9图像简介：s-t,v-t,a-t

9图像简介：s-t，v-t，a-t

能够区别x-t，v-t图像；知道图像斜率的含义；理解v-t图像与t轴所围面积的含义。

v-t图像经常结合匀变速直线运动知识点9、10、11，机械能知识点45、46。

对运动图象的理解及应用

图

象

x－t图象v－t图象a －t 图象

图

象

实

例

图线含义图线①表示质

点做匀速直线

运动(斜率表

示速度v)

图线①表示

质点做匀加

速直线运动

(斜率表示加

速度a)

图线①表

示质点做

加速度逐

渐增大的

直线运动

图线②表示质

点静止

图线②表示

质点做匀速

直线运动

图线②表

示质点做

匀变速直

线运动

图线③表示质

点向负方向做

匀速直线运动

图线③表示

质点做匀减

速直线运动

图线③表

示质点做

加速度减

小的直线

运动

9图像简介：s-t，v-t，a-t

教学目标

知识关联

概念透析

交点④表示此时三个质点相遇

交点④表示此时三个质点有相同的速度

交点④表示此时三个质点有相同的加速度 点⑤表示t 1时刻质点位移为x 1(图中阴影部分的面积没有意义)

点⑤表示t 1时刻质点速度为v 1(图中阴影部分面积

表

示质点在0～t 1时间内的位移)

点⑤表示t 1时刻质点加速度为a 1(图中阴影部分面积表示质点在0～t 1时间内的速度变化量)

：如图所示是一辆汽车做直线运动的x －t 图象，对线段OA 、AB 、BC 、CD 所表示的运动，下列说法正确的是( )

A ．OA 段运动最快

B ．AB 段静止

C ．C

D 段表示的运动方向与初始运动方向相反 D ．运动4 h 汽车的位移大小为60 km

解析：选BC 图中CD 段斜率的绝对值最大，故CD 段的速度最大，A 错误；AB 段位移不随时间变化，说明AB 段汽车静止，B 正确；CD 段的斜率与OA 段的斜率符号相反，表明两段汽车的运动方向相反，C 正确；4 h 内汽车运动的总位移为零，D 错误。

某物体运动的速度图象如图所示，根据图象可知( )

A ．0～2 s 内的加速度为1 m/s 2

例题展示

例题2

例题1

B ．0～5 s 内的位移为10 m

C ．第1 s 末与第3 s 末的速度方向相同

D ．第1 s 末与第5 s 末加速度方向相同

解析：选AC v －t 图线在时间轴的上方，故第1 s 末与第3 s 末的速度方向相同，C 正确。图线的斜率大小表示物体运动的加速度大小，正负表示加速度的方向，故0～2 s 内的加速度a 1＝

2－0

2

m/s 2＝1 m/s 2，方向为正，A 正确。第1 s 末加速度的大小和方向与0～2 s 内的相同，第5 s 末加速度的大小和方向与4～5 s 内的相同，而4～5 s 内的加速度a 2＝0－2

1 m/s 2＝－

2 m/s 2，方向为负，D 错误。0～5 s 内的位

移x ＝12×(2＋5)×2 m ＝7 m ，B 错误。

(2013·聊城联考)如图所示，是某型号全液体燃料火箭发射时第一级火箭发动机工作时火箭的a －t 图象，开始时的加速度曲线比较平滑，在120 s 的时候，为了把加速度限制在4g 以内，第一级的推力降至60%，第一级的整个工作时间为200 s 。由图线可以看出，火箭的初始加速度为15 m/s 2，且在前50 s 内，加速度可以看做均匀变化，试计算：

(1)t ＝50 s 时火箭的速度；

(2)如果火箭是竖直发射的，在t ＝10 s 前看成匀加速运动，则t ＝10 s 时离地面的高度是多少？如果此时有一碎片脱落，将需多长时间落地？(取g ＝10 m/s 2，结果可用根式表示)

解：(1)因为在前50 s 内，加速度可以看做均匀变化，则加速度图线是倾斜的直线，它与时间轴所围的面积大小就表示该时刻的速度大小，所以有 v ＝12

×(15＋20)×50 m/s ＝875 m/s (2)如果火箭是竖直发射的，在t ＝10 s 前看成匀加速运动，则t ＝10 s 时离地面的高度是

h ＝12at 2＝12

×15×102 m ＝750 m 如果有一碎片脱落，它的初速度v 1＝at ＝150 m/s 离开火箭后做竖直上抛运动，有－h ＝v 1t －12gt 2

代入数据解得t ＝(15＋515) s

[答案] (1)875 m/s (2)750 m (15＋515) s

例题3

(2013·大庆模拟)(多选)如图所示，是A 、B 两质点从同一地点运动的x －t 图象，则下列说法正确的是 ( )．

A ．A 质点以20 m/s 的速度匀速运动

B ．B 质点先沿正方向做直线运动，后沿负方向做直线运动

C ．B 质点最初4 s 做加速运动，后4秒做减速运动

D ．A 、B 两质点在4 s 末相遇

(2013·新课标全国Ⅰ，19)如图所示，直线a 和曲线b 分别是在平直公路上行驶的汽车a 和b 的位移 － 时间(x －t)图线，由图可知( )． A ．在时刻t1，a 车追上b 车

