文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 基于灰度共生矩阵的图像分割方法研究

基于灰度共生矩阵的图像分割方法研究

基于灰度共生矩阵的图像分割方法研究
基于灰度共生矩阵的图像分割方法研究

基于灰度共生矩阵的图像分割方法研究

时间:2009-12-16 11:13:13 来源:电子科技作者:宁顺刚,白万民,喻钧西安工业大学计算机科学与工

程学院

所谓图像分割就是指把图像分成各具特性的区域,并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是数字图像处理中的关键技术之一,是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。目前图像分割方面现有的算法非常多,将它们进行分类的方法也提出了不少。一般分为3类:(1)阈值分割;(2)边缘检测;(3)区域提取。但还没有一种方法能普遍适用于各种图像。因此,对于图像分割的研究还在不断深人之中,也是目前图像处理中研究的热点之一。随着科技的发展进步,图像处理在军事中的运用也越来越广泛,这主要集中在迷彩设计这方面。而现在军事上的伪装迷彩是现代高技术战争中隐藏武器装备、保存自我的重要手段,也是消灭敌人的需要。因此对于迷彩的设计研究也一直都是各国的热门话题。文中主要以某山地航拍图为研究对像,对其进行背景分析然后再实现图像分割,为后期迷彩设计做准备。由于该山地背景纹理特征明显,故利用纹理分析对其进行背景分析,而灰度共生矩阵是纹理分析方法中最常用的一种方法。文中采用灰度共生矩阵方法对该图像进行分割研究。

1 灰度共生矩阵

灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Ma-trix,GLCM)是图像纹理分析方法中的一种,它反映不同像素相对位置的空间信息,在一定程度上反映了纹理图像中各灰度级在空间上的分布特性,是纹理分析领域中最经常采用的特征之一。灰度共生矩阵是图像灰度变化的二阶统计度量,也是描述纹理结构性质特征的基本函数,它统计了两个像素点位置的联合概率分布。设S为目标区域R中具有特定空间联系的像素对的集合,则共生矩阵P可定义为

式(1)等号右边的分子是具有某种空间关系、灰度值分别为i,j的像素对的个数,分母为像素对的总和个数(#代表数量),这样得到的P是归一化的。

对于一幅图像Gf(i,j),大小N×N,包含像素(动态范围为G)的灰度级为{0,1,…,G-1},它的灰度共生矩阵是一个二维矩阵C(i,J),每个矩阵元素表示在某一距离d和角度θ强度i 和j联合出现的概率。因此,根据不同的d和θ值,这里可能存在多个共生矩阵。但在实际应用中,往往适当的选取d,而θ一般取O°,45°,90°,135,如图1所示。

2 实验设计及分析

2.1 灰度共生矩阵的常用参量

实际应用中,作为图像纹理分析的特征量是由灰度共生矩阵计算出的一些参量。Haralick 曾提出14种由灰度共生矩阵计算出的参量。但在本实验中主要用到的参量有以下4种:

(1)角二阶矩(Angular Second Moment,简记为ASM)。

角二阶矩是灰度共生矩阵元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。如果共生矩阵的所有值均相等,则ASM值小;相反,如果其中一些值大而其它值小,则ASM值大。当共生矩阵中元素集中分布时,ASM值大。ASM值大表明一种较均一和规则变化的纹理模式;

(2)对比度(Contrast,简记为CON)。

对比度反映了图像的清晰度和纹理沟纹深浅的程度。纹理沟纹越深,其对比度越大,视觉效果越清晰;反之,对比度小,则沟纹浅,效果模糊。灰度差即对比度大的像素对越多,这个值越大。灰度公生矩阵中远离对角线的元素值越大,CON越大;

(3)相关性(Correlation,简记为COR)。

相关性可以度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度。因此,相关值大小反映了图像中局部灰度相关性。当矩阵元素值均匀相等时,相关值就大;相反,如果矩

阵像元值相差很大则相关值小。如果图像中有水平方向纹理,则水平方向矩阵的COR大于其余矩阵的COR值;

(4)熵(Entropy)。

熵是图像所具有的信息量的度量,纹理信息也属于图像的信息。若图像没有任何纹理,则灰度共生矩阵几乎为零,则熵值接近为零;若图像充满着细纹理,P(i,j)的数值近似相等,则该图像的熵值最大;若图像中分布着较少的纹理,P(i,j)的数值差别较大,则该图像的熵值较小。

