【文档说明】生物医学图像处理图象分割一-课件.ppt，共(153)页，20.200 MB，由小橙橙上传

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以下为本文档部分文字说明：

图象分割要点：▪像素分类，灰度级门限化▪差分算子▪彩色检测、纹理检测▪序贯分割▪区域生长图象分割把图象空间按照一定的要求分成一些“有意义”的区域的技术叫图象分割。例如：（1）要确定航空照片中的森林、耕地、城市区域等，首先需要将这些部分在图象上分割出来。（2）要辨认文件中的个别文字，

也需先将这些文字分选出来。图象分割（3）要识别和标定细胞的显微照片中的染色体，需要用图象分割技术。一幅图象通常是由代表物体的图案与背景组成，简称物体与背景。若想从一幅图象中“提取”物体，可以设法用专门的方法标出属于该物体的点，如把物体上的点标为“1”，而把背景点标为“

0”，通过分割以后，可得一幅二值图象。交大学生作品分类故事——一枝独秀P449Fig.18-2分类故事——与众不同点击图片播放视频象素分类图象分割是按照某些特性(如灰度级,频谱,纹理等)将图象划分成一些区域，在这些区域内其特性是相同的或者说是均匀的，两个相邻区域彼此特性则是不同的，其间存在着边缘或

边界。图象分割从本质上来说是将图象中的象素按照特性的不同进行分类的过程。象素分类1)用灰度级门限化方法来分割一幅图象时，若想从亮的背景中分离出暗的物体,利用一门限值T将象素分为“亮”的和“暗”的两类。2

)在边缘检测中，利用对一些差分算子的响应值进行门限化，将象素分为“边缘”上的点和“非边缘”上的点两类。灰度级门限化(一)一般概念许多情况，图象是由具有不同灰度级的两类区域组成。如文字与纸张、地物与云层（航空照片）。其特点:直方图具有两个峰，分别与两个灰度级范围相对应。故可选择一个门限，

将两个峰分开。灰度级门限化门限T的选择，一般取两个峰值间的谷值。=TyxfTyxfyxgyxf),(),(01),(),(原始图象令实例P453Fig.18-4灰度级门限化半门限：=TyxfyxfTyxfLyxgG

),(),(),(),(=TyxfLTyxfyxfyxgB),(),(),(),(或者：灰度级门限化门限化处理边界提取，中间灰度级（或灰度级突变处）则是在物体和背景之间的边界上出现的。把中间灰度级变换为1，其他灰度级变换为0：

=elseTyxfTyxg0),(1),(21灰度级门限化(二)门限选择（1）两峰间谷底值；（2）计算T：p1(x)，p2(x)为两峰出现概率密度函数，且成正态分布，1，2为均值，1，2为标准差，当1=2=时1221221l

n2PPT−++=灰度级门限化P1，P2——背景和物体出现的先验概率。（3）物体和背景的灰度级出现部分重叠。选双门限=21),(0),(1),(TyxfTyxfyxg对T2<f(x,y)<T1，可利用空间信息来确定g(x,y)。可用这个点的邻域内已作出结

论的点的多数来确定该点的归属，或根灰度级门限化据这点与邻点间的灰度级距离大小来确定该点的归属。(三)多个门限的使用假设一幅图象包含两个以上的不同类型的区域，我们可以使用几个门限来分割图象。如白血球图象，直方图上有细胞核、细胞质、背景三个峰，可使用2个门限来

分割图象。灰度级门限化稀疏点背景，稠密点区域灰度级门限化(四)平滑和门限化在门限化以前先对图象进行平滑处理，这样就可减少灰度级密度分布重叠的麻烦。通过局部平均使直方图上的峰值锐化，谷值变明显。极端例子：稀疏点背景、稠密点区域的分割。实例灰度级门限化第一条从灰度级101到灰度级200；第

二条从灰度级51到灰度级150灰度级门限化门限76，从图开始到第二条灰度渐变带灰度级变为76为止灰度级门限化门限175，用白线将图中灰度大于175的区域包围起来灰度级门限化第一条灰度为101；第二条灰度为51灰度级门限化(五)可变门限不均

匀照射,物体背景对比明显,但使用一门限不行。解决方法：(1)灰度级校正。(2)图象分成小块,选择局部门限。中心区域由黑白相间的噪声,背景则均匀,中心区域与背景的灰度级平均值一样。使用空间特性进行象素分类

局部特性值门限化例:中心区域由黑白相间的噪声,背景相均匀,中心区域与背景的灰度级平均值一样。不能用局部平均进行平滑而后经门限化实现分割。应（1）每一点上计算局部特性值——梯度值。（2）然后通过局部平均进行平滑（3）进行门限化分类。局部特

性值门限化用这种方法分割具有纹理结构特性的区域是很有效的。多个局部特性值：灰度级局部平均灰度级梯度值局部平均梯度值局部方差值边缘检测边缘可定义为在局部区域内图象的差别，他表现为图象上的不连续性。(灰度级的突变，纹理结构的突变，颜色的变化)