B ．在时刻t2，a 、b 两车运动方向相反

C ．在t1到t2这段时间内，b 车的速率先减少后增加

D ．在t1到t2这段时间内，b 车的速率一直比a 车的大

如图1-2所示为一质点做直线运动的速度—时间图象，则在途中给出的该质点在前3 s 内的加速度a 随时间t 变化关系的图象中正确的是( )．

：如图所示，是A 、B 两质点运动的速度图象，则下列说法错误的是( )． A ．A 质点以10 m/s 的速度匀速运动 B ．B 质点先以5 m/s 的速度与A 同方向运动1 s ，而后停了1 s ，最后以5 m/s

相反方向的速

习题4

备注

习题3

备注

习题2

备注

习题1

备注

习题巩固

度匀速运动

C ．B 质点最初3 s 内的位移是10 m

D ．B 质点最初3 s 内的路程是10 m

从同一地点同时开始沿同一直线运动的两个物体Ⅰ、Ⅱ的速度－时间图象如图所示．在0～t 2时间内，下列说法中正确的是( )

A ．Ⅰ物体所受的合外力不断增大，Ⅱ物体所受的合外力不断减小

B ．在第一次相遇之前，t 1时刻两物体相距最远

C ．t 2时刻两物体相遇

D ．Ⅰ、Ⅱ两个物体的平均速度大小都是v 1＋v 2

2

小球在t ＝0时刻从空中自由下落，与水平地面相碰后弹到空中某一高度，其v －t 图象如图所示，则由图可知( ) A ．小球下落的最大速度为5 m/s B ．小球下落的最大速度为3 m/s C ．小球能弹起的最大高度为0.45 m D ．小球能弹起的最大高度为1.25 m

下图是甲、乙两物体做直线运动的v －t 图象．下列表述正确的是( ) A ．乙做匀加速直线运动

B ．0－1 s 内甲和乙的位移相等

C ．甲和乙的加速度方向相同

D ．甲的加速度比乙的小

一物体由静止开始沿直线运动，其加速度随时间变化的规律如图所示．取物体开始运动的方向为正方向，则下列关于物体运动的v －t 图象正确的是( )

习题8

备注

习题7

备注

习题6

备注

习题5

备注

习题答案

1-8：ABD、BC、A、C、B、AC、A、C

交互式图像分割方法与设计方案

图片简介: 本技术提供了一种交互式图像分割方法，包括步骤有：将医学图像的三维数据映射为三个正交方向的二维图像；对所述二维图像进行鼠标交互处理，将鼠标单击点处的像素点作为种子点；根据所述种子点的体素值设定初始阈值范围；根据所述种子点和所述初始阈值范围进行阈值增长算法处理，其计算结果存储为图像中间数据；根据所述图像中间数据生成轮廓，将所述轮廓以轮廓点集的形式保存；将所述轮廓点集包围的区域标记为分割区域以形成分割结果。借此，本技术提高了医疗图像的分割速度和分割质量，同时简化了用户操作。 技术要求 1.一种交互式图像分割方法，其特征在于，包括步骤有： 将医学图像的三维数据映射为三个正交方向的二维图像； 对所述二维图像进行鼠标交互处理，将所述鼠标单击点处的像素点作为种子点； 根据所述种子点的体素值设定初始阈值范围； 根据所述种子点和所述初始阈值范围进行阈值增长算法处理，其计算结果存储为图像中间数据； 根据所述图像中间数据生成初始轮廓； 在所述初始轮廓上拖动所述鼠标进行交互； 根据所述鼠标的位置计算新阈值范围，假设所述初始阈值范围为[a,b]，鼠标拖动过程中计算一个缩放因子w，若所述鼠标单击点的坐标为(px,py),所述鼠标移动到点(tx,ty)，则计算出新阈值范围[a',b']如下： 根据所述新阈值范围进行阈值增长算法处理并实时显示计算出的轮廓； 上下拖动鼠标，重复上述过程：重新计算新阈值范围，重新进行阈值增长算法并实时显示计算出的轮廓，当阈值调整达到一个比较满意的轮廓，鼠标弹开，交互结束，其计算结果存储为新图像中间数据； 根据所述新图像中间数据生成新轮廓，将所述新轮廓以新轮廓点集的形式保存；

