opencv实现分水岭,金字塔,均值漂移算法进行分割

using System;

using System.Collections.Generic;

using https://www.wendangku.net/doc/205139585.html,ponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Windows.Forms;

using System.Diagnostics;

using System.Runtime.InteropServices;

using Emgu.CV;

using Emgu.CV.CvEnum;

using Emgu.CV.Structure;

using Emgu.CV.UI;

namespace ImageProcessLearn

{

public partial class FormImageSegment : Form

{

//成员变量

private string sourceImageFileName = "wky_tms_2272x1704.jpg";//源图像文件名

private Image imageSource = null; //源图像

private Image imageSourceClone = null; //源图像的克隆

private Image imageMarkers = null; //标记图像

private double xScale = 1d; //原始图像与PictureBox在x轴方向上的缩放

private double yScale = 1d; //原始图像与PictureBox在y轴方向上的缩放

private Point previousMouseLocation = new Point(-1, -1); //上次绘制线条时，鼠标所处的位置private const int LineWidth = 5; //绘制线条的宽度

private int drawCount = 1; //用户绘制的线条数目，用于指定线条的颜色

public FormImageSegment()

{

InitializeComponent();

}

//窗体加载时

private void FormImageSegment_Load(object sender, EventArgs e)

{

//设置提示

toolTip.SetToolTip(rbWatershed, "可以在源图像上用鼠标绘制大致分割区域线条，该线条用于分水岭算法");

toolTip.SetToolTip(txtPSLevel, "金字塔层数跟图像尺寸有关，该值只能是图像尺寸被2整除的次数，否则将得出错误结果");

toolTip.SetToolTip(txtPSThreshold1, "建立连接的错误阀值");

toolTip.SetToolTip(txtPSThreshold2, "分割簇的错误阀值");

toolTip.SetToolTip(txtPMSFSpatialRadius, "空间窗的半径");

toolTip.SetToolTip(txtPMSFColorRadius, "色彩窗的半径");

toolTip.SetToolTip(btnClearMarkers, "清除绘制在源图像上，用于分水岭算法的大致分割区域线条");

//加载图像

LoadImage();

}

//当窗体关闭时，释放资源

private void FormImageSegment_FormClosing(object sender, FormClosingEventArgs e)

{

if (imageSource != null)

imageSource.Dispose();

if (imageSourceClone != null)

imageSourceClone.Dispose();

if (imageMarkers != null)

imageMarkers.Dispose();

}

//加载源图像

private void btnLoadImage_Click(object sender, EventArgs e)

{

OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();

ofd.CheckFileExists = true;

ofd.DefaultExt = "jpg";

ofd.Filter = "图片文件|*.jpg;*.png;*.bmp|所有文件|*.*";

if (ofd.ShowDialog(this) == DialogResult.OK)

{

if (ofd.FileName != "")

{

sourceImageFileName = ofd.FileName;

LoadImage();

}

}

ofd.Dispose();

}

//清除分割线条

private void btnClearMarkers_Click(object sender, EventArgs e)

{

if (imageSourceClone != null)

imageSourceClone.Dispose();

imageSourceClone = imageSource.Copy();

pbSource.Image = imageSourceClone.Bitmap;

imageMarkers.SetZero();

drawCount = 1;

}

//当鼠标按下并在源图像上移动时，在源图像上绘制分割线条

private void pbSource_MouseMove(object sender, MouseEventArgs e)

{

//如果按下了左键

if (e.Button == MouseButtons.Left)

{

if (previousMouseLocation.X >= 0 && previousMouseLocation.Y >= 0)

{

Point p1 = new Point((int)(previousMouseLocation.X * xScale), (int)(previousMouseLocation.Y * yScale));

Point p2 = new Point((int)(e.Location.X * xScale), (int)(e.Location.Y * yScale)); LineSegment2D ls = new LineSegment2D(p1, p2);

int thickness = (int)(LineWidth * xScale);

imageSourceClone.Draw(ls, new Bgr(255d, 255d, 255d), thickness);

pbSource.Image = imageSourceClone.Bitmap;

imageMarkers.Draw(ls, new Gray(drawCount), thickness);

}

previousMouseLocation = e.Location;

}

}

//当松开鼠标左键时，将绘图的前一位置设置为（-1，-1）

private void pbSource_MouseUp(object sender, MouseEventArgs e)

{

previousMouseLocation = new Point(-1, -1);

drawCount++;

}

//加载源图像

private void LoadImage()

{

if (imageSource != null)

imageSource.Dispose();

imageSource = new Image(sourceImageFileName);

if (imageSourceClone != null)

imageSourceClone.Dispose();

imageSourceClone = imageSource.Copy();

pbSource.Image = imageSourceClone.Bitmap;

if (imageMarkers != null)

imageMarkers.Dispose();

imageMarkers = new Image(imageSource.Size);

imageMarkers.SetZero();

xScale = 1d * imageSource.Width / pbSource.Width;

yScale = 1d * imageSource.Height / pbSource.Height;

drawCount = 1;

}

//分割图像

private void btnImageSegment_Click(object sender, EventArgs e)

