9第九章数字图像处理之图像分割分析报告.ppt

第9章 图像分割 主讲人：王珊 主要内容 9.1 图像分割概述 9.2 边缘检测 9.3 霍夫变换 9.4 阈值分割 9.5 区域分割 9.6 小结 概念：图像分割是指将图像中具有特殊意义的不同区域划分开来，这些区域互不相交，每个区域满足灰度、纹理、彩色等特性的某种相似性准则。 图像分割是图像分析过程中最重要的步骤之一，分割出的区域可以作为后续特性提取的目标对象。 9.1 图像分割概述 图像分析系统的基本构成如下图： 图像分割概述 图像分割方法和种类 基于图像灰度值的不连续性或相似性，图像分割方法可以划分为以下种类。 图像分割概述 图像分割概述 图像分割的目的 把图像分解成构成它的部件和对象； 有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围。 图像分割概述 从简到难，逐级分割 控制背景环境，降低分割难度 注意力集中在感兴趣的对象，缩小不相干图像成分的干扰。 图像分割的基本思路 提取轮廓 车牌定位 车牌识别 图像分割概述 令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集（子区域）R1，R2，…，RN. 对所有的i和j，i≠j，有Ri∩Rj =φ； 对i = 1,2,…,N，有P(Ri) = TRUE； 对i≠j,有P(Ri∪Rj) = FALSE； 对i =1,2,…,N，Ri是连通的区域。 其中P(Ri)是对所有在集合Ri中元素的逻辑谓词,φ代表空集。 图像分割的几何定义 图像分割概述 9.2 边缘检测 9.2.1 边缘检测概述 9.2.2 常见的边缘检测算子 9.2.3 Matlab实现 9.2.4 Visual C++实现 9.2.1 边缘检测概述 1.边缘的定义： 图像中周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。 2.边缘的分类 阶跃状 屋顶状 边缘检测 边缘检测 说明：对阶跃边缘，其一阶导数在图像由暗变明的位置处有1个向上的阶跃，而其它位置都为0，这表明可用一阶导数的幅度值来检测边缘的存在，幅度峰值一般对应边缘位置。 其二阶导数在一阶导数的阶跃上升区有1个向上的脉冲，而在一阶导数的阶跃下降区有1个向下的脉冲，在这两个脉冲之间有1个过0点，它的位置正对应原图像中边缘的位置，所以可用二阶导数的过0点检测边缘位置，而用二阶导数在过0点附近的符号确定边缘象素在图像边缘的暗区或明区。 对(c)而言，脉冲状的剖面边缘与(a)的一阶导数形状相同，所以(c)的一阶导数形状与(a)的二阶导数形状相同，而它的2个二阶导数过0点正好分别对应脉冲的上升沿和下降沿，通过检测脉冲剖面的2个二阶导数过0点就可确定脉冲的范围。 对(d)而言，屋顶状边缘的剖面可看作是将脉冲边缘底部展开得到，所以它的一阶导数是将(c)脉冲剖面的一阶导数的上升沿和下降沿展开得到的，而它的二阶导数是将脉冲剖面二阶导数的上升沿和下降沿拉开得到的，通过检测屋顶状边缘剖面的一阶导数过0点，可以确定屋顶位置。 边缘检测