图像分割技术研究与应用
|
摘要
图像分割技术是图像识别、分析的基础,其主要应用领域包括智能移动机器人的场景理解、智能视频监控中的运动目标提取、基于内容的图像检索、基于内容的图像压缩等,本文首先对图像分割的基本理论和基于边缘的图像分割进行了详细阐述,简单介绍了一些常见的边缘检测方法和算子,给出了不同算子对同一幅图像进行分割的结果,并对结果进行了分析。在此基础上分别针对灰度图像和彩色图像的分割给出具体处理方法和实现过程。结合数学形态学、正交变换技术、运用扩展的微分算子提高算法的抗噪性,设计基于子块的区域生长方法,利用颜色信息减少彩色图像的过度分割。
Image segmentation is the basic task for image recognition and interpreting. Its applications include computer vision of mobile robots, extraction of moving objects in intelligent video monitoring systems, content based image retrieval, content based image compression, and so on. In this paper, the basic theory of image segmentation and image segmentation based on the edge introduced firstly, A brief introduction of common edge detection methods and operators is completed secondly, Finally, The result of image segmentation with different operators on the same image are given, In the paper processing procedure for grayscale images and color image segmentation are given. Combination of mathematical morphology, orthogonal transformation technology, and the expansion of the differential operator to enhance the anti-noise power and design of growing methods based on sub-block and color information for reducing over-segmentation is presented in details.
Image segmentation is the basic task for image recognition and interpreting. Its applications include computer vision of mobile robots, extraction of moving objects in intelligent video monitoring systems, content based image retrieval, content based image compression, and so on. In this paper, the basic theory of image segmentation and image segmentation based on the edge introduced firstly, A brief introduction of common edge detection methods and operators is completed secondly, Finally, The result of image segmentation with different operators on the same image are given, In the paper processing procedure for grayscale images and color image segmentation are given. Combination of mathematical morphology, orthogonal transformation technology, and the expansion of the differential operator to enhance the anti-noise power and design of growing methods based on sub-block and color information for reducing over-segmentation is presented in details.
引文
[1]张毓晋.图像分割.北京:科学出版社.2001年.
[2]沈海.一种基于类推思想的图像分割方法.计算机工程与应用.2006年09月.
[3]石扬.基于相位信息的图像边缘检测算法研究.[硕士论文].大连理工大学.2007年.
[4]李久权,王平,王永强.CT图像分割几种算法.微计算机信息.2006年04月.
[5]王坤.数字图像分割和质量评价方法的研究.[硕士论文].沈阳:东北大学。2006年.
[6]李朝晖,陈明.基于小波和自学习神经网络的图像分割.计算机应用研究 2006年01月.
[7]杨群.基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究:[硕士论文].江西:南昌大学计算机学院.2006年.
[8]杨晖,曲秀杰.图像分割方法综述.电脑开发与应用.2005年03月.
[9]陈敏.一种自动识别最优阈值的图像分割方法.计算机应用与软件.2006年04月
[10]李卓,郭立红.快速图像处理中阈值选取方法的比较研究.2005年03月.
[11]王萍,苏秀琴,刘雅.给予区域合并的动态阈值分割算法.光子学报.2004年.
[12]修春波,刘向东,张宇河.基于混沌优化的最佳熵阈值的图像分割.计算机工程与应用.2004年.
[13]张谦,耿国华,周明全.基于阈值和snake模型的三维医学图像自动分割.微机发展.2005年
[14]陆剑锋,林海,潘志庚,等.自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用[J].计算机辅助设计与图形学学报.2005年.
[15]杨晓强,魏生民,汪焰恩.一种基于知识模型的CT图像分割方法.计算机应用研究.2005年.
[16]王勇.数字图像设备颜色特征化及其再现理论与技术研究.[硕士论文].浙江:浙江大学.2006年.:
[17]夏勇.基于特征的纹理图像分割技术研究.西安:西北工业大学.2008年.
[18]Iseki F.Extraction of 30 tree structure of blood vessels in lung area from chest CT images.In:Lemke HU,ed.Proceedings of the 12thlnternational Symposium and Exhibition of Computer Assisted Radi-ologyangSurgery Netherland:ElsevierScience.1998年.
[19]Zheng Lin,Jesse Jin,Hugues Talbot.Unseeded region growing for color image segmentation.Visual Information Processing,2001:64-71.
