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图像识别分割办法
图像识别分割办法
基于阈值的分割办法
阈值分割办法作为一种常见的区域并行技术,就是用一个或几个阈值将图像的灰度直方图分红几个类,以为图像中灰度值在同一类中的像素属于同一物体。由于是直接应用图像的灰度特性,因而计算便当简明、适用性强。显然,阈值分割办法的关键和难点是如何获得一个适宜的阈值。而实践应用中,阈值设定易受噪声和光亮度影响。近年来的办法有:用最大相关性准绳选择阈值的办法、基于图像拓扑稳定状态的办法、Yager测度极小化办法、灰度共生矩阵办法、方差法、熵法、峰值和谷值剖析法等,其中,自顺应阈值法、最大熵法、含糊阈值法、类间阈值法是对传统阈值法改良较胜利的几种算法。更多的状况下,阈值的选择会综合运用2种或2种以上的办法,这也是图像分割开展的一个趋向。
特性
阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。全局阈值关于灰度相差很大的不同目的和背景能停止有效的分割。当图像的灰度差别不明显或不同目的的灰度值范围有堆叠时,应采用部分阈值或动态阈值分割法。另一方面,这种办法只思索像素自身的灰度值,普通不思索空间特征,因此对噪声很敏感。在实践应用中,阈值法通常与其他办法分离运用。
基于边缘的分割办法
基于边缘检测的分割办法试图经过检测包含不同区域的边缘来处理分割问题,是最常用的办法之一。通常不同的区域之间的边缘上像素灰度值的变化常常比拟猛烈,这是边缘检测得以完成的主要假定之一。常用灰度的一阶或者二阶微分算子停止边缘检测。常用的微分算子有一次微分(sobel算子,Robert算子等),二次微分(拉普拉斯算子等)和模板操作(Prewit算子,Kirsch算子等)。
特性
基于边缘的分割办法其难点在于边缘检测时抗噪性和检测精度之间的矛盾。若进步检测精度,则噪声产生的伪边缘会招致不合理的轮廓;若进步抗噪性,则会产生轮廓漏检和位置偏向。为此,人们提出各种多尺度边缘检测办法,依据实践问题设计多尺度边缘信息的分离计划,以较好的统筹抗噪性和检测精度。
基于区域的分割办法
区域分割的本质就是把具有某种类似性质的像索连通,从而构成最终的分割区域。它应用了图像的部分空间信息,可有效地克制其他办法存在的图像分割空间小连续的缺陷。在此类办法中,假如从全图动身,按区域属性特征分歧的原则决议每个像元的区域归属,构成区域图,常称之为区域生长的分割办法。假如从像元动身,按区域属性特征分歧的原则,将属性接近的连通像元汇集为区域,则是区域增长的分割办法。若综合应用上述两种办法,就是团结兼并的办法。它是先将图像分割成很多的分歧性较强的小区域,再按一定的规则将小区域交融成大区域,到达分割图像的目的。
特性
基于区域的分割办法常常会形成图像的过度分割,而单纯的基于边缘检测办法有时不能提供较好的区域构造,为此可将基于区域的办法和边缘检测的办法分离起来,发挥各自的优势以取得更好的分割效果。
基于聚类剖析的图像分割办法
特征空间聚类法停止图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示,依据它们在特征空间的汇集对特征空间停止分割,然后将它们映射回原图像空间,得到分割结果。其中,K均值、含糊C均值聚类(FCM)算法是最常用的聚类算法。K均值算法先选K个初始类均值,然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。含糊C均值算法是在含糊数学根底上对K均值算法的推行,是经过最优化一个含糊目的函数完成聚类,它不像K均值聚类那样以为每个点只能属于某一类,而是赋予每个点一个对各类的从属度,用从属度更好地描绘边缘像素亦此亦彼的特性,合适处置事物内在的不肯定性。应用含糊C均值(FCM)非监视含糊聚类标定的特性停止图像分割,能够减少人为的干预,且较合适图像中存在不肯定性和含糊性的特性。
聚类办法应留意几个问题:
(1)聚类的类数如何肯定。
(2)怎样肯定聚类的有效性原则。
(3)聚类中心的位置和特性事前不分明时,如何设置初始值。
(4)运算的开支。
