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图像分割 刘伟锋，宋华军 图象分割 预处理 图像分割 图像输入 光电变换 图像增强 阈值分割 图像恢复 边缘检测 数字化 图像编码 区域分割 描述 解释 特征提取 图像分析理解 图像识别 图像处理过程 课程内容 计算机图像处理的两个目的： 产生更适合人观察和识别的图像 计算机自动识别和理解图像 自动化的图像分析理论，一个非常棘手的问题——图 像分割（Image Segmentation）： 图像分割 阈值选择与阈值化处理 边界提取和轮廓跟踪 Hough变换 图像分割 图像分割的目标是重点根据图像中的物体将图像的 像素分类，并提取感兴趣目标 图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤 图像 图像预处理 图像识别 图像理解 图像分割 图像分割举例 图像分割举例 图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程 把焦点放在增强感兴趣对象 汽车牌照 排除不相干图像成分： 非矩形区域 图像分割的策略 图像分割的基本策略是基于灰度值的两个基本特性： 区域之间的不连续性 •先找到点、线（宽度为1）、边（不定宽度） •再确定区域 区域内部的相似性 •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 点检测 用空域的高通滤波器来检测 孤立点： R= (-1 * 8 * 8 + 128 * 8)/9=106 可以设置阈值T = 64 若R=0，则说明检测点与周围点像素值相同 若R T，则说 明检测点与周 8 8 8 -1 -1 -1 围点像素值非 常的不同，为 8 128 8 -1 8 -1 孤立点 8 8 8 -1 -1 -1 图像 模板 点检测 汽轮机叶片对 改变阈值 应的X光图像