数字图像处理绪论 (24).ppt

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1、第七章医学图像分割医学图像处理Medical Image Processing基 本 思 想：假 设 图 象 是 由 具 有 不 同 灰 度 级 的 两类 区 域（目 标 与 背 景）组 成。根 据 图 像 中 要 提 取的 目 标 与 背 景 在 灰 度 特 性 上 的 差 异，选 择 一 个 合适 的 阈 值，以 确 定 图 像 中 每 一 个 像 素 应 该 属 于 目标区域还是背景区域，从而产生二值图像。适 用 范 围：适 用 于 物 体 与 背 景有 较 强 对 比（明 显 差 别）的 情况，且 要 求 背 景 或 物 体 的 灰 度比较单一。灰度不均匀原始图像 阈值图像阈值的选取是

2、阈值分割技术的关键原始图像 阈值图像通过手动选取得到阈值通过直方图得到阈值通过迭代计算得到阈值确定阈值的常用方法通过手动选取得到阈值通过直方图得到阈值灰度直方图会形成明显的双峰选 取 双 峰 间 的 谷 底 处 的 灰 度 值T作 为 阈 值，即 可 将 物 体 和 背 景 很好地分割开直方图得到阈值举例：双峰法的局限：通过迭代计算得到阈值基 本 思 路：先 选 择 一 个 阈 值 作为 初 始 值，然 后 进 行 迭 代 运 算，按 照 某 种 策 略 不 断 改 进 阈 值，直到满足给定的准则为止。关 键 技 术：阈 值 改 进 策 略 的 选择，应 能 使 算 法 快 速 收 敛 且 每

3、次 迭 代 产 生 的 新 阈 值 优 于 上 一次的阈值。迭代最优阈值分割全局最优阈值分割的常用方法 大津阈值分割（简称Otsu）迭代最优阈值分割：基本思想：通过迭代的方法自动产生一个较适合的阈值。算法步骤：n 用图像的平均灰度值作为初始阈值Tn 使 用T 分 割 图 像，产 生 两 组 像 素：G1 包 括 灰 度 级 大 于T 的 像 素，G2 包 括 灰 度 级 小 于 等 于T的像素n 计算G1 中像素的平均值并赋值给1，计算G2 中像素的平均值并赋值给2n 重新计算阈值：T=（1+2）/2n 重 复 步 骤 2 4，直 到 1和 2不 发 生 变 化 或 者 两 次 连 续 的T

4、之 间 的 差 小 于 事 先 定 义 的 值T0迭代的全局阈值令T0=0，用T=M（平均图像灰度）开始，3 次迭代得到值为125.4，最后确定T=125。大津阈值分割（最大类间方差法）大 津 阈 值 法 可 以 自 动 寻 找 阈 值，对 图 像 进 行 划 分，将 目 标 物 和 背景区分开来。若 目 标 和 背 景 之 间 的 类 间 方 差 越大，说 明 构 成 图 像 的 两 部 分 差 别越 大，因 此，使 类 间 方 差 最 大 的分割意味着错分概率最小。把 直 方 图 在 某 一 阈 值 处 分 割 成 两 组，当 被 分 成 的 两 组 间 方 差 为 最 大 时，确 定 阈 值。例 如，设 一 幅 图 象 的 灰度 值 为1 m 级，灰 度 值i 的 象 素 数为ni，此时我们得到：总象素数各灰度值的归一化值