第七章 图像分割

第七章图像分割

1.什么是区域？什么是图像分割？

区域是指相互连通的、有一致属性的像素的集合。

图像分割是指把图像分成互不重叠的区域并提出感兴趣目标的技术。

2.边缘检测的理论依据是什么？有哪些方法？各有什么特点？

边缘能勾画出目标物体轮廓，使贯彻着一目了然，包含了丰富的信息（如方向、阶跃性质、形状等），是图像识别中抽取的重要属性。

（1）梯度算子。特点：仅计算相邻像素的灰度差，对噪声敏感，无法抑制噪声的影响。

（2）Roberts梯度算子。特点：与梯度算子检测边缘的方法类似，但效果较梯度算子略好。

（3）Prewitt和Sobel算子。特点：不仅能检测边缘点，且能进一步抑制噪声的影响，但检测的边缘较宽。

（4）方向算子。特点：边缘检测能力强，且抗噪性能好。

（5）拉拉普拉斯算子。特点：各向同性、线性和位移不变的；对细线和孤立点检测效果好。但边缘方向信息丢失，常产生双像素的边缘，对噪声有双倍加强效果。

（6）马尔算子。特点：

（7）Canny边缘检测算子。特点：可以减小检测中的边缘中断，有利于得到较为完整的线段。

（8）沈俊边缘检测方法。特点：用对称的指数函数滤波器进行平滑，并在阶跃边缘，可加白噪声的模型下，按信噪比最大准则，证明了对称的指数函数滤波器是最

佳滤波器。

（9）曲面拟合法。特点：对一些噪声比较严重的图像进行边缘检测可以取得较为满意的结果。

3.拉普拉斯边缘检测算子与拉普拉斯边缘增强算子有何区别？

拉普拉斯边缘检测算子模板中心是-4，拉普拉斯边缘增强算子模板中心是+5。

4.什么是Hough变换？Hough变换检测直线时，为什么不采用y=kx+b的表达形式？试

述采用Hough变换检测直线的原理。

直角坐标系中的一条直线对应极坐标系中的一点，这种线到点的变换就是Hough变换。在直角坐标系中过任一点（x0，y0）的直线系，满足

其中而这些直线

在极坐标系中所对应的点（ρ、θ）构成一条正弦曲线。反之在极坐标系中位于这条正弦曲线上的点，对应直角坐标系中过点（x0，y0）的一条直线，设平面上有若干点，过每点的直线分别对应于极坐标系上的一条正弦曲线。若这些正弦曲线有共同的交点（ρ‘、θ’），则

这些点共线，且对应的直线方程为

5.常用的三种最简单图像分割法各有何特点？

（1）状态法（峰谷法）：适用于目标和背景的灰度差较大、有明显谷的情况；

（2）判断分析法：比较便利，是一种常用的方法，但它不能反映图像的几何结构，有时分割结果与人的视觉效果不一样。

（3）最佳熵自动阈值法：

6.区域分割与区域增长二者有何区别？

图像区域分割都没有考虑到图像像素空间的连通性。区域增长是把图像分割成若干小区域，比较相邻小区域的相似性，若它们足够相似，则作为同一区域合并，以此方式将特征相似的小区域不断合并，直到不能合并为止。