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数字图像处理与分析基础.ppt
数字图像处理与分析基础 第八章 图像分割与描述 内容摘要 第八章 图像分析基础Image Analysis theory 1、图像分割 2、图像描述 8.1 图像分割 Image Segmentation 1、概述和分类 2、基于灰度的分割技术 3、基于梯度的分割技术 4、彩色图像分割技术 5、分割评价 7.1.1 概述与分类General Introduction and Classification 图像分量以及相互关系 图像分析与理解、自动景物分析、模式识别 机器抽取信息 图像分割 定义:把图像中有意义的区域与背景分离开,并按其不同的内涵将它们分割开。 “区域”是图像中相邻的具有类似性质的点组成的集合。同一区域(region)中的像素是相邻的,就是说区域是像素的连通集。“连通”(connectedness)的定义为:在连通集的任意两个像素间,存在一个完全由这个集合中的元素构成的路径。同一区域中的任意两个像素间至少存在一条连通路径。 分割方法分类 从分割依据出发 “相似性分割”就是将具有同一灰度级或纹理的像素聚集在一起,形成图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法常称为“基于区域相关的分割技术” “非连续性分割”需要先检测图像的局部不连续性,然后将它们连接起来形成边界,这些边界将图像分割成不同的区域。这种基于不连续原理检测图像中物体边缘的方法也称为“基于点相关的分割技术”。 这两种方法具有互补性,一般来说在不同的场合需要不同的方法,有时也将它们的处理结果相结合,以获得更好的效果。 根据分割算法本身 阈值法、边缘检测法、匹配法等 8.1.21基于灰度的分割(区域相关技术) 两大类 是基于阈值分割的技术 是基于灰度均匀性的区域分裂——合并算法。 阈值分割算法实施时各像素间无相关性,原图像可以分成几部分同时进行分割,又称为并行区域技术(Region-Based Parallel Techniques)。 区域分裂——合并算法实施时,要利用像素间的相关性,是一种串行区域技术。 并行区域技术 1、原理和分类 2、依赖像素的阈值选取 3、依赖区域的阈值选取 图像阈值分割(Image Segmentation :Thresholding) 最常用的图像分割技术 主要利用图像中背景与对象之间的灰度差异。 理想状态下,背景与对象之间的灰度值应当差异很大,且同一个对象具有基本相同的灰度值。体现在图像的灰度直方图上,就是直方图呈明显的双峰分布,两类物体灰度级间无交叠。在直方图中处于谷底的区域选取一个灰度值作为阈值,根据灰度与阈值的关系将像素判定为对象点或背景点,这个过程称为图像二值化。对二值图像进行进一步的分析就可以获得图像的分割结果。 二值化 多阈值二值化 1、极小值点阈值 T=120 2、最优阈值法 最优阈值算法 最优条件 已知概率模型下的简化 例8.1.2:P-tile试探法(百分比) 依赖区域的阈值选取 自适应技术 阈值分割技术的特点 边界提取 2、链码方法 四方位码 八方位码 边界跟踪 利用形态学算子提取区域的边界 2、串行区域技术 Region-Based Sequential Techniques 基本方法 1、区域生长 2、分裂合并 3、空间聚类法等。 1、区域生长法(Region Growing) 区域生长算法 讨论 图8-6 增长核心不同、阈值不同,区域增长的结果就不同 2 分裂、混合算法 区域的分裂——合并算法 分裂合并算法 8.1.2基于梯度的分割(点相关技术) 主要内容 1、边缘检测 微分算子 典型算子 提取边缘策略 MARR算子 M-H算子具有明显的优点 如何评价边缘算子的性能呢 Canny算子设计过程 图8-12 Canny算子与Marr算子比较 边界闭合——局部处理 边缘连接——Hough变换 图8-13 直线的Hough变换 算法 图像分割小结 分割评价简介 Introduction to Segmentation Evaluation 1、评价方法及分类 2、最终测量精度 3、实用分割评价框架 分割方法及分类 评价方法的基本要求 习题 作业 8.2 图像描述Image Description 1、概述和分类 2、链码描绘子 3、傅立叶描绘子 4、矩 8.2.1、概述和分类 8.2.2 链码表示 链码与几何特征 图8-19中的八边形 2、进一步讨论 (2)链码的归一化 (3)链码的旋转不变性 8.2.2傅立叶描述子 区域的边界都被确认后,利用这些点可以识别目标的形状 (x,y)空间的同一条直线上的点在(?,?)空间的正弦曲线都会相交于点(?0,? 0),?0为这条直线到原点的距离,? 0为直线的法线与轴的夹角, x (xi,yi) ? y ? 图8-14 点的
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