图像分析与识别-课件-5
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第5章-图像特征提取与分析幻灯片课件
像 特
矩来描述颜色的分布。
征 颜色矩通常直接在RGB空间计算。
提 取
颜色分布的前三阶矩表示为：
与 分 析
i
1 N
N
Pij
j 1
i
(1 N
N
(Pij i)2)12
j1
si
( 1 N
N
(Pij
j1
i)3)13
第
4 章
4.2.3
颜色矩
图 特点
像
特 图像的颜色矩有九个分量（3个颜色分量，每个分
征 提
V
H
析 其中两个delta值分别是通过图像卷积下列两个操作
符所得到的水平和垂直方向上的变化量定义的：
1 0 1
111
1 0 1
000
1 0 1
1 1 1
第
4 4.3.2 Tamura 纹理特征
提 取
选取的特征应具有如下特点：
与
可区别性
分 析
可靠性
独立性好
数量少
第
4 章
4.1.1
基本概念
图 特征选择和提取的基本任务
像 特 如何从众多特征中找出最有效的特征。
征 提
图像特征提取的方法
取 与
低层次：形状、纹理、颜色、轮廓等图像某一方面
分 的特征。
析 中层次：
高层次：在图像中层次特征基础上的再一次抽象，
征 提
从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征
取 （如关键字、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、
与 分
形状、对象表面等）两类。
析
视觉特征分类：颜色(color)、形状(shape)、
纹理(texture)等
化学反应原理图像分析ppt课件
1
【2014年广东省普通高考理科综合·化学考试说明】
1、通过对图形、图表的观察，获取有关 的感性知识和印象，并进行初步加工、 吸收、有序存储的能力。 2、将分析解决问题的过程和成果，用正 确的化学术语及文字、图表等表达，并 做出解释的能力。
精选ppt
2
下列示意图中[a表示2NH3（g）+CO2（g），b表示 NH3COONH4（s），c表示CO（NH2）2（l）+H2O （l）]，能正确表示尿素合成过程中能量变化曲线是 （填序号） 。
精选ppt
3
向绝热恒容密闭容器中通入SO2和NO2，在一定条件下使 反应SO2(g)＋NO2(g) SO3(g)＋NO(g)达到平衡，正反 应速率随时间变化的示意图如下所示。由图可得出的正确
结论是（ ）
D
A. 反应在c点达到平衡状态 B. 反应物浓度：a点小于b点 C. 反应物的总能量低于生成物的总能量 D. △t1＝△t2时，SO2的精转选pp化t 率：a～b段小于b～c段4
18
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
问题：分析图像可以得出哪些结论？
精选ppt
8
①实验I乙苯在0-50min时的反应速率为_________ ②实验Ⅱ可能改变条件的是__________________
精选ppt
9
1. K2FeO4溶于水是一个可逆的过程，其反应为： 4FeO42—+10H2O 4Fe(OH)3+8OH—+3O2↑ 。将适量 K2FeO4溶解于pH＝4.74的溶液中，配制成c(FeO42－) ＝1.0 mmol·L－1的试样，将试样分别置于20℃、30℃、
④若保持平衡的温度和压强不变，再向容器中充入
05二值图像分析
1）提取的目标中存在伪目标物； 2）多个目标物中，存在粘连或者断裂； 3）多个目标物存在形态的不同。
二值图像及其意义
图像定义
一副数字图像是一个二维阵列，阵列元素值称为灰度值 或亮度值。
二值图像定义
只有黑、白两级灰度的图像。分别用1和0表示。
二值图像优点
去掉无关信息的干扰 几何与拓扑特性的表示与分析 节省资源
L = bwlabel(BW,4) [r, c] = find(L==2); rc = [r c]
区域边界—边界跟踪算法
参考“预处理”部分
距离测量
参考"基础"一章对应内容
描述二值图像的特征
• 基于边界的特征
– 链码、边界长度、边界标记、边界形状数
• 基于区域的特征
– 四叉树、围绕区域、骨架、面积、质心、密度、区域 形状数、不变矩、拓扑特征
第五章 二值图像分析 Chapter 5 Binary Image Analysis
Ref. Book
• 二值图像分析基本过程 预处理-->二值化-->图像描述(特征提取)-->分析识别
(预处理和二值化过程参考前面章节)
二值图像分析的意义
经过图像分割之后，获得了目标物与非目标物两 种不同的对象。但是提取出的目标物存在以下的 问题：
L=N *=L，N中小标号
连通成分标记 — 序贯算法
• [L, num] = bwlabel(BW, n)
BW = logical (... [1 1 1 0 1 1 0 0; 1 1 1 0 1 1 0 0; 1 1 1 0 1 0 0 0; 1 1 1 0 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 1 1 0; 1 1 1 0 0 1 0 0; 1 1 1 0 0 0 0 1]);
二值图像及其意义
图像定义
一副数字图像是一个二维阵列，阵列元素值称为灰度值 或亮度值。
二值图像定义
只有黑、白两级灰度的图像。分别用1和0表示。
二值图像优点
去掉无关信息的干扰 几何与拓扑特性的表示与分析 节省资源
