第七章图像的分割技术优秀课件
11111111 14565651 15788861 16888761 15788861 14877761 16545651 11111111
(a)
像 素 30 点
20
10
0 1 2 3 4(b)5 6 7 8 灰度级
Th=4
Th=7
(c)
灰度取域法，阈值对分割结果 影响很大
（a）数字图像
（b）直方图
❖ （4）对i≠j，有 P(Ri Rj)FALSE
❖ （5）对i=1,2,…,n，Ri是连通的区域
分割方法分类
❖ 从分割依据出发
“相似性分割”就是将具有同一灰度级或纹理的像素聚集在一起，形成 图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法常称为“基于区域相关 的分割技术”
“非连续性分割”需要先检测图像的局部不连续性，然后将它们连接起 来形成边界，这些边界将图像分割成不同的区域。这种基于不连续原理 检测图像中物体边缘的方法也称为“基于点相关的分割技术”。
这两种方法具有互补性，一般来说在不同的场合需要不同的方法，有时 也将它们的处理结果相结合，以获得更好的效果。
❖ 根据分割算法本身
阈值法、边缘检测法、匹配法等
❖ 根据策略分类
串行算法 串行边界类、串行区域类
并行算法 并行边界类、并行区域类
分割算法分类
7.2 边缘检测
❖ 边缘可定义为在局部区域内图像的差别，他表现 为图像上的不连续性。(灰度级的突变，纹理结构 的突变，颜色的变化) ，可通过灰度门限法和空 间特性分类得到。
（a）原图
（b）直方图
（c）二值化结果
Rice图像双峰法分割
2、最优阈值算法
设图像由两类对象1、 2组成，它们的条件概率分 别为：P(x/ 1)、P(x/ 2 ),其中x是灰度级，T是阈值
二值化判断： x>T,x 2； x<T,x 1
22
马尔和希尔德雷斯（Hildreth）提出的最佳边缘检测算子 （简称M-H算子，常称为Marr算子）。连接零交叉点的轨 迹，就可以得到图像的边缘。
7.3 轮廓跟踪和图搜索
❖ 轮廓跟踪
又称边缘点链接方法，从一个边缘点出发，依次 搜索，从邻接点检测出轮廓并连接。
开始
选择起点
按一定方向搜索邻 接梯度最大点
f(x,y)T f(x,y)T
或
g(x,y)10,,
f(x,y)T f(x,y)T
其中：“1”表示物体（对象、目标）， “0”表示背景。
多阈值二值化
有时对象的灰度分布相对集中，而背景的灰度分布
很散，就需要设置两个灰度阈值T1、T2, T1>T2，这
两个阈值间的灰度范围都对应于对象，即：
g(x,y)10,,T1f(x,y)其 T2它
（c）取阈结果Th=4,Th=7
1、极小值点阈值
“直方图双峰法”：如果灰度直方图呈现明显的双峰状，则 选取两峰之间的谷底对应的灰度级作为阈值。谷底就是直方 图的极小值。将各端点相连，形成直方图的包络线h(z)，这 是一条曲线，它的极小值满足
h(z)
2h(z)
0, z
z2 0
h(z)——直方图
T=120
7.2 边缘检测——边缘分类
相邻区域灰度值不同 图像
灰度剖面 一阶导数
阶跃
脉冲
微分算子
1. 梯度算子
G[f(x,y)]=[f/ x, f/ y]T
(xf)(x,y) f(x,y)f(x1,y) (yf)(x,y) f(x,y)f(x,y1) (xf)(x,y) f(x,y)f(x1,y) (yf)(x,y) f(x,y)f(x,y1)
最大点设定为新当 前点
当前点与起点 重合
结束
轮廓跟踪流程
图搜索方法
❖ 借助状态空间搜索来寻求全局最优的轮廓 ❖ 基本概念
有向弧 有向图 父节点、子节点 展开 层 最小代价
❖ 例6.3.2
பைடு நூலகம்图搜索法
7.4 阈值分割
❖ 最常用的图像分割技术 ❖ 主要利用图像中背景与对象之间的灰度差异。 ❖ 理想状态下图像的灰度直方图上呈明显的双峰分布，两类
典型算子
1
1
-1 -1
Roberts
-1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -2 -1
-1 1
-2 2
-1 1 1 1 1 -1 1 1 2 1
Prewitt
Sobel
❖ 2. 拉普拉斯算子
2 f
2 f x2
2 f y2
0 -1 0 -1 -1 -1 -1 4 -1 -1 8 -1 0 -1 0 -1 -1 -1
(xf)(x,y) f(x1,y1)f(x,y) (yf)(x,y) f(x,y1)f(x1,y)
