图像分割研究论文

发布时间：2024-07-05 08:26:50

图像分割研究论文

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图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!

图像分割技术研究

摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。

关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割

中图分类号：文献标识码： A

1引言

随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。

2图像分割方法

图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。

基于灰度特征的阈值分割方法

阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。

这类方法主要包括以下几种：

(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。

(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。

(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。

边缘检测分割法

基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。

基于区域的分割方法

基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。

区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。

结合特定工具的图像分割技术

20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。

基于数学形态学的分割算法

分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。

基于模糊数学的分割算法

目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。

这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。

(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。

(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。

基于遗传算法的分割方法

此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。

基于神经网络分割算法

人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。

图像分割中的其他方法

前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。

(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。

(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的

(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。

(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。

3图像分割性能的评价

图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。

4图像分割技术的发展趋势

随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。

参考文献

[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003

[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.

[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.

[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.

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我想了下，你论文的前提背景是两个：不平衡照明和有干扰，在这两个大前提下，研究图像分割的具体方法。你可以先研究没有这些前提下的图像分割方法，然后加入上述前提后再与前面进行对比分析，然后得出结论，论文就基本成型了。当然，这过程需要你自己润色，只能帮你分析这么多了，剩下就靠你自己的！

图像分割算法的研究论文

图像处理的很多任务都离不开图像分割。因为图像分割在cv中实在太重要(有用)了，就先把图像分割的常用算法做个总结。接触机器学习和深度学习时间已经不短了。期间看过各种相关知识但从未总结过。本文过后我会尽可能详细的从工程角度来总结，从传统机器学习算法，传统计算机视觉库算法到深度学习目前常用算法和论文，以及模型在各平台的转化，量化，服务化部署等相关知识总结。图像分割常用算法大致分为下面几类。由于图像的能量范函，边缘追踪等方法的效果往往只能解决特定问题，效果并不理想，这里不再阐述。当然二值化本身也可以分割一些简单图像的。但是二值化算法较多，我会专门做一个文章来总结。这里不再赘述。 1.基于边缘的图像分割算法：有利用图像梯度的传统算法算子的sobel，roberts，prewitt,拉普拉斯以及canny等。这些算法的基本思想都是采用合适的卷积算子，对图像做卷积。从而求出图像对应的梯度图像。(至于为什么通过如图1这样的算子卷积，即可得到图像的梯度图像，请读者复习下卷积和倒数的概念自行推导)由于图像的边缘处往往是图像像素差异较大，梯度较大地方。因此我们通过合适的卷积核得到图像的梯度图像，即得到了图像的边缘图像。至于二阶算子的推导，与一阶类似。优点：传统算子梯度检测，只需要用合适的卷积核做卷积，即可快速得出对应的边缘图像。缺点：图像边缘不一定准确，复杂图像的梯度不仅仅出现在图像边缘，可以能出现在图像内部的色彩和纹理上。也有基于深度学习方法hed，rcf等。由于这类网络都有同一个比较严重的缺陷，这里只举例hed网络。hed是基于FCN和VGG改进，同时引出6个loss进行优化训练，通过多个层输出不同scale的粒度的边缘，然后通过一个训练权重融合各个层的边缘结果。hed网络结构如下：可以得到一个比较完整的梯度图像，可参考github的hed实现。优点：图像的梯度细节和边缘完整性，相比传统的边缘算子要好很多。但是hed对于边缘的图像内部的边缘并不能很好的区分。当然我们可以自行更改loss来尝试只拟合外部的图像边缘。但最致命的问题在于，基于vgg的hed的网络表达能力有限，对于图像和背景接近，或者图像和背景部分相融的图片，hed似乎就有点无能为力了。 2.基于区域分割的算法：区域分割比较常用的如传统的算法结合遗传算法，区域生长算法，区域分裂合并，分水岭算法等。这里传统算法的思路是比较简单易懂的，如果有无法理解的地方，欢迎大家一起讨论学习。这里不再做过多的分析。基于区域和语意的深度学习分割算法，是目前图像分割成果较多和研究的主要方向。例如FCN系列的全卷积网络，以及经典的医学图像分割常用的unet系列，以及rcnn系列发展下的maskrcnn，以及18年底的PAnet。基于语意的图像分割技术，无疑会成为图像分割技术的主流。其中，基于深度学习语意的其他相关算法也可以间接或直接的应用到图像分割。如经典的图像matting问题。18年又出现了许多非常优秀的算法和论文。如Deep-Image-Matting，以及效果非常优秀的MIT的 semantic soft segmentation(sss). 基于语意的图像分割效果明显要好于其他的传统算法。我在解决图像分割的问题时，首先尝试用了hed网络。最后的效果并不理想。虽然也参考github，做了hed的一些fine-tune,但是还是上面提到的原因，在我多次尝试后，最终放弃。转而适用FCN系列的网络。但是fcn也无法解决图像和背景相融的问题。图片相融的分割，感觉即需要大的感受野，又需要未相融部分原图像细节，所以单原FCN的网络，很难做出准确的分割。中间还测试过很多其他相关的网络，但都效果不佳。考虑到感受野和原图像细节，尝试了resnet和densenet作为图像特征提取的底层。最终我测试了unet系列的网络： unet的原始模型如图所示。在自己拍照爬虫等手段采集了将近1000张图片。去掉了图片质量太差的，图片内容太过类似的。爬虫最终收集160多张，自己拍照收集200张图片后，又用ps手动p了边缘图像，采用图像增强变换，大约有300*24张图片。原生unet网络的表现比较一般。在将unet普通的卷积层改为resnet后，网络的表达能力明显提升。在将resnet改为resnet101，此时，即使对于部分相融的图像，也能较好的分割了。但是unet的模型体积已经不能接受。在最后阶段，看到maskrcnn的实例分割。maskrcnn一路由rcnn,fasterrcnn发展过来。于是用maskrcnn来加入自己的训练数据和label图像进行训练。maskrcnn的结果表现并不令人满意，对于边缘的定位，相比于其他算法，略显粗糙。在产品应用中，明显还不合适。 3.基于图的分割算法基于深度学习的deepgrab,效果表现并不是十分理想。deepgrab的git作者backbone采用了deeplabv2的网络结构。并没有完全安装原论文来做。论文原地址参考：整体结构类似于encode和decoder。并没有太仔细的研究，因为基于resent101的结构，在模型体积，速度以及deeplab的分割精度上，都不能满足当前的需求。之前大致总结过计算机视觉的相关知识点，既然目前在讨论移动端模型，那后面就分模块总结下移动端模型的应用落地吧。由于时间实在有限。这里并没有针对每个算法进行详细的讲解。后续我会从基础的机器学习算法开始总结。

