第八章图像描述

图像分割概述

图像分割总结 图像分割就是把图像中有意义的特征部分提取出来，例如，图像中的边缘、区域等，通过特征部分的提取将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标。图像分割是由图像处理到图像分析以及其他操作的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法（可以分为全局阈值方法和局部阈值方法）、基于区域的分割方法（区域生长算法、分裂合并算法、分水岭算法等）、基于边缘的分割方法（分为串行边缘检测技术和并行边缘检测技术）以及基于统计模式分类的分割方法等。 1、智能剪刀 智能剪刀是一个新的，交互式的，用于图像分割和合成的工具。数字图像分割技术用来从周围的背景中提取图像成分。但是当时基于计算机的分割工具非常粗糙，并且和手工跟踪相比没有太大的优势。 然而，智能剪刀可以通过鼠标的移动快速和精确地提取图像中的物体。当鼠标确定的位置接近一个物体的边缘的时候，一个live-wire边界捕捉并且包围了我们感兴趣的物体。live-wir e是一种交互式分割方法,其基本思想是利用动态规划方法产生图像中给定两点间的最优路径,合理地构造代价函数和选择起始点和目标点,用以提取物体的边缘。live-wir e边界检测将离散的动态规划问题规划为一个二维图像的搜索问题。动态规划提供了数学意义上最佳的边界，同时也极大的减少了局部噪声和其他干扰结构的影响。 该算法选择的边界不是邻接边中的最强壮的边，而是与现在正在被跟踪的边的特定类型相符合的边，这一过程我们成为on-the-fly training，增强了算法的可靠性和智能剪刀工具的健壮性。通过智能剪刀提取出来的物体可以被放大或者缩小，旋转，以及利用live-wire掩模和空间频率等值性组合成新的图像。空间频率等值是利用巴特沃斯低通滤波器实现的。 智能剪刀提供了一个用于物体提取和图像合成的精确并且高效的交互性工具，它不仅可以用于灰度图像，同时也可适用于任意复杂度的彩色图像，并且基于这个工作还有很多扩展应用。 2、图切割 N维图像中物体的最优边界和区域分割的交互式工具——图切割。用户通过将某些像素标记为“物体”或者“背景”来提供分割的硬约束，额外的软约束包括边界和区域信息。图切割用于找到N维图像全局最优的分割。在所有满足约束的分割中，通过这个工具得到的

一图象分割定义

一图象分割定义 图象分割：将图象表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图象中的目标，背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其他伪目标中分离出来。 二图象分割的研究现状 图象分割是图象处理中的一项关键技术，也是一经典难题，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，至今已提出了上千种分割算法。但发展至今仍没有找出一个通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图象的通用分割算法。另外，也还没有制定出判断分割算法好坏和选择适用分割算法的标准，这给图象分割技术的应用带来许多实际问题。 三对图象分割现状的思考 基于图象分割的研究现状，我们在图象分割技术的应用上存在着许多实际问题。首先，在需要解决一个具体的图象分割问题的时候，往往发现难于找到一个非常适用的现成方法。其次，图象分割问题可以说既是一个数学问题，也是一个心理学问题。如果不利用关于图象或所研究目标的先验知识，任何基于某种数学工具的解析方法都很难取得很好的效果。因此，在更多的时候，人们倾向于重新设计一个针对具体问题的新算法来解决所面临的图象分割问题。这在只有个别图象样本的时候，利用各种先验知识，设计具有针对性的算法来实现较好的分割相对容易。但是，当需要构建一些使用的机器视觉系统时，（比如虚拟眼），所面对的将是具有一定差异性，数量庞大的图象库，此时如何很好地利用先验知识，设计一个对所有待处理图象都实用的分割算法是一件非常困难的任务。最后，由于缺乏一个统一的理论作为基础，同时也缺乏对人类视觉系统（humen vision system,HVS）机理的深刻认识（人们对视觉机理的研究还没成熟），构造一种能

