opencv2 使用鼠标绘制矩形并截取和保存矩形区域图像
前言
好长时间没写博文了，今天偷偷懒写篇关于opencv2中鼠标响应操作的文章。
鼠标操作属于用户接口设计，以前一直使用Qt来做，但是如果只需要简单的鼠标，键盘操作，直接调用opencv 库的函数也未尝不可，鼠标操作之前已经接触很多了，在MFC，QT，OpenGL，等等中，理论主要就是两点，一是监
控鼠标操作，鼠标点击，移动，松开，然后通过mouse_event识别判断出那一种鼠标的操作，根据不同的操作然后进
行处理，二是在主函数中加入鼠标的回调函数，将鼠标操作与程序的窗口绑定。
第一节函数介绍
暂时只接触了两个关于opencv2鼠标响应操作的函数，下面分别介绍一下:
1.1 回调函数
opencv2.4.5中，提供的鼠标回调函数是setMouseCallback，函数声明如下：
1CV_EXPORTS void setMouseCallback(const string& winname, MouseCallback onMouse, void* userdata = 0);
函数参数介绍const string& winname，windows视窗名称，对名为winname的视窗进行鼠标监控。
MouseCallback onMouse，鼠标响应处理函数，监听鼠标的点击，移动，松开，判断鼠标的操作类型，并进行响应的函数处理。
void* userdata = 0 鼠标响应处理函数的ID，与鼠标相应处理函数相匹配就行，暂时只用到默认为0的情况。
函数使用实例：
2namedWindow("img");
3setMouseCallback("img",on_mouse,0);
1.2 鼠标响应处理函数
opencv2.4.5中，鼠标相应处理函数一般默认形参和返回参数，函数形式如下：
4void on_mouse(int event,int x,int y,int flags,void *ustc)
函数参数介绍: int event，鼠标操作时间的整数代号，在opencv2.4.5中，event鼠标事件总共有10中，从
0-9依次代表如下:
Event:
5#define CV_EVENT_MOUSEMOVE 0 滑动
6#define CV_EVENT_LBUTTONDOWN 1 左键点击
7#define CV_EVENT_RBUTTONDOWN 2 右键点击
8#define CV_EVENT_MBUTTONDOWN 3 中间点击
9#define CV_EVENT_LBUTTONUP 4 左键释放
10#define CV_EVENT_RBUTTONUP 5 右键释放
11#define CV_EVENT_MBUTTONUP 6 中间释放
12#define CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK 7 左键双击
13#define CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK 8 右键双击
14#define CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK 9 中间释放
int x,int y，代表鼠标位于窗口的（x，y）坐标位置，窗口左上角默认为原点，向右为x轴，向下为y轴，
int flags，代表鼠标的拖拽事件，以及键盘鼠标联合事件，总共有32种事件，依次如下：
flags:
15#define CV_EVENT_FLAG_LBUTTON 1 左键拖拽
16#define CV_EVENT_FLAG_RBUTTON 2 右键拖拽
17#define CV_EVENT_FLAG_MBUTTON 4 中间拖拽
18#define CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY 8 (8~15)按Ctrl不放事件
19#define CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY 16 (16~31)按Shift不放事件
20#define CV_EVENT_FLAG_ALTKEY 32 (32~39)按Alt不放事件（后面8-39还有待研究）
void *ustc，函数参数的编号（暂时用不到）
第二节鼠标操作实例
2.1 示例程序代码
程序如下，已经附上说明：
21#include
22#include
23#include
24
25using namespace cv;
26
27cv::Mat org,dst,img,tmp;
28void on_mouse(int event,int x,int y,int flags,void *ustc)//event鼠标事件代号，x,y鼠标坐标，flags拖拽和键盘操作的代号
29{
30static Point pre_pt = (-1,-1);//初始坐标
31static Point cur_pt = (-1,-1);//实时坐标
32char temp[16];
33if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)//左键按下，读取初始坐标，并在图像上该点处划圆
34 {
35 org.copyTo(img);//将原始图片复制到img中
36 sprintf(temp,"(%d,%d)",x,y);
37 pre_pt = Point(x,y);
38 putText(img,temp,pre_pt,FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,Scalar(0,0,0,255),1,8);//在窗口上显示坐标