{

if (rbWatershed.Checked)

txtResult.Text += Watershed();

else if (rbPrySegmentation.Checked)

txtResult.Text += PrySegmentation();

else if (rbPryMeanShiftFiltering.Checked)

txtResult.Text += PryMeanShiftFiltering();

}

///

///返回用时

private string Watershed()

{

//分水岭算法分割

Image imageMarkers2 = imageMarkers.Copy();

Stopwatch sw = new Stopwatch();

sw.Start();

CvInvoke.cvWatershed(imageSource.Ptr, imageMarkers2.Ptr);

sw.Stop();

//将分割的结果转换到256级灰度图像

pbResult.Image = imageMarkers2.Bitmap;

imageMarkers2.Dispose();

return string.Format("分水岭图像分割，用时：{0:F05}毫秒。\r\n", sw.Elapsed.TotalMilliseconds);

}

///

///

private string PrySegmentation()

{

//准备参数

Image imageDest = new Image(imageSource.Size);

MemStorage storage = new MemStorage();

IntPtr ptrComp = IntPtr.Zero;

int level = int.Parse(txtPSLevel.Text);

double threshold1 = double.Parse(txtPSThreshold1.Text);

double threshold2 = double.Parse(txtPSThreshold2.Text);

//金字塔分割

Stopwatch sw = new Stopwatch();

sw.Start();

CvInvoke.cvPyrSegmentation(imageSource.Ptr, imageDest.Ptr, storage.Ptr, out ptrComp, level, threshold1, threshold2);

sw.Stop();

//显示结果

pbResult.Image = imageDest.Bitmap;

//释放资源

imageDest.Dispose();

storage.Dispose();

return string.Format("金字塔分割，用时：{0:F05}毫秒。\r\n", sw.Elapsed.TotalMilliseconds); }

///

///

private string PryMeanShiftFiltering()

{

//准备参数

Image imageDest = new Image(imageSource.Size);

double spatialRadius = double.Parse(txtPMSFSpatialRadius.Text);

double colorRadius = double.Parse(txtPMSFColorRadius.Text);

int maxLevel = int.Parse(txtPMSFNaxLevel.Text);

int maxIter = int.Parse(txtPMSFMaxIter.Text);

double epsilon = double.Parse(txtPMSFEpsilon.Text);

MCvTermCriteria termcrit = new MCvTermCriteria(maxIter, epsilon);

//均值漂移分割

Stopwatch sw = new Stopwatch();

sw.Start();

OpenCvInvoke.cvPyrMeanShiftFiltering(imageSource.Ptr, imageDest.Ptr, spatialRadius, colorRadius, maxLevel, termcrit);

sw.Stop();

//显示结果

pbResult.Image = imageDest.Bitmap;

//释放资源

imageDest.Dispose();

return string.Format("均值漂移分割，用时：{0:F05}毫秒。\r\n", sw.Elapsed.TotalMilliseconds);

}

///

///

///

private void txtPSLevel_TextChanged(object sender, EventArgs e)

{

int level = int.Parse(txtPSLevel.Text);

if(level < 1|| imageSource.Width % (int)(Math.Pow(2, level - 1)) != 0|| imageSource.Height % (int)(Math.Pow(2, level - 1)) != 0)

MessageBox.Show(this, "注意：您输入的金字塔层数不符合要求，计算结果可能会无效。", "金字塔层数错误");

}

///

///

///

private void txtPMSFNaxLevel_TextChanged(object sender, EventArgs e)

{

int maxLevel = int.Parse(txtPMSFNaxLevel.Text);

if (maxLevel < 0 || maxLevel > 8)

MessageBox.Show(this, "注意：均值漂移分割的金字塔层数只能在0至8之间。", "金字塔层数错误");

