图像分割及形态学应用方案策划.pptx

1 图像分割基础、方法及MATLAB实现; 原理 图像分割算法一般基于亮度值的两个基本特性：不连续性和相似。 1、基于灰度的不连续性。（区域之间）：基于边缘检测的方法 2、基于灰度的相似性。（区域内部）：依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域，及基于区域生成的方法。 3、同时使用灰度不连续性和灰度相似性。;图像分割的基本思路;分割出的区域需满足条件;图像分割方法;从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连续性（灰度突变、颜色突变、纹理结构突变等）的反映，它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。 进一步讲，图像的边缘是指图像灰度发生空间突变的象素的集合。 为了计算方便起见，通常选择一阶和二阶导数来检测边界，利用求导方法可以很方便地检测到灰度值的不连续效果。; 基于边缘检测的图像分割原理：根据图像不同区域边界像素灰度值变化比较剧烈的特点，首先检测出图像可能的边缘点，再按照一定策略连接成轮廓，从而实现不同区域的图像分割。;常用求导方法来检测灰度值不连续效果。一阶导数幅值(峰值)检测边缘存在；二阶导数的过零点检测边缘位置，过零点附近+-确定边缘像素在图像边缘的暗区或明区。 边缘检测可借助空域微分算子卷积完成;;;噪声对一阶导数和二阶导数的影响;;1）梯度算子;2)罗伯特(Robert)梯度 ;3）Sobel算子 Sobel算子在点(i,j)的梯度幅值表示为： ;4）Prewitt算子 Prewitt算子在点(i,j)的梯度幅值表示为： ;拉普拉斯算子 拉普拉斯算子是一种二阶导数算子，对图像噪声很敏感，常产生双像素宽的边缘，且也不能提供边缘方向的信息，很少直接检测边缘，而主要用于已知边缘像素后确定该像素是在图像的明区或暗区(位置) ;Laplacian-Gauss算子;-2;Canny算子; Canny算子;边缘检测MATLAB实现;在灰度图像中分离出有意义区域的最基本方法是设置阈值的分割方法。 图像中的区域（n=4）;◆阈值化图像分割基本原理是选取一个或多个处于图像取值范围之中的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值与阈值进行比较，并根据比较结果将图像中的对应像素分成两类或多类，从而把图像划分成互不交叉重叠的区域的集???，达到图像分割的目的。;（1）单阈值分割 （2）多阈值分割-多灰度图像 ;形态学的图像处理