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

高中物理x t图像与v t图像

高中物理x-t图象与v-t图象全解 （一）x-t图象 1. 物理意义：描述物体运动的位移随时间变化的规律，x-t图象并不是物体运动的轨迹。 2.若图线为一条直线表示物体的速度不变。 A．速度大小判断：直线的倾斜速度反映了物体做匀速直线运动的快慢，倾斜程度越大，位移随时间变化得越快，运动越快；直线的倾斜程度小，位移随时间变化得越慢，运动越慢。即图线的斜率表示速度的大小。 B．速度方向判断：向上倾斜的直线表示沿正方向的匀速直线运动，向下倾斜的直线表示沿负方向的匀速直线运动，平行于时间轴的直线则表示物体静止。 3. 凡是曲线均表示物体做变速运动。变速直线运动的x-t图象特点：变速直线运动的图象不是直线而是曲线，图象上某点的切线的斜率表示该时刻物体运动的速度的大小。 说明： ①物体开始运动的初始位置由t=0时的位移，即纵轴的截距决定。图线与时间轴的交点表示物体回到原点。 ②随着时间的增大，如果位移越来越大，则向前运动，速度为正，否则反向运动，速度为负。 ③区分位移和速度的正负方向的方法：位移方向是相对于坐标轴的原点，用“＋”“－”号来表示，“＋”表示质点在原点的正方向的一侧，“－”表示质点位于原点的另一侧，位移由“＋”变为“－”并不表示质点的运动方向的改变。运动方向即速度方向用x-t图象中直线的斜率的正、负表示，直线斜率为正，表示质点在向正方向运动，直线斜率为负，表示质点向负方向运动。 ④如果几个物体在同一直线上运动，它们图线的交点表示物体相遇。 4、斜率：表示直线相对于横轴的倾斜程度。直线与横轴正半轴方向的 夹角的正切值即该直线相对于该坐标系的斜率（90°<α<180°时，斜 率为负）。对于一次函数y=kx+b，k即该函数图像的斜率。 k=tanα=Δy/Δx∣k∣越大，倾斜程度越大 k>0，0<α<90°, 直线“上坡” k=0，α=0°，直线y=b，平行于x轴 k<0，90°<α<180°, 直线“下坡” （二）v-t图象 1. 匀速直线运动的v-t图象是一条平行于时间轴的直线。任一时间段对应的位移大小可以用直线与所对应的时间轴所包围的面积来表示。图形在t轴上方时位移的符号为正，图形在t轴的下方时，位移的符号为负。 2.图象上横截距表示速度为零的时刻（不是回到原点！），纵截距表示物体运动的初速度。 3.图象上的点表示某时刻质点的运动速度。交点不表示两物体相遇，而是表示此时刻两物体的速度大小相等，方向也相同。 4.※判断加速减速：（1）速度的大小随时间增大，则加速，速度的大小随时间减小，则减速。（如 ⑦为匀加速直线运动。） （2）当加速度与初速度相同时为加速，反向时为减速。 （3）斜率为正，物体加速运动，斜率为负，减速。 判断速度方向：当图线位于t轴上方时，v的方向为正，图线位于v下方时，v的方向为负。 5、※规定初速度的方向为正方向，和初速度方向相同的物理量前加“＋”号（一般省略），和初速度方向相反的物理量前加“－”号。 6、在v-t图象中，在某段时间内位移的大小等于图线与时间轴所包围的“面积”的大小。 （三）对于x-t图象和v-t图象的比较：

