最新数字图像处理及MATLAB实现8课件PPT.ppt 94页

'数字图像处理及MATLAB实现8 Contents8.1图像分割定义8.2使用阈值进行图像分割8.3基于梯度的图像分割方法8.4边缘检测和连接 Contents8.5区域增长(RegionGrowing)8.6二值图像处理(BinaryImageProcessing)8.7分割图像的结构小结 8.2.3最佳阈值的选择除非图像中的物体有陡峭的边沿，否则灰度阈值的取值对所抽取物体的边界的定位和整体的尺寸有很大的影响。这意味着后续的尺寸（特别是面积）的测量对于灰度阈值的选择很敏感。由于这个原因，我们需要一个最佳的，或至少是具有一致性的方法确定阈值。 1.直方图技术含有一个与背景明显对比的物体的图像其有包含双峰的灰度直方图 直方图生成a=imread("d:pici_boat_gray.bmp");imshow(a)figureimhist(a)利用灰度阈值T对物体面积进行计算的定义是: 2.最大类间方差法(OTSU)OTSU算法定义：该算法是在灰度直方图的基础上用最小二乘法原理推导出来的，具有统计意义上的最佳分割阈值。 OTSU基本原理：以最佳阈值将图像的灰度直方图分割成两部分，是两部分之间的方差取最大值，即分离性最大。 3.迭代法求阈值原理：图像中前景与背景之间的灰度分布为相互不重叠，在该前提下，实现对两类对象的阈值分割方法。 8.3基于梯度的图像分割方法思路对比：区域分割方法：通过将图像划分为内部点集和外部点集来实现分割。边界方法：利用边界具有高梯度值的性质直接把边界找出来。 8.3.1边界跟踪算法步骤1：我们从一个梯度幅值图像着手进行处理，这个图像是从一幅处于和物体具有反差的背景中的单一物体的图像进行计算得来的。2:搜索以边界起始点为中心的3×3邻域，找出具有最大灰度级的邻域点作为第2个边界点。 8.3.2梯度图像二值化如果用适中的阈值对一幅梯度图像进行二值化，Kirsch的分割法利用了这种现象。算法步骤用一个中偏低的灰度阈值对梯度图像进行二值化从而检测出物体和背景，物体与背景被处于阈值之上的边界点带分开。随着阈值逐渐提高，就引起物体和背景的同时增长。当它们接触上而又不至于合并时，可用接触点来定义边界。这是分水岭算法在梯度图像中的应用。 Kirsch的分割算法 8.3.3拉普拉斯边缘检测拉普拉斯算于是对二维函数进行运算的二阶导数标量算子。它定义为: 一个无噪声图像具有陡峭的边缘，可用拉普拉斯算子将它们找出来。对经拉普拉斯算子滤波后的图像用零灰度值进行二值化会产生闭合的、连通的轮廓并消除了所有的内部点。但是由于噪声的存在，在运用拉普拉斯算子之前需要先进行低通滤波。 选用高斯低通滤波器进行预先平滑是很合适的。由卷积的结合律可以将拉普拉斯算子和高斯脉冲响应组合成一个单一的高斯拉普拉斯核：这个脉冲响应对x和y是可分离的，因此可以有效地加以实现。 8.4边缘检测和连接边缘点：确定图像中的物体边界的另一种方法是先检测每个像素和其直接邻域的状态，以决定该像素是否确实处于一个物体的边界上。具有所需特性的像素被标为边缘点。边缘图像:当图像中各个像素的灰度级用来反映各像素符合边缘像素要求的程度时，这种图像被称为边缘图像。 8.4.1边缘检测边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化，通常也包括方向的确定。有若干种方法可以使用，其中大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。 Roherts边缘算子其中，f（x，y）是具有整数像素坐标的输入图像。其中的平方根运算使该处理类似于人类视觉系统中发生的过程。 