39 circle(img,pre_pt,2,Scalar(255,0,0,0),CV_FILLED,CV_AA,0);//划圆
40 imshow("img",img);
41 }
42else if (event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && !(flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON))//左键没有按下的情况下鼠标移动的处理函数
43 {
44 img.copyTo(tmp);//将img复制到临时图像tmp上，用于显示实时坐标
45 sprintf(temp,"(%d,%d)",x,y);
46 cur_pt = Point(x,y);
47 putText(tmp,temp,cur_pt,FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,Scalar(0,0,0,255));//只是实时显示鼠标移动的
坐标
49 }
50else if (event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && (flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON))//左键按下时，鼠标移动，则在图像上划矩形
51 {
52 img.copyTo(tmp);
53 sprintf(temp,"(%d,%d)",x,y);
54 cur_pt = Point(x,y);
55 putText(tmp,temp,cur_pt,FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,Scalar(0,0,0,255));
56 rectangle(tmp,pre_pt,cur_pt,Scalar(0,255,0,0),1,8,0);//在临时图像上实时显示鼠标拖动时形成的矩形
57 imshow("img",tmp);
58 }
59else if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP)//左键松开，将在图像上划矩形
60 {
61 org.copyTo(img);
62 sprintf(temp,"(%d,%d)",x,y);
63 cur_pt = Point(x,y);
64 putText(img,temp,cur_pt,FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,Scalar(0,0,0,255));
65 circle(img,pre_pt,2,Scalar(255,0,0,0),CV_FILLED,CV_AA,0);
66 rectangle(img,pre_pt,cur_pt,Scalar(0,255,0,0),1,8,0);//根据初始点和结束点，将矩形画到img上
67 imshow("img",img);
68 img.copyTo(tmp);
69//截取矩形包围的图像，并保存到dst中
70int width = abs(pre_pt.x - cur_pt.x);
71int height = abs(pre_pt.y - cur_pt.y);
72if (width == 0 || height == 0)
73 {
74 printf("width == 0 || height == 0");
75return;
76 }
77 dst = org(Rect(min(cur_pt.x,pre_pt.x),min(cur_pt.y,pre_pt.y),width,height));
78 namedWindow("dst");
79 imshow("dst",dst);
80 waitKey(0);
81 }
82}
83void main()
84{
85 org = imread("1.jpg");
86 org.copyTo(img);
87 org.copyTo(tmp);
88 namedWindow("img");//定义一个img窗口
89 setMouseCallback("img",on_mouse,0);//调用回调函数
91 cv::waitKey(0);
92}
2.2 程序运行结果分析程序源图形：
程序运行结果：
第三节，参考资料
既然参考别人的博文，当然要把源资料介绍给大家，让大家参考一下：
1. 在OpenCV中利用鼠标绘制矩形和截取图像的矩形区域
https://www.sodocs.net/doc/175424334.html,/quarryman/article/details/6435527
2.OpenCV响应鼠标函数cvSetMouseCallback（）和其副程式onMouse （）的使用（OpenCV2.4.5）
https://www.sodocs.net/doc/175424334.html,/glb562000520/article/details/8938582
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基于区域生长的图像分割