图像分割 实验报告

实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期

050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析：手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值，若有多个双峰谷底，则取第一个作为阈值。本题的阈值取

%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口，在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量，用于控制循环次数 i=0; %迭代，初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件，~ 是“非”的意思，此 处done = 0; 说明是无限循环，循环体里面应该还 有循环退出条件，否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环， 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏，每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口，在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析：本题是迭代阈值二值化分割，步骤是：1.选定初始阈值，即原图大小取平均；2.用初阈值进行二值分割；3.目标灰度值平均背景都取平均；4.迭代生成阈值，直到两次阈值的灰 度变化不超过1，则稳定；5.输出迭代结果。

高中物理专题：描述直线运动的基本概念

高中物理专题：描述直线运动的基本概念 一．知识点 质点参考系坐标系时间时刻路程位移平均速度瞬时速度平均速率瞬时速率加速度轨迹图像位移图像速度图像 二．典例解析 1．平均速度与平均速率的区别，平均到瞬时的过渡 平均速度： s v t =平均速率： l v t = ①路程一般大于位移的大小，故平均速率一般大于平均速度的大小. 当质点作单向直线运动时（不一定匀速），平均速率等于平均速度的大小. ②当t趋于0时，平均值转化为瞬时值（近似替代思想——极限法） 当t趋于0时，s的大小与L趋于相等（化曲为直思想——微元法） 【例1】光电门测速 用如图所示的计时装置可以近似测出气垫导轨上滑块的瞬时速 度．已知固定在滑块上的遮光条的宽度为4.0mm，遮光条经过光电门的遮光时间为0.040s．则滑块经过光电门位置时的速度大小为 A．0.10m/s B．100m/s C．4.0m/s D．0.40m/s 2．参考系和相对运动 巧选参考系；非惯性系中引进惯性力 【例2】水面追帽子 一小船在河水中逆水划行，经过某桥下时一草帽落入水中顺流而下，2分钟后划船人才发现并立即掉头追赶，结果在桥下游60米追上草帽，求水流速度.（设掉头时间不记，划船速度及水流速度恒定）（答案：0.5m/s，以帽子为参考系，小船来回做等速率运动，时间相等.另问：能求出划船的速度吗？） 【例3】竖直球追碰

如图所示，A 、B 两球在同一竖直线上，相距H=15m ，B 球离地面h. 某时刻释放A 球，1s 后释放B 球，要使A 球能在B 球下落的过程中追上B 球， 则h 应满足什么条件？重力加速度取g=10m/s 2（答案：不小于5m ） 如图所示，A 、B 两球在同一竖直线上，相距H ，B 球离地面h=5m.设B 球与地面碰撞过程中没有能量损失，若两球同时释放，要使A 球能在B 球反弹后上升的过程中与B 球相碰，则H 应满足什么条件？（答案：0

第8章 形状描述与识别.

第8章 形状描述与识别 描述形状特征参数的方法主要有两类：基于区域的特征参数和基于边界的特征参数。 8.1 区域描述参数 区域特征参数主要是通过区域内的所有像素点的集合来获得对形状特征参数的描述。这些参数可以是几何参数，也可以是密度参数，还可以是区域的二维变换（如傅立叶变换和小波变换）系数或能量谱等。对于形状特征的描述，人们已提出了许多方法，比较典型的有不变矩法、傅立叶描述子、边缘直方图法、小波重要系数法、小波轮廓表示法、几何参数法等。 1．基于区域的不变矩 对于二维连续函数 ()y x f ,，其 ()q p +阶矩定义为 (,),0,1,2, p q pq m x y f x y dxdy p q ∞ ∞ -∞-∞ ==? ? （8-3） 根据唯一性定理说明，如果 ()y x f ,分段连续，且只在 xy 平面的有限部分有非 0值，则所有各阶矩皆存在，并且矩序列 pq m 唯一地由 ()y x f ,所确定。反之，pq m 也唯一地确定了()y x f ,。 ()y x f ,的中心矩可表示如下： dxdy y x f y y x x q p pq ),()()(--=? ? ∞ ∞-∞ ∞ -μ （8-4） 式中 1000m x m = ，0100 m y m =。 对于数字图像，用求和代替积分： ∑∑--=x y q p pq y x f y y x x ),()()(μ （8-5） ∑∑=x y q p pq y x f y x m ),( （8-6） 零阶矩∑∑= x y y x f m ),(00为()y x f ,的均值，对于二值图像即为区域的面积。 ∑∑=x y y x xf m ),(10，∑∑=x y y x yf m ),(01除以零阶矩00m 后得：1001 0000 ,m m x y m m = =是图像的重心坐标。 中心矩是反映图像相对于重心分布的度量。例如，20μ和02μ分别表示图像围绕通过重心的垂直和水平轴线的惯性矩；30μ和03μ可以度量图像对于垂直和水平轴线的对称性等。 利用不变矩可以计算出物体的圆形度（物体形状和圆的接近程度）、物体的矩形度（物体形状和矩