Sobel边缘算子两个卷积核形成了Sobel边缘算子。图像中的每个点都用这两个核做卷积。一个核对通常的垂直边缘响应最大而另一个对水平边缘响应最大。两个卷积的最大值作为该点的输出值。运算结果是一幅边缘幅度图像。 Sobel边缘算子图 Prewitt边缘算子Prewitr边缘算子 Kirsch边缘算子图像中的每个点均与这8个模板进行卷积，每个掩模对某个特定边缘方向作出最大响应。所有8个方向中的最大值作为边缘幅度图像的输出。最大响应掩模的序号构成了对边缘方向的编码。Kirsch算子的梯度幅度值 Kirsch边缘算子 Kirsch边缘算子 边缘检测器性能:使用两个掩模板组成边缘检测器时，通常取较大得幅度作为输出值。这使得它们对边缘的走向有些敏感。取它们的平方和的开方可以获得性能更‘致的全方位响应。这与真实的梯度值更接近。 边缘提取方法原图 边缘提取方法边缘提取后 8.4.2边缘连接问题：如果边缘很明显，而且噪声级低，那么可以将边缘图像二值化并将其细化为单像素宽的闭合连通边界图。然而在非理想条件下，这种边缘图像会有间隙出现，需要加以填充。 填充小的间隙可以简单地实现，通过搜索一个以某端点为中心的5×5或更大的邻域，在邻域中找出其它端点并填充上必要的边界像素，从而将它们连接起来。对具有许多边缘点的复杂场景，这种方法可能会对图像过度分割。为了避免过度的分割，可以规定：两个端点只有在边缘强度和走向相近的情况下才能连接。 解决方法启发式搜索曲线拟合Hough变换 (1)启发式搜索假定在一幅边缘图像的某条边界上有一个像间隙的缺口，但是这个缺口太长而不能仅用一条直线填充，它还可能不是同一条边界上的缺口，可能在两条边界上。作为质量的度量，我们可以建立一个可以在任意连接两端点（称为A，B）的路径上进行计算的函数。。 如果边缘质量函数很复杂而且要评价的缺口既多又长，启发式搜索技术的计算会很复杂。这样的技术在相对简单的图像中性能很好，但不一定能找出两端点间的全局最佳路径。 (2)曲线拟合假定有一组散布在两个特定边缘点A和B之间的边缘点，我们希望从中选取一个子集作为从A到B一条分段线性路径上的结点集。首先：从A到B引一条直线。其次：接着计算其它的每个边缘点到该直线的垂直距离。 (3)Hough变换直线y=mx+b可用极坐标表示为其中定义了一个从原点到线上最近点的向量。这个向量与该直线垂直。 如果有一组位于由参数确定的直线上的边缘点，则每个边缘点对应了空间的一条正弦型曲线。所有这些曲线必交于点，因为这是它们共享的一条直线的参数。建立一个在空间的二维直方图。对每个边缘点，我们将给所有与该点的Hough变换（正弦曲线）对应的空间的直方图方格一个增量。当对所有边缘点施行完这种操作后，包含的方格将具有局部最大值。然后对空间的直方图进行局部最大值搜索可以获得边界线段的参数。 hough直线检测结果原图直线检测结果 8.5区域增长方法：从把一幅图像分成许多小区域开始的。这些初始的区域可能是小的邻域甚至是单个像素。在每个区域中，对经过适当定义的能反映一个物体内成员隶属程度的性质（度量）进行计算。用于区分不同物体内像素的性质（度量）包括平均灰度值，纹理，或颜色信息。 区域增长算法主要分成两类(1)简单连接这是基于单个像素的区域增长法，它从满足的检测的点（连接核）开始，考察其周围(4邻域或8邻域)的不属于任何一个区域的点，如果其特性符合接收准则，就把它作为同一个区域加以合并，形成连接核，继而检测周围的点，并把符合接入准则的点并入，产生新的核。重复上述过程，直到没有可并入的点时，生产过程结束。 （2）子区合并法合并过程：首先：将图像分割成个，大小为的小区域（简称子区）。其次：从左上角第一个子区开始，分别计算子区和相邻子区的灰度统计量，然后做相似性判定。