圖像區域生長方法的結果是什麼

❶ ct圖像區域生長是三維還是二維

方法倒是有兩種。
一種是利用專業的互動式的醫學影像控制軟體。有一個軟體，叫做MIMICS。
人民軍醫出版社出過一本名叫《Mimics軟體臨床應用.計算機輔助外科入門技術》的書，裡面比較詳細介紹了這個軟體。 由於本人不是學醫的，所以這方面所知有限。樓主可以買本書看看，此書在網上能買到。網上也能搜索到一些軟體教程。

另外一種方法，就是用一般常見的，如MAYA，CINEMA 4D，3DMAX等三維動畫軟體，進行建模。只是這種方法用來建模可以，但進行醫學研究，可能就有不足之處了。

❷ 區域生長的區域生長

它是一個迭代的過程，這里每個種子像素點都迭代生長，直到處理過每個像素，因此形成了不同的區域，這些區域它們的邊界通過閉合的多邊形定義。
在區域生長中的主要問題如下：
（1）表示區域的初始化種子的選擇：在區域生長過程中，這些不同區域點合適屬性的選擇。
（2）基於圖像具體屬性的像素生長不一定是好的分割。在區域生長過程中，不應該使用連通性或鄰接信息。
（3）相似性：相似性表示在灰度級中觀察在兩個空間鄰接像素之間或像素集合的平均灰度級間的最小差分，它們將產生不同的區域。如果這個差分比相似度閾值小，則像素屬於相同的區域。
（4）區域面積：最小面積閾值與像素中的最小區域大小有關。在分割的圖像中，沒有區域比這個閾值小，它由用戶定義。
區域生長的後處理（region growing post-processing）：由於非優化參數的設置，區域生長經常會導致欠生長或過生長。人們已經開發了各種各樣的後處理。從區域生長和基於邊緣的分割中，後處理能獲得聯合分割的信息。更加簡單的後處理是根據一般啟發法，並且根據最初應用的均勻性標准，減少分割圖像中無法與任何鄰接區域合並的最小區域的數量。
區域連接圖
在場景中區域間的鄰接關系可以由區域鄰接圖（region adjacency graph, RAG）表示。在場景中的區域由在RAG的節點集合表示 N = {N1, N2, ... , Nm}，這里，節點Ni表示在場景中的區域Ri ，並且區域Ri的屬性存儲在節點的數據結構Ni中。在Ni和Nj之間的邊緣Eij表示在區域Ri和Rj之間的連接。如果在區域Ri里存放一個像素與在區域Rj彼此相鄰，那麼兩個區域Ri和Rj是相鄰的。鄰接可能是4連通或8連通的。鄰接關系是自反（reflexive）和對稱（symmetric）的，但不一定是可傳遞（transitive）的。下圖顯示具有6個截然不同區域的場景鄰接圖。
當它表示區域鄰接圖（RAG）是，二進制矩陣A成為鄰接矩陣（adjacency matrix）。在RAG里，當節點Ni和Nj鄰接，在A中，aij是1。因為鄰接關系是自反的，矩陣的對角元素都是1。在上圖的多區域場景鄰接矩陣（關系）如下所示。
區域合並和分裂
由於在場景中分割單一大區域，分割演算法可能產生許多個小區域。在這種情況下，較小的區域需要根據相似性合並，並且使較小的區域更緊密。簡單的區域合並演算法如下所述。
步驟1：使用閾值集合將圖像分割為R1，R2，R，…，Rm。
步驟2：從圖像的分割描述中生成區域鄰接圖（region adjacency graphics，RAG）。
步驟3：對於每個Rj，i = 1，2，…，m，從RAG中確定所有Rj，j≠i，如Ri和Rj鄰接。
步驟4：對於所有i和j，計算在Ri和Rj之間合適的相似性度量Sij。
步驟5：如果Sij>T,那麼合並Ri和Rj
步驟6：根據相似性標准，重復步驟3~步驟5，直到沒有合並的區域為止。
合並的另一個策略是根據兩個區域之間的邊緣強度。在這個方法中，在鄰接區域之間的合並是根據兩個區域間沿標定邊界長度的邊緣強度。如果邊緣強度小，即邊緣點較弱（weak），如果合並沒有大量改變平均像素強度值，那麼可以合並兩個區域。
還有這種情況：由於錯誤的預處理分割，產生了太小的區域。這歸結於不同區域錯誤合並成一個區域。在這種情況下，在分割區域中灰度值的變化可能高於閾值（T），因此，需要將區域分裂成更小的區域，這樣每個更小的區域都有均勻小方差。
分裂和合並可能結合在一起用於復雜場景的分割，基於規則可以指導分裂和合並運算的應用。

❸ 圖像分割最好方法

1.基於閾值的分割方法

閾值法的基本思想是基於圖像的灰度特徵來計算一個或多個灰度閾值，並將圖像中每個像素的灰度值與閾值作比較，最後將像素根據比較結果分到合適的類別中。因此，該方法最為關鍵的一步就是按照某個准則函數來求解最佳灰度閾值。