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设计利用区域生长算法进行图像分割的程序 1、目的：把一幅图像划分成满足某种判据的一些区域，在这里形成一个二值图。 2、原理：首先确定每个区域中的某个已知点，加上与已知点相似的邻近点形成一个区域，在这里利用区域的均值。当邻近点与区域均值的差值的绝对值小于阈值T 时，即满足生长条件。方法是从种子点开始，在8连通方向上生长区域，当其邻近点满足生长条件，则就并入小快区域，当新的点被合并后再用新的区域重复这一过程，直到没有可接受的邻近点时该区域生成过程终止。 3、设计思路： 1）通过具体观察某幅图像的直方图，估计其确定种子点范围[S1，S2]，并确定其阈值T; 2）透过对整幅图像的扫描，找出某个区域的一个种子点：(.)f x y 3）开始利用8连通方向，以该种子点为中心进行生成区域；[(),()]s r s θ |(,)(.)|diff f i j f x y T =-<(,)ave f i j = 4）继续用8连通方向，以该区域为中心，把邻近满足生长条件的点并入，生成新的区域； 1(,)k ave f i j k =∑ |(,)|diff f i j ave T ''=-< 5）重复4）步，直到不再存在邻近满足生长条件的点为止，该区域生成过程结束； 6）继续对图像进行扫描，寻找其他区域的一个种子点，按3）~5）的步骤进行 4、程序设计 根据下面的流程图可分为
区域生长算法实现流程图
5、程序 %district.m主函数 clear clc I = imread('bacteria.tif'); subplot(1,2,1) imshow(I) title('初始图像'); subplot(1,2,2) imhist(I) title('初始图像的直方图'); %透过该直方图确定种子满足S1~S2 的值（灰度值）和判定的依据阈值T S1=8;S2=70;T=33; f=double(I); [m,n]=size(I); shed1=zeros(3,round(m*n/2)); %存储区域生长方向上的点和该区域的均值的绝对差值和 该%点的坐标 sp1=0; % sp1 相当于指针，指向shed1 中的最后放入的值和坐标 shed2=zeros(2,m); %存储符合生长条件的点的坐标 sp2=0; % sp2 指针，指向shed2 中的最后放入点的坐标 Cut=zeros(size(f)); % Cut 为区域生长后的新图像 Cut=Cut+255; % Cut 矩阵初始值设为255 vb=0; %标记值，当vb=1 时，即要求重新计算已有的栈shed1(1,:) 的大小 for i=1:m for j=1:n if (f(i,j)>S1&f(i,j) 成绩 南京工程学院 课程设计说明书(论文) 题目基于区域生长的图像分割 课程名称数字图像处理 院（系、部、中心）通信工程学院 专业 班级 学生姓名 学号 设计地点 指导教师 设计起止时间：2010 年6月28日至2010年7月2日 录 【摘要】 (1) 一、课程设计名称 (1) 二、课程设计目标 (1) 三、总体设计 (1) 3.1 总体设计要点概括 (1) 3.2算法流程设计 (2) 四、功能描述 (3) 五、测试结果与分析 (3) 六、课程设计总结 (6) 七、参考文献: (7) 八、源程序： (7) 1 【摘要】 图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程。基本方法是以一组“种子”点开始，将与种子点性质相似（诸如灰度级或衍射的特定范围）的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。 区域生长的一个问题是用公式描述一个终止规则。基本上，在没有像素满足加入某个区域的条件时，区域生长就会停止。在此次课程设计中，在算法的设计上充分反映了这一点。在遍历图像的过程中调用函数testnei，测试i,j点处的邻域满足条件的像素。将每次新增长的种子点作为下次遍历的中心点，直到区域不再生长。 关键字：区域生长种子点分割 一、课程设计名称 基于区域生长的图像分割 二、课程设计目标 1、通过本次数字图像处理课程设计，加深我对数字图像处理的基本原理与方法的认 识，提高了我应用数字图像处理的方法解决实际问题的能力，达到理论与实际应用的结合。 2、通过课程设计，能够熟练运用Matlab完成图像处理任务。 三、总体设计 3.1 总体设计要点概括 区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成更大区域的过程。基本方法是以一组种子点开始，将与种子性质相似的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。 区域生长算法的重点是： 图像分割算法有哪些 数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。 图像分割有哪些方法1 基于区域的图像分割 图像分割中常用的直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等均属于基于区域的方法。 （1）直方图门限分割就是在一定的准则下，用一个或几个门限值将图像的灰度直方图（一维的或多维的）分成几个类，认为图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属于同一个物体，可以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差（或最大类间方差）、最大熵（可使用各种形式的熵）、最小错误率、矩不变、最大繁忙度（由共生矩阵定义）等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息，而忽略了图像中的空间信息，对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。 （2）区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块 一.基于区域生长的高空间分辨率遥感图像分割与实现（李政国） 1.