若两者的灰度分布相似且符合接收准则。相邻子区并入当前子区，形成下一轮判定合并时的当前子区。 如果某个相邻子区不符合接收准则，就打上“未分割标记”。继续新一轮判定，使当前子区不断“生长”，知道没有可归并的子区为止，一个区域分割完毕。最后：搜索图像全域，对凡具有“未分割标记”的子区重复上述步骤。 相似性判定准则一般是： 8.6二值图像处理二值图像也就是只具有两个灰度级的图像，它是数字图像的一个重要子集。一个二值图像（例如，一个剪影像或一个轮廓图）通常是由一个图像分割操作产生的。如果初始的分割不够令人满意，对二值图像的某些形式的处理通常能提高其质量。 形态学图像处理 术语1.集合论术语(Definition)形态学处理语言中，二值图像B和结构元素S都是定义在二维笛卡儿网格上的集合，“1”是这些集合中的元素。当一个结构元素的原点位移到点(x，y)处时，我们将其记作。形态学运算的输出是另一个集合，这个运算可用一个集合论方程来确定。 2.腐蚀和膨胀(DilationandErosion) (1)腐蚀一般意义的腐蚀概念定义为：E=BS={x，y|B}如果S的原点位移到点(x，y)，那么S将完全包含于B中。使用基本的3×3结构元素时，一般意义的腐蚀简化为简单腐蚀。 (2)膨胀一般膨胀定义为：E=BS={x，y|B}S对B膨胀产生的二值图像D是由这样的点（x，y）组成的集合，如果S的原点位移到(x，y)，那么它与B的交集非空。采用基本的3×3结构造元素时，一般膨胀简化为简单膨胀。 8.6.2开运算和闭运算开运算：先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。它具有消除细小物体、在纤细点处分离物体、和平滑较大物体的边界时又不明显改变其面积的作用。开运算定义为： 闭运算：先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。它具有填充物体内细小空洞、连接邻近物体、在不明显改变物体面积的情况下平滑其边界的作用。闭运算定义为： 8.6.3腐蚀和膨胀的变体通常反复施以腐蚀运算，将使一个物体变得不存在。类似地，反复膨胀将把一幅图像中的所有物体合并为一个。然而，这些过程可以改变一下，以便在一些应用中产生更合适的结果。 (1)收缩定义：当腐蚀以一种不触及单像素物件的方式执行时，这个过程称为收缩。收缩可以迭代方式为一个包含近似圆形物体的二值图像生成物体尺寸的分布。收缩时会使非常不圆的物体（如哑铃状的物体）分解，因此这种技术存它的局限性。 (2)细化定义:将一个曲线形物体细化为一条单像素宽的线，从而图形化地显示出其拓扑性质。腐蚀可编程过程：第一步：足一个正常的腐蚀。第二步：只将那些消除后并不破坏连通性的点消除，否则保留。 (3)抽骨架定义：一个与细化有关的运算，也称为中轴变换(Medialaxistransform)或焚烧草地技术(grass-firetechnigue)。抽骨架的实现与细化相似．可采用一个两步有条件腐蚀实现，但是删除像素的规则略有不同。 (4)剪裁细化和抽骨架过程会在所生成的阿中留下毛刺。毛刺是由边界上单像素尺寸的起伏造成的，这些起伏产生了小的分支。它们可通进一系列的消除端点的3×3运算（导致所有的分支缩短）除去，然后再重建那些留下的分支。 (5)粗化一些分割技术倾向于用紧贴的边界拟台物体以避免错误地合并它们。通常孤立物体的最佳边界太紧贴并不利于后续测量。粗化可在不合并彼此分离的物体的前提下扩大边界，从而修正了这种不足。 原图腐蚀 膨胀开操作 闭操作 8.7分割图像的结构希望制作一幅新图像，以显示物体是如何调整的，或者用单独的图像显示每个物体。甚至还可能希望对单个物体逐个地进行进一步的测量或其它处理。