医学图像处理 第7章 医学图象分割ppt课件.ppt

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1、第七章医学图像分割医学影像处理1主要内容：7.1医学图像分割概念7.2阈值分割技术7.3微分算子边缘检测7.4区域增长技术7.5聚类分割技术7.6形态运算第七章医学图像分割2第一节医学图像分割概念37.1医学图像分割概念所谓图像分割就是根据某种均匀性（或一致性）的原则将图像分成若干个有意义的部分，使得每一部分都符合某种一致性的要求，而任意两个相邻部分的合并都会破坏这种一致性。图像的分割在很多情况下可归结为图像像素点的分类问题。4图像分割是指根据灰度、彩色、纹理、局部统计特征、频谱特征等把图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互不交叉的，每一个区域都

2、满足特定区域的一致性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提，同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准。7.1医学图像分割概念56从图像分割的处理对象这一角度来看，分为：面向整体区域的整体分割和面向边缘的部分分割。整体分割：将一幅图像g（x，y）进行分割就是将图像g（x，y）按照一定准则划分为不同的、不相关联的、非空的子区域g1，g2，g3，g4。7.1医学图像分割概念77.1医学图像

3、分割概念8划分准则：1、即所有子区域组成了整幅图像。2、是连通的区域。3、即任意两个子区域不存在公共元素。4、满足一定的均匀性条件。7.1医学图像分割概念9图像分割的一个重要手段就是利用边缘检测技术。这种分割方法是基于物体与背景之间在灰度（或纹理）特性上存在着某种不连续性（或突变性）。边缘是指它的两侧分属于两个区域，每个区域内部的特性相对比较均匀一致，而两个区域之间在特性上则存在一定差异。图像区域的边界（或称轮廓）是指包围着连通区域的一条封闭的边缘曲线。边缘分割10常见的分割技术：阈值分割技术微分算子边缘检测区域增长技术聚类分割技术11第二节阈值分割技术12

4、最简单的阈值分割的例子就是从背景图像中提出目标物体图像。全局阈值法假设图像基本上是由感性趣物体与背景两部分组成。令位于点的像素灰度为，选择灰度阈值为θ，则分得的二值图像:灰度值超过阈值的像素被分做物体，低于阈值的像素划分为背景。分割结果是对应物体（g值=1）与对应背景（g值=0）的二值图像。这里的1与0是逻辑值。显示分割结果时，可以根据黑白两色设置对应的灰度值（例如，在0-255灰度等级的图像中，白色的物体g值=200，黑色背景g值=0）。7.2.1全局阈值法13图(a)是未经处理的原始图像，白细胞在黑色背景上。图像(a)的直方图如图(b)所示，表现为一高一

5、低两个峰值。如果用T=127作为阈值，分割结果如图(c)。图(d)是用3x3Laplace微分算子得到的细胞边缘。实际上，在几乎所有的医学图像中，无论是物体还是背景的灰度值都有一个分布，而且有时在灰度直方图中呈双峰或多峰情况。采用加权变换后的直方图，可以得到比原直方图更明显的峰谷分界，从而改进图像的分割。14在全局阈值法中，显然阈值的适当选取是一个十分重要的问题。不同的阈值会导致不同的分割结果。一般来说，我们希望阈值的微小变化不要引起分割出物体的面积或周长很大的改变。即分割结果对阈值的变化不敏感。如果用T表示阈值，A(T)和P(T)分别代表分割物体的面积与周

6、长，如果所选择的阈值T*满足下式，称T*为最佳阈值。157.2.2大津阈值分割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。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16将其分成两组然后用和各组产生的概率如下：产生的概率产生的概率的平均值的平均值其中是整体图象的灰度平均值；是阈值为时的灰度平均值17两组直方图的灰度平均值为两组间的方差用下式求出值便是阈值,不管图像的直方图有无明显的双峰，都能得到较满意的结果。

7、181920tank.bmp原图大津阈值分割21steel1.jpg原图钢筋大津法阈值分割2223ship.bmp原图大津法阈值分割244.3微分算子边缘检测边缘检测：基于物体与背景之间在灰度（或纹理）特性上存在着某种不连续性（或突变性）。边缘是指它的两侧分属于两个区域，每个区域特性相对比较均匀一致，而两个区域之间在特性上则存在一定差异。左图是用一阶导数和二阶导数检测均匀灰度分布图像边缘的示例。25圆形区域边缘灰度变化及导数267.3.1灰度梯度及Prewitt模板当图像微分运算后，每个象素处有一梯度值反映该点边缘强度。灰度梯度由幅值和方向两个因素构成。方向

8、：幅值：27对于数字化离散图像，可用差分代替微分。在