域,从最高层开始,按照一定的相似性准则,将图像一层一层分裂,直到不能分为止。

    仅仅使用分裂是不够的,最后很有可能出现相邻的两个区域属于同一个目标的情况。

    为解决这一问题,在分裂后需要对图像进一步合并。

    合并过程只是合并相邻的区域,且经过合并组成的新区域需要满足一定的一致性测度准则。

    图像区域及四叉树

    可以将分裂合并算法总结为如下的步骤:

    1)给定一定相似性准则P,若对图像中的任一区域Ri,有P(Ri)=false,即不满足相似性准则,则将Ri 区域等分为四份子区域Ri1,Ri2,Ri3,Ri4 。

    2)对于相邻的区域Ri,Rj 若P(Ri ∪Ri)=true,则合并这两个区域。

    3)继续以上步骤直到分裂合并都不能进行时。

    最大类间方差阈值分割

    最大类间方差算法也叫大津算法,是1980年有日本学者大津提出的。

    最大类间方差法的原理是按照灰度特性将待分割图像分为背景和目标两部分,将背景和目标看作是两类,这两类间的方差越大,则说明其差别就越大,也就是说将目标类错分为背景或是将背景类错分为目标的概率就越小,因此使类间方差达到最大的分割就意味着此时的分割效果最好,错分概率最小。

    设一幅图像的灰度值为1~m级,灰度值i的像素数为ni,这时可以得到:

    像素总数为:

    各个灰度值的概率为:

    再用阈值T将其分为两组C0={1~T}和C1={T+1~m},各组产生的概率由下式给出。

    C0 产生的概率为:

    C1 产生的概率为:

    C0 的平均值为:

    C1的平均值为:

    其中,是整个图像的灰度平均值;指灰度为T的灰度均值,

    因此全部采样的灰度均值为:

    下式给出两组之间的方差:

    实际运用时,我们在1~m范围内改变T,求方差为最大时的T值,此时确定的T* 便是最大类间方差算法的阈值。

    此方法被公认为是阈值自动选择的最优方法。

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  • 图像分割有哪些方法

    2020-08-28 18:25:39
    图像分割常用的直方图门限法、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均属于基于区域的方法。 (1)直方图门限分割就是在一定的准则下,用一个或几个门限值将图像的灰度直方图(一维的或多维...

    ·1 基于区域的图像分割

        图像分割中常用的直方图门限法、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均属于基于区域的方法。

        (1)直方图门限分割就是在一定的准则下,用一个或几个门限值将图像的灰度直方图(一维的或多维的)分成几个类,认为图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属于同一个物体,可以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差(或最大类间方差) 、最大熵 (可使用各种形式的熵)、最小错误率 、矩不变 、最大繁忙度 (由共生矩阵定义)等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息,而忽略了图像中的空间信息,对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。

        (2)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的区域。

        (3)基于图像的随机场模型法主要以Markov随机场作为图像模型,并假定该随机场符合Gibbs分布。使用MRF模型进行图像分割的问题包括:邻域系统的定义;能量函数的选择及其参数的估计;极小化能量函数从而获得最大后验概率的策略。邻域系统一般是事先定义的,因而主要是后面两个问题。S. Geman,首次将基于Gibbs分布的Markov随机场模型用于图像处理,详细讨论了MRF模型的邻域系统,能量函数,Gibbs采样方法等各种问题,提出用模拟退火算法来极小化能量函数的方法,并给出了模拟退火算法收敛性的证明,同时给出了MRF模型在图像恢复中的应用实例。在此基础上,人们提出了大量的基于MRF模型的图像分割算法。

        (4)标记法(labeling)就是将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示,对图像中的每一个象素,用一定的方式赋之以这些标记中的某一个,标记相同的连通象素就组成该标记所代表的区域。标记法常采用松弛技术来给图像中的各个象素赋予标记,一般可分为离散松弛、概率松弛、模糊松弛等三种。Smith等人最先采用松弛标记技术进行图像分割 ,以后人们又提出了大量的图像松弛分割算法 。另外,松弛标记不仅可用于图像分割,还可用于边缘检测、目标识别等。