2.2 图像预处理

即对图像进行过滤,以便于提高图像识别的速度和准确率。图像预处理过程是对图像的一个过滤过程,要排除干扰,保留需要处理的部分,并过滤掉不需要的部分。以某山地照片为例,首先选取一定大小的图片作为研究对像,如图2(a)所示,然后将该图片扫描输入电脑,并对其进行编号。接着对其进行去除噪声和二值化处理,以便于更好的提取图像特征,如图2(b)所示。然而在计算共生矩阵时,由于计算量大,再将图像的灰度分成16个灰度级。

2.3 试验设计

关于纹理图像识别与分类的具体应用实例很多。一般的做法是通过纹理特征的度量方法对每张图像抽取一组纹理特征,由这些特征构成该样本的特征向量,然后在特征空间里应用统计模式识别方法对众多的图像样本进行识别与分类。在本实验中,样本图像经数字化处理后的像元数为109×116,将图像分成大小为16×16像素的非重叠窗口,共49个子图像,

Ng=16(将0~255灰度分成16级)。每个小块都从4个方向(0°,45°,90°和135°)来提取特征,具体设计步骤如下:

(1)利用前述灰度共生矩阵计算出4个最主要的特征值(角二阶矩,对比度,相对性和熵值),然后取这4个方向的均值和方差表示该特征值,于是,4个方向值就变成2个。为此共可提供8个纹理特征值。将提取的特征值保存到纹理特征库中作为训练样本;

(2)计算出其他小块的纹理特征值作为未知样本,并对其进行编号;

(3)利用最小欧氏距离分类法将从未知样本中提取的特征值与纹理特征库中训练样本的特征值进行比对,当且仅当未知样本的特征向量与训练样本的欧氏加权距离最小时输出匹配成功的未知样本的编号,否则不输出。输出成功后将匹配成功的未知样本编号与训练样本编号

进行统一调整;

(4)以另一未知样本的纹理特征值作为训练样本保存在纹理特征库中,利用上述类似方法进行模式匹配。重复步骤(2)和步骤(3),直至每个未知样本被输出。

以上步骤全部运行完毕后,将得出相似纹理区域的小块具有相同编号,这样就实现了纹理分类,然后根据编号的不同实施区域整合划分,这样就可以实现纹理图像分割。具体实验设计过程,如图3所示。

2.4 实验结果分析

根据前述步骤,利用Matlab和VC++工具对图像进行分析处理,然后利用聚类分析等方法实现的实验效果,如图4所示。

由图4可以看出,对于纹理特征明显的图像进行二值化后,再根据纹理特征值结合加权欧式距离进行图像特征处理,最终得到的效果图实现了较好的区域融合和划分,达到了图像分割的目的。

3 结束语

文中利用灰度共生矩阵方法对图像进行纹理特征提取,然后根据加权欧氏距离对每个纹理区域进行模式匹配,将图像按不同纹理区域进行整合划分。最后利用聚类等方法实现了图像分割。经过多次试验表明,对于具有显著纹理特征的图像,利用基于灰度共生矩阵的方法实现对图像的分割具有一定的准确性和实用性,并能较好的实现图像分割效果。

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

灰度共生矩阵算法

图像理解与分析中灰度共生矩阵算法1 作者:冰封蓝羽 2006-04-11 16:49:54 标签: 图像理解与分析中 灰度共生矩阵算法 周一早上图像理解与分析课上,朱启疆老师讲了灰度共生矩阵算法,回去后我编程实现了这个算法。 内容如下: 共有matrix.cpp d_matrix.h d_exept.h mat.txt四个文件 //matrix.cpp /* Visual C++ 6.0 matrix designed by bfly */ #include #include #include #include #include #include "d_matrix.h" template void outputmat(const matrix& mat); template int classifymat(const matrix& mat); template void transformmat(const matrix& formermat, matrix& lattermat); template void probablitymat(const matrix& mat,matrix& probmat);