粤教版必修一1.6用图象描述直线运动01

用图像描述直线运动 学习目标: 1.知道直线运动的位移图像 2.知道什么是速度时间-图象以及如何用图象来表示速度与时间的关系。 3. 知道匀速直线运动和匀变速直线运动的v-t图象的物理意义，能用v-t图象来表 示物体的运动规律。 4.知道什么是匀变速直线运动和非匀变速运动。 5. 能正确区分s-t图象和v-t图象。 学习重点: v-t图 学习难点: 用v-t图象推知物体的运动情况 主要内容: 一、匀速直线运动 1、匀速直线运动 用投影片出示图表并要求学生回答，在误差允许的范围内，每相等的时间内位移有什么特点？ 这是一辆汽车在平直公路上的运动情况，它的运动有何特点？ 学生分析后回答：在误差允许的范围内，每2.5s秒内的位移为50m，每5s内的位移为100m，每10s内的位移为200m……任意相等的时间内位移都相等。 师：对，这种在任意相等的时间内位移都相等的运动，叫匀速直线运动。 板书：匀速直线运动。 2、位移——时间图像 师：请同学以上面图表所给出的数据，以横轴为（t）轴，纵轴为位移（s）轴，用描点法作图，看是一个什么样的图像，s与t存在一个什么函数关系？ 教师边看边指导，然后把同学所画的图像在投影仪（实物）上打出分析： 学生：可以看出几个点几乎都在过圆点的一条直线上。 教师：同学们与我们在初中学过的一次函数y＝kx对照，s与t有什么函数关系？ 学生：s与t成正比。

师：对，这就是匀速直线运动的位移——时间图像。物理量之间的关系可以用公式来表示，也可以用图像来表示，利用图像可以比较方便地处理实验（或观测）结果，找出事物的变化规律。以后我们还会遇到更多的用图像来处理物理量之间的变化规律，所以，现在我们就要重视图像的学生。 3、巩固性训练（出示投影片） （1）请同学们看图，说出各图像表示的运动过程和物理意义。 （2）师生共评：在甲图中，0时刻即开始记时，已经有了位移s1；AB段表示物体作匀速直线运动，s与t成正比，t1时刻，位移为s2；BC段表示s没有变化，即物体处于静止状态。CD段，物体匀速直线运动，位移越来越小，说明CD段物体的运动方向于AB段的运动方向相反，最后回到起始点，位移为0。 所以物理图像主要观测方法是：看横、纵轴表示物理量；其次看图像，从横纵轴上直接可获取的信息，联系实际，搞清物理情景。 二、速度时间图象（v-t图） 1．速度-时间图象反映了物体的速度随时间变化的规律。简称速度图象。 2．匀速直线运动的v-t图 3．变速直线运动的v-t图 4．根据速度-时间图象可以作出如下判断： ①读出物体在某时刻的速度或物体的某一速度所对应的时刻。 ②求出物体在某段时间内速度的变化量或物体发生某一速度变化所经历的时间。 ③判断物体的运动方向。 ④判断物体的运动性质。（情况） ⑤比较物体速度变化快慢，求加速度。（直线倾斜程度） ⑥求各段时间内质点的位移。 注：①v-t图象交点不表示相遇。 ②v-t图象不是质点运动轨迹。 ③纵轴截距表示运动物体的初速v0，横轴截距表示过一段时间才开始运动。 【例一】如图示，是甲、乙两质点的v—t图象，由图可知（）