        ·2 基于边缘的图像分割
      
        基于边缘的分割方法则与边缘检测理论紧密相关,此类方法大多是基于局部信息的,一般利用图像—阶导数的极大值或二阶导数的过零点信息来提供判断边缘点的基本依据,进一步还可以采用各种曲线拟合技术获得划分不同区域边界的连续曲线。根据检测边缘所采用的方式的不同,边缘检测方法可大致分为以下几类:基于局部图像函数的方法、图像滤波法、基于反应—扩散方程的方法、基于边界曲线拟合的方法及活动轮廊(active contour)法等。

        (1) 基于局部图像函数法的基本思想是将灰度看成高度,用一个曲面来拟合一个小窗口内的数据,然后根据该曲面来决定边缘点.

        (2) 图像滤波法是基于如下理论的:即对滤波算子与图像的卷积结果求导,相当于用算子的同阶导数与图像做卷积。于是,只要事先给出算子的一阶或二阶导数,就可以将图像平滑滤波与对平滑后的图像求一阶或二阶导数在一步完成。因而,这种方法的核心问题是滤波器的设计问题。 
        常用的滤波器主要是高斯(Gaussian)函数的一阶和二阶层数,Canny认为高斯函数的一阶导数是他求得的最优滤波器的较好似近,一般采用Laplacian算子求高斯函数的二阶导数得到LOG(Laplacian of Gaussian) 滤波算子,该算子由计算机视觉的创始人Marr首先提出.近年来研究的滤波器还有可控滤波器(steerable),B-样条滤波器等。

      问题提出:图像滤波的方法是基于对平滑滤波后的图像求其一阶导数的极大值或二阶导数的过零点来决定边缘的,必然遇到的问题是,一阶的极大值或二阶导数的过零点对应的像素点是否真的就是边缘点?

        (3) 基于反应—扩散方程的方法是从传统意义上的Gaussian核函数多尺度滤波来的。由于本人阅读文献有限,这里不多做介绍了。
      
        (4) 基于边界曲线拟合的方法用平面曲线来表示不同区域之间的图像边界线,试图根据图像梯度等信息找出能正确表示边界的曲线从而得到图像分割的目的,而且由于它直接给出的是边界曲线而不象一般的方法找出的是离散的、不相关的边缘点,因而对图像分割的后继处理如物体识别等高层处理有很大帮助。即使是用一般的方法找出的边缘点,用曲线来描述它们以便于高层处理也是经常被采用的一种有效的方式。L. H. Staib等人在文献中给出了一种用Fourier参数模型来描述曲线的方法,并根据Bayes定理,按极大后验概率的原则给出了一个目标函数,通过极大化该目标函数来决定Fourier系数。实际应用中,先根据对同类图像的分割经验,给出一条初始曲线,再在具体分割例子中根据像数据优化目标函数来改变初始曲线的参数,拟合图像数据,得到由图像数据决定的具体曲线。这种方法比较适合于医学图像的分割。除了用Fourier模型来描述曲线外,近年来还研究了一些其它的曲线描述方法,如A.Goshtasby详细介绍了用有理Gaussian曲线和曲面来设计和拟合二维及三维形状的方法。R. Legault等人给出了一种曲线平滑的方法。M. F. Wu等人给出了一种双变量三维Fourier描述子来描述三维曲面。

        (5) 活动轮廓(又称Snake模型)是一种可变形模型(或称弹性模型),最初由Kass等人提出 。活动轮廓法边缘检测认为图像中各区域的轮廓线应为平滑曲线,各轮廓线的能量由内部能量及外部能量(包括图像能量及控制能量)两部分组成,其中内部能量表征了轮廓线的光滑约束,图像能量由轮廓线上对应点的灰度、梯度和角点曲率半径(若该点为角点)等决定,而控制能量则代表了图像平面上固定点对轮廓线的吸引或排斥作用。采用变分法求解该能量函数的极小值就可得到与区域边界相对应的轮廓线。

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  • 几种常用图像分割方法

    千次阅读 2018-11-20 16:43:26
    图像分割有很多各种各样的方法:1)基于数学统计的方法(灰度直方图)2)基于纹理的方法3)基于阈值的方法4)基于深度学习的方法5)基于几何数学的方法。当然这五种方法也可以交叉使用,总之,挑选适用的方法效率...
  • 图像处理——常用阈值分割方法及源码