template void typicalarguement(const matrix& mat,const matrix& probmat); using namespace std; int main() { //input matrix matrix initMat; int numRows, numCols; int i, j; ifstream fin("mat.txt"); if(!fin) { cerr << "Cannot open 'mat.txt'" << endl; exit(1); } fin >> numRows >> numCols; initMat.resize(numRows, numCols); for(i = 0; i < numRows; i++) { for(j = 0; j < numCols; j++) { fin >> initMat[i][j]; } } //transform matrix to tempMat int counter=classifymat(initMat); matrix tempMat; tempMat.resize(counter, counter); transformmat(initMat, tempMat); outputmat(tempMat); //transform matrix to probMat matrix probMat; probMat.resize(counter, counter); probablitymat(tempMat, probMat); outputmat(probMat); cout << endl; //output the typicalarguements typicalarguement(tempMat, probMat);

图像的灰度共生矩阵

圖像的灰度共生矩陣 Gray-level co-occurrence matrix from an image 圖像的灰度共生矩陣 灰度共生矩陣是像素距離和角度的矩陣函數,它通過計算圖像中一定距離和一定方向的兩點灰度之間的相關性,來反映圖像在方向、間隔、變化幅度及快慢上的綜合信息。 使用方法: glcm = graycomatrix(I) glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,...) [glcms,SI] = graycomatrix(...) 描述: glcms = graycomatrix(I) 產生圖像I的灰度共生矩陣GLCM。它是通過計算兩灰度值在圖像I 中水平相鄰的次數而得到的(也不必是水平相鄰的次數,這一參數是可調的,可能通過Offsets來進行調整,比如[0 D]代表是水平方向,[-D D]代表是右上角45度方向,[-D 0]代表是豎直方向,即90度方向,而[-D -D]則代表是左上角,即135度方向),GLCM中的每一個元素(i,j)代表灰度i與灰度j在圖像中水平相鄰的次數。 因為動態地求取圖像的GLCM區間代價過高,我們便首先將灰度值轉換到I的灰度區間裡。如果I是一個二值圖像,那麼灰度共生矩陣就將圖像轉換到兩級。如果I是一個灰度圖像,那將轉換到8級。灰度的級數決定了GLCM的大小尺寸。你可以通過設定參數「NumLevels」來指定灰度的級數,還可以通過設置「GrayLimits"參數來設置灰度共生矩陣的轉換方式。 下圖顯示了如何求解灰度共生矩陣,以(1,1)點為例,GLCM(1,1)值為1說明只有一對灰度為1的像素水平相鄰。GLCM(1,2)值為2,是因為有兩對灰度為1和2的像素水平相鄰。

图像分割方法的比较研究

图像分割方法的比较研究 在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。 标签:图象分割;图象处理 1 引言 近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法 简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法 这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。 阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。 下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:

灰度共生矩阵

灰度共生矩阵(GLCM) 共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度的分布特性,也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性,是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。 设f(x,y)为一幅二维数字图象,其大小为M× N ,灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为 P(i,j)=# {(x1,y1),(x2,y2) ∈M×N ∣ f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j } 其中#(x)表示集合X中的元素个数,显然P为Ng×Ng的矩阵,若(x1,y1)与 (x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为θ,则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵P(i,j,d,。) 纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础的,因为图像中相距(ΔχΔy的两个灰度像素同时出现的联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。若将图像的灰度级定为N级,那么共生矩阵为NXN矩阵,可表示为M(?X' Δy)(h,k),其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一个灰度为h而另一个灰度为k的两个相距为(ΔχΔy的像素对出现的次数。 对粗纹理的区域,其灰度共生矩阵的mhk值较集中于主对角线附近。因为对于粗纹理,像素对趋于具有相同的灰度。而对于细纹理的区域,其灰度共生矩阵中的mhk值则散布在各处。 为了能更直观地以共生矩阵描述纹理状况,从共生矩阵导出一些反映矩阵状况的参数,典型的有以下几种: (1)能量:是灰度共生矩阵元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。如果共生矩阵的所有值均相等,则ASM值小;相反,

图像分割算法研究与实现

中北大学 课程设计说明书 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师:陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日

中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院:信息商务学院 专业:电子信息工程 学生姓名:焦晶晶学号:10050644X07 学生姓名:郑晓峰学号:10050644X22 学生姓名:梁一才学号:10050644X30 课程设计题目:信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期:2013年12月16日~2013年12月27日课程设计地点:电子信息科学与技术专业实验室指导教师:陈平 系主任:王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日