}

}

}

改进的利用门限的分水岭图像分割算法

２００７年第１２期福建电脑 改进的利用门限的分水岭图像分割算法 李洪军，王继成 （同济大学计算机系上海２０１８０４） 【摘要】：分水岭变换的一些优秀的性质使它在许多不同的图像分割应用中非常常用：它简单并且具有直观性，可以并行实现，并且总是产生完整的图像轮廓。然而，它仍然有许多缺点（过度分割，对噪声敏感，难于检查出细结构物体或者低信噪比的结构）。本文提出一种改进的使用门限的分水岭算法来在不同程度上克服分水岭的这些缺陷。我们把该算法应用在三类图片上，一种具有复杂结构，一种具有低对比度，一种有低的信噪比。本文展示了该算法的分割结果，展示了该算法在这几类图片上出色表现。 【关键词】：图像分割，过度分割，基于沉浸的分水岭算法，标记的分水岭算法 １．前言 １．１分水岭变换 分水岭变换是一种流行的图像分割方法，它来自数学形态学领域［１］。我们把灰度图象看作地形表面，让每一点的像素值代表这点的高度。然后考虑雨水降落到该地表，随着水位不断上升，水会从不同的局部最小点形成汇水盆，而分水岭就是阻挡这些汇水盆相互融合的堤坝。一般情况下，分水岭变换计算的是原始图片的梯度图，这样这些分水岭就正好位于梯度变化大的那些点上。 分水岭变换由于它以下的优点被用在图像处理的许多领域：直观，快速并且可以并行计算，总是产生完整的边界，这样就避免了边界连接的后处理。而且，不少研究人员把分水岭嵌入到多尺度框架中［２］。但是分水岭算法还是有一些致命的缺点，下面列出了最重要的几点［２］。 过度分割。由于大部分图像的梯度图都有许许多多的局部最小，所以分水岭变换的结果是无数的小区域边界，这样的结果毫无意义。通常的解决办法是是使用标记的图片来减少局部最小的数量，即使用带标记的分水岭变换［３］。 对噪声的敏感。局部的一些改变会引起分割结果的明显改变，强烈的噪声有时候使得分水岭变换无法找出真正的边界。其中的一个解决办法是使用各向异性的滤波器。 难以准确检测出低对比度的边界。由于对比度低所以使得信噪比高。所以由于前一个原因，对这种图片分水岭变换仍然无法很好的工作。一般的办法仍然是使用带标记的分水岭变换。而Ｖ．Ｇｒａｕ提出使用基于ＭＲＦ的分水岭变换对核磁共振脑灰白质的分割效果更好。 即使是这样，在医学图像分割中，比起近年来兴起的ｓｎａｋｅｍｏｄｅｌｓ和ｌｅｖｅｌｓｅｔ方法，分水岭变换由于分水线总是位于梯度变换最剧烈的地方，并且总是产生完整的边界，从而在对比度低的图像分割中显示出了无可比拟的优势。这使得让分水岭变换能更好的工作是非常有意义的。 １．２本文所做的工作概览 我们提出一种改进的分水岭算法，它极大程度上改善了分水岭变换的表现。第２部分给出了算法。２．１部分给出了分水岭变换的定义，２．２部分给出标记分水岭变换的算法描述，２．３部分给出了我们改进的算法描述。第３部分给出我们的分割结果和其他分割方法的分割结果。３．１部分给出了低对比度的图像的分割结果。我们的分割结果明显优于直接的分水岭分割结果。并且与常用的带标记的分水岭算法分割结果做了比较。３．２部分给出了对于复杂结构的分割结果，我们的分割结果与带标记的分水岭变换的比较。３．３部分给出了对于低信噪比的图像分割结果，并且与经过去噪后的分割结果进行了比较，显示出该算法对噪声的稳定性。第４部分给出了结论和展望。 ２．算法 ２．１离散图像的分水岭变换的定义及算法描述２．１．１离散图像的分水岭变换的定义 对于分水岭变换，目前存在着几种定义，文献［４］对这些定义进行了归纳，整理。我们这里所采用的定义是基于沉浸的分水岭变换（ｗａｔｅｒｓｈｅｄｂｙｉｍｍｅｒｓｉｏｎ）。 令ｆ：Ｄ＇Ｎ是一幅灰度图象，它的最大和最小灰度值为ｈ＿ｍａｘ和ｈ＿ｍｉｎ。定义一个从ｈ＿ｍｉｎ到ｈ＿ｍａｘ的水位ｈ不断递增的递归过程。在这个过程中每个与不同的局部最小相关的汇水盆地都不断扩展。定义Ｘ（ｈ）记做在水位ｈ时候汇水盆地的集合的并。在ｈ＋１层，一个连通分量Ｔ（ｈ＋１）或者是一个新的局部最小，或者是一个已经存在的Ｘ（ｈ）中的一个盆地的扩展。对于后者，按邻接关系计算高度为ｈ＋１的每一个点与各汇水盆地的距离。如果一个点与两个个以上的盆地等距离，则它不属于任何盆地，否则它属于与它距离最近的盆地。这样从而产生新的Ｘ（ｈ＋１）。把在高度ｈ出现的局部最小记作ＭＩＮ（ｈ）。把Ｙ（ｈ＋１，Ｘ（ｈ））记作高度为ｈ＋１同时属于Ｘ（ｈ）的点的集合。 定义２．１（基于沉浸的分水岭变换） 分水岭变换［５］Ｗｓｈｅｄ（ｆ）就是Ｘ（ｈ＿ｍａｘ）的补集： ２．１．２分水岭算法直观描述 整个算法模拟水平面从最低的地理高度逐渐沉浸到最高的地理高度。这时水会逐渐从各个局部最小中涌出，形成不同的汇水盆地。随着水位不断升高，当两个不同的汇水盆地将融合时，我们使用堤坝把两个盆地分开。这个堤坝足够高，即使水位到最高也无法使相邻的盆地的水汇合。当水位涨到最高时，将完全沉浸地表，这时候那些堤坝就是产生的轮廓线。 ２．２带标记的分水岭算法描述 引入标记是为了控制过度分割。一个标记是属于一副图像的连通分量。我们需要找到有与重要对象相联系得内部标记，同时也要找到与背景相联系得外部标记。取得内部标记和外部标记，就可以使用ｉｍｐｏｓｉｔｉｏｎ技术［５］使梯度图像的局部最小只在这些标记的地方出现。这样所有的局部最小，即汇水盆地的个数就都是已知的。这时再使用分水岭变换，这样就可以避免过度分割。 ２．３本文提出的改进的分水岭算法描述 过度分割是由于过多的局部最小而造成。带标记的分水岭算法是用预处理的办法来控制汇水盆地的数量。而本文中的算法则在算法进行的同时，通过融合一些小的，不值得考虑的汇水盆地，从而来控制盆地的数量。当两个盆地即将连通时，标准的分水岭算法就会在他们之间修堤坝来阻挡汇水盆地的相连通。而本文的算法则要进行判断。我们只认为储水量达到一定程度，并且高度达到一定高度的盆地才是我们所要的盆地。不符合这种要求的盆地我们把他们融合给与其相邻的最大的盆地。我们 ７７

