图象分割描述与识别
医学图像分割方法综述
原理: 分裂合并的思想将图像先看成一个区域，然后区域不断被 分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的。研究重 点是分裂和合并规划的设计。
缺点: 分裂技术破坏区域边界。
example
• 在想要分割的部分选择一个或者多个种子 • 相邻像素就会以某种算法进行检测 • 将符合检测条件的像素加入到区域中 • 逐渐生长为满足约束条件的目标区域
途径: 先用基于区域的分裂合并方法分割图像，然后用边界信息对区 域间的轮廓进行优化；先在梯度幅值图像中检测屋脊点和波谷点, 通 过最大梯度路径连接奇异点获得初始图像分割，然后采用区域合并技 术获得最终结果等
其它分割方法
基于模糊理论:图像分割问题是典型的结构不良问题，而模糊集理论具 有描述不良问题的能力。基于模糊理论的图像分割方法包括模糊阈值 分割方法、模糊聚类分割方法和模糊连接度分割方法等。
优点:实现简单，对不同类灰度值或其他特征相差很大 时，能有效分 割。常做医学图像的预处理。
缺点: 不适应多通道和特征值相差不大的图像；对噪声和灰度不均匀 很敏感；阈值选取困难。
直方图
• 图像区域由灰度值区分开
基于阈值的图像分割
阈值:
选择灰度值作为阈值
g m in和g m a x
遍历整幅图像检测像素是否在此区域内
分类: 形变模型包括形变轮廓(deformable contour) 模型（又称 snake或active contour ），三维形变表面（deformable surface ）模型。
形变轮廓模型: 使轮廓曲线在外能和内能的作用下向物体边 缘靠近，外力推动轮廓运动，而内力保持轮廓的光滑性。
基于阈值的图像分割
图像分割特征提取识别分类分析
Ostu, A threshold selection method from gray level histograms, IEEE Trans. Systems Man Cybernet 9, 62-66 (1979) 最小误差门限法
T. Pun, Entropic thresholding: a new approach, Computer Vision, Graphics, and Image Processing 16,210-239 (1981) 熵门限法
2. 图像分割
3. 形态学图像处理 4. 特征提取 5. 区域描述 6. 识别与分类
形态学图像处理 腐蚀与膨胀 开运算与闭运算 细化与粗化
形态学图像处理
二值图像的逻 辑运算
膨胀 dilation
形态学膨胀应用
腐蚀 erosion
形态学腐蚀应用
开操作与闭操作
轮廓光滑 开：断开狭窄的间断 和消除细的突出物 闭：消弥狭窄的间断 和长细的鸿沟，消除 小的孔洞，填补轮廓 线的断裂
S_任一图像点为目标事件；B_任一图像点为背景事件； P(S)= , P(B)=1-
目标和背景的概率分布密度为高斯分布p(z)和q(z), 则图像 的灰度概率分布密度为 d(z)= p(z)+(1- )q(z) 图像的数学期望和方差为 E= ms+(1- )mB 2= 2s+(1- ) 2B+ (1- ) (ms-mB)2
• 方向模板与统计模板
p204
• 最佳曲面拟合
型
p206
• 纹理检测－空间灰度层共生矩阵，Markov模型，Fractal模
边缘检测技术 • 经典主动边缘模型 （M. Kass, et al, 1988） • 测地线主动边缘模型 （V. Caselles, et al, ICCV, 1995） • 水平集方法（1996）
图像处理与识别技术概述
图像处理与识别技术概述文档标题：图像处理与识别技术概述一、图像增强图像增强是图像处理的基础，主要目的是改善图像的视觉效果，提高图像的质量。
它通过调整图像的对比度、亮度、色彩等属性，增强图像的某些特征，以便更好地进行后续分析和处理。
二、图像变换图像变换是图像处理中的一种重要技术，通过数学方法对图像进行变换，以提取有用的信息。
常见的图像变换包括傅里叶变换、小波变换、离散余弦变换等。
这些变换可以有效地抑制噪声、分离图像成分，为后续分析提供方便。
三、图像分析图像分析是对图像中的对象进行定量描述的过程，主要包括图像分割、边缘检测、形态学处理等。
通过对图像进行分析，可以提取出感兴趣的目标，进行特征提取和参数测量，为后续的决策或识别提供依据。
四、图像恢复图像恢复是针对被损坏或降质的图像进行修复的过程，旨在恢复图像的原始状态。