G [ x f f ( x ( , y ) x 2 y ,f ( y x , y ) 2 ) 1 / 2 ]
[f a ( x y r f ( x , y , c ) / y x f ( t x , y ) ) g ]
第七章图像的分割技 术
7.1 图像分割定义和方法分类
❖图像分割的定义
图像分割是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。
——图像分割技术是图像处理技术研究的热点之一。
实例
图像分割的性质
n
❖ （1） R i R i1
❖ （2）对所有i和j，i≠j，有 Ri
Rj
❖ （3）对i=1,2,…,n，有 P(R)TRUE
2 f s ( x , y ) 2 ( f ( x , y ) * G ( x , y ,) f ) ( x , y ) * 2 G ( x , y ,)
2 G ( x ,y ,) 2 G 2 G 1(x 2 y 2 1 )e x1 p ( x 2 [ y 2 )]
x 2 y 2 4 22
微分算子
提取边缘策略
应当先对图像去噪声，再进行边缘提取。若先对图 像平滑处理，抑制噪声，再求微分，则为Marr等算 子
MARR算子
G (x,y,)2 12 ex 2 p 12[ (x2y2)]
fs(x,y)= f(x,y)* G(x,y,) 取高斯滤波器作平滑滤波，可以使频域具有通带窄、空域 方差小的最佳特点。
物体灰度级间无交叠。在直方图中处于谷底的区域选取一 个灰度值作为阈值，根据灰度与阈值的关系将像素判定为 对象点或背景点，这个过程称为图像二值化。对二值图像 进行进一步的分析就可以获得图像的分割结果。
二值化
设f(x,y)表示原图像，g(x,y)表示分割后的图像，T为 选定的灰度阈值，分割算法表示为
g(x,y)10,,
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第七章 图像分割_PPT课件
•关键点
– 鲁棒局部特征，抗变形能力强，适用于匹配
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 思路
– 将分割问题视为面向每一个像素的分类问题，通常使用简单的阈 值不等式判断像素的类别。
• 条件
– 待分割区域与背景区域在像素级特征上存在明显的差异，而两个 区域内部像素在统计上各自具有较强的相似性。从特征直方图上 看，具有明显的双峰分布的图像比较适合使用阈值法进行分割
• 自然图像理解
• 7.2 图像特征概述
•亮度 •直方图 •变换系数 •边缘 •纹理 •关键点
• 7.2 图像特征概述
•亮度
– 空间连续性，稠密性，直观，敏感性
•直方图
– 统计特征，抗线性几何变换
•变换系数
– 频域统计特征，提供一种完全不同的视角
•边缘
– 符合视觉习惯，是形状信息的基础
•纹理
– 局部不连续性和全局相似性的统一
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 如何确定阈值T？
–迭代法 –大津法 (OTSU) –最优阈值法 –最大熵法 –众数法 –矩不变法 ……
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 迭代阈值法
1）选取一个的初始估计值T； 2）用T分割图像。这样便会生成两组像素集合：G1由所有灰度值大 于T的像素组成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素组成。 3）对G1和G2中所有像素计算平均灰度值u1和u2。 4）计算新的阈值：T=1/2(u1 + u2)。 重复步骤（2）到（4），直到T值更新后产生的偏差小于一个事先定 义的参数T0。
• 从优化的角度看，迭代阈值法的目标函数：
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 大津法（OTSU） – 寻找使类间离散度最大化的阈值T – 类间离散度的数学定义
– 鲁棒局部特征，抗变形能力强，适用于匹配
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 思路
– 将分割问题视为面向每一个像素的分类问题，通常使用简单的阈 值不等式判断像素的类别。
• 条件
– 待分割区域与背景区域在像素级特征上存在明显的差异，而两个 区域内部像素在统计上各自具有较强的相似性。从特征直方图上 看，具有明显的双峰分布的图像比较适合使用阈值法进行分割