閾值法特別適用於目標和背景占據不同灰度級范圍的圖。圖像若只有目標和背景兩大類，那麼只需要選取一個閾值進行分割，此方法成為單閾值分割；但是如果圖像中有多個目標需要提取，單一閾值的分割就會出現作物，在這種情況下就需要選取多個閾值將每個目標分隔開，這種分割方法相應的成為多閾值分割。
2.基於區域的圖像分割方法

基於區域的分割方法是以直接尋找區域為基礎的分割技術，基於區域提取方法有兩種基本形式：一種是區域生長，從單個像素出發，逐步合並以形成所需要的分割區域；另一種是從全局出發，逐步切割至所需的分割區域。
分水嶺演算法

分水嶺演算法是一個非常好理解的演算法，它根據分水嶺的構成來考慮圖像的分割，現實中我們可以想像成有山和湖的景象，那麼一定是水繞山山圍水的景象。

分水嶺分割方法，是一種基於拓撲理論的數學形態學的分割方法，其基本思想是把圖像看作是測地學上的拓撲地貌，圖像中每一點像素的灰度值表示該點的海拔高度，每一個局部極小值及其影響區域稱為集水盆，而集水盆的邊界則形成分水嶺。分水嶺的概念和形成可以通過模擬浸入過程來說明。在每一個局部極小值表面，刺穿一個小孔，然後把整個模型慢慢浸入水中，隨著浸入的加深，每一個局部極小值的影響域慢慢向外擴展，在兩個集水盆匯合處構築大壩，即形成分水嶺。

❹ 圖象分割有哪三種不同的途徑

圖象分割有三種不同的途徑，其一是將各象素劃歸到相應物體或區域的象素聚類方法即區域法，其二是通過直接確定區域間的邊界來實現分割的邊界方法，其三是首先檢測邊緣象素再將邊緣象素連接起來構成邊界形成分割。早期的圖像分割方法可以分為兩大類。一類是邊界方法，這種方法假設圖像分割結果的某個子區域在原來圖像中一定會有邊緣存在；一類是區域方法，這種方法假設圖像分割結果的某個子區域一定會有相同的性質，而不同區域的像素則沒有共同的性質。這兩種方法都有優點和缺點，有的學者考慮把兩者結合起來進行研究。現在，隨著計算機處理能力的提高，很多方法不斷涌現，如基於彩色分量分割、紋理圖像分割。所使用的數學工具和分析手段也是不斷的擴展，從時域信號到頻域信號處理，小波變換等等。

圖像分割主要包括4種技術：並行邊界分割技術、串列邊界分割技術、並行區域分割技術和串列區域分割技術。下面是分別對每一項做簡單的介紹。

❺ 如何用區域生長法實現圖像分割

區域生長法圖像分割是直接根據像素的相似性和連通性來對圖像進行聚類的演算法。基本原理是，給出若干種子點，然後依次對這些種子點進行如下操作，直到種子點集合為空：判斷種子點四鄰域或八鄰域的像素點是否和種子點相似（灰度相似或其他測度相似），如果相似則將該點加入種子點集合，否則不作處理。
該演算法原理很簡單，但在數據結構的組織上卻需要技巧，本文介紹一種簡易的數據組織方式實現該演算法。

如上圖所示，左圖為一幅W*H大小的圖像示意圖，利用區域生長法圖像分割演算法，該圖像被分割（聚類）為7塊；右圖為相應的數據結構，圖像分割的結果屬於圖像空間數據，其實就是一系列的像素點坐標數組或與像素點坐標直接關聯的屬性數組如FLAG的數組等，這個數組的維度一定是W*H，而分割結果體現在數組元素的排列順序：同一類別的元素連續存儲。然而類別的界限無法用該數組表明，而只能用另外一個描述數組，這里我們稱之為圖像空間數據的「元數據」數據，這個數組的有效維度為空間數據的類別數，即7，每個元素代表的是空間數據數組中每個類別的元素個數，其實也就相應地表明了每個類別的指針位置。

❻ 區域生長的區域生長的優勢和劣勢

1. 區域生長通常能將具有相同特徵的聯通區域分割出來。
2. 區域生長能提供很好的邊界信息和分割結果。
3. 區域生長的思想很簡單，只需要若干種子點即可完成。
4. 在生長過程中的生長准則可以自由的指定。
5. 可以在同一時刻挑選多個准則。 1. 計算代價大。
2. 雜訊和灰度不均一可能會導致空洞和過分割。
3. 對圖像中的陰影效果往往不是很好。
對雜訊問題，通常可以用一些平滑濾波器，或是diffusion濾波器做預處理來解決，所以通常雜訊問題並不是很嚴重。所以實際上，區域生長的最嚴重的問題就是效率低下。
據實驗，在2.4GHz的電腦上，一個512*512*343的數據，進行一次區域生長大約需要200s的時間