L = bwlabel(BW,4) [r, c] = find(L==2); rc = [r c]
区域边界—边界跟踪算法
参考“预处理”部分
距离测量
参考"基础"一章对应内容
描述二值图像的特征
• 基于边界的特征
– 链码、边界长度、边界标记、边界形状数
• 基于区域的特征
– 四叉树、围绕区域、骨架、面积、质心、密度、区域 形状数、不变矩、拓扑特征
第五章 二值图像分析 Chapter 5 Binary Image Analysis
Ref. Book
• 二值图像分析基本过程 预处理-->二值化-->图像描述(特征提取)-->分析识别
(预处理和二值化过程参考前面章节)
二值图像分析的意义
经过图像分割之后，获得了目标物与非目标物两 种不同的对象。但是提取出的目标物存在以下的 问题：
L=N *=L，N中小标号
连通成分标记 — 序贯算法
• [L, num] = bwlabel(BW, n)
BW = logical (... [1 1 1 0 1 1 0 0; 1 1 1 0 1 1 0 0; 1 1 1 0 1 0 0 0; 1 1 1 0 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 1 1 0; 1 1 1 0 0 1 0 0; 1 1 1 0 0 0 0 1]);
图像分析与识别ppt课件
识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
编辑课件
29
图 第 ➢ 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
像一
分 章 功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引 与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 ➢ 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
编辑课件
30
图 第 ➢ 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
别
头部CT
编辑课件
52
超声波成像的实例
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
甲状腺
肌肉层有损害
编辑课件
53
图 第 ➢ 在医学中，无线电波可以用于核磁共振
像一
分 章 成像（MRI），是继CT后医学影像学的
析引 与言
又一重大进步。
识 ➢ 相对于X-射线透视技术和放射造影技术，
别
MRI对人体没有辐射影响，相对于超声
析引
与 言 ➢ 现在利用图像处理系统进行判读分析，
识
别
既可以提高效率，又可以从照片中提取
人工所不能发现的大量的有用情报。
编辑课件
35
图 第 ➢ 遥感技术分为飞机遥感和卫星遥感技术。
像一
分章 析引
➢ 从遥感卫星所获得的图像的图像质量有
与 言 时不是很好，如果仍采用简单的直观判
识
别
读如此昂贵代价所获取的的图像是不合
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
43
High-pass filtering (HPF) 图像融合算法
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
44
High-pass modulation (HPM) 图像融合算法
图像识别技术PPT学习课件
环行纹: 一边开 口的如 簸箕。
2/26/2020
弓形纹 :像将 引未引 的弓。
斗形纹 :由一 圈圈的 螺纹线 构成。
6
端点：一条纹路在此 终结。
分叉点：一条纹路在 此分开成为两条路或 更多的纹路。
分歧点：两条平行的 纹路在此分开。
2/26/2020
局 部 特 征
孤立点：一条特别短的 纹路，以至于成为一点 。
图像识别
● 指纹 ●字符 ●人脸
2/26/2020
1
图像识别的概念
利用计算机对图像进行处理、分析 和理解，以识别各种不同模式的目 标和对像的技术。
2/26/2020
2
指纹识别
2/26/2020
3
你的手上有几个螺（斗）？？
2/26/2020
4指纹特征Fra bibliotek1总体特征
2
局部特征
2/26/2020
5
总体特征
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模
板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过
这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是
人脸的识别过程 将较➢，待人人根识脸脸据别识图的相人似别像脸程系特特度统征征对可与人提使已脸取用得的：到身的份人信脸息特进征行模判板断进。行比
➢对行灰言度锐➢不 静 都 围 然的视像人人人人处变于度，化同态可内后脸特 觉 素 脸脸脸理换人校其等的图以时即图征 特 统 图图图并脸正预。、人 像 得 ， 在像通征计像像像最的 、 处直脸 到 采 图、预采终图 噪 理方代常特变、图 很 集 像动处集服像 声 过图像 好 设 中态分征换数理及务预 过 程均都 的 备 准图为系特、：检于处 滤 主衡能采会确像征数测理要化特等通集自标、特等：是包图征、过。动定不征。基括像提归摄当搜出同、于预一取人像用索人的人处化脸的镜户并脸位脸理图过、头在拍的置检。像程几采采摄、位测对的。何集集用置不结于光早校设下户和同果人期线正备来 的大表，脸阶补、的， 人小情对图段偿滤拍比 脸等 。图像包、 波摄如 图方像而括灰 以范像面进及。