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[1]刘思华.生态马克思主义经济学原理[M].北京：人民出版社.2006

[2]叶耀丹.马克思主义生态自然观对中国生态文明建设的启示[D].成都：成都理工大学.2012

[3]陆畅.我国生态文明建设中的政府职能与责任研究[D].长春：东北师范大学.2012

[4]俞可平.科学发展观与生态文明[M].上海：华东师范大学出版社.2007:18

[5]朴光诛等.环境法与环境执法[M].北京：中国环境科学出版社.2004:23

[6]罗能生.非正式制度与中国经济改革和发展[M].北京：中国财政经济出版社.2002: 19

[7]党国英.制度、环境与人类文明一关于环境文明的观察与思考[N].新京报.2005-2-13

[8]张婷婷.生态文明建设的科技需求及政策研究[D].锦州：渤海大学.2012

[9]秦书生.生态文明视野中的绿色技术[J].科技与经济.2010(3): 82-85

[10]陈池波.论生态经济的持续协调发展[J].长江大学学报(社会科学版)2004(1)：97-102

[11]张首先.社会主义与生态文明[J].理论与现代化.2010(1): 23-26

[12]黄光宇.陈勇.生态城市理论与规划设计方法 [M].北京：科学出版社.2002

[13]张首先.生态文明研究[D].成都：西南交通大学.2010

[14]马仁忠.地理环境对种族、民族特征的影响[J].宿州教育学院学报.2002(4)：

[15]冒佩华.王宝珠.市场制度与生态逻辑[J].教学与研究.2014(8):37-43.