基于图像区域的交互式文本图像阈值分割算法_龙建武

计算机研究与发展ＩＳＳＮ　１０００－１２３９?ＣＮ　１１－１７７７?ＴＰＪｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ａｎｄ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　４９（７）：１４２０－１４３１，２０１２ 基于图像区域的交互式文本图像阈值分割算法 龙建武　申铉京　陈海鹏 （吉林大学计算机科学与技术学院　长春　１３００１２） （符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）　长春　１３００１２） （ｌｏｎｇｊｗ０８＠ｍａｉｌｓ．ｊｌｕ．ｅｄｕ．ｃｎ） Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　Ｄｏｃｕｍｅｎｔ　Ｉｍａｇｅｓ　Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ　Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎＩｍａｇｅ　Ｒｅｇｉｏｎｓ Ｌｏｎｇ　Ｊｉａｎｗｕ，Ｓｈｅｎ　Ｘｕａｎｊｉｎｇ，ａｎｄ　Ｃｈｅｎ　Ｈａｉｐｅｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉｌｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００１２） （Ｋｅｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆ　Ｓｙｍｂｏｌｉｃ　Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（Ｊｉｌｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ），Ｍｉｎｉｓｔｒｙ　ｏｆ　Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００１２） Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｏｖｅｒｃｏｍｅ　ｔｈｅ　ｔｗｏ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｌｏｃａｌ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｗｈｉｃｈ　ｈａｖｅ　ｍａｎｙ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｕｓｕａｌｌｙ　ａｎｄ　ｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ａｍｏｎｇｎｅｉｇｈｂｏｒ　ｒｅｇｉｏｎｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ，ａｎ　ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　ｄｏｃｕｍｅｎｔ　ｉｍａｇｅｓ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｇｉｏｎｓ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｐｒｉｏｒｉ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ｏｒｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｕｓｅｒｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ｍｅｔｈｏｄ　ｄｉｖｉｄｅｓ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｉｎｔｏ　ｓｅｖｅｒａｌ　ｒｅｇｉｏｎｓｒｏｕｇｈｌｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔ　ｓｏｒｔｓ　ａｌｌ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｂｌｏｃｋｓ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅｉｒ　ｓｔａｎｄａｒｄ　ｄｅｖｉａｔｉｏｎ　ｖａｌｕｅｓ，ｗｈｉｃｈａｒｅ　ｔａｋｅｎ　ａｓ　ａ　ｍｅａｓｕｒｅ　ｔｏ　ｔｅｌｌ　ｈｏｗ　ｍｕｃｈ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ａｎｄ　ｏｂｊｅｃｔ　ｅｖｅｒｙ　ｂｌｏｃｋｃｏｎｔａｉｎｓ．Ｔｈｉｒｄｌｙ，ｔｈｅ　ｕｓｅｒｓ　ｉｎｐｕｔ　ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｓｅｐａｒａｔｅ　ａｌｌ　ｒｅｇｉｏｎｓ　ｉｎｔｏ　ｔｈｒｅｅ　ｐａｒｔｓ：ｂｌｏｃｋｓ　ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｏｒ　ｔａｒｇｅｔ　ｏｎｌｙ，ｂｌｏｃｋｓ　ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ　ａ　ｓｍａｌｌ　ａｍｏｕｎｔ　ｏｆ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ｏｒｔａｒｇｅｔ，ａｎｄ　ｂｌｏｃｋｓ　ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｎｇ　ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ　ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ　ａｎｄ　ｔａｒｇｅｔ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ　ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆ　ｅｖｅｒｙ　ｂｌｏｃｋ　ｉｓ　ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ．Ｅｘｔｅｎｓｉｖｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｓｃｈｅｍｅ　ｙｉｅｌｄｓ　ｍｏｒｅ　ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ　ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ　ｏｕｔｃｏｍｅｓ　ａｎｄ　ａｌｓｏ　ｈａｓ　ｂｅｔｔｅｒ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｆｏｒｄｏｃｕｍｅｎｔ　ｉｍａｇｅｓ　ｕｎｄｅｒ　ｎｏｒｍａｌ　ａｎｄ　ｉｎａｄｅｑｕａｔｅ　ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｔｈ　ｇｌｏｂａｌｍｅｔｈｏｄｓ，ｓｉｍｐｌｙ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ　ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｒｅｇｉｏｎｓ，ａｎｄ　Ｃｈｏｕ ｓ　ｍｅｔｈｏｄ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｉｓ　ａｌｓｏ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ｆｏｒ　ｐａｒｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎｏｎ－ｔｅｘｔ　ｉｍａｇｅｓ． Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ　ｉｍａｇｅ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　ｄｏｃｕｍｅｎｔ　ｉｍａｇｅ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ；ｌｏｃａｌｔｈｒｅｓｈｏｌｄ；Ｏｔｓｕ　ｍｅｔｈｏｄ 摘　要　针对现有局部阈值分割算法因参数过多带来的参数选择问题以及在分割结果中块与块之间不连续性问题，利用用户提供的先验知识或经验，提出了一种基于灰度图像区域的交互式文本图像阈值分割算法．该方法首先粗略地将图像进行分块；利用标准差作为衡量图像块含有信息量（背景信息与目标信息）多少这一度量，接着按标准差大小对所有图像块进行排序；然后由用户输入交互式信息将所有图像块分为３个集合：仅含背景或仅含目标的图像块、含有少量背景或者是含有少量目标的图像块以及背景和目标分布比较均衡的图像块；最后对各个集合中的图像块分别按相应准则进行分割．实验结果表明，对于均匀和非均匀光照条件下的文本图像，与全局分割算法、直接分块分割算法和Ｃｈｏｕ方法相比，该 　收稿日期：２０１０－０９－１４；修回日期：２０１１－１１－０２ 　基金项目：国家自然科学基金项目（６０７７３０９８）；吉林省科技发展计划基金项目（２００８０３１７）；吉林大学研究生创新基金项目（２０１２１１０４） 　通信作者：陈海鹏（ｃｈｅｎｈｐ＠ｊｌｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）

基于图切算法的交互式图像分割技术

基于图切算法的交互式图像分割技术 梁潇20521123 李白20521120 摘要 图切算法是组合图论的经典算法之一。近年来，许多学者将其应用到图像和视频分割中，取得了很好的效果。本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术，以及图切算法在交互式图像分割中的应用。在文章最后，我们实现了两种基于图切算法的图像分割（GraphCut 和GrabCut），并给出了较为典型的实验结果。 一、引言 图像分割指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，它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此对图像分割方法的研究具有十分重要的意义。 图像分割技术的研究已有几十年的历史，但至今人们并不能找到通用的方法能够适合于所有类型的图像。常用的图像分割技术可划分为四类：特征阈值或聚类、边缘检测、区域生长或区域提取。虽然这些方法分割灰度图像效果较好，但用于彩色图像的分割往往达不到理想的效果。 交互式图像分割是指，首先由用户以某种交互手段指定图像的部分前景与部分背景，然后算法以用户的输入作为分割的约束条件自动地计算出满足约束条件下的最佳分割。典型的交互手段包括用一把画刷在前景和背景处各画几笔（如[1][4]等）以及在前景的周围画一个方框（如[2]）等。 基于图切算法的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该类方法将图像映射为赋权无向图，把像素视作节点，利用最小切割得到图像的最佳分割。 二、相关工作 基于图切算法的图像分割文献为数不少，下面我们将对一些常见的算法进行简要介绍： Graph Cut[1]算法是一种直接基于图切算法的图像分割技术。它仅需要在前景和背景处各画几笔作为输入，算法将建立各个像素点与前景背景相似度的赋权图，并通过求解最小切割区分前景和背景。 Grabcut[2]算法方法的用户交互量很少，仅仅需要指定一个包含前景的矩形，随后用基于图切算法在图像中提取前景。 Lazy Snapping[4]系统则是对[1]的改进。通过预计算和聚类技术，该方法提供了一个即时反馈的平台，方便用户进行交互分割。 三、图像分割原理 3.1相关定义 图, G V E =是由点集V和边集E构成的有机整体。其中，点集V由一系列顶点组成，边集E 由一系列连结顶点的边组成。如果存在边(,) p q，则称顶点p、q是相邻的。如果图G中的每一条边(,) p q都存在与之相对应的边(,) q p，则称图G 为无向图，否则称之为有向图。如果对于图G中的任意两个顶点p、q，总存在一系列的边1 (,) p p、 12 (,) p p……、 1 (,) n n p p - 、(,) n p q使之连接，则称图G为联通图，否则称图G分离。若集合C是联通图G的边集E的一个子集，满足(), G C V E C =-是分离的，则称C是图G的一个切割。根据应用的需要，可以为图G中的每一 条边e赋予一个权值 e w，称赋予权值的图为赋权图。