图像识别幻灯片课件
• x=(x1, x2)T， x1和 x2分别代表花瓣长度和宽度。 • 模式矢量 x=(x1, x2,……, xn)T 中元素性质取决于
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
减数分裂中染色体、DNA等数目的变化规律及细胞图像识别PPT课件
跟踪训练 1.下图中能表示人的精原细胞在减数分裂过程中核DNA和染色体数目变化的分别是
A.①③
B.①②
√C.④③
D.④②
123456
解析 减数分裂过程中核DNA变化图：在减数分裂前的间期DNA复制导致核DNA的 数量加倍；在减数分裂Ⅰ结束，由于同源染色体的分开，分别到达2个细胞中而减半； 在减数分裂Ⅱ的末期，由于形成2个子细胞，核DNA的数量再次减半，符合图中的④ 曲线。减数分裂过程中染色体的变化图：在减数分裂Ⅰ过程中由于没有着丝粒分裂， 染色体的数目不发生变化，形成2个子细胞后，导致染色体的数目减半；在减数分裂 Ⅱ的后期由于着丝粒的分裂，导致染色体的数目暂时加倍，在末期形成2个子细胞后 而导致染色体的数目减半，符合图中的③曲线。
2.有丝分裂、减数分裂的图像识别方法(以二倍体生物为例)
无同源染色体→减数分裂Ⅱ
有无同源染色体
有同源 同源染色体 →
染色体 行为
出现联会、四分体 同源染色体位于赤道板两侧 减数分裂Ⅰ 同源染色体分离
无上述同源染色体的特殊行为——有丝分裂
例3 甲、乙、丙、丁4个图分别表示某生物(假设只含有两对染色体)的4个正在进行 分裂的细胞，下列说法正确的是
123456
解析 ②中出现了四分体，故该细胞处于减数分裂Ⅰ前期；③中存在同源染色体， 且染色体着丝粒排列在赤道板上，处于有丝分裂中期，A、B错误； ④中发生分离的同源染色体含有姐妹染色单体，该细胞处于减数分裂Ⅰ后期，染色 体数目没有加倍；⑤中着丝粒分裂，复制后的染色体分离，且含有同源染色体，处 于有丝分裂后期，染色体数目加倍；⑥中也发生了着丝粒的分裂，但没有同源染色 体，处于减数分裂Ⅱ后期，C正确，D错误。
A.4个图表示的细胞分裂顺序是丁→甲→乙→丙
图像模式识别 5-8章-PPT
9
区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
11
利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
8
区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
11
利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
8
区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
化学平衡图像的识别和分析.
pC(g)+qD(g) △H<0 m+n<p+p
1.01106Pa 1.01107Pa
0 t1 t2 时间
10
mA(g)+nB(g)
A转化率
pC(g)+qD(g) △H<0 m+n = p+p
1.01107Pa
1.01106Pa
0
时间
11
2A(g) + B(g)
2C(g) ，
P1与P2关系？ △H ？
19
方法归纳：解化学平衡图像题的技巧
如何看懂图像：
一看面（即看清横坐标和纵坐标）； 二看线（即看线的走向、变化的趋势）；
三看点（即看线是否通过原点，两条线的交 点及线的拐点）； 四看要不要做辅助线（如等温线、等压线）； 五看定量图像中有关量的多少。
20
mA(g)+nB(g)
产 率
0
pC(g)+qD(g) △H？
5、浓度-溶解度-PH图像 羟基磷灰石[Ca5(PO4)3OH]是一种重要的生物无机 材料。其常用的制备方法有两种：方法A：用浓氨 水分别调Ca(NO3)2和(NH4)2HPO4溶液的pH约为12； 在剧烈搅拌下，将(NH4)2HPO4溶液缓慢滴入 Ca(NO3)2溶液中。 方法B:剧烈搅拌下，将H3PO4溶液逐滴缓慢滴加到 Ca(OH)2悬浊液中 3种钙盐的溶解度随溶液pH的变化如上图所示（图 中纵坐标是钙离子浓度的对数），回答下列问题：
△H﹥0
T2 T1
时间
21
17
（2）与方法A相比，方法B的优点
是 唯一副产物为水，工艺简单
。
（3）方法B中，如果H3PO4溶液滴加过快，制得的 产物不纯，其原因是
《智能视觉技术及应用》课件第5章
第5章 图像预处理技术
1.图像表达 一幅2D图像可以用一个2D数组来表示,常将一幅2D图像 写成一个2D的 M ×N 矩阵(其中 M 和N 分别为图像像素的 总行数和总列数):
上式就是图像的矩阵表达形式,矩阵中的每个元素对应一个 像素。
第5章 图像预处理技术
2.图像显示 图像的显示和表达是密切相关的,图像显示是图像的可 视表达方式。对2D图像的显示可以采取多种形式,其基本思 路是将2D图像看作在2D空间中的一种幅度分布。根据图像 的不同,采取的显示方式也不同。对于二值图像,在每个空间 位置的取值只有两个,可用黑白来区分,也可用0和1来区分。
第5章 图像预处理技术
5.2 图像的表达、 显示与存储
5.2.1 图像的表达与显示 根据应用领域的不同,可以有多种不同的方法来表达和