肺部CT分割算法实现

肺部CT分割算法实现 蒋黎丽，吕英华 北京邮电大学通信网络综合技术研究所，北京（100876） E-mail： blueriffle@https://www.wendangku.net/doc/205139585.html, 摘要：医学图像分割技术发展至今，其相关算法的可谓种类繁多，层出不穷，但依然无法完全满足人们的实际需求。针对医学图像的特点，研究更有效的医学图像分割方法有着重要意义。本文重点介绍了医学图像分割算法中的基于小波的分割算法，并对肺CT图像进行切割，得到较好的实验结果。 关键词：肺，CT图像，分割 中图分类号：TP 1. 引言 近年来，随着计算机及其相关技术的迅速发展及图形图像技术的日渐成熟，使得该技术渗入医学领域中，开创了数字医疗的新时代。自20世纪90年代起，借助计算机影像处理与分析、计算机图形学、虚拟现实和计算机网络等技术的医学影像处理与分析，一直是国内外研究与应用的热点，也逐渐形成了具有特色的一门交叉学科。借助图形图像技术的有力手段，使得诊疗水平大大提高[1]。 医学图像分割技术发展至今，其相关算法的可谓种类繁多，层出不穷，但依然无法完全满足人们的实际需求。包括：无法完全用数学模型来简单描述人们说面临的实际问题；图像结构性质的千差万别；导致图像退化性质迥异以及人们对分割结果预期目标互不相同等。这些都决定了难以实现一种通用的分割方法。因此，针对医学图像的特点，研究更有效的医学图像分割方法有着重要意义。 2. 图像分割技术 图像分割（image segmentation）是一种重要的图像技术，它不仅得到人们广泛的重视和研究，也在实际中得到大量的应用。其实在不同领域中说到的目标轮廓技术、阈值化技术、图像区分或求差技术、目标检测技术、目标识别技术和目标跟踪技术等，这些技术本身或核心实际上也是图像分割技术[2]。 因此，围绕着图像分割的研究，至今为止，产生了许多分割技术。这里，根据处理图像性质的不同将分割算法划分为两类：一类就是对一般的数字图像进行处理的算法，称为传统的分割技术；一类就是对特殊的数字图像（例如医学图像等）进行处理的算法。 2.1传统的分割技术 这里所说的传统的分割方法是指那些已经被人们广泛运用于图像分割的方法，这些方法的特点就是经过时间的验证，对一些常用而比较普遍的图像分割处理问题能比较理想的解决。但是现在社会的高速发展必定会提出更高层次的分割问题，所以我们必须要发掘新的理论领域来结合图像的特征要求，从而发现新的方法。 传统的分割算法有阀值分割算法，边缘检测算法，腐蚀运算，边界跟踪与拟合，直方图等算法，这里就不详细说明。本文重点介绍下面的基于小波的分割技术。

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

opencv实现分水岭,金字塔,均值漂移算法进行分割

using System; using System.Collections.Generic; using https://www.wendangku.net/doc/205139585.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Diagnostics; using System.Runtime.InteropServices; using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; using Emgu.CV.UI; namespace ImageProcessLearn { public partial class FormImageSegment : Form { //成员变量 private string sourceImageFileName = "wky_tms_2272x1704.jpg";//源图像文件名 private Image imageSource = null; //源图像 private Image imageSourceClone = null; //源图像的克隆 private Image imageMarkers = null; //标记图像 private double xScale = 1d; //原始图像与PictureBox在x轴方向上的缩放 private double yScale = 1d; //原始图像与PictureBox在y轴方向上的缩放 private Point previousMouseLocation = new Point(-1, -1); //上次绘制线条时，鼠标所处的位置private const int LineWidth = 5; //绘制线条的宽度 private int drawCount = 1; //用户绘制的线条数目，用于指定线条的颜色 public FormImageSegment() { InitializeComponent(); } //窗体加载时 private void FormImageSegment_Load(object sender, EventArgs e) { //设置提示 toolTip.SetToolTip(rbWatershed, "可以在源图像上用鼠标绘制大致分割区域线条，该线条用于分水岭算法"); toolTip.SetToolTip(txtPSLevel, "金字塔层数跟图像尺寸有关，该值只能是图像尺寸被2整除的次数，否则将得出错误结果"); toolTip.SetToolTip(txtPSThreshold1, "建立连接的错误阀值");