[1]陈凌.应丽芬.代际传承：家族企业继任管理和创新〔J〕.管理世界.2003 ( 6)： 89-9

[2]伯纳德‘萨拉尼着.陈新平、王瑞泽、陈宝明、周宗华译.税收经济学〔M〕.北京：中国人民大学出版社.2009:143-144.

[3]彼德·德鲁克.大变革时代的管理〔M〕.上海：上海译文出版社.1999版.

[4]陈凌.信息特征、交易成本和家族式组织〔J〕.经济研究.1998(7)：27-33.

[5]. Toward an Economic Theory of Income Distribution〔 C〕.Cambridge, MA: MITPress, 1974,123:137-139.

[6]. The Wealth of Nations ( 1776 )〔M〕.Chicago: University of Chicago Press,1976(reprint)： 391.

[7]沈建法.城市化与人口管理[M].北京：科学出版社.1999

[8]张志强.徐中民.程国栋.生态足迹的概念及计算模型[J].生态经济.2000(10) : 8-10

[9]张恒义.刘卫东.林育欣.等.基于改进生态足迹模型的浙江省域生态足迹分析[J].生态学报.2009(5):2738-2748

[10]贺成龙.吴建华.刘文莉.改进投入产出法在生态足迹中的应用[J].资源科学.2008 (12) : 1933-1939,2008 (2) : 261-266

[11]郭军华.幸学俊.中国城市化与生态足迹的动态计量分析[J].华东交通大学学报.2009 (5) : 131-134.