实验五图像分割及目标检测

电子科技大学 实 验 报 告 学生姓名： 学号： 指导教师：彭真明 日期： 2014 年 5 月 20 日 一、实验名称：图像分割及目标检测 二、实验目的：

1、了解图像边缘检测及图像区域分割的目的、意义和手段。 2、熟悉各种经典的边缘检测算子、图像分割方法及其基本原理。 3、熟悉各种图像特征表示与描述的方法及基本原理。 4、熟练掌握利用matlab 工具实现各种边缘检测的代码实现。 5、熟练掌握利用matlab 工具实现基本阈值分割的代码实现。 6、通过编程和仿真实验，进一步理解图像边缘检测、图像分割及其在目标检测、目标识别及跟踪测量应用中的重要性。 三、实验原理及步骤： 1、利用Soble算子进行图像的边缘检测 （1）原理与步骤 数字图像的边缘一般利用一阶/二阶差分算子进行检测。常用的差分算子包括：Roberts 算子（交叉对角算子），Prewitt 算子（一阶），Sobel 算子（一阶），Laplacian 算子（二阶），LoG 算子（二阶）及Canny 边缘检测算法等。其中，Soble 算子为常见的一类梯度算子（一阶梯度算子）。 其x, y 方向的梯度算子分别为： 一幅数字图像I（如图1）与Sx 和Sy 分别做卷积运算后（可采用多种方式，如conv2，filter2 及imfilter），可以求得x,y 两个方向的梯度图像Dx,Dy，然后，可以计算得到原图像的梯度幅度，即 或：

（2）进一步执行梯度图像D 的二值化处理（建议采用Otsu 阈值，也可考虑其他阈值分割），检测图像的二值化边缘。 （3）对于与步骤同样的输入图像I，利用matlab 工具的edge(I,’soble’)函数进行处理。试比较处理结果与步骤（2）的得到的结果的差异，并分析存在差异的原因。 （4）画出原图像、原图像的Dx, Dy 图，幅度图（D）及最后的二值化边缘检测结果图。 2、数字图像中目标区域的形心计算 （1）按如下公式计算原图像（图 2）的质心。 （2）对图 2 中的黑色形状目标进行阈值分割，得到二值化的图像； 图2 原始图像（240*240） （3）计算目标形状的面积（以像素表示）； （4）计算图中黑色形状目标的形心位置，并在原图上进行位置标记（可用红色小圆圈）。 其中，M，N 为图像尺寸。x,y 为像素图像平面上的坐标。 （5）画出原图像、原图上叠加质心标记图；分割后的二值化图及分割图上叠加形心标记图。 四、程序框图

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现

本科毕业论文（设计） 题目：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 学院：计算机与信息工程学院学生： 学号： 专业： 年级： 完成日期：2012 年04 月 指导教师：

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 摘要：视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径，而视觉又是其中最重要的，因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣，此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开，以供我们对图像进一步研究和分析。图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来，将图像分为若干有意义的区域，使得这些区域对应图像中的不同目标，进而能够对所感兴趣的区域进行研究。基于图像分割技术在图像处理之中的重要性，本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比，并通过MATLAB对其进行了实验，通过不同的算法对不同的图片进行处理，分析其优缺点，以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。 关键字：数字图像；分割；MATLAB

The Research and Implementation of Digital Image Segmentation Based on the MATLAB Abstract : Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLABto do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation. Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而