表示图像,或将图像以一定的形式显示出来。图像表达是图 像显示的基础,而图像显示是机器视觉系统的重要模块之一。
第5章 图像预处理技术
要对图像进行表达和显示,需要对图像的各个单元进行 表达和显示。图像中的每个基本单元叫作图像元素,用 Picture表示图像时称为像素(PictureElement)。对于2D 图像, 英文里常用 Pixel代表像素。对于3D图像,英文里常用 Voxel 代表其基本单元,简称体素(VolumeElement)。
第5章 图像预处理技术
TIFF格式支持任意大小的图像,文件可分为:二值图像、 灰度图像、调色板彩色图像和全彩色图像四类。一个 TIFF 文件中可以存放多幅图像,也可存放多份调色板数据。
第5章 图像预处理技术
4.JPEG格式 JPEG 格式源自对静止灰度或彩色图像的一种压缩标准 JPEG,在使用有损压缩方式时可节省相当大的空间,目前数码 相机中均使用这种格式。JPEG 标准只是定义了一个规范 的编码数据流,并没有规定图像数据文件的格式。Cube Microsystems公司定义了一种JPEG 文件交换格式 (JPEGFileInterchangeFormat,JFIF),JFIF图像是一种使用灰度 来表示或使用 Y、Cb、Cr分量彩色表示的JPEG 图像,它包含 一个与JPEG 兼容的文件头。一个JFIF文件通常包含单个图 像,该图像可以是灰度的(其中的数据为单个分量),也可以 是彩色的(其中的数据是 Y、Cb、Cr分量)。
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图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理
解
a) 原始图像
b) 经全局阈值处 理后的结果
c) 被细分为单个 子图的图像
d) 经自适应处理 后得到的结果
19
一、阈值检测方法
图 第 ➢ 如果知道经过分割后的图像的某种性质，
像五 处章
就可以简化阈值选择的任务。
理图
分 像 ➢ 因为阈值可以按照确保该性质得以满足
255当f(i, j)T时 g(i,j)0 当f(i,j)T时
10
单阈值化的例子
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理
解
原始图像
直方图
阈值T=60
11
算法：带阈值化
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理
解
➢ 将图像分割为具有一个集合D内的灰度 的区域而其它作为背景（带阈值化）。
0 当 f(i,j)D时 g(i,j) 255其它
g(i,j) 0
当 f(i,j)T时
14
半阈值化的例子
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理 解
原始图像
直方图
阈值T=125
15
算法：多阈值的阈值化
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理
解
➢ 多阈值的阈值化，其处理后的结果图像
不再是二值的，而是由一个有限的灰度
值集合组成的图像。
1
2
像五 处章
果是一组唯一对应于输入图像中物体的
理 图 互不相交的区域。
分像
析分 与割
➢ 我们也可以将目标定位于部分分割，其
理
中的区域并不直接对应于图像物体。
解
4
图 第 ➢ 为了获得完全分割，必须与使用有关问
像五 处章
题领域的专门知识相协作。
理图
分 像 ➢ 如果目标是部分分割，则图像被划分为
析分 与割
解
也可以根据某个阈值检测方法来确定。
17
图 第 ➢ 全局阈值是根据整幅图像图像确定的。
像五
处章 理图
➢ 局部阈值是与位置相关的。
分像
析 分 ➢ 使用局部阈值（自适应阈值）进行分割
与割 理
可以产生较好的结果。这时的阈值是局
解
部图像特征的函数，在图像范围内是变
化的。
18
局部阈值（自适应阈值） 的例子
➢ 这种阈值化定义还可以用作边界检测子。
12
带阈值化的例子
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理
解
g(i,j) 0 255 当 f其 (i,j)它 5511 0
13
算法：半阈值化
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理
解
➢ 半阈值化的目的是屏蔽掉图像背景，留 下物体部分的灰度信息。
f(i,j) 当 f(i,j)T时
理
布最大值之间的最小概率处最近的灰度
解
值，其结果是具有最小错误的分割（被
错误分割的像素数目最小）。
26
由两个正态分布近似的灰度直方图， 按照使得分割错误概率最小取阈值
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理
解
a) 背景和物体的概率分布 b) 对应的直方图和最优阈值
23
图 第 ➢ 二模态阈值检测算法通常首先要寻找最
像五 处章
大的局部极大值，然后取它们之间的极
理 图 小值作为阈值。
分像
析分 与割
➢ 为了避免检测到属于同一全局极大值的
理
两个局部极大值，通常要求这两个极大
解
值对应的灰度之间的间隔不小于一个最
小值。
24
图 第 ➢ 阈值化是图像分割中非常流行的工具。
分开的同态的区域。这样部分分割的图
理
像必须经过进一步处理，并借助高层知
解
识找到最终的图像分割。
5
图 第 ➢ 图像分割方法可以划分为三组：
像五
处章 理图
1.