课程设计任务书 1.设计目的: 1、通过本课程设计的学习,学生将复习所学的专业知识,使课堂学习的理论知识应用于实践,通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力; 2、掌握Matlab使用方法,能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理; 3、通过图像处理实践的课程设计,掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2.设计内容和要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等): (1)编程实现分水岭算法的图像分割; (2)编程实现区域分裂合并法; (3)对比分析两种分割算法的分割效果; (4)要求每位学生进行查阅相关资料,并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重,写出自己所做的内容。 3.设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕: 每个同学独立完成自己的任务,每人写一份设计报告,在课程设计论文中写明自己设计的部分,给出设计结果。

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中,人们往往对图像中的某些部分感兴趣,这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域(可以对应单一区域,也可以对应多个区域),称之为目标或前景;而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标,需要把目标从一幅图像中孤立出来,这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术,也是一经典难题,发展至今仍没有找到一个通用的方法,也没有制定出判断分割算法好坏的标准,对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述,探讨了图像分割技术的发展方向,对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步,图像分割接下来的任务,如特征提取、目标识别等的好坏,都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度,进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法,但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外,还没有制定出选择适用分割算法的标准,这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法,对一些经典方法和新出现的方法作了概述,并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前,现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类,图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值,用以区分不同的类,这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值,并根据该阈值对整幅图像进行分割;而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值,利用这些阈值对各个区域进行分割,即一个阈值对应一个相应的子区域,这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出,确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则,还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法,如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法,将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法,使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法,从目标和背景的类间差异性出发,利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率,再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能,取得很好的通用性和有效性,该算法也容易实现二维推广,即采用二维统计量(如散射图或共生矩阵)取代直方图,以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法,运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法,使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法,该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进,并运用对直方图的预处理及轮廓追踪,找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性,付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法,多次导出Ostu方法,得到了几种与Ostu类似的简单计算公式,使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法,利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确,而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求,为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具,提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量,反映图像的体视特性,而

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要:图像分割是计算计视觉研究中的经典难题,已成为图像理解领域关注的一个热点, 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词:图像分割;区域生长;活动边缘;聚类分析;遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步,是计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中,把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说,区域内部的像素一般具有灰度相似性,而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术,由于问题本身的重要性和困难性,从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止,还不存在一个通用的完美的图像分割的方法,但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识,已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程,从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值,把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图,目前在图像处理领域被广泛应用,其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术,是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类,那么只需要选取一个阀值,此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换:

灰度共生矩阵VC++实现

////////////////////////////////////////////////////////////////////// // GrayShow.cpp: implementation of the CGrayShow class. // 灰灰灰灰灰灰灰灰灰灰 // ////////////////////////////////////////////////////////////////////// #include "stdafx.h" #include "GrayShow.h" #include "math.h" #ifdef _DEBUG #undef THIS_FILE static char THIS_FILE[]=__FILE__; #define new DEBUG_NEW #endif ////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Construction/Destruction ////////////////////////////////////////////////////////////////////// CGrayShow::CGrayShow() { PMatrixRD = NULL; //45灰度度度度灰灰灰灰灰灰 PMatrixLD = NULL; //135灰度度度度灰灰灰灰灰灰 PMatrixV = NULL; //90灰度度度度灰灰灰灰灰灰 PMatrixH = NULL; //0灰度度度度灰灰灰灰灰灰 // ImageArray = NULL; //原原度原原原原原原 //m_tOriPixelArray = NULL;//原原原原原原 //m_tResPixelArray = NULL;//参参原原原原 // m_dib = new CDib(); distance = 5; FilterWindowWidth = 16; GrayLayerNum = 16; //初原初初初8个灰灰个,可可可可 //这这灰灰灰灰这初GrayLayerNum×GrayLayerNum PMatrixH = new int[GrayLayerNum*GrayLayerNum]; PMatrixLD= new int[GrayLayerNum*GrayLayerNum]; PMatrixRD= new int[GrayLayerNum*GrayLayerNum]; PMatrixV = new int[GrayLayerNum*GrayLayerNum]; // for(i=0; i