它主要包括去噪、去模糊、修复等，通过对图像的处理和分析，去除图像中的干扰和失真，提高图像的质量和清晰度。
五、图像编码与压缩图像编码与压缩是图像处理中的重要应用之一，旨在减少图像的数据量，方便存储和传输。
常见的编码方式有JPEG、PNG等，它们通过去除图像中的冗余信息，实现图像的压缩和编码，提高存储和传输效率。
六、图像重建图像重建是通过采集物体的多角度信息，利用计算机视觉和图形学技术，重建出物体的三维模型。
它广泛应用于医学影像、虚拟现实等领域，为人们提供了更直观、真实的视觉体验。
七、目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在自动识别和定位图像中的目标。
它通过分析图像的纹理、形状、颜色等特征，利用分类器对目标进行分类和定位。
目标检测与识别技术在安防、智能驾驶等领域具有广泛的应用前景。
八、特征提取与识别特征提取与识别是计算机视觉中的关键技术之一，旨在提取图像中的特征并进行识别。
它通过对图像进行预处理、特征提取和分类器设计等步骤，实现目标的自动识别和分类。
特征提取与识别技术在人脸识别、物体识别等领域具有广泛的应用。
基于卷积神经网络的图像识别与分割技术研究
基于卷积神经网络的图像识别与分割技术研究摘要：随着人工智能和计算机视觉的快速发展，图像识别与分割技术在各个领域起到了重要的作用。
本文主要讨论了基于卷积神经网络的图像识别与分割技术的研究进展，包括卷积神经网络原理、图像分类和图像分割算法的特点以及相关应用。
通过研究现有的文献和算法，我们总结了一些常见的图像识别与分割方法，并探讨了它们的优缺点。
此外，我们还介绍了一些最新的技术进展和挑战，并提出了未来研究的方向。
1. 引言图像识别和分割技术是计算机视觉领域的研究热点，其应用范围涉及媒体、医学、交通、安防等各个领域。
在过去的几年中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）被广泛应用于图像识别和分割任务，并取得了显著的成果。
卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，可以自动从原始图像中提取特征，并进行高效的分类和分割。
本文将重点研究基于卷积神经网络的图像识别与分割技术。
2. 基于卷积神经网络的图像分类方法卷积神经网络在图像分类任务中表现出色，其优点在于能够自动学习特征表示并进行高效分类。
本文将介绍一些常见的基于卷积神经网络的图像分类方法，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet和GoogLeNet等。
这些方法通过增加网络深度、使用更小的卷积核或引入残差连接等技巧，大大提高了图像分类的准确性。
同时，还会讨论一些用于解决过拟合问题的方法，如Dropout、数据扩增和正则化等。
3. 基于卷积神经网络的图像分割方法与图像分类不同，图像分割要求将图像中的每个像素分配给特定的类别。
基于卷积神经网络的图像分割方法一般包括语义分割和实例分割两种类型。
在语义分割中，我们关注的是将图像分成不同的语义区域，如人、汽车和背景等。
常见的方法有FCN、SegNet和DeepLab等。
在实例分割中，我们不仅要分割不同的语义区域，还要标记出每个实例的边界。
Mask R-CNN等方法被广泛应用于实例分割任务。
数字图像处理图像分割
如果检测结果小于给定的阈值，就把两个区域合并。
5.3 区域分割
2 分裂合并法 实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再
合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致 性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假
设阈值为T ,则算法步骤为: ① 对于任一Ri，如果 V (Ri ) T ，则将其分裂成互不重叠的四
3 影响因素
多特征阈值分割
a 灰度及平均灰度(3×3区)二维直方图
－－若集中于对角线区则表示灰度均匀 平均灰度
区。
边界
－－若远离对角线者（灰度与平均灰度 不同）是区域边界。
背景
（近对角线构成直方图有明显峰值及阈 值，远离对角线者可用灰度平均值作为 阈值，用于区分两个区）。
目标 边界
灰度
3 影响因素 多特征阈值分割 b 灰度与灰度梯度图