用图象描述直线运动_教学设计1

第六节用图像描述直线运动教学设计 一、设计思想 本节的设计思想是通过正比例函数、一次函数表达式与位移、速度公式的比较，从学生熟知的正比例函数、一次函数图像过度到匀速直线运动的位移图像和匀变速直线运动的图像。这样通过数学基本函数与物理公式相结合的方法突破，比较好理解，同时也降低了学习的难度。 二、教材分析 本章学习的是描述物体的运动，这部分内容是非常重要的，该部分学的好不好直接关系到以后运动学和力学的学习，特别是接下来第二章探究匀变速直线运动规律的学习。因为质点、位移、速度、加速度等物理量是联系力学和运动学的桥梁，所以本章在整个高中物理课程中的地位是很重要的。 第六节运用前面学过的知识初步描述物体运动的情况，是第一章的总结与提升，同时物理图像的建立和分析为第二章寻找物体运动的规律打下了基础，所以本节在一、二章当中起到了承上启下的关键作用。 三、学情分析 学生在初中已经学习了正比例函数和一次性函数，对其数学图像比较熟悉；而运动图像，由于从文字描述物体的运动到图像描述物体的运动，其跨度是比较大的，为了降低难度，增强学生学习物理的信心，培养学生学习物理的兴趣，所以选择了从学生熟知的正比例函数和一次函数图像到物理运动图像。 四、三维教学目标 1．知识与技能 （1）根据两维数据记录表建立物理平面坐标图。理解物理图像与数学图像之间的关系。 （2）能用图像描述匀速直线运动的位移——时间、速度——时间关系和匀变速直线运动的速度——时间关系。 （3）知道速度——时间图像中“面积”的含义，能从速度——时间图像求出物体运动的位移。 2．过程与方法 （1）在学习物理图像的过程中理解数学在物理知识中的应用。

第6章 纹理描述与识别

第6章 纹理描述与识别 纹理是图像的重要视觉特征，是物体表面颜色或亮度规律性分布或变化的重要性质。有关纹理的概念在人们心理中自然形成，但很难用确切的语言或文字描述，因而在自然语言中有较少的纹理描述词。目前对纹理虽然没有准确的定义，但数学上的描述已有一些有效的方法，如Tamura 参数、亮度共生矩阵、随机场模型、小波变换等。这些方法试图利用统计、变换、识别等方法，描述纹理的空间、频域和结构性质，因此，纹理的描述方法可分为统计法、频谱法和结构法。纹理识别就是利用各种纹理描述参数识别纹理结构或纹理性质。 6.1 图像纹理的描述方法 6.1.1 Tamura 纹理特征提取 基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，Tamura 等人提出了纹理特征的6个特征参数：粗糙度(coarseness)、对比度(contrast)、方向度(directionality)、线像度(linelikeness)、规整度(regularity)和粗略度(roughness)。其中，前三项用的最多，定义如下： 1．粗糙度 粗糙度指图像纹理变化的粒度。当图像的纹理变化间隔较大时，图像给人的感觉比较粗糙；当图像的纹理变化间隔很小时，图像给人的感觉比较细腻，也就是粗糙度较小。粗糙度与图像的分辨率有关，分辨率大，纹理元尺度大，重复次数少，则图像比较粗糙。 粗糙度是纹理最本质的特性，计算方法可以按以下几个步骤进行。 （1）计算图像中每个像素在2k *2k 邻域内的平均亮度，即： ∑∑ -+-=-+-=----= 1221 2221111 2/),(),(k k k k x x i y y j k k j i g y x A 其中k=0,1,2,…,5，g(i,j)是图像中(i,j)点的像素亮度值。 （2）对于每个像素，在水平和垂直方向上分别计算不同尺度的互不重叠的窗口之间的平均亮度差，即： |),2(),2(|),(11,y x A y x A y x E k k k k h k ----+=