算法设计与分析：递归与分治法-实验报告

应用数学学院信息安全专业班学号姓名 实验题目递归与分治法 综合实验评分表

实验报告 一、实验目的与要求 1.掌握递归算法的设计思想 2.掌握分治法设计算法的一般过程 3.理解并掌握算法渐近时间复杂度的分析方法 二、实验内容 1、折半查找的递归算法 （1）源程序代码 #include #include using namespace std; int bin_search(int key[],int low, int high,int k) { int mid; if(low>high) return -1; else{ mid = (low+high) / 2; if(key[mid]==k) return mid; if(k>key[mid]) return bin_search(key,mid+1,high,k); else return bin_search(key,low,mid-1,k); } } int main() { int n , i , addr; int A[10] = {2,3,5,7,8,10,12,15,19,21}; cout << "在下面的10个整数中进行查找" << endl; for(i=0;i<10;i++){ cout << A[i] << " " ; } cout << endl << endl << "请输入一个要查找的整数" << endl; cin >> n; addr = bin_search(A,0,9,n);

if(-1 != addr) cout << endl << n << "是上述整数中的第" << addr << "个数" << endl; else cout << endl << n << "不在上述的整数中" << endl << endl; getchar(); return 0; } （2）运行界面 ①查找成功 ②查找失败

均值漂移跟踪算法

在无人驾驶车辆测试平台上利用均值漂移跟踪算法实现移 动图像的实时跟踪 Benjamin Gorry, Zezhi Chen, Kevin Hammond, Andy Wallace, and Greg Michaelson 摘要：本文描述了一种用来跟踪移动目标的新型计算机视觉算法，该算法是作为 无人驾驶车辆长期研究的一部分而被发展的。我们将介绍在视频序列中利用变量核 进行跟踪的研究结果。其中，均值漂移目标跟踪算法是我们工作的基础；对于一个 移动目标，该算法通常用来在初始帧中确定一个矩形目标窗口，然后利用均值漂移 分离算法处理该窗口中的数据，将跟踪目标从背景环境中分离出来。我们并没有使 用标准的Epanechnikov内核，而是利用一个倒角距离变换加权内核来提升目标表 示和定位的精度，利用Bhattacharyya系数使RGB色彩空间中两个分布之间的距离 最小化。实验结果表明，相对于标准算法，本算法在跟踪能力和通用性上有一定的 提升。这些算法已经运用在机器人试验平台的组成部分中，并证明了这些算法的有 效性。 关键词：Hume，函数程序设计，无人驾驶车辆，先驱者机器人，视觉 I.引言 本文比较和对比了在视觉序列中跟踪移动目标的三种计算机视觉算法。对于很多无人驾驶车辆（A V）来说，在复杂背景中检测和跟随移动目标的应用是至关重要的。例如，这可以让一个全尺寸无人驾驶车辆跟踪行人或者移动车辆并避免与之相撞。同时对于机器人而言，这项技术也可以提升导航性能和增强安全性。对单个移动目标的良好隔离，将便于我们针对感兴趣的目标进行应用开发。而所有的这些应用都要求我们能够实时的处理全彩色的视频序列。 我们的工作是在基于先驱者P3-AT全地形机器人的无人驾驶车辆测试平台上进行的，它是一个英国项目的一部分。这个庞大的项目是由国防科学技术中心（DTC）下辖的无人系统工程（SEAS）为了开发新型无人驾驶车辆传感器技术而建立的。国防科学技术中心的无人系统工程是由英国工业联盟操作管理，旨在通过采取系统工程的方法在整个系统和子系统

图像分割算法的比较与分析

中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师：陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日

中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书

课程设计任务书

目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)

第一章绪论 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割，所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象、更紧凑的表达形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中，图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域，而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务，为下一步的图像分析做好准备，使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面，如医学图像分析，交通监控等，都有着非常广泛的应用，具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析，如不同形式图像的配准与融合，结构的测量，图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真，效果评估，图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中，图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩，这就降低了传输的带宽，对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术，至今已提出上千种分割算法。但因