5.4 Hough变换
Hough变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效 方法。它是把二值图变换到Hough参数空间，在参数空间 用极值点的检测来完成目标的检测。下面以直线检测为例， 说明Hough变换的原理。
域，直到区域不能进一步扩张； Step4：返回到步骤1，继续扫描直到所有像素都有归属，则结束整
个生长过程。
5.3 区域分割
1 区域生长法 区域生长法生长准则
基于区域灰度差方法
讨论：生长准则与欠分割或过分割现象
10477 10477 01555 20565 22564
11577 11577 11555 21555 22555
C1的平均值：1
m
ipi
iT 1 w1
(T )
1 w(T )
m
其中, ipi w00 w11 是整体图像的灰度平均值
浅谈图像分割原理和方法
浅谈图像分割原理和⽅法2010年3⽉刊⼈⼯智能与识别技术信息与电脑China Computer&Communication1. 引⾔图像处理的最终⽬的应是满⾜对图像的正确理解，即对图像中物体的正确识别，以指导下⼀步的⾏动。
在这⼀过程中，图像分割是关键的⼀步。
图像分割 (Image Segmentation)是⼀种重要的图像技术，它不仅得到⼈们的⼴泛重视和研究，也在实际中得到⼤量的应⽤。
图像分割在不同领域中有时也⽤其它名称，如⽬标轮廓技术、阈值化技术、图像区分或求差技术、⽬标检测技术、⽬标识别技术、⽬标跟踪技术等，这些技术本⾝或核⼼实际上也是图像分割技术。
2. 图像分割的定义图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣⽬标的技术和过程。
这⾥所说的特性可以是灰度、颜⾊、纹理等，⽽⽬标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，也是⼀种基本的计算机视觉技术。
这是因为图像的分割、⽬标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更⾼层的分析和理解成为可能。
图像分割多年来⼀直得到⼈们的⾼度重视。
⾄今已经提出了上千种各种类型的分割算法，⽽且近年来每年都有⼤量研究报道发表。
多年来⼈们对图像分割提出了不同的解释和表达，借助集合概念对图像分割可给出如下⽐较正式的定义：令集合 R 代表整个图像区域，对 R 的分割可以看作是将 R 分成若⼲个满⾜以下五个条件的⾮空⼦集(⼦区域)：（1）；（2）对所有的i 和j, 有；（3）对，有；（4）对，有；（5）对是连通的区域。
其中是代表所有在集合中元素的某种性质，是空集。
上述条件指出：(1)分割所得到的全部⼦区域的总和(并集)应能包括图像中所有像素，或者说分割应将图像中的每个像素都分进某⼀个⼦区域中。
条件(2)指出各个⼦区域是互不重叠的，或者说⼀个像素不能同时属于两个区域。
条件(3)指出在分割后得到的属于不同区域中的像素应该具有⼀些不同的特性。
图像分割
Image Segmentation诸薇娜zhuweina@Image Segmentation•数字图像处理的目的之一是图像识别，图像分割与测量是图像识别工作的基础。
•图像分割将图像分为一些有意义的区域，然后可以对这些区域进行描述，相当于提取出某些目标区域图像的特征，判断图像中是否有感兴趣的目标。
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：–不连续性•是基于亮度的不连续变化分割图像，如图像的边缘–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Image Segmentation•间断检测• 点检测• 线检测• 边缘检测 寻找间断的一般方法：模板检测 点检测•使用如图所示的模板，如果|R| >=T，则在模板中心位置检测到一个点–其中，T是阈值，R是模板计算值•基本思想：如果一个孤立点与它周围的点不同，则可以使用上述模板进行检测。