种子点的选择 种子点的选择是区域生长的首要任务。根据林区内地物呈区域状连续交错分布的特点,对种子点选取做了如下的适应性改进①建立种子标记矩阵,既为确定种子点,又标记合并到一个区域内的像素点②连续检测种子标一记矩阵,对已形成区域的外围边界点定位,任选一点作为下一区域的种子像素 2.区域生长过程 区域形成必须首先建立一个能够合并邻域像素的生长标准,其次要设计合适的生长方式。 ①区域生长准则 区域生长过程中,生长标准的确定是关乎算法有效性的一个中心问题区域生长标准。基于区域的同质性,能够并入同一区域的像素,一定是符合某种标准的。把多光谱图像看做是多维空间,？？量测像素点之间的欧氏距离可以作为生长的标准。在多维空间中,任意两个位置的欧氏距离定义为：2'' 21((,)(,))n d d d E P i j P i j ==-∑ E 为任意两点间的欧氏距离、d 为空间维数 (,)d P i j ，''(,)d P i j 在d 维空间中的任意两点 在RGB 空间中,基于种子点的欧氏距离可定义为 2''222D ((,),(,))()()()s s s s E d p p p p p p P i j P i j R R G G B B =-+-+- D E 为欧氏距离, ''(,),(,)s d P i j P i j 分别为非种子点和种子点, p R ，p G p B 分别为非种子 点RGB 光谱值, s p R ，s p G s p B 分别为种子点光谱值。 若s P 为区域A 的种子点,给定一个阈值T,则有{|((,)),(',')| ;s T P A E T P A D P i j P i j ≤∈>?，此式则成为区域生长及结束的判定标准。 区域生长方式 区域的连通性是区域生长又一重要条件,影响到分割算法的核心结构，因此在区域生长过程中,需要严格保证连通性条件即保证像素的四连通性或者八连通性。考虑到像素坐标的关联性,对上式做如下改进：{''|((,)),(',')| ;s T P A E T P A D P i l j k P i j ≤∈>?++，式中：1,0,1;1,0,1l k =-=-。无论是四连通方式还是八连通方式,以,取值做为条件,可依次检 测种子点周围邻接像素,保证了区域的连通性和完整性。 计算机断层扫描数据的可视化如今已经作为医学图像处理中研究的热点问题之一。实现医学图(CT)像的三位重建，首先需要对数据进行正确、合理的分割，从中提取出感兴趣的器官、组织或病变体，从而实现这些被提取出的器官、组织或病变体的三维重建，达到辅助治疗与手术规划的目的。目前，虽然已经有多种分割方法，但是在医学图像分割方面仍无可以通用的理论和方法。利用传统的一些分割算法对图像进行分割处理时，因图像本身复杂性和噪声的影响很难达到好的分割效果。 图像CT (DICOM [1]格式灰度级为或是，由于机本身显示原理的限制，对于灰度图像，只)20484096PC 可以做到灰度级的精确显示，这就出现了如何用有限的显示资源来更好地显示图像中感兴趣的数据。256对于高灰度级的医学图像最常用的显示方法是传统的灰度窗调节方法，但是这种方法不容易对感兴趣的数据有一个准确的了解，不能更好地保留图像的原始数据信息。通过对图像进行直方图统计分析，实CT 现了更准确的转化显示，并且去除了一些多余信息，保存为常用的格式，然后运用改进的区域生长BMP 算法将感兴趣的组织从背景中分割出来，以便进一步进行提取组织的三维重建。 对图像进行直方图统计分析与灰度调节显示 1 CT 传统的灰度窗显示算法 1.1人眼能够辨识的灰阶一般在个左右，而值中所包含的信息大大超过了人眼所能分辨的范围，因60CT 而中引入了窗宽和窗位技术来充分利用图片中所含的信息。窗宽和CT (Window Width)(Window Center)窗位是检查中用以观察不同密度的正常组织或病变的一种显示技术。窗宽是图像上显示的值范CT CT CT 围，在此值范围内的组织和病变均以不同的模拟灰度显示。窗位是窗的中心位置，同样的窗宽，由于CT 窗位不同，其所包括值范围的值也有差异。因此欲显示某一组织结构细节时，应选择适合观察该组CT CT 织或病变的窗宽和窗位，以获得最佳显示。变换公式[2] 即：0,(,)/2(,)[(,)(/2)]*255/,/2(,)/2255,(,)/2f x y wP wW g x y f x y wP wW wW wP wW f x y wP wW f x y wP wW +? ， 其中，wP 为窗位，wW 为窗宽。 收稿日期: 2009-10-28 作者简介: 朱玲利女河南偃师人硕士助教主要从事图像处理、模式识别方面的研究 (1981-),,,,,. 基金项目：国家高新技术项目广东省自然科学基金团队项目 863(2006AA02Z346); .基于图像分析和区域生长法的图像分割 CT CT 朱玲利1,2，王听忠1，鲍苏苏2 （洛阳师范学院信息技术学院，河南洛阳；华南师范大学计算机学院，广东广州） 1. 471022 2. 510631摘要： 针对医学图像的特点，提出了一种基于统计分析的算法。先对图像进行预处理，并且保存为常用的 CT CT 格式，以便于后续处理，然后利用改进的区域生长算法提取目标组织或者区域，最后选择合适的数学形态学 BMP 操作对结果进行处理，以消除可能存在的误分。从实验结果可以看出，上述方法是可行的，达到了较好的分割效 果，可以满足三维重建的要求。 关键词：图像分割；；区域生长算法；数学形态学 CT DOI:10.3969/j.issn.1674-5043.2009.04.0015 中图分类号: TP751 文献标志码: A 文章编号 : 1674-5043(2009)04-0055-05 实验十医学图像分割（二） 实验目的： 1.了解图像分割的基本理论和方法； 2.掌握阈值分割的方法和阈值的选择； 3.