[20]MichaeiH.F.Wilkinson.Optimizing edge detector sforrobustautomatie thresholdselection:CoPing thEdgeCurvatureandNoise.GraPhicalModelsandImageProeessing 1998,60:385-401
[21]Chen CW,LuoJ,Parker KJ,et.al.A knowledge based approach to volumetric medical image segmentation[C].IEEE International Con-ference on Image Processing.2004年.
[22]Gang WU,Chunhong PAN,Veronique PRINET,Songde MA.A Land Use Classification Method Based on Region and Edge Information Fusion.Principles and Methods for Remote Sensing Application and Analysis,Beijing,2004:53-61.
[23]ZiouD,TabboneS.Amultisealeedgedetector.PattemReeognition,1993,26(9):1305-1314
[24]PEMMARAJUS,MITRAS,SHIEHY,etal.Multiresolution wavelet decomposition and neuro-fuzzyclusteringfor segmentation of radiographic images[J].Proceedings of the Eighth Annual IEEE Sym-posium on Computer-Based Medical Systems(CBMS'95).2004年.
[25]Arambula CosioF,Davies B L.Automated prostate recognition:a key process for clinically effective robotic prostatectomy[J].Med Biol Eng Comput.2006年.
[26]Chen D,Sun Y.Aself-learningsegmentation framework the Taguchi approach[J].Comput Med ImagingGraph,2000年.
[27]ALl M A,DOOLEY L S,KARMAKAR G C.Fuzzy image segmentation combing ring and elliptic shaped clustering algorithms[C]//MARIO C.International Conference on Information Technology:Coding and Computing(ITCC 05)-Volume Ⅱ.Nevada:IEEE CS Press,2005:118-122.
[28]Kenneth,R.Castleman.Digital Image Processing.Prince Hall.2006年.
[29]KimDY,KimJ H,NohSM,et.al.Pulmonary nodule detection us-ingchest CTimages[J].Acta Radiol.2003,44(3):252-257.
[30]Milan Sonka,等.图像处理、分析与机器视觉[M].2版.北京:人民邮电出版社,2000.
[31]郭建甲.基于数字图像处理技术的水厂自动加矾系统.[硕士论文].南京:河海大学.2005年.
[32]杨枝灵,王开.Visual C++数字图像获取、处理及实践应用.北京:人民邮电出版社.2003年1月.
[33]张树忠.基于Canny理论的彩色图像边缘检测:[硕士论文].四川:成都理工大学。2006年.
[34]潘天工.汽车牌照自动识别系统的研究.[硕士论文].哈尔滨理工大学。2006年.
[35]马英辉,韩焱.彩色图像分割方法综述.科技情报开发与经济.2006年04月.
[36]周猛.图像边缘检测技术在车锁识别打码系统中的应用研究.[硕士论文].安徽:合肥工业大学。2006年.
[37]林开颜,吴军辉,徐立鸿.彩色图像分割方法综述.中国图象图形学报 2005年01月.
[38]26屈彬,王景熙.一种基于区域增长规则的快速边缘跟踪算法.四川大学学报,2002,34(2):10-14.
[39]赵昕,陈宜金,栾咏雪.数字图像中的边缘检测算法[J].科技信息,2006,11(3):3-5.
[40]张晓芸.彩色图像分割算法的研究与实现[硕士学位论文].重庆:重庆大学.2005年
[41]王振杰,盛焕华.一种基于边缘梯度的图像分割方法[J].计算机应用研究,2004,21(2):254-257.
[2]沈海.一种基于类推思想的图像分割方法.计算机工程与应用.2006年09月.
[3]石扬.基于相位信息的图像边缘检测算法研究.[硕士论文].大连理工大学.2007年.
[4]李久权,王平,王永强.CT图像分割几种算法.微计算机信息.2006年04月.
[5]王坤.数字图像分割和质量评价方法的研究.[硕士论文].沈阳:东北大学。2006年.
[6]李朝晖,陈明.基于小波和自学习神经网络的图像分割.计算机应用研究 2006年01月.
[7]杨群.基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究:[硕士论文].江西:南昌大学计算机学院.2006年.
[8]杨晖,曲秀杰.图像分割方法综述.电脑开发与应用.2005年03月.
[9]陈敏.一种自动识别最优阈值的图像分割方法.计算机应用与软件.2006年04月
[10]李卓,郭立红.快速图像处理中阈值选取方法的比较研究.2005年03月.
[11]王萍,苏秀琴,刘雅.给予区域合并的动态阈值分割算法.光子学报.2004年.
[12]修春波,刘向东,张宇河.基于混沌优化的最佳熵阈值的图像分割.计算机工程与应用.2004年.