•注意：如果模板响应为0，则表示在灰度级为常数的区域TRImage SegmentationImage Segmentation线检测: 通过比较典型模板的计算值，确定一个点是否在某个方向的线上4个线检测模板• 第一个模板对水平线有最大响应• 第二个模板对45方向线有最大响应• 第三个模板对垂直线有最大响应• 第四个模板对-45方向线有最大响应Image Segmentation用R1,R2,R3和R4分别代表水平、45、垂直和-45方向线的模板响应，在图像中心的点，如果|Ri| >|Rj| , j !=i则此点被认为与在模板i方向上的线更相关例：如果|R1| > |R j| , j = 2,3,4则该点与水平线有更大的关联•在灰度恒定的区域，上述4个模板的响应为零•可以设计其它模板：•模板系数之和为0•感兴趣的方向系数值较大Image Segmentation边缘检测边缘检测•一阶–在边缘斜面上，一阶导数为正，–其它区域为零•二阶–在边缘与黑色交界处，二阶导数为正–在边缘与亮色交界处，二阶导数为负–沿着斜坡和灰度为常数的区域为零Image Segmentation边缘检测•结论– 一阶导数可用于检测图像中的一个点是否在–边缘上– 二阶导数可以判断一个边缘像素是在边缘亮–的一边还是暗的一边– 一条连接二阶导数正值和负值的虚构直线将–在边缘中点附近穿过零点– 一阶导数使用梯度算子，二阶导数使用拉普–拉斯算子边缘检测•一阶导数：用梯度算子来计算Image Segmentation边缘检测边缘检测边缘检测边缘检测•结论–Prewitt和Sobel算子是计算数字梯度时最常–用的算子–Prewitt模板比Sobel模板简单，但Sobel模–板能够有效抑制噪声Image SegmentationImage SegmentationImage SegmentationImage Segmentation边缘检测•二阶导数：通过拉普拉斯来计算边缘检测•拉普拉斯算子总结– 缺点：• 拉普拉斯算子对噪声具有敏感性• 拉普拉斯算子的幅值产生双边缘• 拉普拉斯算子不能检测边缘的方向– 优点：• 可以利用零交叉的性质进行边缘定位• 可以确定一个像素是在边缘暗的一边还是亮的一边边缘检测Image Segmentation边缘检测•高斯型拉普拉斯算子总结–高斯型函数的目的是对图像进行平滑处理–拉普拉斯算子的目的是提供一幅用零–交叉确定边缘位置的图像平滑处理减少了噪声的影响Image Segmentation边缘检测•对比二阶拉普拉斯算子和一阶Sobel梯度算子– 缺点• 边缘由许多闭合环的零交叉点决定• 零交叉点的计算比较复杂– 优点• 零交叉点图像中的边缘比梯度边缘细• 抑制噪声的能力和反干扰性能• 结论：梯度算子具有更多的应用边缘连接和边界检测• 为什么需要边缘连接？• 局部处理• 整体处理之霍夫变换边缘连接和边界检测•为什么需要边缘连接？–由于噪声、照明等产生边缘间断，使得一组像素难以完整形成边缘–因此，在边缘检测算法后，使用连接过程将间断的边缘像素组合成完整边缘边缘连接和边界检测•局部处理– 分析图像中每个边缘点(x,y)的一个邻域内的像素，根据某种准则将相似点进行连接，由满足该准则的像素连接形成边缘– 如何确定边缘像素的相似性• 边缘像素梯度算子的响应强度• 边缘像素梯度算子的方向边缘连接和边界检测Image Segmentation边缘连接和边界检测•通过Hough变换进行整体处理•Hough变换– 问题的提出– Hough变换的基本思想– 算法实现– Hough变换的扩展•Hough变换问题的提出– 在找出边界点集之后，需要连接，形成完整的边界图形描述•Hough变换的基本思想–对于边界上的n个点的点集，找出共线的点集和直线方程。
计算机视觉技术
计算机视觉技术计算机视觉技术是一门涉及计算机系统和软件的学科，旨在使计算机能够理解和解释视觉信息。
随着计算机技术的不断发展和进步，计算机视觉技术在各个领域中得到广泛应用，包括自动驾驶、人脸识别、图像处理等。
本文将重点介绍计算机视觉技术的基本概念、应用领域和未来发展方向。
一、计算机视觉技术的基本概念计算机视觉技术是指利用计算机系统和算法来模拟和实现人类视觉系统的功能和能力。
它通过对图像和视频进行获取、处理、分析和理解，以提取其中的有用信息并做出相应的决策。
计算机视觉技术的核心任务包括目标检测与识别、图像分割与描述、运动与三维重建等。
1.1 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉技术中最关键的任务之一。
它包括在图像或视频中准确定位和识别出感兴趣的目标物体。
常用的目标检测与识别算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
通过这些算法，计算机可以在图像或视频中准确地检测和识别出目标物体，如人脸、车辆等。
