基于水平集的图像分割

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?t?????gc?u??g??u?gk?u （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?g?(?1,?2)，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

基于FCM的图像分割

摘要：

本次试验是根据Stelios Krinidis 和 Vassilios Chatzis在IEEE上发表的论文：A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm 进行的。可以说，是一个验证性实验。

论文提出了一种改进的模糊C -均值的聚类算法（FLICM），用于图像分割。FLICM结合局部空间信息和灰度级信息，定义了一种新型的模糊因子，可以克服经典FCM算法的缺点，同时，提高集群性能。此外，FLICM算法处理原始图像，也不使用任何参数。用合成的和真实图像进行的各种实验表明，FLICM算法是有效的和高效率，也提高了噪声图像的鲁棒性。

根据论文内容，实验进行了如下验证：

（1） Dunn首次提出，后来由Bezdek引申的经典模糊C -均值（FCM）聚类算法，是一个迭代算法，只考虑了像素点的灰度。

（2） Ahmed等人通过引入直接相邻像素的分类提出了一种FCM标准的修改方法，称为FCM_S。陈和张等人有在此基础上提出了其变体算法FCM_S1和FCM_S2，减少了运算量，也提高了鲁棒性。

（3）Szilagyi等人提出的EnFCM算法，通过

基于FCM的图像分割

摘要：

本次试验是根据Stelios Krinidis 和 Vassilios Chatzis在IEEE上发表的论文：A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm 进行的。可以说，是一个验证性实验。

论文提出了一种改进的模糊C -均值的聚类算法（FLICM），用于图像分割。FLICM结合局部空间信息和灰度级信息，定义了一种新型的模糊因子，可以克服经典FCM算法的缺点，同时，提高集群性能。此外，FLICM算法处理原始图像，也不使用任何参数。用合成的和真实图像进行的各种实验表明，FLICM算法是有效的和高效率，也提高了噪声图像的鲁棒性。

根据论文内容，实验进行了如下验证：

（1） Dunn首次提出，后来由Bezdek引申的经典模糊C -均值（FCM）聚类算法，是一个迭代算法，只考虑了像素点的灰度。

（2） Ahmed等人通过引入直接相邻像素的分类提出了一种FCM标准的修改方法，称为FCM_S。陈和张等人有在此基础上提出了其变体算法FCM_S1和FCM_S2，减少了运算量，也提高了鲁棒性。

（3）Szilagyi等人提出的EnFCM算法，通过

利用阀值法对图像进行分割： >> f=imread('peppers.png'); >> f=rgb2gray(f); >> f=im2double(f);

>> t=0.5*(min(f(:))+max(f(:))); >> done=false; >> while ~done g=f>=t;

tn=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g))); done=abs(t-tn)<0.1; t=tn; end;

>> display('Threshold(t)-Iterative'); Threshold(t)-Iterative >> t t =

0.4691

>> r=im2bw(f,t);

>> subplot(2,2,1);imshow(f); >> subplot(2,2,2);imshow(r);

>> xlabel('迭代法全局阀值分割'); >> th=graythresh(f); >> th th =

0.3961

>> s=im2bw(f,th);

>> subplot(2,2,3);imshow(s); >> xlabel('全局阀值Otsu分割'); >> se=

图像处理期末论文

安徽财经大学

（《图像处理》课程论文）

题目：图像分割算法研究

——基于分水岭分割法的彩色图像分割

学 院：管理科学与工程学院

专 业：电子信息工程

姓 名：万多荃

学 号：20123712

电 话：18326920603

任课教师：许晓丽

论文成绩：

2015年10月

图像处理期末论文

目录

摘 要 ....................................................................................................................... 2

1.前言 ........................................................................................................................ 2

1.1图像分割技术 .............................................................................................. 2

2研究目的 .......