    万次阅读 多人点赞 2018-07-18 20:37:18
     Otsu(大津法或最大类间方差法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。...
  • 常见的图像分割方法有以下几种

    万次阅读 多人点赞 2018-04-19 18:33:08
    常见的图像分割方法有以下几种:1.基于阈值的分割方法 灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术,它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换: 其中,T为阈值;...
  • 图像分割常用方法

    千次阅读 2017-04-14 17:01:47
    图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程,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...
  • 图像分割方法

    2018-04-19 15:29:49
    4.基于聚类分析的图像分割方法 5.基于小波变换的分割方法 6.基于数学形态学的分割方法 7.基于人工神经网络的分割方法 基于阈值的分割方法 阈值分割方法作为一种常见的区域并行技术,就是用一个或几个阈值将图像...
  • 图像分割方法综述.pdf

    2012-12-07 10:39:36
    图像分割方法综述 从整体上介绍了目前常用图像分割方法。需要的可做参考。
  • 法进行了综述,阐述了基于阈值、基于聚类、基于区域以及基于特定理论的几类分割方法各自的优缺点和应用场景。 最后根据基于过完备字典的稀疏表示能够刻画图像细节信息、实现图像最优逼近的特点,提出将其推广至彩色...
  • matlab开发-使用常用方法进行图像分割。它是一种基于聚类的图像阈值。
  • 图像分割与视频分割方法

    千次阅读 2019-05-12 12:15:54
    图像分割传统的图像分割方法1、基于阈值的图像分割单阈值分割局部阈值分割阈值的选取2、基于区域的图像分割区域生长区域分裂合并四叉树分解法3、基于边缘检测的图像分割结合特定工具的图像分割算法1、基于小波分析和...
  • 图像分割常用方法介绍

    千次阅读 2017-04-14 17:12:06
    图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程,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...
  • 图像分割方法综述

    2018-10-22 15:59:00
    摘要:通过检索近近年来不断改进的图像分割方法,以下几类方法比较活跃的出现,分别是:基于阈值的分割方法、基于区域生长的分割方法、基于小波变换的分割方法、基于神经网络的分割方法、基于能力泛函的分割方法、...
  • 经典图像分割方法总结

    千次阅读 2019-04-26 09:09:21
    传统的图像分割方法 深度学习做图像分割 算法一:全卷积网络(FNC) 先进行卷积和池化,然后经过全连接,(VGG-16网络)提取出来图片特征,然后进行上采样(拿了三个池化层的结果,分别进行上采样,之后叠加...
  • 本文对近年在图像分割技术上出现的常用图像分割算法以及它们的优缺点进行了综述,并介绍了其在遥感图像中的应用,提出了图像分割算法的前景和面临的挑战。
  • python 图像分割方法总结

    千次阅读 2020-07-01 23:17:21
    深度学习的方法比如:mask rcnn这类实例分割模型,效果比传统的图像分割方法要好的多,所以目前图像分割领域都是用深度学习来做的。但是深度学习也它的缺点,模型大、推理速度慢、可解释性差、训练数据要求高等。...
  • 常见的图像分割方法

    千次阅读 2020-05-11 22:57:08
    常见的图像分割方法有以下几种: 1.基于阈值的分割方法 灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术,它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换: 其中,T为阈值;...
  • 点云常用分割方法

    千次阅读 2020-09-01 15:00:50
     点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。  点云分割的目的是提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的。而在现实点云数据中,往往对场景中的物体一定...
  • 图像分割方法介绍

    千次阅读 2015-01-05 20:47:45
    图像分割是从图像处理到图像分析的关键技术。图像分割的种类和方法很多,有些分割...早期的图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法,这种方法假设图像分割结果的某个子区域在原来图像中一定会边缘存在;一类是
  • 图像分割方法及性能评价综述,丁亮,张永平,图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理与分析的关键步骤;本文对近年来常用图像分割方法进行综述,介绍了

空空如也

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常用的图像分割方法有哪些