[1] 刘毅. 现代性语境下的正当性与合法性：一个思想史的考察[D]. 中国政法大学 2007

[2] 刘毅. 树突状细胞在兔动脉粥样硬化模型中作用的研究[D]. 南方医科大学 2009

[3] 刘毅. 硅基微环谐振腔光信号处理与布里渊光纤激光器的理论和实验研究[D]. 天津大学 2014

[4] 刘毅. 未来移动通信系统中的协作传输技术研究[D]. 北京邮电大学 2010

[5] 刘毅. 基于图割的交互式图像分割算法研究[D]. 南京理工大学 2013

[6] 刘毅. 基于iTRAQ技术对HBV相关性肝癌血浆差异蛋白的鉴定及功能学研究[D]. 重庆医科大学 2014

[7] 刘毅. 整体性治理视角下的县级政府社会管理体制创新研究[D]. 华中师范大学 2014

[8] 刘毅. 几类切换模糊系统的镇定控制设计[D]. 东北大学 2009

[9] 刘毅. 区域循环经济发展模式评价及其路径演进研究[D]. 天津大学 2012

[10] 刘毅. β-抑制蛋白2对哮喘小鼠CD4~+T细胞表达和产生IL-17的影响及其机制研究[D]. 中南大学 2011

[11] 刘毅. SIRT3在原发性肝癌中的表达及其抑瘤作用的研究[D]. 中南大学 2012

[12] 刘毅. 南中国海与东南极中晚全新世气候环境变化记录与研究方法探索[D]. 中国科学技术大学 2012

[13] 刘毅. 晚期糖基化终产物对心肌微血管内皮细胞及糖尿病心肌缺血再灌注损伤的影响及机制[D]. 第四军医大学 2012

[14] 刘毅. 华喦花鸟画研究[D]. 南京艺术学院 2012

[15] 刘毅. 三甲基芹菜素阻断多种心脏钾通道与增加迟钠电流的作用研究[D]. 华中科技大学 2012

[16] 刘毅. 面向人群的并行多目标疏散模型研究[D]. 武汉理工大学 2012

[17] 刘毅. 采用外周血进行肿瘤分子诊断的转化医学研究[D]. 中国人民解放军军事医学科学院 2012

图像分割检测论文

1 基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

姓名：王咫毅学号：【嵌牛导读】机器学习成为现在研究的一大热门，而机器学习所应用到的领域图像处理目标检测图像分割都已经日趋成熟，而cnn是如何应用到图像分割里边的呢？而其发展过程又有哪些呢？【嵌牛鼻子】机器学习 cnn 【嵌牛提问】r-cnn和mask r-cnn有什么区别？两者又是怎么形成的？【嵌牛正文】在 Athelas (Athelas 通过深度学习进行血液诊断)，我们使用卷积神经网络（CNN）不仅仅是分类！在这篇文章中，我们将看到如何在图像实例分割中使用CNN，效果很好。自从 Alex Krizhevsky，Geoff Hinton和Ilya Sutskever在2012年赢得ImageNet以来，卷积神经网络（CNNs）已经成为图像分类的黄金标准。事实上，从那时起，CNN已经改进到现在他们在ImageNet挑战中胜过人类的程度！ need-to-insert-img CNN现在在ImageNet挑战中胜过人类。上图中的y轴是ImageNet上的错误率。虽然这些结果令人印象深刻，但图像分类远比真人类视觉理解的复杂性和多样性简单得多。 need-to-insert-img 分类挑战中使用的图像示例。请注意图像是如何构图良好的，并且只有一个对象。在分类中，通常有一个图像，其中一个对象作为焦点，任务是说该图像是什么（见上文）。但是，当我们观察周围的世界时，我们会执行更复杂的任务。 need-to-insert-img 现实生活中的景点通常由许多不同的，重叠的物体，背景和动作组成。我们看到复杂的景点有多个重叠的物体和不同的背景，我们不仅要对这些不同的物体进行分类，还要确定它们之间的界限，差异和关系！ need-to-insert-img CNN可以帮助我们完成这些复杂的任务吗？也就是说，给定一个更复杂的图像，我们可以使用CNN来识别图像中的不同对象及其边界吗？正如Ross Girshick和他的同龄人在过去几年所表明的那样，答案是肯定的。这篇文章的目标通过这篇文章，我们将介绍在对象检测和分割中使用的一些主要技术背后的直觉，并了解它们是如何从一个实现发展到下一个实现的。特别是，我们将介绍R-CNN（地区CNN），这是CNN对此问题的原始应用，以及其后代Fast R-CNN和Faster R-CNN。最后，我们将介绍最近由Facebook Research发布的一篇文章Mask R-CNN，它扩展了这种对象检测技术以提供像素级分割。以下是本文中引用的论文： R-CNN： https ： // Fast R-CNN： https ： // Faster R-CNN： https ： // Mask R-CNN： https ： // 2014年：R-CNN - CNN在物体检测中的早期应用 need-to-insert-img 诸如R-CNN的对象检测算法接收图像并识别图像中主要对象的位置和分类。受多伦多大学Hinton实验室研究的启发，由Jitendra Malik教授领导的加州大学伯克利分校的一个小团队问自己，今天看来是一个不可避免的问题：在多大程度上[Krizhevsky等。al的结果]推广到物体检测？对象检测的任务是在图像中查找不同的对象并对其进行分类（如上图所示）。由Ross Girshick（我们将再次看到的名字），Jeff Donahue和Trevor Darrel组成的团队发现，通过测试PASCAL VOC Challenge，这是一种类似于ImageNet的流行物体检测挑战，Krizhevsky的结果可以解决这个问题。他们写，本文首次表明，与基于简单HOG类功能的系统相比，CNN可以在PASCAL VOC上实现更高的物体检测性能。