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

五所交通大学

目前，由于历史渊源而沿用“交通大学”这一校名的学校在全国有五所：西安交大、上海交大、西南交大、北方交大和台湾新竹交大。进入“211工程”重点大学的五所交通院校中，上海交通大学、西安交通大学、西南交通大学、北京交通大学四所高校虽然最早的起源不同，但它们经历了一段共同发展的历史，其演变过程，反映出我国高等教育迂回发展的历程。 1921年，交通部上海工业专门学校、唐山工业专门学校、北京铁路管理学校和北京邮电学校合并组建为交通大学，分设交通大学上海学校、交通大学唐山学校、交通大学北京学校。一九二七年大革命失败后，国民党建都南京。沪、唐、京三校先后由蒋介石南京国民政府交通部接管，并分别改名为交通部第一、二、三交通大学。一九二八年秋，交通部推行合并计划，重新以交通大学总其名，任命一位校长，以沪校作为交通大学本部。在上海设有电机工程、机械工程、交通管理三学院。改京校为交通大学北平管理学院分院，改唐校为交通大学唐山土木工程学院。抗日战争时期，三地校址分别几经迁移，学校名称也几次改换，但仍然属于交通大学一个学校。直到抗战胜利后，一九四六年起，三校先后独立。在上海的仍称：国立交通大学；在唐山的改称：国立唐山工程学院；在北平的改称：国立北平铁道管理学院。解放战争后期，国民党败局已定，开始把交大的一些名教授带去台湾，如凌鸿勋、李熙谋等，正是他们后来在台湾“恢复”了国立交通大学（即今新竹交通大学），现在已经是亚洲知名学府，实力远超大陆四所交大。 后历经数次的分分合合、更名和迁移，交通大学北京学校演变成为北方交通大学（后改名为北京交通大学），交通大学唐山学校演变为西南交通大学，交通大学上海学校演变为上海交通大学和西安交通大学。1956年，交通大学(上海)部分迁至西安。1959年，上海部分正式定名为上海交通大学，西安部分正式定名为西安交通大学。 北京交通大学北京交通大学是教育部直属、由教育部和铁道部共建的全国重点大学，是全国首批博士、硕士学位授予高校，是首批进入国家“211工程”建设的高校，1997年被评为首批全国本科教学工作优秀学校，2005年被确定为教育部大学英语教学改革示范点项目学校之一，2004年6月经教育部批准正式设立研究生院。2003年，学校恢复使用“北京交通大学”校名。饮水思源，爱国荣校”，如今，有着百余年辉煌历史的北京交通大学，肩负

x-t图象和v-t图象 专题及练习(有答案)

-t图像和v-t图象 x—t图象和v—t图象专题姓名____________

【例1】请根据以下图象，说明物体各阶段的运动情况 （1）质点做OA 段做什么运动 （1）质点做OA 段做什么运动 （2）质点做AB 段做什么运动 （2）质点做AB 段做什么运动 （3）质点做BC 段做什么运动 （3）质点做BC 段做什么运动 （4）质点做CD 段做什么运动 （4）质点做CD 段做什么运动 【例2】请根据以下图象，说明物体各阶段的运动情况 练习 1．右图为某物体做直线运动的v －t 图象，关于物体在前4 s 的运动情况，下列说法正确的是( ) A ．物体始终向同一方向运动 B ．物体的加速度大小不变，方向与初速度方向相同 C ．物体在前2 s 内做减速运动 D ．物体在前2 s 内做加速运动 2．A 、B 两个物体在同一地点，沿同一直线做匀变速直线运动，它们的速度图象如右图所示，则( ) A ．A 、B 两物体运动方向一定相反 B ．前4 s 内A 、B 两物体的位移相同 C ．t ＝4 s 时，A 、B 两物体的速度相同 D ．A 物体的加速度比B 物体的加速度大 3．某物体运动的速度—时间图象如右图所示，则物体做( ) A ．往复运动 B ．匀变速直线运动 C ．朝某一方向的直线运动 D ．不能确定