用图像描述直线运动练习题

用图象描述直线运动 ◎知识梳理 1.表示函数关系可以用公式，也可以用图像。图像也是描述物理规律的重要方法，不仅在力学中，在电磁学中、热学中也是经常用到的。图像的优点是能够形象、直观地反映出函数关系。 2.位移和速度都是时间的函数，因此描述物体运动的规律常用位移一时间图像(s—t图)和速度一时间图像(v一t图)。 3. 对于图像要注意理解它的物理意义，即对图像的纵、横轴表示的是什么物理量，图线的斜率、截距代表什么意义都要搞清楚。形状完全相同的图线，在不同的图像(坐标轴的物理量不同)中意义会完全不同。 4.下表是对形状一样的S一t图和v一t图意义上的比较。 ◎例题评析Array【例】右图为某物体做匀变速直线运动的图像，求： （1）该物体3s末的速度。 （2）该物体的加速度。 （3）该物体前6s内的位移。 【分析与解答】: （1）由图可直接读出3s末的速度为

6m/s 。 （2）a －t 图中图线的斜率表示加速度，故加速度为22/1/639s m s m a =-=。 （3）a －t 图中图线与t 轴所围面积表示位移，故位移为m m S 36)39(62 163=-??+?=。 [点评]这部分内容关键要掌握速度-时间图象及位移时间图象的意义,包括载距,斜率,相交等. (一)位移与时间的关系 1．做匀速直线运动的物体，从A 点开始计时且A 点为位移零点，（即t=0时，s=0）物体在t=5s 时刻到达B 点，设A 、B 间距20m 。物体在前三秒发生位移的大小______m ，位移方向______；物体在第三秒内发生的位移大小为______m ；物体在后三秒发生的位移大小为______m 。不难看出，物体的位移s 与时间t 成______比例，以v 为比例系数s 对自变量t 的函数关系式写作：s=______。 2．飞机在某段飞行中可看成匀速直线运动。对位移s 、时间t 、速度v 之间的关系，下列正确说法是：（ ） A ．v=t s ，看出V 与s 成正比与t 成反比 B ．由s=V ·t，看出s 与t 成正比 C ．与v 无关 D ．v 与s 无关 3．如图所示，物体在某直线上运动的s —t 图像。由图像可知：前三秒的位移大小______m ，第三秒内位移大小______m ，求出V= ______m/s （即图像的斜率，即tg θ的值） 第3题图 第4题图 4．如图所示，甲、乙两体在同一直线上运动的s —t 图像。t=0时刻s 甲=______m ， s 乙=______m ，t=1s ，s 甲=______m ，s 乙=______m 。第一秒内甲处于____________ 状态乙处于____________状态。0到1秒末这段时间内甲速度大小为_____m/s ，乙速度大小_____m/s 。在1秒末以后，甲的速度与乙的速度______。甲的位移与时间t 的函数式是__________________。其中t 从______开始；乙的位移与时间t 的函数式是__________________。其中t 从______开始。t ＞1甲对乙是______。 5．由上题中v －t 图可知：（ ） A ．甲、乙同时同地出发 B ．甲、乙速度相同 C ．t ≥1甲、乙速度相同 D ．t ≥1甲、乙间距总是1m 6．如图所示，甲、乙、丙三个物体同方向做直线运动的s —t 图像。其作匀速运动的是______物体，作加速运动的是______物体，作减速运动的是______物