[13]张谦,耿国华,周明全.基于阈值和snake模型的三维医学图像自动分割.微机发展.2005年
[14]陆剑锋,林海,潘志庚,等.自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用[J].计算机辅助设计与图形学学报.2005年.
[15]杨晓强,魏生民,汪焰恩.一种基于知识模型的CT图像分割方法.计算机应用研究.2005年.
[16]王勇.数字图像设备颜色特征化及其再现理论与技术研究.[硕士论文].浙江:浙江大学.2006年.:
[17]夏勇.基于特征的纹理图像分割技术研究.西安:西北工业大学.2008年.
[18]Iseki F.Extraction of 30 tree structure of blood vessels in lung area from chest CT images.In:Lemke HU,ed.Proceedings of the 12thlnternational Symposium and Exhibition of Computer Assisted Radi-ologyangSurgery Netherland:ElsevierScience.1998年.
[19]Zheng Lin,Jesse Jin,Hugues Talbot.Unseeded region growing for color image segmentation.Visual Information Processing,2001:64-71.
[20]MichaeiH.F.Wilkinson.Optimizing edge detector sforrobustautomatie thresholdselection:CoPing thEdgeCurvatureandNoise.GraPhicalModelsandImageProeessing 1998,60:385-401
[21]Chen CW,LuoJ,Parker KJ,et.al.A knowledge based approach to volumetric medical image segmentation[C].IEEE International Con-ference on Image Processing.2004年.
[22]Gang WU,Chunhong PAN,Veronique PRINET,Songde MA.A Land Use Classification Method Based on Region and Edge Information Fusion.Principles and Methods for Remote Sensing Application and Analysis,Beijing,2004:53-61.
[23]ZiouD,TabboneS.Amultisealeedgedetector.PattemReeognition,1993,26(9):1305-1314
[24]PEMMARAJUS,MITRAS,SHIEHY,etal.Multiresolution wavelet decomposition and neuro-fuzzyclusteringfor segmentation of radiographic images[J].Proceedings of the Eighth Annual IEEE Sym-posium on Computer-Based Medical Systems(CBMS'95).2004年.
[25]Arambula CosioF,Davies B L.Automated prostate recognition:a key process for clinically effective robotic prostatectomy[J].Med Biol Eng Comput.2006年.
[26]Chen D,Sun Y.Aself-learningsegmentation framework the Taguchi approach[J].Comput Med ImagingGraph,2000年.
[27]ALl M A,DOOLEY L S,KARMAKAR G C.Fuzzy image segmentation combing ring and elliptic shaped clustering algorithms[C]//MARIO C.International Conference on Information Technology:Coding and Computing(ITCC 05)-Volume Ⅱ.Nevada:IEEE CS Press,2005:118-122.
[28]Kenneth,R.Castleman.Digital Image Processing.Prince Hall.2006年.
[29]KimDY,KimJ H,NohSM,et.al.Pulmonary nodule detection us-ingchest CTimages[J].Acta Radiol.2003,44(3):252-257.
[30]Milan Sonka,等.图像处理、分析与机器视觉[M].2版.北京:人民邮电出版社,2000.
[31]郭建甲.基于数字图像处理技术的水厂自动加矾系统.[硕士论文].南京:河海大学.2005年.
[32]杨枝灵,王开.Visual C++数字图像获取、处理及实践应用.北京:人民邮电出版社.2003年1月.
[33]张树忠.基于Canny理论的彩色图像边缘检测:[硕士论文].四川:成都理工大学。2006年.
[34]潘天工.汽车牌照自动识别系统的研究.[硕士论文].哈尔滨理工大学。2006年.
[35]马英辉,韩焱.彩色图像分割方法综述.科技情报开发与经济.2006年04月.
[36]周猛.图像边缘检测技术在车锁识别打码系统中的应用研究.[硕士论文].安徽:合肥工业大学。2006年.
[37]林开颜,吴军辉,徐立鸿.彩色图像分割方法综述.中国图象图形学报 2005年01月.
[38]26屈彬,王景熙.一种基于区域增长规则的快速边缘跟踪算法.四川大学学报,2002,34(2):10-14.
[39]赵昕,陈宜金,栾咏雪.数字图像中的边缘检测算法[J].科技信息,2006,11(3):3-5.
[40]张晓芸.彩色图像分割算法的研究与实现[硕士学位论文].重庆:重庆大学.2005年
[41]王振杰,盛焕华.一种基于边缘梯度的图像分割方法[J].计算机应用研究,2004,21(2):254-257.