在这些情况下，就需要抽取并以更方便的形式存储各个物体。通常，每个物体在被检测时都应该标以一个序号。这个物体编号可用来识别和跟踪景物中的物体。在这一节，我们讨论三种对分割图像进行结构化的方法。 8.7.1分水岭算法分水岭算法 分水岭算法不是简单地将图像在最佳灰度级进行阈值处理，而是从一个偏低但仍然能正确分割各个物体的阈值开始。然后随着阈值逐渐上升到最佳值，使各个物体不会被合并。这个方法可以解决那些由于物体靠得太近而不能用全局阈值解决的问题。如果初始的阈值太低，那么低对比度的物体开始时会被丢失，然后随着阈值的增加就会和相邻的物体合并。如果初始阈值太高，物体一开始便会被合并。最终的阈值决定了最后的边界与实际物体的吻合程度。 分水岭方法和距离变换方法分割相互连接图像二进制图像距离变换方法分水岭方法 8.7.2物体隶属关系图在物体隶属关系图中，每个像素的灰度级按其在原始图像中所对应的像素所属的物体序号进行编码。隶属关系图技术通用性很强，但它不是一种对保存分割信息特别紧凑的方法。它需要一幅附加的全尺寸的数字图像来描述甚至只包含一个小物体的场景。如果仅对物体的大小和形状感兴趣，分割后可舍弃原始图像。如果仅有一个物体或物体不需要区分，还可以进一步减少数据量。 8.7.3边界链码链码是从在物体边界上任意选取的某个起始点的(x，y)坐标开始的。这个起始点有8个邻接点，其中至少有一个是边界点。边界链码规定了从当前边界点走到下一个边界点这一步骤必须采用的方向。生成边界链码时，由于必须在整幅图像中跟踪边界，所叫常常需要对输入图像进行随机存取。采用图像分割中的边界跟踪技术时，链码的生成是一个自然的副产品。采用二值方法确定边界时，链码的生成不适于对存储在磁盘上的图像进行逐行处置。 小结(ChapterSummary)图像分割是一个将一幅数字图像划分为不交叠的、连通的像素集的过程，其中一个对应于背景，其它的则对应于图像中的各个物体。利用为物体指定其像差或找出物体之间（或物体和背景之间）边界的方法来实现图像分割；在图像分割之间进行背景平滑和噪声消除，常常能改善分割时的性能。图像分割中采用自适应阈值方法较采用直方图分割具有较好的分割效果。针对较为复杂的图像我们则可以采用区域分割技术来实现，针对图像分割结果我们则可以通过采用隶属关系图，边界链码，或线段编码来存储。 ThankYou! 高血压是影响我国人民健康的主要心血管疾病发病人数占我国总人口的20%达2多亿人。 高血压病可以造成严重的后果致残率高达80%年轻化给个人、家庭、社会造成沉重的负担 因此，把相关知识交给我们的人民，主动积极的预防和治疗高血压病是我们保证人民身体健康的重要举措。 一.什么是血压：正常，心脏收缩时将血液通过动脉血管输送到全身各个脏器，供给其营养。当血液通过血管时对血管壁产生的压力（称收缩压）、及血管为维持血液继续向前流动产生的压力（称舒张压）。我们使用血压计可测出----血压。 正常血压的标准：安静状态下正常血压：139—90/89—60mmHg(收缩压)（舒张压）不同时间、不同状态下测出的值不相同。理想的血压：>20岁成人理想血压应<120/80mmHg（指在不服药情况下的血压） 二.什么是高血压1.在不同时间，安静状态下测3次以上血压大于或等于140/90mmHg，称为高血压。2.老年人可以收缩压增高为主。3.血压高峰在清晨和午后3-4时。4.通过经常监测血压或做24小时动态血压监测可明确有无高血压 三.引起高血压病的原因高血压病分为原发性高血压占90%左右继发性高血压占10%左右 （一）引起原发性高血压的原因1.遗传：双亲无高血压病，发病为3%可能。双亲有高血压病，发病可能性为45%。多基因的遗传，遗传度为70%，为高度遗传病，如再有其他因素更促使高血压的发生。