分水岭算法原理

所谓分水岭算法有好多种实现算法，拓扑学，形态学，浸水模拟和降水模拟等方式。要搞懂就不容易了。WatershedAlgorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕山，山围水的情形。而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或都是连通的关系，就是我们可爱的分水岭（watershed）。为了得到一个相对集中的集水盆，那么让水涨到都接近周围的最高的山顶就可以了，再涨就要漏水到邻居了，而邻居，嘿嘿，水质不同诶，会混淆自我的。那么这样的话，我们就可以用来获取边界高度大，中间灰阶小的物体区域了，它就是集水盆。浸水法，就是先通过一个适当小的阈值得到起点，即集水盆的底；然后是向周围淹没也就是浸水的过程，直到得到分水岭。当然如果我们要一直淹没到山顶，即是一直处理到图像灰阶最高片，那么，当中就会出现筑坝的情况，不同的集水盆在这里想相遇了，我们要洁身自爱，到这里为止，因为都碰到边界了。不再上山。构筑属于自己的分水岭。在计算机图形学中，可利用灰度表征地貌高。图像中我们可以利用灰度高与地貌高的相似性来研究图像的灰度在空间上的变化。这是空域分析，比如还可以通过各种形式的梯度计算以得到算法的输入，进行浸水处理。分水岭具有很强的边缘检测能力，对微弱的边缘也有较好的效果。为会么这么说呢？为什么有很强的边缘检测能力，而又能得到相对集中的连通的集水盆？现实中很好办，我们在往凹地加水的时候，直到它涨到这一块紧凑的山岭边缘就不加了；但是如果有一条小山沟存在，那没办法，在初始阈值分割的时候，也就是山沟与集水盆有同样的极小值，而且它们之间是以这个高度一直连接的。那没关系，我们将它连通。在图像上呢？如何实现？ 看看算法，算法思想是这样的： 首先准备好山和初始的水。这山就是我们的初始图像了，比如用自然获取的图像的梯度来表征山地的每一点的高度吧；而初始的水就是在阈值记为Thre底下，所有的低于这个高度的整个山地都加水，直到这个阈值Thre高度。从而有三个初始量：unsignedchar**Ori_image、 char**Seed_image和int**Label_image。最后一个是为最终的结果做准备的。当然要做好初始化，比如，Ori_image赋值为原图像（256色灰度图）的梯度值，Seed_image则是初始状态下有水的置位，无水的复位，而Label_image则全初始化为0，最终得到的是各点对应的区域号。接下来是考虑将已加的水进行记录，记录成连通的区域，也就是看看有多少个互不相关的集水盆，有五个，那么我们就涨出五个湖，而且尽可能的高，只要大家想到不溢出。在算法上，有多少个连通的区域就记录成多少个数据结构，功夫就在于如何将这些连通的区域连接成一块，并由一个数据结构来表达了。很好，我们准备用一个向量容器来实现初始保存，保存所有标记区域种子队列的数组，里面放的是种子队列的指针vque，而且这个队列是由一系列属于同一个区域的图像点组成，我们来自一个集水盆：）；其保存方式是这样的：queue *pque=newqueue[256]；(pque)，这样便将一个成员放进到这个区域来了，即容器－－集水盆的

归并排序算法实现 (迭代和递归)

归并排序算法实现（迭代和递归）\递归实现归并排序的原理如下： 递归分割: 递归到达底部后排序返回: 最终实现排序： #include void merge(int *array, int low, int center, int high) { if(low >= high) return; int m = center - low + 1; int n = high - center; int L[m], R[n]; for(int i=0; i R[j]) array[k] = R[j++]; else array[k] = L[i++];

} while(i #include

基于均值漂移的视觉目标跟踪方法综述

基于均值漂移的视觉目标跟踪方法综述 齐 飞，罗予频，胡东成 (清华大学自动化系，北京 100084) 摘 要：基于均值漂移的视觉目标跟踪方法具有模型简洁实用、能够处理目标形变及部分遮挡等复杂情形的优点，算法高效且易于模块化实现。各种改进的模型及方法针对目标的尺度变化、特征分布等核心问题进行了系统研究，跟踪性能得到了进一步提高。该文从基本的均值漂移跟踪方法出发，系统介绍了此类方法的发展过程与最新成果。 关键词：均值漂移；视觉目标跟踪；核函数；相似性度量 Overview on Visual Target Tracking Based on Mean Shift QI Fei, LUO Yu-pin, HU Dong-cheng (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084) 【Abstract 】Mean-shift-based visual target tracking is one of the hotspots in the field of computer vision. The model of the algorithm is simple,efficient and easy-to-implement, and it can handle the complex cases such as deformations and partial occlusions. Recent researches on scale adaptation of the tracking window and distributions of features improve the performance of such trackers. This paper introduces the development and the state of such kind of the algorithms. 【Key words 】mean shift; visual target tracking; kernel functions; similarity measurement 计 算 机 工 程Computer Engineering 第33卷 第21期 Vol.33 No.21 2007年11月 November 2007 ·博士论文· 文章编号：1000—3428(2007)21—0024—04 文献标识码：A 中图分类号：TP311 视觉目标跟踪在安全监控、汽车辅助驾驶、人体运动分析以及视频压缩等领域有着广泛应用。由于视觉目标本身及周边环境复杂多变，因此获得鲁棒而高效的跟踪算法目前仍旧是计算机视觉中一个极具挑战性的研究课题。 典型的视觉跟踪算法通常包括2个核心模块：数据关联和目标定位。前者根据先验知识如目标的动力学特征，将检测结果与目标状态关联起来，并对跟踪轨迹进行滤波。这方面的研究已经比较成熟，常用方法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器及概率数据关联。后者是对被跟踪目标建模并据此在图像序列各帧中定位目标。在视觉目标跟踪中，目标建模及定位更为重要，常用的方法有色块模型和活动轮廓模型。均值漂移方法[1~2]提供了一种新的目标描述与定位的框架，将目标特征与空间信息有效地结合起来，避免了使用复杂模型描述目标的形状、外观及其运动。 1 均值漂移方法介绍 均值漂移(mean shift)是Fukunaga 等人提出的一种非参 数概率密度梯度估计算法[1]，在统计相似性计算与连续优化方法之间建立了一座桥梁。该方法直到Cheng 的研究成果[2]发表之后，才受到较多的关注。此后均值漂移被广泛应用到诸多相关领域，如模式分类、图像分割以及目标跟踪等方面。 核函数在均值漂移方法中起了非常重要的作用，核函数的概念、构造方法及常用形态如下文所述。 1.1 核函数 考虑d 维实欧氏空间d R ，向量,d R ∈x y 的内积定义为 T ,=i i i x y ??=∑x y x y ，向量的模可由内积导出1/2=,??x x x 。 对给定的函数:d K R R →，若存在一元函数:[0,)k R ∞→使得 2 ()=()K k x x 成立，其中，()k r 在区间[0,)∞上非负、有界、 单调减、分段连续并且积分0 ()d k r r ∞ ∫有界，则称函数() K x 为核函数，)(r k 为相应的剖面函数。因为函数)(r k 分段连续，不可导点集的Lebesgue 测度为0，所以在不可导点集上补充定义后，函数)(r k 在其定义域内处处可导，即)(r k ′存在。常见的剖面函数见表1。 表1 常见的剖面函数 给定核函数()K ?和()H ?，对应的剖面函数为)(r k 和 ()h r ，若存在常数c ，使得()=()k r ch r ′?，则称()H ?为()K ?的 影子核。 给定核函数()K x 和()K x 及正实数σ，由下列各式定义的函数也是核函数： 1()(/)()()()()() ()()()K K P K K K K S K K σσ?====+?x x x x x x ?x x x x 其中，矩阵?是d d ×维实正定对称矩阵。若记单位矩阵为 I ，当取=σ?I 时，()=()K K σ?x x 。通常称σ为核函数 ()K σx 的窗宽，称?为核函数()K ?x 的窗宽矩阵。 作者简介：齐 飞(1977－)，男，博士研究生，主研方向：模式识别，计算机视觉；罗予频、胡东成，教授、博士生导师 收稿日期：2006-11-20 E-mail ：qfei00@https://www.wendangku.net/doc/205139585.html,

