计算机图像处理_第七章重点分析.ppt

第七章?? 图像分割与描述 前面介绍的图像处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果；图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述；图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始客观场景的解释，从而指导和规划行动。 7.1 概述 图像分析的概念 对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述 图像分析系统的基本构成 7.1 概述 图像分析的步骤 把图像分割成不同的区域或把不同的对象分开 找出分开的各区域的特征 识别图像中要找的对象或对图像进行分类 对不同区域进行描述或寻找出不同区域的相互联系，进而找出相似结构或将相关区域连成一个有意义的结构 7.1 概述 图像分割的概念 把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣目标的技术 7.1 概述 图像分割的基本策略 分割算法基于灰度值的两个基本特性：不连续性和相似性 检测图像像素灰度级的不连续性，找到点、线（宽度为1）、边（不定宽度）。先找边，后确定区域。 7.1 概述 图像分割的基本策略 检测图像像素的灰度值的相似性，通过选择阈值，找到灰度值相似的区域，区域的外轮廓就是对象的边 7.1 概述 图像分割的方法 基于边缘的分割方法 先提取区域边界，再确定边界限定的区域。 区域分割 确定每个像素的归属区域，从而形成一个区域图。 区域生长 将属性接近的连通像素聚集成区域 分裂－合并分割 综合利用前两种方法，既存在图像的划分，又有图像的合并。 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 2 1 0 0 1 4 1 0 0 1 2 1 0 0 0 1 0 0 0 1 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 模板匹配法 模板是为了检测某些区域特征而设计的阵列，设有一个3*3的模板窗口W，其元素Wij的位置如图a所示，一幅图像F的各元素f（m，n）的位置如图b所示。模板匹配的过程是求乘积的过程。 点模板 一般用于背景强度恒定、目标图像灰度相同或基本相同的图像（如二值图像）。 点模板在检测图像区域时，通常是拖动模板在图像移动，横向移动间隔取1个像素，纵向移动间隔取1个扫描行。在每一个位置上，将模板元素分别与对应的图像灰度级相乘并求和（当小于零时，可作两种处理，一取绝对值，二是作零对待） -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1 点模板 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 1 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 1 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 1 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 （a）初始灰度分布 g(m,n)=0时，说明模板位于均衡背景或目标区域内部； g(m,n)！=0时，说明当前窗口内就有背景又有目标； 当模板中心正好是目标或背景的交界处时， g(m,n)值