• 自然图像理解
• 7.2 图像特征概述
•亮度 •直方图 •变换系数 •边缘 •纹理 •关键点
• 7.2 图像特征概述
•亮度
– 空间连续性，稠密性，直观，敏感性
•直方图
– 统计特征，抗线性几何变换
•变换系数
– 频域统计特征，提供一种完全不同的视角
•边缘
– 符合视觉习惯，是形状信息的基础
•纹理
– 局部不连续性和全局相似性的统一
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 如何确定阈值T？
–迭代法 –大津法 (OTSU) –最优阈值法 –最大熵法 –众数法 –矩不变法 ……
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 迭代阈值法
1）选取一个的初始估计值T； 2）用T分割图像。这样便会生成两组像素集合：G1由所有灰度值大 于T的像素组成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素组成。 3）对G1和G2中所有像素计算平均灰度值u1和u2。 4）计算新的阈值：T=1/2(u1 + u2)。 重复步骤（2）到（4），直到T值更新后产生的偏差小于一个事先定 义的参数T0。
• 从优化的角度看，迭代阈值法的目标函数：
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 大津法（OTSU） – 寻找使类间离散度最大化的阈值T – 类间离散度的数学定义
数字图像处理图像分割课件
基于Mumford-Shah模 …
该方法可以获得更准确、更平 滑的分割结果，并且可以更好 地处理噪声和细节。此外，它 还可以更好地处理形状约束和 边界条件。
基于Mumford-Shah模 …
该方法需要更多的计算资源和 时间来处理每个时间点的水平 集，并且可能难以处理大规模 的形状变化和复杂的形状约束 。
响。
图像分割还可以帮助缩小处理和 分析的规模，提高处理效率，并 为后续的图像分析提供可靠的预
处理结果。
图像分割的分类
01
02
03
04
按照处理方式
图像分割可以分为阈值法、区 域生长法、边缘检测法、图切
割法等。
按照应用领域
图像分割可以分为医学图像分 割、遥感图像分割、人脸识别
等。
按照分割对象
图像分割可以分为二维图像分 割和三维图像分割。
该方法具有能够处理复杂的图像内容和噪声等优点，但也可能需要更多的计算资源和时间。
07
实例展示与结果分析
基于阈值的图像分割实例
总结词
简单、快速、有效的图像分割方法
详细描述
基于阈值的图像分割是一种基本的图像分割方法，通过设置不同的阈值将图像分 割成不同的区域。其优点是简单、快速、有效，适用于简单背景和对比明显的图 像。但是，对于复杂背景和低对比度图像，分割效果较差。
些方法可以自动适应不同图像的特点，且能够根据图像内容的变化自适
应调整阈值。
03
自适应阈值
根据图像的局部特征自适应地设置阈值，例如基于区域生长的方法、基
于边缘检测的方法等。这些方法能够更好地适应图像的局部特征，提高
分割的精度和鲁棒性。
阈值法的优缺点
优点
阈值法简单易行，适用于简单背景和 对比度较高的图像；对于实时性要求 较高的应用场景，阈值法具有较快的 处理速度。
图像分割技术 PPT
Roberts算子：边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声 较少的图像分割。 Prewitt算子：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均， 但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不 如Roberts算子。 Sobel算子：Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均，但是Sobel算子 认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像 素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远， 产生的影响越小。 Isotropic Sobel算子：加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距 离，当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致，就是通常所说的各向同性。 上面的算子是利用一阶导数的信息。 Laplacian算子：是二阶微分算子。其具有各向同性，即与坐标轴方向 无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。但是，其对噪声比较敏感，所以，图 像一般先经过平滑处理，因为平滑处理也是用模板进行的，所以，通常的 分割算法都是把Laplacian算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。