图像分割常用算法优缺点探析

图像分割常用算法优缺点探析 摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。 关键词图像分割算法综述 一、引言 图像分割决定了图像分析的最终成败。有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。 多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。 二、几种常用的图像分割算法及其优缺点 (一)大津阈值分割法。 由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。 由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方

图像分割方法综述matlab论文

图像分割方法综述 摘要：图像分割就是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像进行分类，把图像空间分成若干个某些具有一致性属性的不重叠区域。它是图像分析和理解的基础，是计算机视觉领域中最困难的问题之一。图像分割的质量将直接影响着对图像的后续处理，所以图像分割被视为图像处理的瓶颈，具有十分重要的意义。人们很早就开始了对图像分割方法的研究，并且几十年来，这方面的研究从来没有间断过。到目前为止，已经有大量的关于图像分割的理论、技术、方法被人们相继提出并广泛应用。 关键字：图像分割；阈值；区域和边缘；交互式算法；纹理分割彩色图像分割 1.引言 图像分割是一项基于计算机技术的重要的图像分析和处理技术，从其产生至今，已经广泛的应用于各个领域，为人们的生产和生活中图像处理的水平提高做出了重大贡献。 2.国内外发展的状况 人工生命是一个快速发展的多学科交叉的研究领域，是计算机科学新的发展方向之一。目前，已经有科研人员尝试将人工生命应用到图像分割领域中。虽然目前使用人工生命进行图像分割的研究还比较少，但是这些相关研究成果表明将人工生命引入到图像分割中能获得有意义的成功，显示出了巨大的潜力。 在医学数据可视化方面，也有了许多硕果。如：医学图像如CT图像和MRI图像的三维重建、显示与分析处理；大脑生理形态分析，神经细胞中钙活性的可视化；计算机辅助外科手术模拟与计划等。其中值得一提的：如美国国家超级计算机应用中心利用远程的并列计算机资源，用体绘制技术实现了CT扫描三维数据的动态显示。其内容为显示一个狗心脏跳动周期的动态图像。 3.图像分割概述 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，因此图像信息是非常重要的一类信息。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些目标感兴趣，这些目标通常占据一定的区域，并且在某些特性（如灰度、轮廓、颜色、纹理等）上和周围的图像有差别。这些特性差别可能非常明显，也可能很细微，以致人眼觉察不出来。计算机图像处理技术的发展，使得人们可以通过计算机来获取与处理图像信息。现在，图像处理技术已经成功应用于许多领域，其中，纸币识别、车牌识别、文字识别、指纹识别等已为大家所熟悉。 图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。好的图像分割应具有以下特征：（1）分割出来的各区域对某种性质（例如灰度、纹理）而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔。（2）相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。（3）区域边界是明确的。 大多数图像分割方法只是部分满足上述特征。如果强调分割区域的同性质约束，则