现在让我们花一点时间来了解他们的架构，CNNs区域（R-CNN）是如何工作的。了解R-CNN R-CNN的目标是接收图像，并正确识别图像中主要对象（通过边界框）的位置。输入：图像输出：图像中每个对象的边界框+标签。但是我们如何找出这些边界框的位置？R-CNN做了我们可能直观地做的事情 - 在图像中提出一堆框，看看它们中的任何一个是否实际上对应于一个对象。 need-to-insert-img 选择性搜索查看多个比例的窗口，并查找共享纹理，颜色或强度的相邻像素 R-CNN使用称为选择性搜索的过程创建这些边界框或区域提议，您可以在此处阅读。在较高的层次上，选择性搜索（如上图所示）通过不同大小的窗口查看图像，并且对于每个尺寸，尝试通过纹理，颜色或强度将相邻像素组合在一起以识别对象。 need-to-insert-img 在创建一组区域提议后，R-CNN通过AlexNet的修改版本传递图像，以确定它是否是有效区域。一旦提出建议，R-CNN将该区域变为标准的方形大小，并将其传递给AlexNet的修改版本（ImageNet 2012的获奖提交，启发了R-CNN），如上所示。在CNN的最后一层，R-CNN增加了一个支持向量机（SVM），它简单地分类这是否是一个对象，如果是的话，是什么对象。这是上图中的第4步。改进边界框现在，在盒子里找到了这个物体，我们可以收紧盒子以适应物体的真实尺寸吗？我们可以，这是R-CNN的最后一步。R-CNN对区域提议运行简单的线性回归，以生成更紧密的边界框坐标以获得最终结果。以下是此回归模型的输入和输出：输入：与对象对应的图像的子区域。输出：子区域中对象的新边界框坐标。总而言之，R-CNN只是以下步骤： 1.为边界框生成一组提议。 2.通过预先训练的AlexNet运行边界框中的图像，最后运行SVM，以查看框中图像的对象。 3.通过线性回归模型运行该框，一旦对象被分类，就为框输出更紧密的坐标。 2015年：快速R-CNN - 加速并简化R-CNN need-to-insert-img Ross Girshick写了R-CNN和Fast R-CNN。他继续在Facebook Research推动计算机视觉的界限。 R-CNN效果很好，但由于一些简单的原因，它确实很慢：它需要CNN（AlexNet）的正向传递，用于每个单个图像的每个区域建议（每个图像大约2000个前向传递！）。它必须分别训练三个不同的模型 - 用于生成图像特征的CNN，用于预测类的分类器，以及用于收紧边界框的回归模型。这使得管道极难训练。 2015年，R-CNN的第一作者Ross Girshick解决了这两个问题，导致了我们短暂历史中的第二个算法 - 快速R-CNN。现在让我们回顾一下它的主要见解。 Fast R-CNN洞察力1：RoI（感兴趣区域）池对于CNN的前向传递，Girshick意识到对于每个图像，图像的许多建议区域总是重叠，导致我们一次又一次地运行相同的CNN计算（~2000次！）。他的洞察力很简单 - 为什么不在每张图像上运行CNN一次，然后找到一种方法来分享〜2000个提案中的计算？ need-to-insert-img 在RoIPool中，创建图像的完整前向传递，并从所得到的前向传递中提取每个感兴趣区域的conv特征。这正是Fast R-CNN使用称为RoIPool（感兴趣区域池）的技术所做的事情。在其核心，RoIPool分享CNN的前向传递，以在其子区域中形成图像。在上图中，请注意如何通过从CNN的要素图中选择相应的区域来获取每个区域的CNN要素。然后，汇集每个区域中的要素（通常使用最大池）。所以我们所需要的只是原始图像的一次传递而不是~2000！快速R-CNN洞察力2：将所有模型组合到一个网络中 need-to-insert-img 快速R-CNN将CNN，分类器和边界框回归器组合成一个单一网络 Fast R-CNN的第二个见解是在单个模型中联合训练CNN，分类器和边界框回归器。之前我们有不同的模型来提取图像特征（CNN），分类（SVM）和收紧边界框（回归量），而快速R-CNN则使用单个网络来计算所有三个。您可以在上图中看到这是如何完成的。快速R-CNN用在CNN顶部的softmax层替换SVM分类器以输出分类。它还添加了一个与softmax图层平行的线性回归图层，以输出边界框坐标。这样，所需的所有输出都来自一个网络！以下是此整体模型的输入和输出：输入：带有区域提案的图像。输出：每个区域的对象分类以及更严格的边界框。 2016年：更快的R-CNN - 加速地区提案即使有了所有这些进步，快速R-CNN过程仍然存在一个瓶颈 - 区域提议者。正如我们所看到的，检测对象位置的第一步是生成一堆潜在的边界框或感兴趣的区域进行测试。在Fast R-CNN中，这些提议是使用选择性搜索创建的，这是一个相当缓慢的过程，被发现是整个过程的瓶颈。 need-to-insert-img 微软研究院的首席研究员孙健带领团队领导更快的R-CNN。在2015年中期，由Shaoqing Ren，Kaiming He，Ross Girshick和Jian Sun组成的微软研究团队找到了一种方法，通过他们（创造性地）命名为快速R-CNN的架构，使该区域提案步骤几乎免费。更快的R-CNN的见解是区域建议取决于已经通过CNN的前向传递（分类的第一步）计算的图像的特征。那么为什么不为区域提案重用那些相同的CNN结果而不是运行单独的选择性搜索算法呢？ need-to-insert-img 在Faster R-CNN中，单个CNN用于区域提议和分类。实际上，这正是R-CNN团队更快取得的成就。在上图中，您可以看到单个CNN如何用于执行区域提议和分类。这样，只有一个CNN需要接受培训，我们几乎可以免费获得地区建议！作者写道：我们的观察结果是，基于区域的探测器（如Fast R-CNN）使用的卷积特征图也可用于生成区域提议[从而实现几乎无成本的区域提议]。