串行边界分割
并行边缘检测的方法，对图像的每一点上所做的处理 不依赖于其它的点处理结果。串行边界分割在处理图像时不 但利用了本身像素的信息，而且利用前面处理过像素的结果。 对某个像素的处理，以及是否把它分类成为边界点，和先前 对其它点的处理得到的信息有关。 串行边界分割技术通常是通过顺序的搜索边缘点来工作 的，一般有三个步骤： 1.起始边缘点的确定。 2.搜索准则，将根据这个准则确定下一个边缘点。 3.终止条件，设定搜索过程结束的条件。
区域分割与边界分割的比较
区域分割实质：把具有某种相似性质的像素连 通，从而构成最终的分割区域。它利用了图像的局 部空间信息，可有效地克服其他方法存在的图像分 割空间不连续的缺点。 基于区域的分割方法往往会造成图像的过度分 割，而单纯的基于边缘检测方法有时不能提供较好 的区域结构，为此可将基于区域的方法和边缘检测 的方法结合起来，发挥各自的优势以获得更好的分 割效果。
图像分割比较解读课件
基于深度学习的分割方法适用 于各种复杂场景，如自动驾驶 、智能安防等。
各种方法的性能比较
01 基于阈值的分割方法性能稳定，但分割效 果一般。
02
基于边缘的分割方法在目标边缘检测方面 准确度高，但抗噪声能力较弱。
03
基于区域的分割方法能够处理复杂背景和 目标，但计算量大。
04
基于深度学习的分割方法性能优异，但需 要大量标注数据，计算量大。
在遥感图像处理中的应用
遥感图像处理是图像分割技术的另一个重要应用领域，通 过将遥感图像进行分割，可以提取出感兴趣的目标和区域 ，如土地利用分类、植被覆盖监测等。
图像分割技术在遥感图像处理中的应用有助于提高遥感数 据的分析和应用效果，为环境保护、资源调查和城市规划 等领域提供支持。
在机器视觉和目标检测中的应用
04
图像分割技术的应用
在医学影像分析中的应用
医学影像分析是图像分割技术的重要应用领域之一，通过将 医学影像（如CT、MRI和超声图像）进行分割，可以提取出 病变区域、器官和组织结构，为医生的诊断和治疗提供重要 依据。
图像分割技术在医学影像分析中的应用包括肿瘤检测、病灶 定位、组织结构分割等，有助于提高诊断的准性和效率。
详细描述
基于特定理论的分割方法是基于特定的理论 或算法进行图像分割的方法，如基于聚类、 基于小波变换、基于形态学等。这些方法具 有较高的灵活性和适应性，能够针对不同的 图像特点和需求进行定制化分割。但这些方 法通常需要较长的计算时间和较高的计算资 源。
03
图像分割技术的比较
各种方法的优缺点比较
基于阈值的分割方法
优点是能够准确分割各种复杂背景和目标 ，性能优异；缺点是计算量大，需要大量 标注数据。
各种方法的应用场景比较
各种方法的性能比较
01 基于阈值的分割方法性能稳定，但分割效 果一般。
02
基于边缘的分割方法在目标边缘检测方面 准确度高，但抗噪声能力较弱。
03
基于区域的分割方法能够处理复杂背景和 目标，但计算量大。
04
基于深度学习的分割方法性能优异，但需 要大量标注数据，计算量大。
在遥感图像处理中的应用
遥感图像处理是图像分割技术的另一个重要应用领域，通 过将遥感图像进行分割，可以提取出感兴趣的目标和区域 ，如土地利用分类、植被覆盖监测等。
图像分割技术在遥感图像处理中的应用有助于提高遥感数 据的分析和应用效果，为环境保护、资源调查和城市规划 等领域提供支持。
在机器视觉和目标检测中的应用
04
图像分割技术的应用
在医学影像分析中的应用
医学影像分析是图像分割技术的重要应用领域之一，通过将 医学影像（如CT、MRI和超声图像）进行分割，可以提取出 病变区域、器官和组织结构，为医生的诊断和治疗提供重要 依据。
图像分割技术在医学影像分析中的应用包括肿瘤检测、病灶 定位、组织结构分割等，有助于提高诊断的准性和效率。
详细描述
基于特定理论的分割方法是基于特定的理论 或算法进行图像分割的方法，如基于聚类、 基于小波变换、基于形态学等。这些方法具 有较高的灵活性和适应性，能够针对不同的 图像特点和需求进行定制化分割。但这些方 法通常需要较长的计算时间和较高的计算资 源。