1.2 图像分割与描述图像分割与描述是将图像分割成不同的区域，并对每个区域进行描述的过程。
图像分割可以将图像分为不同的物体或区域，以便进一步分析和处理。
图像描述则是对每个区域进行特征提取和表示，以帮助计算机理解图像的内容。
常用的图像分割与描述算法包括GrabCut、SIFT、HOG等。
1.3 运动与三维重建运动与三维重建是计算机视觉技术中的重要任务，它主要涉及对动态场景和物体进行建模、跟踪和重建的过程。
通过对图像序列或视频中的运动进行分析和估计，计算机可以实现对场景和物体的三维重建。
常用的运动与三维重建算法包括光流法、深度学习等。
二、计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术在各个领域中都有广泛的应用，下面将介绍其中一些典型的应用领域。
2.1 自动驾驶自动驾驶是计算机视觉技术最具代表性的应用之一。
通过使用计算机视觉技术，汽车可以感知和理解周围环境，包括道路、障碍物、行人等，并做出相应的驾驶决策。
计算机视觉中的图像分类与识别算法比较
计算机视觉中的图像分类与识别算法比较计算机视觉是一门利用计算机和人工智能技术来模拟和实现人类视觉的学科。
图像分类与识别是计算机视觉领域中的重要任务之一，其目标是从输入的图像中识别和分类出物体、场景或特定的模式。
在图像分类与识别任务中，不同的算法具有不同的表现和优势。
本文将比较并介绍几种常见的图像分类与识别算法。
1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种经典的监督学习算法，广泛应用于图像分类与识别任务中。
SVM通过在不同类别的数据点之间找到一个最优分割超平面来实现分类。
它的主要优势在于可以有效地处理高维数据，对于非线性可分问题可以通过核函数进行转换。
此外，SVM对于小样本和噪声的鲁棒性也较好。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）卷积神经网络是目前图像分类与识别任务中最常用的算法之一。
它的主要特点是在学习过程中自动提取图像的特征，并通过多层卷积和池化操作对图像进行处理。
CNN通过网络中的卷积、激活、池化等操作，逐渐提取和表达图像的特征，从而实现对图像的分类和识别。
由于其具有较强的特征表达能力和表征学习能力，CNN在大规模图像分类任务中具有出色的性能。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，适用于序列数据的处理。
在图像分类与识别任务中，RNN可以用于处理文本描述、图像序列等相关信息。
相比于传统的神经网络，RNN具有较强的时序建模能力，并且可以处理可变长度的输入序列。
因此，利用RNN可以在图像分类与识别任务中更好地利用序列信息，提高算法的性能。
4. 特征提取与选择算法特征提取与选择算法在图像分类与识别任务中起到了关键作用。
这些算法能够从原始图像中提取出具有区分性的特征，为后续的分类和识别任务提供输入。
传统的特征提取算法包括SIFT、HOG等，而基于深度学习的特征提取算法如VGG、ResNet等在最近的研究中取得了很好的性能。
图像分割
图像分割胡辑伟信息工程学院图像分割●概述●间断检测●边缘连接和边界检测●阈值处理●基于区域的分割●分割中运动的应用图像分割●分割的目的：将图像划分为不同区域●三大类方法✓根据区域间灰度不连续搜寻区域之间的边界，在间断检测、边缘连接和边界检测介绍✓以像素性质的分布进行阈值处理，在阈值处理介绍✓直接搜寻区域进行分割，在基于区域的分割中介绍图像分割●概述✓在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分一般称为目标或前景✓为了辨识和分析目标，需要将有关区域分离提取出来，在此基础上对目标进一步利用，如进行特征提取和测量✓图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程图像分割●概述（续）✓特性可以是灰度、颜色、纹理等，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域✓图像分割算法是基于亮度值的不连续性和相似性不连续性是基于亮度的不连续变化分割图像，如图像的边缘根据制定的准则将图像分割为相似的区域，如阈值处理、区域生长、区域分离和聚合图像分割举例PR=0.718PR=0.781#249061#253036#169012PR=0.800PR=0.607PR=0.758PR=0.759PR=0.933PR=0.897PR=0.763PR=0.933PR=0.897PR=0.953PR=0.951PR=0.670PR=0.865PR=0.710#134052Image