灰度共生矩阵

灰度共生矩阵 概念: 像素灰度在空间位置上的反复出现形成图像的纹理,GLCM是描述具有某种空间位置关系两个像素灰度的联合分布 含义: 就是两个像素灰度的联合直方图,是一种二阶统计量 就是两个像素点的关系。像素关系可以根据不同的纹理特性进行选择,也就是的大小可以自由选 像素的空间位置关系: 取。对于较细的纹理分析可以取像素间距为1,是水平扫描;是垂直扫描;是45度扫描;是 135度扫描(原博文有错误)。一旦位置空间确定,就可以生成灰度共生矩阵。 矩阵的物理意义: 用表示灰度共生矩阵,它是一个的矩阵(L为灰度级,就是一幅图中包含的不同灰度或者颜色的个数),是具有空间位置关系且灰度分别为i 和j的两个像素出现的次数或频率(归一化) 例如:下图是某纹理像素的放大,和对应的像素灰度矩阵 此图像只有三种灰度,故灰度级为3,灰度共生矩阵是一个3*3的矩阵

归一化形式为 改变位置空间的定义,灰度共生矩阵相应地改变: 归一化形式为: 矩阵的特征量: 从灰度共生矩阵上可以简单的看出,如果对角附近的元素有较大的值,说明图像的像素具有相似的像素值,如果偏离对角线的元素会有比较大的值,说明像素灰度在局部有较大变化。为了得到更多的纹理特征,我们还需要在进行计算: 对比度)(或反差)(contrast): 纹理沟纹越深,其对比度越大,视觉效果越清晰;反之,对比度小,则沟纹浅,效果模糊。灰度差即对比度大的象素对越多,这个值越大。灰度公生矩阵中远离对角线的元素值越大,con越大。所以con越大图像越清晰 相关度(inverse different moment): 度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度,因此,相关值大小反映了图像中局部灰度相关性。当矩阵元素值均匀相等时,相关值就大;相反,如果矩阵像元值相差很大则相关值小。

灰度共生矩阵

1 引言 图像识别是随计算机的发展而兴起的一门学科,现已渗透各个领域。如生物学中的色体特性研究;天文学中的望远镜图像分析;医学中的心电图分析、脑电图分析、医学图像分析;军事领域中的航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、自动目标识别等等。 当前,对图像分类识别的常用方法是先提取图像特征,再进行特征值的归类。图像特征包括几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等等。本文主要针对图像的纹理特征进行提取、分析,最后实现具有显著纹理特性的图像的分类识别。 2 图像的纹理特征 纹理是景物的一个重要特征。通常认为纹理是在图像上表现为灰度或颜色分布的某种规律性,这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点。纹理大致可分为两类:一类是规则纹理,它由明确的纹理基本元素(简称纹理基元)经有规则排列而成,常被称为人工纹理。另一类是准规则纹理,它们的纹理基元没有明确的形状,而是某种灰度或颜色的分布。这种分布在空间位置上的反复出现形成纹理,这样的重复在局部范围内往往难以体察出来,只有从整体上才能显露。这类纹理存在着局部不规则和整体规律性的特点,常被称为自然纹理。 纹理特征可用来描述对象物表面的粗糙程度和它的方向性,也可用来分析生物材料组织,或者用来进行图像分割。纹理特征提取的方法随纹理类别的不同而不同,一般,规则纹理采用结构分析方法,准规则纹理采用统计分析方法。 3 灰度共生矩阵 由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的,因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系,即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。 3.1 灰度共生矩阵生成 灰度直方图是对图像上单个象素具有某个灰度进行统计的结果,而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。 取图像(N×N)中任意一点(x,y)及偏离它的另一点(x+a,y+b),设该点对的灰度值为(g1,g2)。令点(x,y)在整个画面上移动,则会得到各种(g1,g2)。值,设灰度值的级数为,则(g1,g2)。的组合共有k2种。对于整个画面,统计出每一种(g1,g2)值出现的次数,然后排列成一个方阵,在用(g1,g2)出现的总次数将它们归一化为出现的概率P(g1,g2),这样的方阵称为灰度共生矩阵。距离差分值(a,b)取不同的数值组合,可以得到不同情况下的联合概率矩阵。(a,b)取值要根据纹理周期分布的特性来选择,对于较细的纹理,选取(1,0)、(1,1)、(2,0)等小的差分值。 当a=1,b=0时,像素对是水平的,即0度扫描;当a=1,b=0 时,像素对是垂直的,即90度扫描;当a=1,b=1时,像素对是右对角线的,即45度扫描;当a=-1,b=-1时,像素对是左对角线,即135度扫描。 这样,两个象素灰度级同时发生的概率,就将(x,y)的空间坐标转化为“灰度对” (g1,g2)的描述,形成了灰度共生矩阵。 实验中对灰度共生矩阵进行了如下的归一化:

灰度-梯度共生矩阵数字特征的研究

灰度-梯度共生矩阵数字特征的研究 0引言 灰度共生矩阵概念最早由Haralick 于1973年提出,在1992年Ohanian P . P .通过实验证明了基于灰度共生矩阵的统计特征的有效性。洪继光于1984年在灰度共生矩阵的基础上提出了灰度-梯度共生矩阵[1],并应用该模型上的15个特征对五类白血球样本进行了分类识别,其实验结果表明,对于像细胞核边界不清晰的图像,该方法较灰度共生矩阵的分类结果好。灰度-梯度共生矩阵模型集中反映了图像中两种最基本的信息,即像素的灰度和梯度(或边缘)的相互关系。各像素的灰度是构成一幅图像的基础,而梯度则是构成图像边缘轮廓的要素。灰度-梯度空间可以很清晰地表现图像内像素灰度与梯度的分布规律,同时也体现了各像素与其邻域像素的空间关系,对图像的纹理能很好地描绘。 1灰度-梯度共生矩阵模型 灰度-梯度共生矩阵纹理分析方法是利用图像的灰度和梯度的综合信息提取纹理特征[2]。灰度-梯度共生矩阵的元素),(y x H 定义为在归一的灰度图像),(j i F 及其归一的梯度图像),(j i G 中具有灰度值x 和梯度值y 的像素数,即在集合 {} 1,,1,0,,),(),(|),(-===N j i y j i G x j i F j i 中元素的个数。其中, ]1,0[),(],1,0[),(-∈-∈g L j i G L j i F 。 对灰度-梯度共生矩阵进行归一化处理,使其各元素之和为1。如式(1)所示: ∑∑-=-=∧ = 101 ) ,() ,(),(L x L y g y x H y x H y x H (1) 而2101 ),(N N N y x H L x L y g =?=∑∑-=-=,所以上式可以表示为式(3-2): 2 ) ,(),(N y x H y x H = ∧ (2) 该灰度-梯度共生矩阵的原点在左上角,向右梯度值增加,向下灰度值增加。

图像的灰度共生矩阵

图像的灰度共生矩阵收藏 Gray-level co-occurrence matrix from an image 图像的灰度共生矩阵 灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数,它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性,来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。 使用方法: glcm = graycomatrix(I) glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,...) [glcms,SI] = graycomatrix(...) 描述: glcms = graycomatrix(I) 产生图像I的灰度共生矩阵GLCM。它是通过计算两灰度值在图像I 中水平相邻的次数而得到的(也不必是水平相邻的次数,这一参数是可调的,可能通过Offsets来进行调整,比如[0 D]代表是水平方向,[-D D]代表是右上角45度方向,[-D 0]代表是竖直方向,即90度方向,而[-D -D]则代表是左上角,即135度方向),GLCM中的每一个元素(i,j)代表灰度i与灰度j在图像中水平相邻的次数。 因为动态地求取图像的GLCM区间代价过高,我们便首先将灰度值转换到I的灰度区间里。如果I是一个二值图像,那么灰度共生矩阵就将图像转换到两级。如果I是一个灰度图像,那将转换到8级。灰度的级数决定了GLCM的大小尺寸。你可以通过设定参数“NumLevels”来指定灰度的级数,还可以通过设置“GrayLimits"参数来设置灰度共生矩阵的转换方式。 下图显示了如何求解灰度共生矩阵,以(1,1)点为例,GLCM(1,1)值为1说明只有一对灰度为1的像素水平相邻。GLCM(1,2)值为2,是因为有两对灰度为1和2的像素水平相邻。 glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,...) 返回一个或多个灰度灰度共生矩阵,根据