基于改进的Otsu准则的递归图像分割算法

基于改进的Otsu 准则的递归图像分割算法 蔡燕柳,贾振红 (新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐 830046) 提要:基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。 关键词:图像分割:Ots u 准则;递归分割;阈值 中图分类号:TN911.73 文献标识码:A 文章编号:0253-2743(2008)04-0028-03 A recursive image segmentation algorithm based on the modified Otsu .s rule CAI Yan-liu,JIA Zhen-hong (School of Information Science and Engineering,Xi njiang Uni versity,Urumuqi 830046,China) Abs tract:Based on the principle of O ts u method with maxi mum vari ance bet ween thres hold al gori thm of image segmentati on,an i mproved method derived from Otsu algorithm is put forward,which combi nes i nterclass dis tance with intraclas s distance,a partial recursive algorithm i s used to search opti mum threshold.It not only reduces the running ti me,but als o has better self-adaptability.With this algorithm,the image can be segmented effec tively even if i t is uneven and not the single-modal or bi modal one.The s egmentation res ult has more details,and can remove the disturbance of the noise,which is good to feature extracti on.An e x -peri ment wi th the result of theory is made and good result is obtained. K ey words :i mage segmentation;Otsu rule;recursive segmentati on;thres holding 收稿日期:2008-04-05 基金项目:教育部新世纪优秀人才支持计划(项目批准号:NCET-05-0897) 作者简介:蔡燕柳(1982-),男,江西宜春人,硕士研究生,目前主要从事数字图像处理的研究。 图像分割是数字图像处理中的一项极为重要而且棘手 的问题,是由图像处理到图像分析的关键步骤,也是进一步图像理解的基础。从20世纪70年代起,图像分割技术就引起了关注,很多研究人员为此付出了大量的心血,目前有相当多的图像分割方法11-52,而且这方面的研究仍然在积极的进行。尽管人们在图像分割方面做了许多工作,但至今仍无通用的分割算法,也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。目前已经提出的分割算法大都是针对具体问题的,并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法,所以上述算法存在很多局限性。阈值化法是一种极为重要且广泛使用的图像分割方法。它是利用图像中要提取的目标物与背景每一个像素点应该属于目标还是属于背景区域,从而得到相应的二值化图像。早期提出的阈值分割算法11,4,8,9,102,其基本思想都是求取目标函数,然后对目标函数求取最大值时所对应的那个阈值就是最佳阈值。这种算法虽然解决了阈值分割门限的选取问题,优于常用的灰度差直方图法、微分直方图法等。但由于缺乏自适应性,会造成噪声干扰和过分割现象,同时也需要大量的运算时间。为此最近几年又提出了一些算法,如用遗传算法解决图像分割问题112,162,而基于模糊聚类分析的图像分割算法是图像分割领域中一类极其重要和应用相当广泛的算法15,14,172,还有用神经网络处理图像分割也是这两年研究的一大热点1182。这些算法较文献11,2,4,8,9,102所提出的算法效果有所增强,避免了阈值设定的问题,而且聚类过程中不需要任何人工的干预,但是仍然存在着不足之处,比如遗传算法所需要的迭带次数可能有所增加,用聚类分析算法的聚类类别数难以确定,迭带容易陷入局部极值的问题,迭带过程中的计算量太大,空间结构信 息未能有效利用,容易产生过分割现象等等。基于上述提出的这些问题,本文提出了一种新的算法,创新点是通过对最大类间方差法的改进,采用局部递归分割算法,利用目标与背景的差异性决定递归的次数和每次分割进行的局部区域,与传统的算法11,2,8,9,102,和近两年所提出的一些算法112,14,16,17,182比较,提高了运算速度。通过对一幅沙漠植被图像进行仿真实验,结果表明该算法分割效果优于传统以及一些改进的算法,并且简单易实现,能在有效滤除噪声的同时很好的保护图像的细节,即目标部分,对比于文献112和116,172中所提出的算法,在速度和性能方面都显示出了优势。 1 基本原理 1.1 最大类间方差阈值分割法 最大类间方差法(Otsu 法)是1979年N.Otsu 提出的动态阈值方法,它的基本思想是利用图像的灰度直方图,以目标和背景的方差最大来动态的确定图像的分割阈值,通过它的基本原理我们可以得到Otsu 方法求出图像最佳阈值的公式为 t *=Arg M a x 0F t F L-1 1p a (w a -w 0)2+p b (w b -w 0)22(1) 具体的数学推导和理论部分以及各个变量所代表的物理意义可以参考文献 112 1.2 改进的最大类间方差阈值分割方法 采用阈值法进行图像分割的关键在于选择阈值。在图像分割时,阈值选取的过高或者过低都不利于图像分割后的特征提取、目标识别、图像分析等一系列处理。所以如何找到一个合适的阈值使得图像分割的效果达到最好就显得特别重要。通过参考文献112我们可以知道,阈值分割出来的两部分要尽量远离图像中心,即使w a 、w b 之间的距离尽可能的大,这样目标和背景就分得越开。我们不妨假设一个距离度 28 蔡燕柳等:基于改进的Otsu 准则的递归图像分割算法 5激光杂志62008年第29卷第4期 LASER J OURNAL(Vol.29.No.4.2008)