并且FCM算法对初始参数极为敏感,有时需求人工干预参数的初始化以接近全局最优解,进步分割速度。另外,传统FCM算法没有思索空间信息,对噪声和灰度不平均敏感。
基于小波变换的分割办法
基于小波变换的阈值图像分割办法的根本思想是,首先由二进小波变换将图像的直方图合成为不同层次的小波系数,然后根据给定的分割原则和小波系数选择阈值门限,最后应用阈值标出图像分割的区域。整个分割过程是从粗到细,有尺度变化来控制,即起始分割由粗略的L2(R)子空间上投影的直方图来完成,假如分割不理想,则应用直方图在精密的子空间上的小波系数逐渐细化图像分割。分割算法的计算馈与图像尺寸大小呈线性变化。小波变换为信号在不同尺度上的剖析和表征提供了一个准确和统一的框架。从图像分割的角度来看,小波合成提供了一个数学上完备的描绘;小波变换经过选取适宜的滤波器,能够极大地减少或去除所提取的不同特征之间的相关性,不只具有“变焦”特性,而且在完成上有快速算法。
特性
小波变换是一种多尺度、多通道的剖析工具它是空域和频域的局域变换,因此能有效地从信号中提取信息,经过伸缩战争移等运算功用对函数或信号停止多尺度剖析,处理了傅立叶变换不能处理的许多问题。近年来多进制小波开端用于边缘检测。另外,应用正交小波基的小波变换也可提取多尺度边缘,并可经过对图像奇特度的计算和估量来辨别一些边缘的类型。
基于数学形态学的分割办法
数学形态学是一种非线性滤波办法,能够用于抑止噪声、特性提取、边缘检测、图像分割等图像处置问题。数学形态学首先被用来处置二值图像,后来也被用来处置灰度图像,如今又有学者开端用软数学形态学和含糊形态学来处理计算机视觉方面的问题。数学形态学的特性是能将复杂的外形停止合成,并将有意义的外形重量从无用的信息中提取出来。它的根本思想是应用一个称为构造元素的探针来搜集图像的信息,当探针在图像中不时的挪动时,不只可依据图像各个局部间的互相关系来理解图像的构造特征,而且应用数学形态学根本运算还能够结构出许多十分有效的图像处置与剖析办法。其根本的形态运算是腐蚀与收缩。腐蚀具有使目的减少、目的内孔增大以及外部孤立噪声消弭的效果;而收缩是将图像中与目的物体接触的一切背景点兼并到物体中的过程,结果是使目的增大、孔径减少,能够增补目的中的空间,使其构成连通域。数学形态学中另一对根本运算办法是开运算和闭运算。开运算具有消弭图像是细小物体,并在物体影响纤细处别离物体战争滑较大物体边境的作用;闭运算具有填充物体影像内细小空间, 接临近物体战争滑边境的作用。
特性
数学形态学应用于图像分割,具有定位效果好、分割精度高、抗噪声性能好的特性。同时这种办法也有着本身的局限性:由于在图像处置的前期工作中,采用数学形态学的开(闭)运算,停止图像处置后,仍然存在大量与目的不符的短线和孤立点;由于预处置工作的不彻底,还需求停止一系列的基于点的开(闭)运算,因而运算速度明显降落。如何将数学形态学与其它办法综合运用以克制这些缺陷,将是数学形态学以后的工作方向。衔接临近物体战争滑边境的作用。
基于人工神经网络的分割办法
近年来,人工神经网络辨认技术曾经惹起了普遍的关注,并应用于图像分割。基于神经网络的分割办法的根本思想是经过锻炼多层感知机来得到线性决策函数,然后用决策函数对像素停止分类来到达分割的目的
特性
用人工神经网络的办法分割图像,需求大量的锻炼数据。神经网络存在巨量的衔接,容易引入空间信息,能较好地处理图像中的噪声和不平均问题。选择何种网络构造是这种办法要处理的主要问题。
基于遗传学算法的分割办法
遗传算法(GA),是一种模仿自然选择和遗传机制的搜索和优化过程,它具有很强的全局优化搜索才能,是一种具有普遍适用性的自顺应搜索办法。它在搜索空间中是在种群中而不是在单点上停止寻优,它在求解过程中运用遗传操作规则而不是肯定性规则来工作。这些特性使得遗传算法很适于应用在图像分割中,特别是阈值分割法以及区域生长法中。应用GA的全局寻优才能及对初始位置的不敏感特性,能够改良图像分割的性能。
特性
遗传算法应用于图像分割,其难点在于顺应度函数的选择以及穿插概率和变异概率确实定。GA还有可能收敛于部分最优。可思索运用可以自顺应设置穿插概率和变异概率自顺应遗传算法以及和模仿退火法相分离的混合遗传算法。