图像分割简介

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/70781044.html, 图像分割简介 作者：高超 来源：《科教导刊》2009年第04期 摘要图像分割就是将图像中具有特定含义的不同区域分解,划分为若干互不相交的有意义 的小区域的过程。图像分割技术的发展首先是从传统的数值处理方法开始的,大致可分为以下 四类:阈值法、区域法、边缘法、模式分类法。 关键词图像分割信息数值处理法 中图分类号:TP39文献标识码:A 据统计,在人类接受的信息中,视觉信息占到60%~70%,这个数据表明图像在传递信息方面 的作用十分重要。在对视觉图像进行处理时,一般是把复杂的景物做出分解,继而对各个目标物体做指定的测量和分析。图像分割就是将图像中具有特定含义的不同区域分解,划分为若干互 不相交的有意义的小区域的过程。 图像分割借助集合概念定义:令集合R代表整个图像区域,对R的分割看作将R分成若干个满足以下5个条件的非空子集(子区域): (1); (2)对所有的i和j,若,有; (3)对,有; (4)对,有; (5)对是连通的区域。 其中是对所有在集合中像素的二值逻辑谓词,是一种相似性度量;如果区域内像素满足某种相似性,它的值为TRUE,否则为FALSE。 上述条件(1)指出分割的完整性,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)保证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)表明分割后得到的属于同一个区域的像素应该具有某些相同特性。条件(4)指出分割后得到的属于不同区域的像素应该具有某些 不同的特性。条件(5)要求同一个子区域内的像素应当是连通的。对图像的分割总是根据一些

直线运动与vt图像(带答案)

直线运动与v-t 图像 一、匀变速直线运动的规律 #速度。即v ＝Δs Δt ，其是描述物体运动快慢的物理量． (1)平均速度：在变速运动中，物体在某段时间的位移与发生这段位移所用时间的比值叫做这段时间的平均速度，即v ＝s t ，其方向与位移的方向相同． (2)瞬时速度：运动物体在某一时刻(或某一位置)的速度，方向沿轨迹上物体所在点的切线方向指向前进的一侧，是矢量．瞬时速度的大小叫速率，是标量． 1．s －t 图象 (2)斜率的意义：图线上某点切线斜率的大小表示物体速度的大小，斜率正负表示物体速度的方向． 2．v －t 图象 (2)斜率的意义：图线上某点切线斜率的大小表示物体在该点加速度的大小，斜率正负表示物体加速度的方向． (3)“面积”的意义 ①图线与时间轴围成的面积表示相应时间的位移的大小． ②若面积在时间轴的上方，表示位移方向为正；若此面积在时间轴的下方，表示位移方向为负． 1．匀变速直线运动 (1)定义：沿着一条直线运动，且加速度不变的运动． (2)①匀加速直线运动，a 与v 0方向同向． ②匀减速直线运动，a 与v 0方向反向． 2．匀变速直线运动的规律 (1)速度公式：v t ＝v 0＋at . (2)位移公式：s ＝v 0t ＋1 2 at 2. (3)位移速度关系式：v 2t －v 2 0＝2as . 二、匀变速直线运动的推论 1．匀变速直线运动的两个重要推论 (1)物体在一段时间的平均速度等于这段时间中间时刻的瞬时速度，还等于初、末时刻速度矢量和的一半，即：v ＝v t 2＝v 0＋v t 2 . (2)任意两个连续相等的时间间隔T 的位移之差为一恒量，即：Δs ＝s 2－s 1＝s 3－s 2＝…＝s n －s n －1＝aT 2. 三、自由落体运动和竖直上抛运动

1.6《用图像描述直线运动》

1.6 用图像描述直线运动 学习目标: 1.知道直线运动的位移图像 2.知道什么是速度时间-图象以及如何用图象来表示速度与时间的关系。 3. 知道匀速直线运动和匀变速直线运动的v-t图象的物理意义，能用v-t图象来表 示物体的运动规律。 4.知道什么是匀变速直线运动和非匀变速运动。 5. 能正确区分s-t图象和v-t图象。 学习重点: v-t图 学习难点: 用v-t图象推知物体的运动情况 主要内容: 一、匀速直线运动 1、匀速直线运动 用投影片出示图表并要求学生回答，在误差允许的范围内，每相等的时间内位移有什么特点？ 这是一辆汽车在平直公路上的运动情况，它的运动有何特点？ 学生分析后回答：在误差允许的范围内，每2.5s秒内的位移为50m，每5s内的位移为100m，每10s内的位移为200m……任意相等的时间内位移都相等。 师：对，这种在任意相等的时间内位移都相等的运动，叫匀速直线运动。 板书：匀速直线运动。 2、位移——时间图像 师：请同学以上面图表所给出的数据，以横轴为（t）轴，纵轴为位移（s）轴，用描点法作图，看是一个什么样的图像，s与t存在一个什么函数关系？ 教师边看边指导，然后把同学所画的图像在投影仪（实物）上打出分析： 学生：可以看出几个点几乎都在过圆点的一条直线上。