《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

河南科技大学毕业设计（论文） 基于小波变换的医学图像分割系统的研究

摘 要

图像分割是图像处理中一项重要的技术，其目的是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的部分。其结果为图像分析和理解提供依据。图像分割是一个经典问题，从发展至今仍没有找到一个通用的方法。

本文通过对医学图像分割技术的相关背景、原理及算法进行研究，采用MATLAB来编程开发一个基于灰度直方图与小波变换的医学图像分割系统。本文在预处理部分采用对图像进行平滑、灰度调整等操作。其中，平滑采用中值滤波算法。第二个部分是基于直方图的小波变换。首先，采用的是基于小波基sym8的滤波算法对直方图进行滤波，能较好的减小噪声对直方图波形的影响。然后，利用小波变换的多尺度特性，对原图灰度直方图采用基于小波基db4的五层小波分解，重构第五层近似分量。第三个部分是多阈值分割。对第二部分中直方图的近似分量采用动态阈值检测，利用检测出的多阈值对原图像进行图像分割。

本文把直方图与小波变换方法结合起来，将小波变换应用于灰度直方图后进行图像的分割，在高尺度上选择分割的阈值，这样使得阈值的选取更加合理。实验结果表明，该方法具有较好的分割效果。

关键词：医学图像分割，预处理，灰度直方图，小波变换，

采用软件来实现视频的画面分割处理,往往消耗大量的CPU资源.本文介绍了一种采用FPGA的画面分割实现技术.方案采取比较先进的图象算法,分割处理清晰,画面干净,图象失真小,可供参考

基于FPGA的视频图像画面分割器的设计

第六图书馆

在基于FPGA的视频图像画面分割器设计中,首先将多路模拟视频信号经过视频解码芯片SAA7113转换成CCIR656个格式数字信号;然后按照分割画面分割的要求由FPGA对有效信号进行抽取并存储到SRAM中,再将抽取的信号进行帧合成;最后经过SAA7121视频编码芯片把处理过的信号转换成模拟信号输出到显示器,实现在一个屏幕显示多路视频画面的目的。在基于FPGA的视频图像画面分割器设计中,首先将多路模拟视频信号经过视频解码芯片SAA7113转换成CCIR656个格式数字信号;然后按照分割画面分割的要求由FPGA对有效信号进行抽取并存储到SRAM中,再将抽取的信号进行帧合成;最后经过SAA7121视频编码芯片把处理过的信号转换成模拟信号输出到显示器,实现在一个屏幕显示多路视频画面的目的。FPGA CCIR656 帧合成 画面分割现代电子技术齐本胜 付富壮 杨书生河海大学计算机及信息工程学院,江苏常州21300

采用软件来实现视频的画面分割处理,往往消耗大量的CPU资源.本文介绍了一种采用FPGA的画面分割实现技术.方案采取比较先进的图象算法,分割处理清晰,画面干净,图象失真小,可供参考

基于FPGA的视频图像画面分割器的设计

第六图书馆

在基于FPGA的视频图像画面分割器设计中,首先将多路模拟视频信号经过视频解码芯片SAA7113转换成CCIR656个格式数字信号;然后按照分割画面分割的要求由FPGA对有效信号进行抽取并存储到SRAM中,再将抽取的信号进行帧合成;最后经过SAA7121视频编码芯片把处理过的信号转换成模拟信号输出到显示器,实现在一个屏幕显示多路视频画面的目的。在基于FPGA的视频图像画面分割器设计中,首先将多路模拟视频信号经过视频解码芯片SAA7113转换成CCIR656个格式数字信号;然后按照分割画面分割的要求由FPGA对有效信号进行抽取并存储到SRAM中,再将抽取的信号进行帧合成;最后经过SAA7121视频编码芯片把处理过的信号转换成模拟信号输出到显示器,实现在一个屏幕显示多路视频画面的目的。FPGA CCIR656 帧合成 画面分割现代电子技术齐本胜 付富壮 杨书生河海大学计算机及信息工程学院,江苏常州21300

天津职业技术师范大学

Tianjin University of Technology and Education

毕 业 设 计

专 业：

班级学号：

学生姓名：

指导教师：

二○一二 年 六 月

天津职业技术师范大学本科生毕业设计

基于灰度图像的阈值分割改进方法

Based on gray image threshold segmentation

method improvement

专业班级：

学生姓名：

指导教师：

系 别：

2012年6月

摘 要

通常人们只对图像的某个部位感兴趣，为了能够把感兴趣的部分提取出来，就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像分析和理解。图像增强就是突出人们感兴趣有用的部分，或者是改善图像的质量，使它尽可能的逼近原图像。本论文分析了传统的灰度阈值图像分割，即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点，然后，结合图像增强中的微分梯度，对原有图像的细节进行锐化增强，然后在使用这三种方法进行分割，得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较，该方法确实达到了改善分割后图像细节的效果。

该方法在matlab2008环境下进行了实现，实验结果表明，与传统的阈值分割方法相比，本文