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图像分割

时间:2019-1-24 20:35:35 点击:

  核心提示:利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异,把图像视为具有不同灰度级的两类区域(目标和背景)的组合,选取一个合适的阈值,以确定图像中每个象素点应该属于目标还是背景区域,从而产生相应的二值图像。有半阈值法、直方图阈值分割法、类间方差阈值分割法、二维最大熵值分割法、模糊阈值分割法。...

传统的图像分割方法:阈值,边缘检测和区域分割或者二者结合。

阈值:利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异,把图像视为具有不同灰度级的两类区域(目标和背景)的组合,选取一个合适的阈值,以确定图像中每个象素点应该属于目标还是背景区域,从而产生相应的二值图像。有半阈值法、直方图阈值分割法、类间方差阈值分割法、二维最大熵值分割法、模糊阈值分割法。

边缘检测:先检测不连续的点,然后将点连接成边界,包括点检测线检测、边缘检测(常用的检测算子)。

区域分割方法:区域分割-直接根据事先确定的相似性准则,直接取出若干特征相近或相同象素组成区域。常用的区域分割-区域增长(区域生长)、区域分裂-合并方法等。

新型的图像分割算法:

基于数学形态学的,分水岭算法(watershed):该算法基于灰度形态学理论,分水岭通过区域增长来完成,并利用前景标记符来避免过度分割。具有前景标记符的分水岭分割算法可以分割包含严重噪声的实时图像,优于标准的分水岭分割算法.该算法的完成基于标记符和简单形态学理论,分水岭容易规则化。同时,算法比较灵活,方便进一步的参数调整。该算法只能对灰度图像分割或提取感兴趣的部分,但是可以结合先进理论,如小波变换等,来提高算法在处理高分辨率图像时的执行效果。

基于模糊理论的,模糊集:图像分割的结果应该是定义在像素空间上的模糊子集,而不是分明子集。这是因为,在许多情况下,特别是采用3×3或5×5尺寸的窗口时,同质性的特征在区域边界处可能没有急剧的变化,很难确定一个像素是否应该隶属于一个区域。此时,对于每一个像素、每一个区域,都指派一个像素隶属于区域的隶属度值,当用隶属程度考虑区域的性质时,就会获得区域性质的更精确的估计。应用模糊技术进行图像分割的基本步骤是,将图像及其相关特征表示成相应的模糊集或模糊概念;经过模糊技术的处理,获得图像的模糊分割;反模糊化后得到图像的分割结果。

基于神经网络的,如脉冲耦合的神经网络PCNN;图像分块,形成边缘,节点,权重等的图,建立概率图模型;直接采用神经网络对像素训练(有一定的变形,一个像素到另一个像素的映射,其中可以利用区域信息),输出结果图像作为输出点。

支持向量机的:比较多的是对图像的分类。

基于图论的,概率图模型:构建无向有环图,基本的概率图模型包括贝叶斯网络、马尔科夫网络和隐马儿科夫网络。其中HMM用的比较广泛。

遗传算法,主要针对经典算法的改进应用,如寻找最佳阈值。

尺度空间,SIFT提取,小波变换,counterlet

基于模型的分割方法一般分为两种,一是基于变分方法的参数活动轮廓模型分割方

法,二是基于水平集方法的几何活动轮廓模型分割方法。

曲线演化方法利用轮廓曲线的几何特性,建立轮廓曲线运动的能量函数,最小化这个能量函数,使轮廓曲线逐渐逼近图像中目标边界,并利用水平集函数将轮廓曲线运动方程转化成求解偏微分方程问题。经典的 Chan-Vese 模型是一种基于水平集方法的几何活动轮廓分割模型,该模型充分利用了图像的全局区域信息,在图像分割应用中取得了令人满意的结果。但是由于该模型仅利用了区域灰度信息,使得在某些图像的分割中,图像边缘定位的精确性不够高。用不同的轮廓曲线能量函数,获得正确的或所需的图像分割结果,是当前几何活动轮廓模型与水平集方法相结合的图像分割方法研究的热点和难点。水平集方法是一种新颖的求解几何曲线演化的方法,它以一种隐含的方式来表达平面闭合曲线或者立体闭合曲线,从而避免了对闭合曲线演化过程中的跟踪,将曲线演化转化成一个纯粹的求偏微分方程数值解问题。另外,水平集方法应用于几何曲线演化时,避免了演化曲线的参数化过程,这样,曲线的拓扑结构的变化,即分裂或合并,就变得非常自然。

运动图像

运动图像的分割可直接利用时-空图像的灰度和梯度信息进行分割,也可采用在两帧视频图像间估计光流场,然后基于光流场进行。前者称为直接方法,后者称为间接方法。

直接方法--差分法:在序列图像中,通过逐象素比较可直接求取前后两帧图像之间的差别。时间上相邻的两幅图像求差,可以将图像中目标的位置和形状变化突出出来。

间接方法--估计光流场:从光流场计算方法可知,在光流场中,不同的物体会有不同的速度,大面积背景的运动会在图像上产生较为均匀的速度矢量区域,这为具有不同速度的其它运动物体的分割提供了方便。

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