《图像分割及测量》课件.pptVIP

图像分割及测量图像分割是计算机视觉中的重要任务。它将图像划分为不同的区域，以便更容易分析和理解。测量可以用来量化图像分割的结果，并提供有关图像内容的更多信息。

课程目标图像分割的基本原理和方法掌握图像分割的基本概念、常用的分割方法和算法，包括基于阈值分割、边缘检测、区域生长和神经网络分割等。图像分割应用场景了解图像分割在不同领域的应用场景，例如医学影像分析、工业检测、交通监控和农业遥感等。图像测量方法和技术掌握常用图像测量技术，包括长度、面积、体积、形状等测量方法，并了解测量结果的分析和可视化方法。图像分割与测量结合应用学习将图像分割和测量技术结合应用于实际问题，例如医学图像分析、工业自动化和智慧城市建设等。

图像分割概述图像分割是指将图像分成多个具有特定语义的区域的过程。它是计算机视觉和图像处理领域的核心任务，用于提取感兴趣的目标区域，并为后续的分析和识别任务提供基础。图像分割可以根据不同的特征进行分类，例如颜色、纹理、形状、边缘等，也可以结合多种特征进行分割。

图像分割的应用场景医学影像分析图像分割在医学影像分析中至关重要，例如，识别肿瘤边界、分析器官大小和形状等，帮助医生进行诊断和治疗。自动驾驶自动驾驶汽车需要识别道路、行人、交通标志等，图像分割可以帮助识别物体，确保安全驾驶。

图像分割的基本思路识别图像中的不同区域图像分割的目标是将图像划分为不同的区域，每个区域对应于不同的物体或场景。将不同区域进行标记通过像素分类或边界提取，将每个区域标记为特定的类别，例如人物、背景、道路等。提取分割后的区域信息分割结果可以用于后续的图像分析，例如计算区域面积、形状、颜色等信息。

基于阈值分割1图像灰度化将彩色图像转换为灰度图像，便于阈值分割操作2确定阈值根据图像内容选择合适的阈值，将像素分为前景和背景两类3分割操作将大于阈值的像素设置为前景，小于阈值的像素设置为背景阈值分割是一种简单且有效的图像分割方法，它基于图像灰度值的差异进行分割。该方法主要适用于灰度直方图具有明显双峰的图像，例如，前景和背景灰度值差异较大的图像。

基于边缘检测1边缘检测原理边缘是图像中灰度值发生显著变化的地方，对应于物体边界或纹理的突变。边缘检测算法通过识别这些变化来提取物体的轮廓，以便进行分割。2常用边缘检测算子常见算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等，它们使用不同的核函数来检测边缘。不同算子对噪声敏感程度不同，需要根据图像特征选择合适的算子。3边缘检测的应用边缘检测在图像处理中应用广泛，例如目标识别、图像分割、图像拼接等。它可以帮助我们提取图像中的关键信息，为后续的分析和处理提供基础。

基于区域生长1种子点选择选择图像中的一个点作为种子点，并将其加入生长区域。2邻域像素判断判断种子点周围像素是否满足预设条件。3区域生长如果满足条件，则将其加入生长区域，并作为新的种子点，继续生长。4重复判断重复步骤2、3，直到所有满足条件的像素都被加入生长区域。区域生长法是一种常用的图像分割方法，它通过逐步扩展像素集来形成区域，可以有效地分割出形状比较规则的物体。

基于神经网络分割1卷积神经网络卷积神经网络是深度学习中的一种神经网络，它擅长处理图像数据。它通过多层卷积和池化操作来提取图像特征，并最终进行分类或分割。23语义分割语义分割是将图像中的每个像素分类到不同的语义类别，例如人、车、树等，从而生成像素级的分割结果。45训练与优化神经网络分割模型需要大量带标签的数据进行训练，并通过调整网络参数来优化模型的性能。6

分割算法的性能评估分割算法的性能评估至关重要，用于比较不同算法的优劣，为实际应用选择最佳算法。性能评估指标通常包括准确率、召回率、F1分数、时间复杂度等。95%准确率正确分割的像素占所有像素的比例。90%召回率正确分割的像素占目标像素的比例。0.5秒时间复杂度算法处理图像所需的时间。实际应用中，需要根据具体任务选择合适的评估指标，并根据指标权重综合评估算法性能。

图像测量概述长度测量测量目标物品的长度，例如物体的宽度、高度、直径等。面积测量计算目标物品的二维空间大小，例如图形的面积、物体的表面积等。体积测量计算目标物品的三维空间大小，例如物体的体积、容器的容积等。形状测量提取目标物品的形状特征，例如周长、曲率、圆度等。

测量目标物品的长度11.选择参考点首先需要确定目标物品的起始点和结束点，作为测量的参考点。22.选择测量工具根据目标物品的大小和精度要求选择合适的测量工具，例如尺子、游标卡尺、激光测距仪等。33.进行测量操作将测量工具放置在参考点之间，并读取测量结果，注意单位一致性。44.记录测量结果将测量结果记录下来，并进行必要的换算和修正，以确保测量结果的准确性。

测量目标物品的面积像素面积计算通过计数图像中目标物体