03
图像分割技术的比较
各种方法的优缺点比较
基于阈值的分割方法
优点是能够准确分割各种复杂背景和目标 ，性能优异；缺点是计算量大，需要大量 标注数据。
各种方法的应用场景比较
图像分割与特征提取 ppt课件
ppt课件
5
7.1 图像分割的概念
2. 图像分割的依据和方法
◆图像分割的依据是各区域具有不同的特性，这些 特性可以是灰度、颜色、纹理等。而灰度图像分割的 依据是基于相邻像素灰度值的不连续性和相似性。也 即，子区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区 域之间的边界上一般具有灰度不连续性。
◆灰度图像分割是图像分割研究中最主要的内容，其 本质是按照图像中不同区域的特性，将图像划分成不 同的区域。
7.2.1 图像边缘
图像
剖面
一阶导数
二阶导数
上升阶跃边缘 （a）
下降阶跃边缘 （b）
脉冲状边缘 （c）
屋顶边缘 （d）
图7.1 图像边缘及其导数曲线规律示例
ppt课件
11
7.2 基于边缘检测的图像分割
7.2.1 图像边缘
综上所述，图像中的边缘可以通过对它们求导数 来确定，而导数可利用微分算子来计算。对于数字图 像来说，通常是利用差分来近似微分。
方向：
f (x, y) = arctan(Gx / Gy )
（7.5）
ppt课件
14
7.2.2 梯度边缘检测
(1) Roberts算子
是一个交叉算子，其在点(i,j)的梯度幅值表示为：
G(i, j) = f (i, j) f (i 1, j 1) f (i 1, j) f (i, j 1) （7.6）
ppt课件
2
7.1 图像分割的概念
◆目标或前景 ◆背景 ◆目标一般对应于图像中特定的、具有独特性质的 区域。
ppt课件
3
7.1 图像分割的概念
1. 图像分割
图像分割就是依据图像的灰度、颜色、纹理、边 缘等特征，把图像分成各自满足某种相似性准则或具 有某种同质特征的连通区域的集合的过程。
教学课件第七章图像分割与边缘检测
2. p
p尾法仅适用于事先已知目标所占全图像百分比 的场合。
若一幅图像由亮背景和黑目标组成，已知目标占 图像的(100－p)%面积，则使得至少(100－p)%的像素 阈值化后匹配为目标的最高灰度， 将选作用于二值化 处理的阈值。
第七章 图像分割与边缘检测
7.1.3 区域生长
分割的目的是把一幅图像划分成一些区域，最直接 的方法就是把一幅图像分成满足某种判据的区域，也就 是说， 把点组成区域。
第七章 图像分割与边缘检测
7.2.2 高斯-拉普拉斯(LOG)
噪声点对边缘检测有较大的影响，效果更好的边缘检测器是 高斯-拉普拉斯(LOG)算子。它把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化 滤波器结合起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，所以效果更 好。
常用的LOG算子是 5×2 5的 4模板 4： 4 2
第七章 图像分割与边缘检测
本章内容
7.1 图像分割 7.2 边缘检测 7.3 轮廓跟踪与提取 7.4 图像匹配 7.5 投影法与差影法 7.6 应用实例
第七章 图像分割与边缘检测
7.1 图 像 分 割
7.1.1 概述
图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区 域的过程， 小区域是某种意义下具有共同属性的像素 的连通集合。
如不同目标物体所占的图像区域、 前景所占的图 像区域等。
第七章 图像分割与边缘检测
连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于 该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通 和8连通之分，如图7-1所示。
(a)
(b)
图7-1 4连通和8连通
第七章 图像分割与边缘检测
4连通指的是从区域上一点出发，可通过4个方向， 即上、 下、左、右移动的组合，在不越出区域的前提 下，到达区域内的任意像素；
p尾法仅适用于事先已知目标所占全图像百分比 的场合。
若一幅图像由亮背景和黑目标组成，已知目标占 图像的(100－p)%面积，则使得至少(100－p)%的像素 阈值化后匹配为目标的最高灰度， 将选作用于二值化 处理的阈值。
