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文档简介

医学图像分割上海交通大学医学院生物信息学中心第六章医学图像分割一、图像分割的目的与准则二、边界分割三、阈值分割四、区域分割五、分割的评价一、图像分割的目的与准则图像预处理图像分析与理解像素对象图像分割一、图像分割的目的与准则分割准则每个像素有归属仅属于一个子图像同一子图像性质相近不同子图像同一性质相差较大一、图像分割的目的与准则分割依据：边界（灰度梯度）阈值（灰度）区域纹理、空间位置、频谱、彩色特征……一、图像分割的目的与准则分割方法基于边界基于阈值基于区域基于特定理论的方法模糊聚类法神经网络方法遗传算法……第六章医学图像分割一、图像分割的目的与准则二、边界分割三、阈值分割四、区域分割五、分割的评价二、基于边界的分割原理子图像间有明显边界边界两侧像素属不同子图像、有显著差异二、基于边界的分割边界的形成人工确定自动确定半自动确定二、基于边界的分割边界自动确定方法边界检测梯度－差分法/交叉差分法模板：Robert/Sobel/Prewitt/Laplacian闭合边界梯度相似性边界跟踪确定闭合边界原图灰度梯度（差分）灰度梯度的相似性相邻边界梯度之差≤T

相邻边界梯度方向之差≤A确定闭合边界原图灰度梯度（差分）边界和噪声252/152?边界跟踪法确定闭合边界二、基于边界的分割沿边界划定子图像左（右）手原则其他方法第六章医学图像分割一、图像分割的目的与准则二、基于边界的分割三、阈值分割四、区域增长五、分割的评价三、阈值分割原理按像素的某一特征确定阈值，划分像素的归属灰度直方图法单阈值多阈值

阈值T：一般取两个峰值间的谷值。单阈值分割单阈值分割单阈值分割多阈值分割多阈值分割？改进方法（直方图）：图像大小悬殊：缩小计算区域子图像边界模糊：减少边界像素三、阈值分割局部阈值分割适用：明暗分布不均匀的图像方法：分成小图像，选择局部阈值三、阈值分割阈值分割的推广一维--高维特征空间的聚类三、阈值分割第六章医学图像分割一、图像分割的目的与准则二、基于边界的分割三、阈值分割四、区域分割五、分割的评价四、区域分割原理相似性原则方法区域增长区域分裂和合并目的从单个像素开始，逐渐合并成子图像方法相似性原则区别区域生长：基于灰度、得到区域边界跟踪：基于梯度、得到边界四、区域分割-区域增长步骤起始：预设1种子点

四、区域分割-区域增长步骤第二步：种子点邻域内，相似像素加入例如：灰度相差＜2第三步：遍历，分割结束四、区域分割-区域增长

原图 种子点T=3 T=7 T=1四、区域分割-区域增长特点局部到全局，预先确定子图像数目种子点的选择判断相似性的阈值选择过大：误分过小：无归属四、区域分割-区域增长

原图 2次分裂部分区域3次分裂合并四、区域分割-区域的分裂合并特点全局到局部，不会产生无归属像素无需预先确定子图像数目判断一致性的标准（阈

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