掌握基于分水岭分割的原理和应用； 实验内容： 1.区域生长法利用图像像素间的相似性进行分割，调用 regiongrow函数对图像weld.tif进行处理，注意参数中S（种 子值），T（阈值）的选择对分割效果的影响。S=255，T＝ 65和S＝255 T＝150和S＝150，T＝65三组值进行处理， 理解在区域生长法的原理。同时对liver.bmp，自己选择合 适的S和T，以较好得分割出肝脏。 代码1： close all; f=imread('weld.tif'); figure(1),imshow(f),title('原图'); [g1,NR]=regiongrow(f,255,65); [g2,NR]=regiongrow(f,255,150); [g3,NR]=regiongrow(f,150,65); figure(2),imshow(g1),title('S=255,T=65'); figure(3),imshow(g2),title('S=255,T=150'); figure(4),imshow(g3),title('S=150,T=65'); [y,x]=ginput(); x=floor(x); y=floor(y); G=zeros(size(g)); G(g3==g3(x,y))=255;结果： 代码2： close all; f=imread('liver1.bmp'); figure(1),imshow(f),title('原图'); g=regiongrow(f,255,135);%肝脏分离 figure(2),imshow(g),title('S=255,T=135'); [y,x]=ginput(); x=floor(x); y=floor(y); 医学图像分割方法汇总 本文主要介绍在医学图像分割方面的几种典型算法，详细介绍每种算法的工作原理，通过对具体的医学图像实验来对比每种方法在分割方面的优点和缺点，分析结果产生的原因，从而在后面的实际应用中选择最合适的算法。 1阈值法分割 1-1 简单阈值分割 简单的阈值处理是图像分割中最为简单基础的一种分割方法。对于一副灰度图像，使用给定的阈值。图像中的像素超过这个阈值的一律设置为最大值（对于八位灰度图像，最大值一般为255），像素小于这个阈值的设置为0.下图 1.2是利用五个不同的阈值对脑部图像（图1.1）的分割结果。（从上到下，从左到右一次使用的阈值分别为最大值的0.1,0.3,0.5,0.7,0.9倍）。 图1.1原始脑部图像 图1.2 使用不同阈值分割后的结果 从实验结果来看，使用简单的阈值分割，过程十分简便，原理简单易懂，但是要是得到比较好的分割结果需要进行多次试验。 1-2 otsu阈值分割法 Otsu阈值分割法又称大津阈值分割法。它的原理是对图像所有的像素围进行遍历(对8位灰度图像来说呢，就是从0遍历到255)，找出合适的T(阈值),把原始图像分割成前景图像和背景图像并且两者之间的类方差最大。 原理： 对于图像I(x,y)，前景(即目标)和背景的分割阈值记作T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0，其平均灰度μ0；背景像素点数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为g。 假设图像的背景较暗，并且图像的大小为M×N，图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0，像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1，则有：ω0=N0/ M×N (1) 第3卷第2期信息与电子工程V o1．3，No．2 2005年6月 INFORMATION AND ELECTRONIC ENGINEERING Jun．，2005一种基于最大类间方差和区域生长的图像分割法 张玲，郭磊民，何伟，陈丽敏 （重庆大学通信工程学院，重庆 400044） 摘要：提出一种基于一维最大类间方差和区域生长的图像分割法。首先用一维最大类间方差法确定最佳分割阈值，再用改进的区域生长法分割得到目标。实验结果表明，该分割算法不仅 适用于简单的图像分割问题，而且对于背景复杂、光照不均匀的图像也能取得较好的分割效果。 该算法计算量小，实时性和分割精度均有一定优势，在提取目标的同时，不留下任何背景像素， 使下一步的目标识别更为简单。 关键词：信息处理技术；图像分割；最大类间方差；区域生长法；最佳分割阈值；生长规则； 生长策略 中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号：1672-2892(2005)02-091-03 An Image Segmentation Algorithm Based on Maximal Variance Between-Class and Region Growing ZHANG Ling，GUO Lei-min，HE Wei，CHEN Li-min （College of Communication Engineering，Chongqing University，Chongqing 400044，China）Abstract: A segmentation algorithm based on the technique of one-dimension maximal variance between-class and region growing method is proposed in this paper．Firstly，the method of one-dimension maximal variance between-class is used to obtain the optimal segmenting threshold．