以下是其模型的输入和输出：输入：图像（注意不需要区域提议）。输出：图像中对象的分类和边界框坐标。如何生成区域让我们花点时间看看R-CNN如何通过CNN功能更快地生成这些区域提案。Faster R-CNN在CNN的功能之上增加了一个完全卷积网络，创建了所谓的区域提案网络。 need-to-insert-img 区域提案网络在CNN的功能上滑动窗口。在每个窗口位置，网络输出每个锚点的分数和边界框（因此4k框坐标，其中k是锚的数量）。区域提议网络通过在CNN特征映射和每个窗口上传递滑动窗口来工作，输出 k个潜在的边界框以及每个框预期有多好的分数。这些 k 盒代表什么？ need-to-insert-img 我们知道人们的边界框往往是矩形和垂直的。我们可以通过创建这样的维度锚来利用这种直觉来指导我们的区域提案网络。直觉上，我们知道图像中的对象应该适合某些常见的宽高比和大小。例如，我们知道我们想要一些类似于人类形状的矩形盒子。同样，我们知道我们不会看到很多非常薄的盒子。以这种方式，我们创建 k 这样的常见宽高比，我们称之为锚盒。对于每个这样的锚箱，我们输出一个边界框并在图像中的每个位置得分。考虑到这些锚框，我们来看看这个区域提案网络的输入和输出：输入：CNN功能图。输出：每个锚点的边界框。表示该边界框中图像成为对象的可能性的分数。然后，我们将可能是对象的每个这样的边界框传递到Fast R-CNN，以生成分类和收紧的边界框。 2017：Mask R-CNN - 扩展更快的R-CNN以实现像素级分割 need-to-insert-img 图像实例分割的目标是在像素级别识别场景中不同的对象是什么。到目前为止，我们已经看到我们如何能够以许多有趣的方式使用CNN功能来有效地定位带有边界框的图像中的不同对象。我们是否可以扩展这些技术以进一步找到每个对象的精确像素而不仅仅是边界框？这个问题被称为图像分割，是Kaiming He和包括Girshick在内的一组研究人员在Facebook AI上使用一种名为 Mask R-CNN 的架构进行探索的。 need-to-insert-img Facebook AI的研究员Kaiming He是Mask R-CNN的主要作者，也是Faster R-CNN的合着者。就像Fast R-CNN和Faster R-CNN一样，Mask R-CNN的潜在直觉也是直截了当的。鉴于Faster R-CNN在物体检测方面的效果非常好，我们是否可以扩展它以进行像素级分割？ need-to-insert-img 在掩码R-CNN中，在快速R-CNN的CNN特征之上添加完全卷积网络（FCN）以生成掩码（分段输出）。注意这与Faster R-CNN的分类和边界框回归网络并行。 Mask R-CNN通过向更快的R-CNN添加分支来完成此操作，该分支输出二进制掩码，该Mask 表示给定像素是否是对象的一部分。与以前一样，分支（上图中的白色）只是基于CNN的特征映射之上的完全卷积网络。以下是其输入和输出：输入：CNN功能图。输出：矩阵在像素属于对象的所有位置上为1，在其他位置为0（这称为二进制掩码）。但Mask R-CNN的作者不得不进行一次小调整，以使这条管道按预期工作。 RoiAlign - 重新调整RoIPool更准确 need-to-insert-img 而不是RoIPool，图像通过RoIAlign传递，以便RoIPool选择的特征图的区域更精确地对应于原始图像的区域。这是必需的，因为像素级分割需要比边界框更细粒度的对齐。当在原始的快速R-CNN架构上运行而没有修改时，Mask R-CNN作者意识到由RoIPool选择的特征图的区域与原始图像的区域略微不对准。由于图像分割需要像素级特异性，与边界框不同，这自然会导致不准确。作者能够通过巧妙地调整RoIPool来解决这个问题，使用一种称为RoIAlign的方法进行更精确的对齐。 need-to-insert-img 我们如何准确地将感兴趣的区域从原始图像映射到特征图？想象一下，我们有一个大小为 128x128 的图像和一个大小为 25x25 的特征图。让我们想象一下，我们想要的特征区域对应于原始图像中左上角的 15x15 像素（见上文）。我们如何从要素图中选择这些像素？我们知道原始图像中的每个像素对应于特征图中的~25 / 128像素。要从原始图像中选择15个像素，我们只选择15 * 25 / 128~ = 像素。在RoIPool中，我们将它向下舍入并选择2个像素，导致轻微的错位。但是，在RoIAlign中，我们避免了这种舍入。相反，我们使用双线性插值来准确了解像素处的内容。这在很大程度上是允许我们避免RoIPool引起的错位的原因。生成这些掩模后，Mask R-CNN将它们与Faster R-CNN中的分类和边界框组合在一起，生成如此精确的分割： need-to-insert-img Mask R-CNN能够对图像中的对象进行分段和分类。期待在短短3年时间里，我们已经看到研究界如何从Krizhevsky等进步。al的原始结果是R-CNN，最后一直到Mask R-CNN这样强大的结果。孤立地看，像面具R-CNN这样的结果看起来像天才的难以置信的飞跃，是无法接近的。然而，通过这篇文章，我希望你已经看到这些进步如何通过多年的努力和合作实现直观，渐进的改进。R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN以及最后的Mask R-CNN提出的每个想法都不一定是量子跳跃，但它们的总和产品已经产生了非常显着的结果，使我们更接近人类水平了解视力。让我特别兴奋的是，R-CNN和Mask R-CNN之间的时间只有三年！通过持续的资金，关注和支持，未来计算机视觉能够进一步提升？