t /s 4．（双选）甲和乙两个物体在同一直线上运动，它们的v －t 图象分别如图中的a 和b 所示．在t 1时刻( ) A ．它们的运动方向相同 B ．它们的运动方向相反 C ．甲的速度比乙的速度大 D ．乙的速度比甲的速度大 5．下列关于匀速直线运动的x 一t 图象、v 一t 图象的说法正确的有( ) A ．x 一t 图象表示物体运动的轨迹，v 一t 图象不表示物体运动的轨迹 B ．在x 一t 图象中不能表示出物体速度的大小 C ．在v 一t 图象中可以表示出物体速度的大小和某段时间t 内的位移 D ．x 一t 图象一定经过坐标原点 6．两个物体a 、b 同时开始沿同一条直线运动。从开始运动起计时，它们的位移图 象如右图所示。关于这两个物体的运动，下列说法中正确的是( ) A.开始时a 的速度较大，加速度较小 B.a 做匀减速运动，b 做匀加速运动 C.a 、b 速度方向相反，v 大小之比是2∶3 D.在t =3s 时a 、b 速度相等且相遇 7．如图所示为A 、B 两人在同一直线上运动的位移图像，图像表示 ( ) A ．0～2秒内A 、B 两人同向而行 B ．0～2秒内A 的速度比B 的速度大 C ．在5 s 内，A 走的路程比B 走的路程多 D ．在5 s 内，A 的位移比B 的位移大 8．本校开展无线电定位"搜狐"比赛，有甲、乙两人从如图所示的同一地点O 同时出发，并同时到达地点A 搜到狐狸，两人的搜狐路径已在图中标出，则( ) A.两人运动的平均速度相等 B.甲的平均速度大于乙的平均速度 C.甲的路程小于乙的路程 D.甲的位移小于乙的位移

基于最大相似度区域合并的交互式图像分割

基于最大相似度区域合并的交互式 图像分割 一．实验目的 实现一种可以将初步分割过后的图片进行目标与背景分离的算法，即基于最大相似度区域合并的交互式图像分割算法。 图像分割是图像分析及计算机视觉系统中的重要环节。只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取、参数测量和识别，使得更高层的图像分析和理解成为可能，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。因此，可以说图像分割是图像处理中最为重要的环节。本次实验中提出的算法可以很好地实现图像分割的目的。 二．实验背景知识及原理 1、Meanshift算法初始分割图片 区域合并的前提是输入图片为已被其他方法分割为小区域的图片，本文主要使用了均值漂移分割法（meanshift）。经过分割后的图像如下图所示： 2、区域表示和相似性度量 本文采用RGB颜色空间估计的颜色直方图表示图像中的每个区域，当然，其它颜色空间，如HSI和Lab等，也可用于对区域建模。将RGB颜色空间量子化

为16x16x16=4096箱格，然后计算每个区域的归一化直方图。为了度量区域之间的相似性．选择巴氏系数测量区域R 和Q 的相似度： ∑=?=4096 1u u Q u R Hist Hist Q)R,(ρ 上式中，u R Hist 和u Q Hist 分别表示区域R 和Q 的直方图。上标u 表示直方图 的第u 个箱格。两个区域的内容相似度越大，直方图越相似，巴氏系数就越高。由此，可以通过计算巴氏系数来比较不同区域之间的相似度。 3、目标和背景的标记 用户只用做一小部分的标记：绿色标记目标，蓝色标记背景。用以下符号来表示相关区域： M B ：标记为背景的区域；M O ：标记为目标的区域；N ：未标记区域。 4、基于最大相似度的区域合并准则 （1）Q 是R 的邻近区域，用1,2,...q i Q i Q }{S S == 表示Q 的邻近区域，显然Q S R ∈。 （2）计算Q 与所有邻近区域之间的相似度q i ,...,2,1),S Q,(Q i =ρ。 （3）当)S Q,(max )Q R,(Q i ,...,2,1ρρq i == 时，R 与Q 合并。 5、合并过程 整个合并过程共分为两个阶段，这两个阶段循环进行。 主要算法： while 上次循环中有区域被合并 阶段一; 阶段二; end; 其中： 阶段一：（将N 中的区域和M B 中的区域合并） （1-1）对每个M B 中的区域B ，它的邻近区域的集合为1,2,...r i i B }{A S ==。 （1-2）对每个不在M B 中的区域A i ，它的邻近区域的集合1,2,...q j A j A }{A S i i ==， 因此有i A S B ∈。

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

2015年上海交大专业介绍

上海交大各院系专业介绍 2013年，交大自主招生申请大类专业如下表，在其中40多个招生大类科目中任选5个作为志愿： 上海交通大学2013年本科招生专业一览表

注：1、未注明年制的专业均为四年制 2、未注明科类的专业均为理工类 上海交通大学医学院2013年本科招生专业一览表 热门专业介绍 安泰经济与管理学院 学院是学校国际化程度最高的学院之一，与美国哈佛大学、耶鲁大学、MIT 斯隆管理学院、宾大沃顿商学院、密西根大学、华盛顿大学、德州大学奥斯汀商学院等50 多所海外著名大学的商学院建立了广泛的合作关系。在校留学生近200 人，每年有150 余名学生赴