MDL MML ERL1ERL2#3096#85048#175043#182053#219090pr=0.521 pr=0.480 pr=0.861pr=0.740pr=0.375pr=0.613pr=0.822 pr=0.565pr=0.401pr=0.858pr=0.820 pr=0.850pr=0.789pr=0.890pr=0.914Row 1: Image Row 2: RPCL Row 3: CAC Row 4: ERL基于边缘生长的图像分割算法结果参考文献：林通，“基于内容的视频索引与检索方法的研究”，北京大学数学科学学院，博士论文，2001。
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第七章 图象分割、描述和识别
1
第七章* 图象分割、描述和识别
主要内容：
1.图象分割 1)直方图阈值分割法 2)边缘检测法 3) 区域增长法
2.图象描述 3.图象识别
1)图象识别的应用实例 2) 模式识别
本章对应着教材的第10、11、12章
2020年10月12日1时49分
图象描述：用一组数量或符号来表征图象中被描述 的目标的基本特征 .
2020年10月12日1时49分
图象描述
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❖二值图象的几何特征
✓面积
设图象已经被分割，目标区域的像素的值为1，背景 区域的像素为0，则目标区域的面积为：
M 1 N 1
A f (x, y) x0 y0
✓ 周长 常见的等效的表示方法有三种：
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图象识别
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❖ 模式识别 图象识别的基本理论和方法是移植于“模式识别”的 模式：客观事物的特征的描述 模式识别：根据某事物的模式判断该事物属于何类
模式识别工作主要由三个阶段组成 1．图象分割或物体分离
检测出各个物体，并把他们的图象与其余背景分离
0 1 0
所对应的卷积模板为 1 4 1
0 1 0
✓模板卷积算子
1 1 1 1 8 1 1 1 1
1 2 1 1 2 1 1 2 1
1 1 0 1 0 1 0 1 1
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图象分割
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❖区域增长法
根据相似性准则，直接取出若干个特征相似或相同的像 素组成区域
✓单连接区域增长技术
(1)区域与背景的交界线的长度,如图，区域边界长为 24
(2)区域边界x8链0c码1c长2c度3 ；若cn边x0界的链码表示为
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图象描述
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x0 为起始,6} ci {1,3,5,7}
定义边界长度为：
n
L Li i 1
1111
1(x0) 1 1 1 1
1
1111
1111
1111
111
1
2020年10月12日1时49分
图象描述
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(3)边界点之和
所谓边界点是指满足如下性质的点:在其8邻域内既有 区域内的像素,又有区域外的像素
✓位置 区域的质心：
1 N 1 M 1
X
xf (x, y)
MN x0 y0
1 N 1 M 1
Y
yf (x, y)
MN x0 y0
1）设初始区域为={x0}； 2）求像素xi的相邻像素，若xi与xi+1的差值小于某个
阈值，则将其加入区域。
✓中心连接区域增长技术
1)设初始区域为={x0} ； 2)检查的全部邻点，将满足相似性条件的任何邻点并入.