灰度共生矩阵

灰度直方图是对图像上单个象素具有某个灰度进行统计的结果,而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。 取图像(N×N)中任意一点(x,y)及偏离它的另一点(x+a,y+b),设该点对的灰度值为(g1,g2)。令点(x,y)在整个画面上移动,则会得到各种(g1,g2)值,设灰度值的级数为 k,则(g1,g2)的组合共有 k 的平方种。对于整个画面,统计出每一种(g1,g2)值出现的次数,然后排列成一个方阵,再用(g1,g2)出现的总次数将它们归一化为出现的概率P(g1,g2),这样的方阵称为灰度共生矩阵。距离差分值(a,b)取不同的数值组合,可以得到不同情况下的联合概率矩阵。(a,b)取值要根据纹理周期分布的特性来选择,对于较细的纹理,选取(1,0)、(1,1)、(2,0)等小的差分值。 当 a=1,b=0时,像素对是水平的,即0度扫描;当a=0,b=1 时,像素对是垂直的,即90度扫描;当 a=1,b=1时,像素对是右对角线的,即45度扫描;当 a=-1,b=1时,像素对是左对角线,即135度扫描。 这样,两个象素灰度级同时发生的概率,就将(x,y)的空间坐标转化为“灰度对” (g1,g2)的描述,形成了灰度共生矩阵。 实验中对灰度共生矩阵进行了如下的归一化: (1) 灰度共生矩阵法,顾名思义,就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵,然后透过计算这个共生矩阵得到矩阵的部分特征值,来分别代表图像的某些纹理特征(纹理的定义仍是难点)。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。 对于灰度共生矩阵的理解,需要明确几个概念:方向,偏移量和灰度共生矩阵的阶数。 1、方向 一般计算过程会分别选在几个不同的方向来进行,常规的是0°、45°、90°、135°,理论上的所有方向计算方法不可取。 定义如下:

图像分割算法的研究与实现毕业论文

数字图像处理期末考试 题目图像分割算法研究与实现专业班级11通信工程一班 姓名姜永 学号 1109131

目录 摘要: (1) 1.前言 (2) 2.图像分割概念 (2) 2.1图像分割定义 (2) 2.2图像分割方法综述 (4) 2.3阈值法 (4) 2.4 基于边缘检测的分割方法 (8) 2.5基于区域的分割方法 (11) 3.图像分割方法详述 (12) 3.1图像分割方法 (12) 3.2 图像分割方法实现 (12) 4.实验结果及分析 (14) 4.1 实验结果 (14) 4.2 实验结果分析 (18) 5.小结 (20) 5.1 主要工作总结 (20) 5.2 结论 (20) 6.附录 (23)

图像分割算法研究与实现 摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。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形式, 使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此,图像分割多年来 一直得到人们的高度重视.本文首先将现有的多种类型图像分割 方法归结为3类典型的方法 , 并分析各自的特性;然后提出图象 分割方案,并利用MATLAB 软件编写程序,展示实验现象,最 后对所做工作进行总结。 关键词:图像分割阈值法边缘检测微分算子局部阈值

1.前言 在图像的研究和应用过程中,人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景,它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域.为了辨别和分析目标,需要将这些区域分离提取出来,在此基础上才有可能对目标进一步利用.图像分割就是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程.在进行图像分割时,首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后将等待识别的目标从背景中分离出来.图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤,也是一种基本的计算机视觉技术.这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始的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,图像分割多年来一直得到人们的高度重视[1]。 图象分割在实际中已得到广泛的应用,例如在工业自动化,在线产品检验,生产过程控制,文档图象处理,遥感和生物医学图象分析,保安监视,以及军事,体育,农业工程等方面。概括来说,在各种图象应中,只要需对图象目标进行提取,测量等都离不开图象分割。近年来,图象分割在对图象的编码中也起到越来越重要的作用,例如国际标准MPEG一4中模型基/目标基编码等都需要基于分割的结果。可见,图象分割在图象工程中有重要的地位和影响。 本文主要从图像分割定义、图像分割的方法等几个方面来阐述关于图像分割的几个问题。 2.图像分割概念 2.1图像分割定义 文字定义:把图象(空间)按一定要求分成一些“有意义”区域的处理技术。“有意义”—希望这些区域能分别和图象景物中各目标物(或背景)相对应。 正式“集合”定义:

灰度共生矩阵

灰度共生矩阵(GLCM) 共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度的分布特性,也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性,是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。 设f(x,y)为一幅二维数字图象,其大小为M×N,灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为 P(i,j)=#{(x1,y1),(x2,y2)∈M×N|f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j} 其中#(x)表示集合x中的元素个数,显然P为Ng×Ng的矩阵,若(x1,y1)与(x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为θ,则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵P(i,j,d,θ)。 纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础的,因为图像中相距(Δx,Δy)的两个灰度像素同时出现的联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。若将图像的灰度级定为N级,那么共生矩阵为N×N矩阵,可表示为M(Δx,Δy)(h,k),其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一个灰度为h而另一个灰度为k的两个相距为(Δx,Δy)的像素对出现的次数。 对粗纹理的区域,其灰度共生矩阵的mhk值较集中于主对角线附近。因为对于粗纹理,像素对趋于具有相同的灰度。而对于细纹理的区域,其灰度共生矩阵中的mhk值则散布在各处。 为了能更直观地以共生矩阵描述纹理状况,从共生矩阵导出一些反映矩阵状况的参数,典型的有以下几种: (1)能量:是灰度共生矩阵元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。如果共生矩阵的所有值均相等,则ASM值小;

图像分割算法的实现与研究 开题报告

电子工程学院本科毕业设计开题报告学号姓名导师 题目图像分割算法的实现研究 课题的意义(背景需求等,即为什么研究该课题):图像分割是图像处理中的一项关键技术,也还是一经典难题,发展至今人没有找到一个通用的方法,也没有制定出判断分割算法好坏的标准,任何一单独的图像分割算法都难以对一般图像取得令人满意的分割结果,这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。因此,对近几年来出现的图像分割方法作较全面的综述,探讨了图像分割技术的发展方向,对从事图像处理研究的科研有一定的启发作用。阈值图像分割,K-means算法和分水岭算法都还有很多的缺陷和很大的发展空间,此课题有助于我们更好地了解,并对三种算法加以改进。 课题之前的研究基础(前人所做的工作):图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视,至今已提出上千种分割算法.但因尚无通用的分割理论,现提出的分割算法大都是针对具体问题的,并没有一种适合所有图像的通用分割算法.另外,还没有制定出选择适用分割算法的标准,这给图像分割技术的应用带来许多实际问题.最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法.现有大部分算法都是集中在阈值确定的研究上,阈值分割方法根据图像本身的特点可分为全局阈值,局部阈值和自适应阈值三种分割算法,但是单阈值不能很好地处理包含多个前景的图像, 多阈值方法也有对于某些像素不能准确判断的缺点,因此,在克服以上理论缺点和承其优点的基础上,我将研究自适应阈值。现有的K-means算法存在很多缺点,如K值要事先给定;要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化;而且还要不断地进行样本分类调整。基于形态学分水岭的图像分割算法是目前图像分割中探讨较多的算法之一. 传统形态学分水岭算法主要存在过度分割和计算耗时两方面的问题。 课题现在要解决的问题(即研究什么):用Matlab实现基于自适应阈值、K-means和分水岭算法的图像分割算法,同时,了解各个算法的运算原理及各自功能。并用这些算法对不同类型的图像进行分割,找出三个常规算法的不足与缺陷,分析其分割结果,对三种基本算法可能遇上的如噪声敏感、初值敏感、死中心,中心的冗余、被困在局部极小问题的中心、过度分割和计算耗时等问题加以改进。

c++灰度共生矩阵

void CFeatureExtraction::TextureSpectrum256(CVisImage &vimg, float *fptrHistogram,TEXTURE_METHOD method, bool bNormalize) { memset(fptrHistogram,0,256*sizeof(float));//清零 int i,j,k; //int x,y,m,n; unsigned char V[9],tmp; unsigned char E[8]; unsigned char NTU; unsigned char *graydata; CVisImage grayimage;//textureimage; grayimage.CopyOf(vimg,0);//to gray int widthbytes,height,widthpixels; widthbytes=grayimage.GetWidthByBytes(); widthpixels=grayimage.Width(); height=grayimage.Height(); graydata=(unsigned char*)grayimage.GetImageData(); //textureimage.CloneImage(grayimage); //texturedata=(unsigned char*)textureimage.GetImageData(); int iwidth,i1width,i_1width; for(i=1;i

相关文档