阈值分割办法作为一种常见的区域并行技术,就是用一个或几个阈值将图像的灰度直方图分红几个类,以为图像中灰度值在同一类中的像素属于同一物体。由于是直接应用图像的灰度特性,因而计算便当简明、适用性强。显然,阈值分割办法的关键和难点是如何获得一个适宜的阈值。而实践应用中,阈值设定易受噪声和光亮度影响。近年来的办法有:用最大相关性准绳选择阈值的办法、基于图像拓扑稳定状态的办法、Yager测度极小化办法、灰度共生矩阵办法、方差法、熵法、峰值和谷值剖析法等,其中,自顺应阈值法、最大熵法、含糊阈值法、类间阈值法是对传统阈值法改良较胜利的几种算法。更多的状况下,阈值的选择会综合运用2种或2种以上的办法,这也是图像分割开展的一个趋向。
特性
阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。全局阈值关于灰度相差很大的不同目的和背景能停止有效的分割。当图像的灰度差别不明显或不同目的的灰度值范围有堆叠时,应采用部分阈值或动态阈值分割法。另一方面,这种办法只思索像素自身的灰度值,普通不思索空间特征,因此对噪声很敏感。在实践应用中,阈值法通常与其他办法分离运用。
基于边缘的分割办法
基于边缘检测的分割办法试图经过检测包含不同区域的边缘来处理分割问题,是最常用的办法之一。通常不同的区域之间的边缘上像素灰度值的变化常常比拟猛烈,这是边缘检测得以完成的主要假定之一。常用灰度的一阶或者二阶微分算子停止边缘检测。常用的微分算子有一次微分(sobel算子,Robert算子等),二次微分(拉普拉斯算子等)和模板操作(Prewit算子,Kirsch算子等)。
特性
基于边缘的分割办法其难点在于边缘检测时抗噪性和检测精度之间的矛盾。若进步检测精度,则噪声产生的伪边缘会招致不合理的轮廓;若进步抗噪性,则会产生轮廓漏检和位置偏向。为此,人们提出各种多尺度边缘检测办法,依据实践问题设计多尺度边缘信息的分离计划,以较好的统筹抗噪性和检测精度。
基于区域的分割办法
区域分割的本质就是把具有某种类似性质的像索连通,从而构成最终的分割区域。它应用了图像的部分空间信息,可有效地克制其他办法存在的图像分割空间小连续的缺陷。在此类办法中,假如从全图动身,按区域属性特征分歧的原则决议每个像元的区域归属,构成区域图,常称之为区域生长的分割办法。假如从像元动身,按区域属性特征分歧的原则,将属性接近的连通像元汇集为区域,则是区域增长的分割办法。若综合应用上述两种办法,就是团结兼并的办法。它是先将图像分割成很多的分歧性较强的小区域,再按一定的规则将小区域交融成大区域,到达分割图像的目的。
特性
基于区域的分割办法常常会形成图像的过度分割,而单纯的基于边缘检测办法有时不能提供较好的区域构造,为此可将基于区域的办法和边缘检测的办法分离起来,发挥各自的优势以取得更好的分割效果。
基于聚类剖析的图像分割办法
特征空间聚类法停止图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示,依据它们在特征空间的汇集对特征空间停止分割,然后将它们映射回原图像空间,得到分割结果。其中,K均值、含糊C均值聚类(FCM)算法是最常用的聚类算法。K均值算法先选K个初始类均值,然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。含糊C均值算法是在含糊数学根底上对K均值算法的推行,是经过最优化一个含糊目的函数完成聚类,它不像K均值聚类那样以为每个点只能属于某一类,而是赋予每个点一个对各类的从属度,用从属度更好地描绘边缘像素亦此亦彼的特性,合适处置事物内在的不肯定性。应用含糊C均值(FCM)非监视含糊聚类标定的特性停止图像分割,能够减少人为的干预,且较合适图像中存在不肯定性和含糊性的特性。
聚类办法应留意几个问题:
(1)聚类的类数如何肯定。
(2)怎样肯定聚类的有效性原则。
(3)聚类中心的位置和特性事前不分明时,如何设置初始值。
(4)运算的开支。
并且FCM算法对初始参数极为敏感,有时需求人工干预参数的初始化以接近全局最优解,进步分割速度。另外,传统FCM算法没有思索空间信息,对噪声和灰度不平均敏感。