教师：同学们与我们在初中学过的一次函数y＝kx对照，s与t有什么函数关系？ 学生：s与t成正比。 师：对，这就是匀速直线运动的位移——时间图像。物理量之间的关系可以用公式来表示，也可以用图像来表示，利用图像可以比较方便地处理实验（或观测）结果，找出事物的变化规律。以后我们还会遇到更多的用图像来处理物理量之间的变化规律，所以，现在我们就要重视图像的学生。 3、巩固性训练（出示投影片） （1）请同学们看图，说出各图像表示的运动过程和物理意义。 （2）师生共评：在甲图中，0时刻即开始记时，已经有了位移s1；AB段表示物体作匀速直线运动，s与t成正比，t1时刻，位移为s2；BC段表示s没有变化，即物体处于静止状态。CD段，物体匀速直线运动，位移越来越小，说明CD段物体的运动方向于AB段的运动方向相反，最后回到起始点，位移为0。 所以物理图像主要观测方法是：看横、纵轴表示物理量；其次看图像，从横纵轴上直接可获取的信息，联系实际，搞清物理情景。 二、速度时间图象（v-t图） 1．速度-时间图象反映了物体的速度随时间变化的规律。简称速度图象。 2．匀速直线运动的v-t图 3．变速直线运动的v-t图 4．根据速度-时间图象可以作出如下判断： ①读出物体在某时刻的速度或物体的某一速度所对应的时刻。 ②求出物体在某段时间内速度的变化量或物体发生某一速度变化所经历的时间。 ③判断物体的运动方向。 ④判断物体的运动性质。（情况） ⑤比较物体速度变化快慢，求加速度。（直线倾斜程度） ⑥求各段时间内质点的位移。

图像分割综述

摘要 图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。 在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结， 本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。 关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫

Abstract Image segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields. Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article. This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized. Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov

图像理解-识别

图像理解与模式识别 1．模式识别的基本概念以及模式识别在图像识别中的位置 什么是模式呢?广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。模式识别就是根据观察到的事物的模式对事物进行分类的过程。在图像识别技术中，模式识别占有核心的地位。所以的图像处理技术都是为了更好地进行模式识别做准备。模式识别是图像识别的实质性阶段。 有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法，与此相应的模式识别系统都由两个过程所组成，即设计和实现。设计是指用一定数量的样本(叫做训练集或学习集)进行分类器的设计。实现是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。 图 6-2 模式识别系统的基本构成 模式识别系统（如图6-2）中，信息获取和预处理部分大致可以与图像的获取与处理对应。一般情况下，模式识别技术主要包含“特征提取和选择”和“分类器的设计”。 近几十年来，模式识别技术发展很快。然而，发展较成熟、应用较广泛的主要是统计模式识别技术。本节将主要介绍统计模式识别技术主要内容，并对其它模式识别技术如结构模式识别、模糊模式识别方法、神经网络识别方法加以概述。2. 统计模式识别 从一个广义的角度看，模式识别可以看成是一种机器学习的过程。按照机器学习过程的性质，可以将模式识别方法分成有监督的模式识别方法和非监督的模式识别方法，后者又称为聚类分析方法。这两种方法在图像识别中都有广泛的应用。 （1）有监督的模式识别方法 从识别技术的基本思路和方法看，有监督的模式识别可以分成两类：基于模型的方法和直接分类的方法。基于模型的方法的基础是贝叶斯(Bayes)决策理论方法，它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义，是统计模式识别中的一个基本方法，用这个方法进行分类时要求： ①各类别总体的概率分布（即所谓的先验概率和类条件概率）是已知的；②要决策分类的