Then，the target is segmented from the original image by the improved region growing method．The experiments indicate that the segmentation method presented in this paper is not only fit for the segmentation of the simple image，but also fit for those images with complex background and uneven light．Moreover，this segmentation algorithm has advantages of real time and segmentation precision．With this method， the target can be extracted without any pixel of the background．Therefore，the target recognition in the next step will be simple． Key words: information processing technology；image segmentation；maximal variance between-class；region growing method；optimal segmenting threshold；growing rule；growing strategy 1 引言 对于目标和背景都在运动且背景复杂多变的视频跟踪图像序列，如何将目标从背景中分割出来，一直是人们关注的难点问题。常用的图像分割方法可归纳为阈值法和区域生长法两大类。然而无论这两类方法中的任何一种，都难以取得令人满意的分割效果。如采用阈值法，无论所选取的阈值多么精确，都不可避免地会留下和目标灰度接近的背景区域，给进一步的目标特征提取和识别带来困难；而尽管传统的区域生长法在分割时可以减少背景的干扰，但是若目标区域内灰度分布不均匀，会使区域生长提前终止，造成欠分割；若目标的边界模糊又会使区域生长无法停止，造成过分割甚至分割失败。 分析这两类分割方法的优缺点[1]，结合实际应用中，尤其是在导弹视频跟踪系统中，目标成像的特点，本文提出了一种基于一维最大类间方差和区域生长相结合的图像分割方法，首先用一维最大类间方差法确定最佳分割阈值，以此作为区域生长规则的约束条件，然后采用改进的区域生长法将目标精确、完整地分割出来。 2 最大类间方差和区域生长相结合的图像分割法 分割阈值的选取是阈值法的关键，最大类间方差法作为常用的阈值选取方法之一，被认为是最优的阈值自动选取方法，而其他常用的方法(如：直方图[2]、最大熵[3]等)在确定阈值时，常存在这样或那样的问题。由于实际图像噪声干扰等因素的影响，直方图通常会出现单峰或具有宽且平的峰谷的情况，这时很难根据直方图的峰谷来选择分割阈值；最大熵法对诸如对比度和直方图分布这类图像特征敏感，且涉及到对数函数运算，计算量大。 收稿日期：2004-10-08；修回日期：2005-01-12 [转载]图像分割——区域生长法 区域生长方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。 区域生长方法是一种比较普遍的方法，在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图象，如自然景物。但是，区域增长方法是一种迭代的方法，空间和时间开销都比较大。 区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于 1.初始点（种子点）的选取；2.生长准则；3.终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标的提取。 区域生长的原理 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长起点，然后将种子像素和周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子继续上面的过程，直到没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就生长成了。 图1给出已知种子点进行区域生长的一个示例。图1（a）给出需要分割的图像，设已知两个种子像素（标为深浅不同的灰色方块），现要进行区域生长。设这里采用的判定准则是：如果考虑的像素与种子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素所在的区域。图1（b）给出了T=3时的区域生长结果，整幅图被较好地分成2个区域；图1（c）给出了T=1时的区域生长结果，有些像素无法判定；图1（c）给出了T=6时的区域生长的结果，整幅图都被分在一个区域中了。由此可见门限的选择是很重要的。 区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine 等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面 本科毕业设计 题目： 基于区域合并的纹理图像分割—MSRM 算法的MATLAB 实现 摘要 图像分割是图像分析及计算机视觉系统中的重要环节，是图像处理研究中的一个基本难题。图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取、参数测量和识别，使得更高层的图像分析和理解成为可能，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。