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象处理》电子教案，内容包括图像增强、约束最小二乘方滤波、图像量化、图像分割等，知识点全面，实用性强。

绪论第二章基本概念第三章图像变换第四章图像增强第五章图像复原与重建第六章图像编码与压缩第七章图像分割

章数字图像处理系统第三章基础知识第四章Matlab第五章图像变换第八章图像分割与描述第六章图像增强第

前列腺核磁超声图像配准融合有助于实现前列腺肿瘤的靶向穿刺。传统的配准方法主要是针对手动分割的前列腺核磁（Magnetic resonance, MR）和经直肠超声（Trans-rectal ultrasound, TRUS）图像上对应的生理特征点作为参考点，进行刚体或非刚体配准。针对超声图像因成像质量低导致手动分割配准效率低下的问题，提出一种基于监督学习的前列腺MR/TRUS图像自动分割方法，与术前核磁图像进行非刚体配准。首先，针对图像分割任务训练前列腺超声图像的活动表观模型（Active appearance model, AAM），并基于随机森林建立边界驱动的数学模型，实现超声图像自动分割。接着，提取术前分割的核磁图像与自动分割的超声图像建立轮廓的形状特征矢量，进行特征匹配与图像配准。实验结果表明，本文方法能准确实现前列腺超声图像自动分割与配准融合，9组配准结果的戴斯相似性系数（Dice similarity coefficient, DSC）均大于0.98，同时尿道口处特征点的平均定位精度达1.64 mm，相比传统方法具有更高的配准精度

提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法.第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差.第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果.在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差

基于视觉熵概念提出了一种静止图像分割压缩方法.通过对人类视觉系统特性的归纳,总结了基于视觉熵的图像分割原理,提出了用于量化图像特征的数学定义和基于视觉嫡的分割算法.实验结果表明,这种基于视觉熵的图像分割压缩算法既提高了压缩比,又能保证压缩后的重建图像整体上具有高的主观视觉感知质量

图像分割是计算机视觉领域中的重要分支，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步，大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估，从而选择最优分割算法，成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上，将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下，通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终，讨论了各种评估方法的优势和适用性

1、作用 图像分割在整个图像处理过程中的作用