基于小波变换的分割办法
基于小波变换的阈值图像分割办法的根本思想是,首先由二进小波变换将图像的直方图合成为不同层次的小波系数,然后根据给定的分割原则和小波系数选择阈值门限,最后应用阈值标出图像分割的区域。整个分割过程是从粗到细,有尺度变化来控制,即起始分割由粗略的L2(R)子空间上投影的直方图来完成,假如分割不理想,则应用直方图在精密的子空间上的小波系数逐渐细化图像分割。分割算法的计算馈与图像尺寸大小呈线性变化。小波变换为信号在不同尺度上的剖析和表征提供了一个准确和统一的框架。从图像分割的角度来看,小波合成提供了一个数学上完备的描绘;小波变换经过选取适宜的滤波器,能够极大地减少或去除所提取的不同特征之间的相关性,不只具有“变焦”特性,而且在完成上有快速算法。
特性
小波变换是一种多尺度、多通道的剖析工具它是空域和频域的局域变换,因此能有效地从信号中提取信息,经过伸缩战争移等运算功用对函数或信号停止多尺度剖析,处理了傅立叶变换不能处理的许多问题。近年来多进制小波开端用于边缘检测。另外,应用正交小波基的小波变换也可提取多尺度边缘,并可经过对图像奇特度的计算和估量来辨别一些边缘的类型。
基于数学形态学的分割办法
数学形态学是一种非线性滤波办法,能够用于抑止噪声、特性提取、边缘检测、图像分割等图像处置问题。数学形态学首先被用来处置二值图像,后来也被用来处置灰度图像,如今又有学者开端用软数学形态学和含糊形态学来处理计算机视觉方面的问题。数学形态学的特性是能将复杂的外形停止合成,并将有意义的外形重量从无用的信息中提取出来。它的根本思想是应用一个称为构造元素的探针来搜集图像的信息,当探针在图像中不时的挪动时,不只可依据图像各个局部间的互相关系来理解图像的构造特征,而且应用数学形态学根本运算还能够结构出许多十分有效的图像处置与剖析办法。其根本的形态运算是腐蚀与收缩。腐蚀具有使目的减少、目的内孔增大以及外部孤立噪声消弭的效果;而收缩是将图像中与目的物体接触的一切背景点兼并到物体中的过程,结果是使目的增大、孔径减少,能够增补目的中的空间,使其构成连通域。数学形态学中另一对根本运算办法是开运算和闭运算。开运算具有消弭图像是细小物体,并在物体影响纤细处别离物体战争滑较大物体边境的作用;闭运算具有填充物体影像内细小空间, 接临近物体战争滑边境的作用。
特性
数学形态学应用于图像分割,具有定位效果好、分割精度高、抗噪声性能好的特性。同时这种办法也有着本身的局限性:由于在图像处置的前期工作中,采用数学形态学的开(闭)运算,停止图像处置后,仍然存在大量与目的不符的短线和孤立点;由于预处置工作的不彻底,还需求停止一系列的基于点的开(闭)运算,因而运算速度明显降落。如何将数学形态学与其它办法综合运用以克制这些缺陷,将是数学形态学以后的工作方向。衔接临近物体战争滑边境的作用。
基于人工神经网络的分割办法
近年来,人工神经网络辨认技术曾经惹起了普遍的关注,并应用于图像分割。基于神经网络的分割办法的根本思想是经过锻炼多层感知机来得到线性决策函数,然后用决策函数对像素停止分类来到达分割的目的
特性
用人工神经网络的办法分割图像,需求大量的锻炼数据。神经网络存在巨量的衔接,容易引入空间信息,能较好地处理图像中的噪声和不平均问题。选择何种网络构造是这种办法要处理的主要问题。
基于遗传学算法的分割办法
遗传算法(GA),是一种模仿自然选择和遗传机制的搜索和优化过程,它具有很强的全局优化搜索才能,是一种具有普遍适用性的自顺应搜索办法。它在搜索空间中是在种群中而不是在单点上停止寻优,它在求解过程中运用遗传操作规则而不是肯定性规则来工作。这些特性使得遗传算法很适于应用在图像分割中,特别是阈值分割法以及区域生长法中。应用GA的全局寻优才能及对初始位置的不敏感特性,能够改良图像分割的性能。
特性
遗传算法应用于图像分割,其难点在于顺应度函数的选择以及穿插概率和变异概率确实定。GA还有可能收敛于部分最优。可思索运用可以自顺应设置穿插概率和变异概率自顺应遗传算法以及和模仿退火法相分离的混合遗传算法。
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