因此，可以说图像分割是图像处理中最为重要的环节。 基于区域的图像分割方法，将图像按内容划分成许多区域。虽然存在过分割，但是可以通过研究改进算法减少过分割或选择有效的后处理算法得到有用的结果。例如，在Mean Shift和Watershed这两种图像分割算法中，一方面可以研究各种减少过分割的改进算法。另一方面，也可以采用有效的预处理，去除噪音，使图像适宜于Watershed或Mean Shift算法分割。 MSRM是基于最大相似度的区域合并算法,该算法简单有效,不需要设定区域合并的阈值,且对单目标和多目标图像都能正确分割。本设计在提取了图像的颜色特征和纹理特征之后，计算相邻区域的相似度，在人工交互信息的指导下，基于最大相似度准则逐步对初始过分割区域进行合并，分离出图像中的目标和背景。 关键词：MSRM；区域合并；交互式图像分割；算法；纹理图像 Abstract Image segmentation is the important elements of image analysis and computer vision systems ，and it is a fundamentalproblem in image processing。Image segmentation is a key step that from image processing to the image analysis。Only on the basis of image segmentation to object feature extraction, parameter measurement and recognition，which make it possible to analysis and understanding of the higher-level image, and the quality of image segmentation directly affects the effect ofsubsequent image processing. Therefore, we conclude that image segmentation is the most important part of image processing. Region-based image segmentation method is divided into many regions according to the contents of the image。Although there is over-segmentation，studing improved algorithm can reduce the over-segmentation or choosing an effective post-processing algorithms are useful results. For example, in both Mean Shiftt and Watershed image segmentation algorithm, One can study a variety of improved algorithm to reduce over-segmentation, On the other hand, effective pretreatment can also be used to remove noise, and make the image suitable for Mean Shiftt and Watershed segmentation algorithm. MSRM is a algorithm which based on the maximum similarity of the region merging, the proposed algorithm is efficient and effective, it does not require a preset threshold and can successfully extract the single objective and multi-target image from complex scenes . In this design, calculate the similarity of adjacent regions afte the extration of image color features and texture features, under the guidance of interaction information ,a maximal similarity based region merging mechanism was proposed to gradually merged the initial over-segmentation of regions. Then separated the target and background from image. Keywords:MSRM; Region merging; Interactive Image Segmentation; Algorithm; Texture image数字图像处理课设程设计-基于区域生长的图像分割
图像分割算法有哪些
基于区域生长的图像分割文献概括
基于CT图像分析和区域生长法的CT图像分割
Matlab医学图像分割区域生长
医学图像分割方法汇总
一种基于最大类间方差和区域生长的图像分割法
区域增长原理
基于区域合并的纹理图像分割—MSRM算法的MATLAB实现本科毕业论文