图卷积 图像分割

生物图像分割的卷积网络U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationOlaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox Computer Science Department and BIOSS Centre for Biological Signalling Studies,University of Freiburg, Germany

周东浩

浩

论文的优势深度网络的成功训练需要大量的样本 本论文中使用数据增长策略来提高数据的利用率 包含一个收缩路径来捕捉内容 包含一个扩张路径来实现精准定位 两个路径是对称的，形成一个u形，我们称这种方法 是u-net

优点：使用的样本少，速度快，效果更好 (对比滑窗卷积网络)

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滑窗法的原理：滑窗法是将一个像素的局部区域作为 输入来预测像素的类标签 优点：①能够定位 ②局部区域法输入的训练数据比训练图像数目 大得多 缺点：①很慢，因为网络要为每个块运行，重叠的块 导致冗余信息很多 ②定位和获得图像信息不能兼得

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u-net

Com

《高分谱遥感图像分割》

实习报告

姓名：孟烈 班级：064131 学号：20131002235 老师：喻鑫 时间：2015/11/19

任务一：基于区域的影像分割处理

利用eCognition软件，处理高空间分辨率影像“or_196532810.tif”。尝试多种分割方 法，对每种方法设置其不同参数，得到不同参数设置下的分割结果。具体要求：

1）每种分割方法不同参数设置情况下，展示其相应的分割结果，包括：整幅影像结果、 至少2种典型地物覆盖的局部影像分割结果。

2）分析各种分割方法的参数设置对分割结果的影响，给出有关结论。

打开易康软件后，会提示两种模式，一种是【Quick Map Mode】，称之为快速制图模式，另一种是【Rule Set Mode】，称之为规则开发模式。前者主要针对于临时使用软件和基于样本影像分析的用户，能够极大地简化工作流程如一些面向对象影像分析基本步骤的限制，但是提供的功能有限，而且不能建立规则集；因此这里选择规则开发模式。

在主界面右边的【Process Tree】里，右键然后选择【Apeend New】，在弹出的【Edit Process】对话框里

1. 棋盘分割——Chessboard Segmentatio

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

（ 201—201学年 第 学期 ）

课程名称：图形图像基础 开课实验室： 201年 月 日 年级、专业、班 实验项目名称 教师评 教师签名： 图像分割 学号 姓名 成绩 指导教师 语 年 月 日 一、实验目的及内容

目的：掌握和熟悉Matlab编程环境及语言；掌握数学形态学和图像分割的基本原理及应用。

内容：

1. 通过数学形态学实现边界提取。

2. 通过全局阈值及局部阈值实现灰度图像二值化；

3. 分别用Sobel算子和Canny算子对图像进行边缘检测；通过Hough检测图像中的直线。

二、要求

1. 描述腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的原理。 2. 编写程序，使用数学形态学方法实现边界提取。 3. 描述全局阈值、局部阈值对图像进行二值化的原理。 4. 描述Canny边缘检测算法原理及Hough变换直线检测原理。

5. 使用Matlab中的edge函

1 clear

I=imread('rice.tif') figure imshow(I) imshow(I)

I=imread('rice.png') I=imread('rice.tif') imshow(I)

I2=im2bw(I,91/255); I3=im2bw(I,140/255); I4=im2bw(I,120/255); I5=im2bw(I,56/255); figure imshow(I2) figure,imshow(I2) figure,imshow(I3) figure,imshow(I4) figure,imshow(I5)

2 clear all;

I=imread('coins.png'); subplot(1,3,1),imshow(I); xlabel('(a) 原始图像'); %下面使用MATLAB函数计算阈值 level=graythresh(I);

%大津法计算全局图像I的阈值

BW=im2bw(I,level); %阈值分割

subplot(132),imshow(BW);

xl

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

图像分割方法综述的论文

第"&卷第$期

电脑开发与应用

总"’%C)l("l

文章编号!"##%&%#’(##%)###(#$

图像分割方法综述

*+,-./012345.*.53.67478069.7:0;

杨

辽宁大学’

沈阳

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曲秀杰

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北京理工大学""##$%)’

摘要=图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一>是图像处理图像分析的关键步骤?对传统的图像<

分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述?具体介绍了基于区域的分割方法@基于边界的分割方法>基于区域和边界技术相结合的分割方法及基于特定理论的分割方法?关键词=<

图像分割>图像处理>边缘检测>区域分割

文献标识码!D

中图分类号!A$C"B

>EF*GHEIGJKLMNONMKNPQLQRSPROSPNSTULORVWXSUYNKORPRKLMNWXSVNOORPMLPZVSKW[QNX\RORSPLPZROL]N^OQNWRPRKLMNWXS_

‘‘VNOORPMLPZRKLMNLPLY^OROAaNQXLZRQRSPLYRKLMN

图像分割方法研究 宋锦萍 ,职占江 (河南大学 数学与信息科学学院 河南 开封 475001) 摘 要 :图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一 ,是图像处理到图像分析的关键步骤。目前 ,图像分割已有 上千种方法 ,既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。从分割所应用特定理

《现代电子技术》2006年第6期总第221期　 嵌入式与单片机

图像分割方法研究

宋锦萍,职占江

(河南大学数学与信息科学学院　河南开封　475001)

摘　要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,目前,图像分割已有上千种方法,既有经典的方法也有结合新兴理论的方法,方法或改进算法进行综述,关键词:图像分割;数学形态学;;中图分类号:TP751:1004373X(2006)0605903

SurveyontheImageSegmentation

SONGJinping,ZHIZhanjiang

(CollegeofMathematicsandInformationScience,He

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

实验六 图像分割

一、实验目的

使用MatLab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。

1．熟悉matlab图像处理工具箱及图像边缘检测函数的使用；

2．理解和掌握图像边缘检测（Sobel、Prewitt、LoG边缘算子）的方法和应用； 3.掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。 二、实验要求

要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。能够掌握分割条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。 三、实验内容与步骤

（ 1）使用Roberts 算子的图像分割实验

调入并显示图像room.tif中图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板： 相应的矩阵为：

rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；

这里的rh 为水平Roberts 算子，rv为垂直Roberts 算子。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果。对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果。使

1 clear

I=imread('rice.tif') figure imshow(I) imshow(I)

I=imread('rice.png') I=imread('rice.tif') imshow(I)

I2=im2bw(I,91/255); I3=im2bw(I,140/255); I4=im2bw(I,120/255); I5=im2bw(I,56/255); figure imshow(I2) figure,imshow(I2) figure,imshow(I3) figure,imshow(I4) figure,imshow(I5)

2 clear all;

I=imread('coins.png'); subplot(1,3,1),imshow(I); xlabel('(a) 原始图像'); %下面使用MATLAB函数计算阈值 level=graythresh(I);

%大津法计算全局图像I的阈值

BW=im2bw(I,level); %阈值分割

subplot(132),imshow(BW);

xl