全卷积网络(FCN)与图像分割

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

基于多级深度卷积网络的胰腺自动分割

摘要：器官自动分割是医学图像分析的一个重要而具有挑战性的问题。胰腺是腹部具有非常高的解剖变异性的器官。 用之前肝肾脏或者心脏的分割方法很难达到很高的精确度。在本文中，我们提出了一个用多级卷积网络基于概率的自下而上的方法对腹部CT图像的胰腺进行自动分割。我们提出并评估几个深度卷积网络在分层上的变异，在图像块和区域上的粗到细的分类器例如超像素。首先我们通过(P-ConvNet)卷积网络和近邻融合方法呈现出一个局部图像块的密集标签。然后我们描述一个局部卷积网络（R1-ConvNets）即在不同规模的缩小的区域中的围绕每一个图像超像素采集一系列边界框。（我们的卷积网络学会为每个胰腺的超像素区域分配类概率）。最后，我们利用CT强度的连接空间和P-ConvNet密度概率图学习一个堆叠的R2-ConvNets。3D的高斯去噪和2D的条件随机场用来后处理的预测。我们用4倍交叉验证评价82个病人的CT图像。我们实现了戴斯相似系数在训练时83.6±6.3%在测试时71.8±10.7%。 1、引言

胰腺的分割是计算机辅助诊断系统(CADx)的前提提供了器官单元的量化分析，例如糖尿病患者。精确分割对于计算机辅助诊断发现胰腺癌也是

基于多级深度卷积网络的胰腺自动分割

摘要：器官自动分割是医学图像分析的一个重要而具有挑战性的问题。胰腺是腹部具有非常高的解剖变异性的器官。 用之前肝肾脏或者心脏的分割方法很难达到很高的精确度。在本文中，我们提出了一个用多级卷积网络基于概率的自下而上的方法对腹部CT图像的胰腺进行自动分割。我们提出并评估几个深度卷积网络在分层上的变异，在图像块和区域上的粗到细的分类器例如超像素。首先我们通过(P-ConvNet)卷积网络和近邻融合方法呈现出一个局部图像块的密集标签。然后我们描述一个局部卷积网络（R1-ConvNets）即在不同规模的缩小的区域中的围绕每一个图像超像素采集一系列边界框。（我们的卷积网络学会为每个胰腺的超像素区域分配类概率）。最后，我们利用CT强度的连接空间和P-ConvNet密度概率图学习一个堆叠的R2-ConvNets。3D的高斯去噪和2D的条件随机场用来后处理的预测。我们用4倍交叉验证评价82个病人的CT图像。我们实现了戴斯相似系数在训练时83.6±6.3%在测试时71.8±10.7%。 1、引言

胰腺的分割是计算机辅助诊断系统(CADx)的前提提供了器官单元的量化分析，例如糖尿病患者。精确分割对于计算机辅助诊断发现胰腺癌也是

《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

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

学 院

专 业：

学 号： 姓 名：

职 称： 指导老师：

中国 二○一二年五月

讲师

诚信承诺书

本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：

日期： 年 月 日

II

图像分割算法研究与实现

摘 要

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识，从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域生长等进行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，本文着重实现基于迭代法

题 目 基于质心追踪算法的低分辨率视野运动研究 关 键 词 二值化 膨胀和腐蚀 8邻域搜索 质心追踪 链码标记

摘 要

本文针对低分辨率下视野运动方向识别的问题进行了研究。在合理假设条件下，对图像进行预处理，将图像像素点坐标化，采用膨胀和腐蚀算法、质心追踪算法，建立了物体形态提取、参考形态区域质心追踪等模型，解决了题目中的问题。

首先，利用Matlab读取视频，将其以某一时间间隔进行单帧处理；任意读取相邻时刻的2帧图像，将其灰度化；然后对灰度图像进行增强和二值化处理，得出二值化图像，然后利用8邻域搜索法，去除图像孔洞；再采用膨胀和腐蚀算法，建立物体形态提取模型，提出去图像中所有的物体形态区域,同时标记所有形态区域；接着将像素点坐标化，计算所有形态区域的灰度质心位置、面积和周长；设定阀值，筛选出参考形态区域集合，建立图像形态区域匹配模型，将前后两帧图像特征进行对比，求出最佳参考形态区域；最后计算运动前后形态区域的质心坐标差，进而判断质心运动方向，反推出了视野区的运动方向。

随机拍摄一段短视频验证模型，以0.02s为时间间隔提取图像，在图像序列中随机选取两张图像，代入模型，程序在0.5s内判断出视

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

学 院

专 业：

学 号： 姓 名：

职 称： 指导老师：

中国 二○一二年五月

讲师

诚信承诺书

本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：

日期： 年 月 日

II

图像分割算法研究与实现

摘 要

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识，从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域生长等进行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，本文着重实现基于迭代法

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;