2.年龄：与血管硬化有关年龄越大血压越容易高 3.盐摄入量高：东方人对盐的敏感性高，饮食习惯盐重，是我国造成高血压发病率高的重要原因。4.饮酒：大量饮酒可以使血液中引起血压升高的激素分泌增加。我国由于不适当的提倡酒文化，过量饮酒是造成高血压发病率高的另一重要原因。 4.超重肥胖：活动少、摄取热量多、体表面积大外周阻力大，也是引起高血压的主要原因之一。5.心态：快节奏、竞争性强、社会问题、家庭问题、心理问题等等，处于紧张状态。6.糖尿病：有与高血压病有相同的发病机制---胰岛素抵抗7.缺乏运动：……… （二）引起继发性高血压的原因有明确的病因常见：1.肾性高血压2.内分泌性高血压3.睡眠呼吸暂停综合症（打鼾、憋气）...... 四.高血压的症状1.发病隐匿，发现时可能已很长时间。2.平时有头昏、头晕、心跳等，在紧张或休息不好时加重。3.严重的以脑血管意外、心脏意外、肾功损害、大血管的意外等为首发症状。 五.高血压的危害长期高血压对人体动脉血管产生损害，使其管壁变厚、管腔狭窄、内膜粗造、斑块形成、堵塞血管。造成相应脏器的供血不足和中断，形成缺血和梗塞。因此而出现功能不足和衰竭。是我国引起致残、致贫及死亡的主要疾病之一 高血压的危害（一）1.心脏：引起冠状动脉硬化，表现为心绞痛、心肌梗塞、心律紊乱、心力衰竭、猝死等。2.脑：引起脑动脉硬化，表现为脑供血不足、脑出血、脑梗塞、痴呆、脑萎缩、植物人等。3.肾脏：引起肾动脉硬化，表现为蛋白尿、浮肿、肾功不全、肾衰竭（尿毒症） 高血压的危害（二）4.眼睛：眼底动脉病变--硬化出血渗出失明5.四肢动脉病变：间歇性跛行双下肢发凉温度低疼痛6.大动脉：主动脉夹层（撕裂）7.糖尿病：近70%的高血压病人同时存在糖尿病 六.高血压的预防：高血压初期往往症状不明显，因此要求我们经常监测血压，尤其有家族史、肥胖、血糖高、中老年人、工作紧张、饮食偏咸、过量饮酒等高危人群要特别注意。 1.遗传：有家族史的人要经常监测血压及时发现，尽早治疗。2.年龄：随年龄增大要注意自己血压水平，尤其到更年期容易出现高血压。3.控制食盐：要求在6克/日以下。尽量少吃咸菜、腌制品、奶茶等及各类加工食品。坚决改正口味偏咸的习惯。如果控制在5克/日以下，可以使脑血管病下降23%、心血管疾病下降17%。 4.控制饮酒过量：5.有效地控制血糖：通过控制饮食:特别强调植物油、主食、干果、各类甜食、水果等.适当运动使空腹血糖<5.6mmoL/L餐后血糖<7.8mmoL/L甘油三酯保持<1.5mmol/L或左右。 6.控制体重：通过控制饮食、适当运动来维持热量的摄人和消耗的平衡，达到保持正常体重目的。尤其要控制晚餐。要求达到以下水平：体重指数BMI：＞20岁成人＜25kg/;体重(kg)/身高(m2)简单的计算方法：体重=身高-100（45岁以上）体重=身高-105（45岁以下） 7.控制血脂：高血脂可以在血管内产生斑块严格要求达标.总胆固醇<4.2-5mmol/L以下甘油三酯<1.7mmol/L以下 8.体力活动：步行、慢跑、游泳及根据个人年龄、血压等身体情况可以选择进行不同强度的运动。目的是使人体的热量摄入和消耗达到一个平衡状态。有利于保持血压、血脂、血糖及体重的正常。9.良好的心态：心态好表明心理健康—心理平衡体内个系统相互协调—生理健康---不生病---身体健康。 七.高血压的治疗原则：只要明确为高血压病就要终身治疗 首先控制诱发因素低盐饮食控制体重控制血糖控制血脂适当运动调整心态 终身服药治疗达标：<140/90mmHg理想的血压：120/80mmHg左右糖尿病、肾病的患者应在130/85mmHg以下老年人舒张压保持在70mmHg以上降压不易过快、过低'