基于图像或图像部分的全局知识，这种
分 像 知识一般由图像直方图来表达；
析分
与割 理
2.
基于边缘的分割；
解
3. 基于区域的分割。
6
图第
像五
处章
理图 分像
像五
处章 理图
➢ 对于阈值分割来说，一般都具有高处理
分 像 速度，因此可以容易地实现实时图像阈
析分 与割
值化处理。
理
解
25
二、最优阈值化
图 第 ➢ 将图像的直方图用两个或更多个正态分
像五 处章
布的概率密度函数来近似的方法，称之
理 图 为最优阈值化的方法。
分像
析分 与割
➢ 阈值取为离对应于两个或更多个正态分
g
(i,
j)
3
n 0
当
f
(i,
j)
D
时
1
当
f
(i,
j)
D
时
2
当
f
(i,
j)
D
时
3
当
f
(i,
j)
D
时
n
其它
16
图 第 ➢ 如果物体彼此不接触，且它们的灰度与
像五 处章
背景明显地不同，则阈值化就是一个合
理 图 适的分割方法。
分像
析分 与割
➢ 选择正确的阈值是阈值分割成功的关键，
理
这种选择可以通过人为交互的方式确定，
析分 与割
的条件来选择。
理
解
20
p率阈值化
图 第 ➢ 例如，当我们知道文本字符覆盖1／p的
像五 处章
纸张面积时的印刷文本页。
理图
分 像 ➢ 使用这个有关纸张面积与字符面积的比
析分 与割
率的先验信息，很容易选择一个阈值T
理 解
（基于图像的直方图）使得1／p的图像
面积具有比T小的灰度值，而其余的面
积具有比T大的灰度值。
21
基于直方图形状分析的阈值检 测方法
图 第 ➢ 如果图像由有别于背景灰度值的具有近
像五 处章
似相同灰度的物体所组成，所产生的直
理 图 方图是二模态的。
分像
析分 与割
➢ 物体像素构成其中的一个峰，而背景像
理
素构成另一个峰，两个峰之间的灰度数
解
值可能是物体和背景间的边界造成的。
22
二模态的直方图
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理 解
第一节 阈值化
析分
与割
理
解
7
图 第 ➢ 灰度级阈值化是最简单的分割处理。
像五
处章 理图
➢ 很多物体或图像区域表征为不变的反射
分 像 率或其表面光的吸收率，因此可以确定
析分 与割
一个亮度常量即阈值来分割物体和背景。
理
解 ➢ 阈值化计算代价小、速度快。
8
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理
解
图像分析与识别-课 件-5
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理
解
第五章 图像分割
2
图 第 ➢ 在对处理后的图像数据进行分析之前，
像五 处章
图像分割是最重要的步骤之一。
理图
分 像 ➢ 图像分割的主要目标是将图像划分为与
析分 与割
其中含有的真实世界的物体或区域有强
理
相关性的组成部我们可以将目标定位于完全分割，其结
➢ 图像R的完全分割是区域R1,…,RS的有限 集合：
S
R R i R iRj 0 ij
i1
9
算法：单阈值化
图第 像五 处章 理图 分像 析分 与割 理
解
➢ 单阈值化是输入图像f到输出图像g的如 下变换，对于属于物体的像素g(i,j)=0， 对于属于背景的像素g(i,j)=255（或反之 亦然）。