相似性检验准则为：
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图象描述
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m 1
f (x, y)
G3 ( f (x, y)) max{| x f |, | y f |}
xi1
这几个算子是等价的，即：
G2 G0 G1
2G1 G0 2G2
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图象分割
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✓拉谱拉斯算子 2 f (x, y) f (x 1, y) f (x 1, y) f (x, y 1) f (x, y 1) 4 f (x, y)
N ( x, y)
N | |
max | f (x, y) m | k, k为阈值
( x, y)
➢图象描述
图象分割的技术目的是将图象分成有意义的区域， 为了达到图象分析的目的，还要对这些有意义的区 域进行特征提取与描述。而所谓是图象分析，就是 根据图象中的目标的描述数据对其作定性或定量分 析，分析的基础是目标区域的特征。
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图象分割
3
❖直方图阈值分割法
方法：1）作图象的直方图 2）如果灰度级直方图有明显的双峰状，则选择 两峰之间的谷底所对应的灰度值作为阈值。 3）然后根据如下公式，得到分割图象
1 f (x, y) t g(x, y) 0 其它
t为阈值
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✓投影
设 P 为f(x,y)在 方向上的投影，它是一个向量。
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图象描述
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❖拓扑特征 1)邻接与连 2）背景与孔(欧拉数：E=C-H,C连通分支个数，H孔个数）
❖边界描述
用链码表示边界：x0c1c2c3 cn x0 如图所示的
区域的边界为x0100066666343232x0
第七章 图象分割、描述和识别
4
2020年10月12日1时49分
第七章 图象分割、描述和识别
5
a=imread('we.jpg'); b=a(:,:,1); c=b<t; imshow(c);
t=150
t=50 t=100
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图象分割
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❖边缘检测法
边缘意味着一个区域的终结和另一个区域的开始，是 灰度变化比较剧烈的地方，图象边缘有方向和幅度两 个特征，沿边缘走向的像素变化比较平缓，而垂直于 边缘走向的像素变化剧烈。
图象分割
2
➢图象分割
图象分割：按照一定的规则，将一幅图象分割成若干部 分或子集。
通常可以依据两种原则进行图象分割 1．依据各个像素点的灰度值不连续性进行分割
（根据不连续性定出区域的边界） 2．依据同一区域具有相似性灰度这一特征,寻求不同区
域之边界(根据相似性定出区域像素)
前者称为基于点相关的分割技术，后者称为基于区域相 关的分割技术。这两类技术又可细分为四类：基于直方 图、基于边界、基于区域、基于边缘和区域的技术。
❖变换参数描述
❖统计参数描述
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图象识别
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➢图象识别
图像识别：将预处理后的图象，经过图象分割和描 述，提取有效的特征，进而加以判决分类。
❖图象识别的应用实例
1．邮政系统的信函自动分拣 2．复杂背景下的军事目标的自动识别 3．由气象云图结合其他气象数据进行天气预报 4．用人工地震波形图寻找石油的岩层结构 5．根据医学x光图象或显微图象分析各种病变
2020年10月12日1时49分
第七章 图象分割、描述和识别
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d=del2(double(c)); imshow(d);
2020年10月12日1时49分
图象分割
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❖边缘检测算子
✓差分梯度算子
常用的差分梯度算子有
1
G1( f (x, y)) {2x 2y }2
G2 ( f (x, y)) | x f (x, y) | | y f (x, y) |