海外进行交流，常年有数十名外籍教师参与教学，在国际化教学方面取得很大成果，在国内外享有较高的声誉。 招生模式： 1. 直接从高中生中招收。学生入学后不分专业进入经济与管理大类学习。一年级下学期有意向读会计的学生可申请进入会计学专业学习。其他同学则在经济学类修读，第三学年末根据自己的意愿申报专业。可申报的专业有经济学、金融学和国际经济与贸易，不可报管理类的。 2.从交大理工科院系二年级学生中择优招收学生转入安泰经济与管理学院，攻读工商管理专业，按照国际通行的工商管理学士（BBA）模式培养。 特色项目： 邹至庄班——学院从2010 级开始，每年在一年级本科生中挑选30 人，培养潜在高端经济学学术人才。该班设立专门的课程体系，强化数学和经济学基础教育，注重严格的、规范的主流经济学研究范式和研究能力的训练，配备最优秀的国际化师资，为每位学生配备导师，为优秀学生提供海外半年～一年的交流学习机会。 金融全英语专业项目——课程设置与世界一流大学接轨，由毕业和执教于世界一流大学的经济学和金融学教授承担专业基础课的教学，聘请金融业界高层管理人员担任部分专业实践性课程的教学，以培养具有国际视野的优秀应用型人才。 ACCA 国际班——课程全部由海外ACCA 会员教师全英语授课。该国际班学生在每年的ACCA 考试中，成绩名列前茅。 IMA 项目—— IMA（International Marketing Analyst）项目是中国唯一的一个针对国际市场营销分析的本科生培养项目。采用全新的培养模式，实现教学与实践的零距离接触；采用英语（或双语）教学，并通过国际交换项目，增强学生跨文化市场研究的能力。

图像分割技术的发展

第25卷第5期2002年10月 鞍山钢铁学院学报 Journal of Anshan Institute of I.&S.T echnology V ol.25N o.5 Oct.,2002图像分割技术的发展 欧阳鑫玉,赵楠楠,宋　蕾,谢元旦 (鞍山科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山　114044) 摘　要:图像分割是图像处理中的一项关键技术,也是一经典难题,从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通过标准.本文对图像分割方法中的域值分割方法、边缘检测方法和区域提取方法等作了一概述,并介绍了一些近年来出现的各种新方法和对分割评价标准的研究情况.最后,指出了图像分割技术今后的发展方向. 关键词:图像分割;发展;关键技术 中图分类号:T N911173　文献标识码:A　文章编号:1000Ο1654(2002)05Ο0363Ο06 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.然而,由于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,还没有制定出选择合用分割算法的标准,这给图像分割技术的应用带来许多实际问题[1].文献[1]和[2]介绍了图像分割技术的许多研究结果和方法,最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法.本文将对一些经典的原有方法和新出现的方法作一简单的概述. 多年来人们对图像提出了不同的解释和表达,借助集合概念对图像分割可给出如下定义[1]: 令集合R代表整个图像区域,对R的分割可看做将R分成N个满足下列五个条件的非空子集(子区域)R1,R2,…,R N:(1)∪N i=1 R i=R;(2)对所有的i和j,i≠j,有R i∩R j=<;(3)对i=1,2,…,N,有P(R i)=T rue;(4)对i≠j,有P(R i∪R j)=False;(5)对i=1,2,…,N,有R i是连通的区域.其中P(R i)是对所有在集合R i中元素的逻辑谓词,<代表空集. 对图像分割的研究可以分为对分割方法的研究和对分割评价标准的研究. 1　图像分割方法 图像分割方法有多种分类方式,本文将分割方法分为4类:(1)阈值分割方法;(2)边缘检测方法; (3)区域提取方法;(4)结合特定理论工具的分割方法. 111　阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40年前,现已提出了大量算法.对灰度图像的取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值,然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的象素分为两类.这两类象素一般分属图像的两类区域,从而达到分割的目的.从该方法中可以看出,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.阈值分割方法根据图像本身的特点,可分为单阈值分割方法和多阈值分割方法;也可分为基于象素值的阈值分割方法、基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位置的阈值分割方法.若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. 收稿日期:2002-05-15. 作者简介:欧阳鑫玉(1974-),男,湖南湘潭人,助教.

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

第20卷第6期2000年12月北京理工大学学报JOurnaI Of Beijing InStitute Of TechnOIOgy VOI.20NO.6Dec.2000 文章编号21001-0645(2000)06-0720-05几种图像分割算法在CT 图像分割上的 实现和比较 杨 加19吴祈耀19田捷29杨骅2(1-北京理工大学电子工程系9北京1000 1;2-中国科学院自动化研究所9北京1000 0)摘要2对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割 区域生长分割以及阈值 分割算法进行了探讨9并且结合实际CT 片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和 可用性强的结果.实验表明2阈值分割对于CT 切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面 积不大的区域进行分割9分割效果较好;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9计算时 间较长9但对于边缘较平滑的区域9同样具有较好的实际效果.几种算法的评估为其在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 关键词2图像分割算法;CT 图像分割;交互式分割;阈值分割;区域生长分割 中图分类号2TN 911-73文献标识码2A 收稿日期220000625 基金项目2国家自然科学基金资助项目(69 43001);国家 63 计划项目作者简介2杨加9男91975年生9硕士生. 图像分割可以分解为两个任务9即识别(recOgnitiOn )和描绘(deIineatiOn ).识别的目的在于确定目标物体的大致位置并区别于图像中的其它物体;而描绘的任务在于精确定义和刻画图像中目标物体的区域或边缘的空间范围.人的识别能力通常强于计算机算法9另一方面9计算机算法的描绘能力则优于操作者(人).因此既能利用操作者强大的识别能力9又能利用计算机算法的描绘能力的交互式图像分割则越来越受到人们的关注.在医学领域中9图像分割是病变区域提取 特定组织测量以及实现三维重建的基础9因此图像分割技术在医学图像处理中具有十分重要的意义[1].作者探讨了3种目前在图像分割上得到较多实际应用的分割算法9并结合实际CT 片图例进行了实验研究9得到较为满意和可用性强的结果;最后对这几种方法进行了评估9为这些算法在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 1 交互式分割算法1-1基本理论及算法描述 动态规划方法最早应用于图像边缘跟踪[2].可以将图像边缘检测看作一个优化问题[3]9并将其表述为找出一目标函数V =V (I 19I 29I 39~9I H )的最优值M (如取最小值min )9得V 取最优值时的一组自变量值(I 19I 29I 39I 49~9I H 9).若变量离散9目标函数没有特定规律可循时9则该问题将包括一个极大的解空间.如果这个目标函数能够描述成如下形式2 V =V (I 19I 29I 39~9I N )=V 0(I 09I 1)+V 1(I 19I 2)+~+V H-1(I H-19I H )