灰度级突变：阶跃边缘脉冲状边缘阶跃脉冲状边缘实例人可以仅满足于边缘提供的信息边缘边缘与区域FLASH跳动的心是怎样生成的？点击图片播放视频放射科放疗适形放疗：铅模作准直器先确定病灶边界适形放疗：先确定病灶边界Tumor适形放疗：制铅模，作准直器Lead适形放疗：MLC:multi-lea

fcollimatorLead边缘检测阶跃边缘实例边缘检测脉冲状边缘：线条、曲线、点。实例边缘检测阶跃脉冲状边缘：田里长有各种作物的田间小道。实例差分算子（一）梯度：=yfxfyxf)],([G)1,(),(),(),1(),(),(+−=+−=yxfyxfyx

fyxfyxfyxfyx差分算子（1）()()22),(),(yxfyxfyx+),(),(yxfyxfyx+（2）（3）()),(,),(maxyxfyxfyx差分算子（二）拉普拉斯算子：),(4)]1,()1,(),1(),1([

),(2yxfyxfyxfyxfyxfyxf+−+++−++−=−−−−010141010掩模：P463Fig.18-12差分算子在计算的时候若需要保持灰度范围不变，应除以4。例：用拉氏算子经计算得

1000010000110001111111111114123112211112201113221121111111周边灰度为零实例差分算子数字Laplacian算子虽对边缘有响应，但对拐角、线条、线端点和孤立点响应更强。（三）平均值差分解决导数算子对噪声很敏感的问题，先平滑，再进行

差分。)]1,1()1,(),1(),([41),(4+++++++=yxfyxfyxfyxfyxf差分算子)]1,2(),2()1,(),([41),1(),(44++−+−++=+−yxfyxfyxfyxfyxfyxf)]1,2()1,1(),2(),1()1,()1,1(),(),1(

[41),1(),1(),(444++−++−+−+−+++−++−=+−−=yxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfx差分算子掩模−−−−=1111111141),(4yxfx

−−−−=1111111141),(4yxfy实例差分算子1110001110000021121000211210例

边缘变模糊，用抑制非最大值锐化边缘。差分算子掩模)]1,1(),1()1,(),([21),(2++−+−++=yxfyxfyxfyxfyxfx−−111121−−111121实例差分算子Priwitt算子

−−−11100011131−−−10110110131实例差分算子Sobel算子−−−12100012141−−−10120210141加权平均。对靠近

中心（x,y）的点权值为对角线方向邻点的权值的2倍。实例（一）模板匹配的概念在恒定亮度背景下,有一亮点,当模板中心正好处于图像上的亮点位置时,计算值最大(达到完全匹配),从而实现了对该亮点的检测。实现匹配的几种模板:

（1）点模板模板匹配−−−−−−−−111181111模板匹配大小模板。可推广到时，目标被检测出。权数nnTawawawaaawwwTT+++===xwxwxw992211921921][][F

LASH线段检测的重要性鼠标指向图像，按右键，选“播放”（2）线模板模板匹配−−−−−−111222111−−−−−−112121211−−−−−−121121

121−−−−−−211121112实例（3）方向模板模板匹配−−−−111121111−−−−111121111−−−−111121111

−−−−111121111东西南北（3）方向模板模板匹配−−−−111121111−−−−111121111−−−−111121111−−−−111121111实

例（二）用相关方法进行匹配图像存在噪声时,评价匹配程度:A:区域，f:模板，g:图像。每次位移(u,v)，计算下式模板匹配++++dxdyvyuxgdxdyvyuxgyxfAA),(),(),(2当上式取得最大值时，即达到良好的匹配。谁先匹配准，奖励

20万模板匹配通缉令彩色图像纹理纹理纹理纹理纹理纹理纹理纹理形似？神似？彩色检测：先对fr(x,y),fg(x,y),fb(x,y)分量进行梯度运算，求其平方和的平方根，得到彩色图像的边缘。纹理检测：纹理的平均灰度级一般不

同，利用平均值差分检测边缘或先求梯度再求平均值差分。彩色与纹理检测并行法：对图象上每一点所作的处理不依赖于其他点上经过处理已经得到的结果。序贯法：需用前面已经处理的结果，跟踪计算不需要在每一点上进行，只需在已检测的点到正在跟踪的延伸点上作计算。序贯分割边缘和曲线的跟踪光栅跟踪扫描全向跟踪向四

个或者八个方向扫描序贯分割从满足检测准则的点开始(或者已知点)在各个方向上生长出区域。例如：每一步所接受的邻近点的灰度级与先前物体的平均灰度级相差小于2。起始区域生长----分割区域3333382279846855从

满足检测准则的点开始(或者已知点)在各个方向上生长出区域。例如：每一步所接受的邻近点的灰度级与先前物体的平均灰度级相差小于2。第二步区域生长----分割区域3333382279846855从满足检测准则的点开始(或者已知点)在各个方向上生长出区域。例如：每一步所接受的邻近点的灰度级与先前物体的平均

灰度级相差小于2。第三步区域生长----分割区域3333382279846855TermsImagesegmentation:图象分割Object:物体Background:背景Classification:分类Clustering:聚类Template,Mask:模板Convolution

kernel:卷积核Operator:算子