图像分割算法研究能只要论文吗

知乎meta发布图像分割论文segment anything,将给 cv 研究带来的影响如下：

Segment Anything是Meta AI发布的一种新的AI模型，它可以用一次点击就把任何图像中的任何物体“剪切”出来。Segment Anything Model (SAM)是一种可提示的分割系统，它可以零样本泛化到不熟悉的物体和图像，而不需要额外的训练。

这种模型会给计算机视觉领域的研究带来很大的影响，因为它可以解决很多实际的问题，比如科学图像分析、图片编辑、三维重建等。

它也可以和其他的AI系统灵活地结合，比如利用用户的眼动或者物体检测器来选择要分割的物体。它还可以生成多个有效的掩码，以应对模糊的提示。

利用了模型当做迭代训练中的“数据引擎”，通过使用Segment Anything Model (SAM)和它的数据来交互地标注图片和更新模型。

这个迭代重复了很多次，以提高模型和数据集的质量。在约1100万张有许可和保护隐私的图片上收集了超过10亿个掩码，这是目前最大的分割数据集（远远超过之前的数据集）。

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!

图像分割技术研究

关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割

中图分类号：文献标识码： A

1引言

2图像分割方法

基于灰度特征的阈值分割方法

阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。

这类方法主要包括以下几种：

(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。

边缘检测分割法

基于区域的分割方法

结合特定工具的图像分割技术

基于数学形态学的分割算法

基于模糊数学的分割算法

这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。

(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。

基于遗传算法的分割方法

基于神经网络分割算法

图像分割中的其他方法

(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的

(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。

(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。

3图像分割性能的评价

4图像分割技术的发展趋势

参考文献

[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003

[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.

[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.

[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.

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基于聚类的图像分割方法研究论文

你要翻什么啊？英文？这个太专业了

实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。

根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需要一个有效的盘踞，平方差是最常用的度量方式，如下

我们知道：无论是灰度图还是RGB彩色图，实际上都是存有灰度值的矩阵，所以，图像的数据格式决定了在图像分割方向上，使用K-means聚类算法是十分容易也十分具体的。

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