MRI基本知识总结

MRI基本知识总结 2014-09-05朗润医疗 1加权像高信号的产生机制 一般认为，T1加权像上的高信号多由于出血或脂肪组织引起。但近年来的研究表明，T1加权高信号尚可见于多种颅内病变中，包括肿瘤、脑血管病、代谢性疾病以及某些正常的生理状态下。 在射频脉冲的激发下，人体组织内氢质子吸收能量处于激发状态。射频脉冲终止后，处于激发状态的氢质子恢复其原始状态，这个过程称为弛豫。在弛豫过程中，氢质子将其吸收的能量释放到周围环境中，若质子及所处晶格中的质子也以与Larmor频率相似的频率进动，那么氢质子的能量释放就较快，组织的T1弛豫时间越短，T1加权像其信号强度就越高。T1弛豫时间缩短者有3种情况：其一为结合水效应；其二为顺磁性物质；其三为脂类分子。 一．结合水效应 小分子的自由水（如脑脊液）具有非常高的运动频率，它的运动频率要远高于MRI的Larmor频率，其T1弛豫时间也远长于身体内其他组织，所以在T1加权像上呈低信号。如在水中加入大分子的蛋白质，那么具有极性的水分子会被带有电荷的蛋白质分子吸引而结合在蛋白质分子上，从而形成一个蛋白质水化层。在此蛋白分子水化层内的水分子受蛋白分子的吸引，致使水分子的运动频率下降，接近于Larmor频率。使其T1驰豫时间缩短，故T1加权成像时呈现出高信号改变。 二．顺磁性物质 顺磁性物质的特点是含有不成对的电子，常见的有铁、铬、钆、锰等金属、稀土元素及自由基。在磁场中顺磁性物质的磁进动与组织内质子进动相互作用，产生一个随机变化的局部微小磁场，这个微小磁场的变化频率与Larmor频率接近，从而使T1弛豫时间缩短。 三．脂类分子 纯水分子非常小，运动频率非常高，远高于Larmor频率。大分子如蛋白质和DNA分子运动频率较慢，低于Larmor频率。所以大、小分子在T1加权上均呈低信号。脂类分子为中等大小，其运动频率高于蛋白质，低于纯水，与Larmor频率相似，所以T1弛豫时间短，T1加权像呈高信号。 正常脑组织的MR信号特点 水 水分子较小，它们处于平移、摆动和旋转运动之中，具有较高的自然运动频率，这部分水在MRI称为自由水。如果水分子依附在运动缓慢的较大分子蛋白质周围而构成水化层，这些水分子的自然运动频率就有较大幅度的减少，这部分水又被称为结合水。自由水运动频率明显高于Larmor共振频率，因此，T1弛豫缓慢，T1时间较长；较大的分子蛋白质其运动频率明显低于Larmor 共振频率，故T1弛豫同样缓慢，T1时间也很长。 结合水运动频率介于自由水与较大分子之间，可望接近Larmor共振频率，因此T1弛豫颇有成效，T1时间也较上述二者明显缩短。局部组织含水量稍有增加，不管是自由水还是结合水，MR信号均可发生显而易见的变化，相比之下，后者更为明显。 认识自由水与结合水的概念有助于认识病变的内部结构，有利于对病变作定性诊断。CT检查由于囊性星形细胞瘤的密度与脑脊液密度近似而难以鉴别，而MRI检查由于囊性星形细胞瘤中的液体富含蛋白质，其T1时间短于脑脊液，在T1加权像中呈较脑脊液信号为高的信号。 又如，MRI较CT更能显示脑软化。脑软化在显微镜下往往有较多由脑实质分隔的小囊组成，这些小囊靠近蛋白质表面的膜状结构，具有较多的结合水，T1较短，其图像比CT显示得更清楚。所以MRI所见较CT更接近于病理所见。再比如，在阻塞性脑积水时，脑脊液（相当于自由水）由脑室内被强行渗漏到脑室周围脑白质后，变为结合水，结合水在T1加权像中信号明显高于脑脊液，而在T2加权像中又低于脑脊液信号。综上所述，局部组织水份增加可分为自由水和结合水，前者引起T1明显延长而远离Larmor共振频率，后者造成T1稍有延长而接近Larmor频率而致使T1加权像上信号增强。

图像分割技术的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法 一．研究背景及意义 研究背景： 随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义： 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些区域感兴趣，称之为前景，这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中，图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割，使其在实