第七章 图像分割与边缘检测
7.1.3 区域生长
分割的目的是把一幅图像划分成一些区域，最直接 的方法就是把一幅图像分成满足某种判据的区域，也就 是说， 把点组成区域。
第七章 图像分割与边缘检测
7.2.2 高斯-拉普拉斯(LOG)
噪声点对边缘检测有较大的影响，效果更好的边缘检测器是 高斯-拉普拉斯(LOG)算子。它把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化 滤波器结合起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，所以效果更 好。
常用的LOG算子是 5×2 5的 4模板 4： 4 2
第七章 图像分割与边缘检测
本章内容
7.1 图像分割 7.2 边缘检测 7.3 轮廓跟踪与提取 7.4 图像匹配 7.5 投影法与差影法 7.6 应用实例
第七章 图像分割与边缘检测
7.1 图 像 分 割
7.1.1 概述
图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区 域的过程， 小区域是某种意义下具有共同属性的像素 的连通集合。
如不同目标物体所占的图像区域、 前景所占的图 像区域等。
第七章 图像分割与边缘检测
连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于 该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通 和8连通之分，如图7-1所示。
(a)
(b)
图7-1 4连通和8连通
第七章 图像分割与边缘检测
4连通指的是从区域上一点出发，可通过4个方向， 即上、 下、左、右移动的组合，在不越出区域的前提 下，到达区域内的任意像素；
数字图像处理PPT——第七章 图像分割
p-参数法
针对已知目标物在画面中所占比例的情况。 基本设计思想 选择一个值Th，使前景目标物所占的比例 为p，背景所占比例为1-p。 基本方法 先试探性地给出一个阈值，统计目标物的 像素点数在整幅图中所占的比例是否满足 要求，是则阈值合适；否则，阈值则偏大 或者偏小，再进行调整，直到满足要求。
p-参数法算法步骤
⎧ σ b2 ⎫ η | Th* = max ⎨ 2 ⎬ ⎩σ in ⎭
局部阈值方法
提出的原因 阈值方法对于较为简单的图像（目标 与背景差别大，容易区分的图像）简 单有效，对于较为复杂的图像，分割 效果不稳定。 方法 把图像分成子块，在每个子块上再采 样前述阈值分割方法
灰度－局部灰度均值散布图法
σ 12 =
f ( x , y )∈C 1
∑
( f ( x, y ) − μ1 )2
2 σ2 =
f ( x , y )∈C 22 )2
1 μ1 = N C1
f ( x , y )∈C 1
∑
f ( x, y )
1 μ2 = NC 2
f ( x , y )∈C 2
∑
f ( x, y )
参数空间的一条直线对应xy空间的一 个点
Hough变换提取直线原理
Xy空间一条直线上的n个点，对应kb 空间经过一个公共点的n条直线 Kb空间一条直线上的n点对应于xy空 间中过一公共点的n条直线
Hough变换提取直线算法
假设原图像为二值图像，扫描图中的每一 个像素点： 背景点，不作任何处理 目标点，确定直线： b = − xk + y 参数空间上的对应直线上所有的值累加1 循环扫描所有点 参数空间上累计值为最大的点(k*,b*)为所求 直线参数 按照该参数与原图像同等大小的空白图像 上绘制直线
数字图像处理-图像分割课件
差分定义:
xfi,jfi,jfi1,j yfi,jfi,jfi,j1
梯度算子 梯度是图像处理中最为常用的一次微分方法。
图像函数 fx,y在点 x, y 的梯度幅值为
f 2 x
fy2
其方向为 arctgf y
f x
图像经过梯度运算能灵敏地检测出边界, 但是梯度运算 比较复杂。
对于数字图像，可用一阶差分替代一阶微分：
非连续性分割: 首先检测局部不连续性，然后将它们 连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。 这种基于不连续性原理检出物体边缘的方法称为基于 点相关的分割技术
两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求 得到更好的分割效果。
人眼图像示例
分类—连续性与处理策略 连续性: 不连续性: 边界 相似性: 区域 处理策略: 早期处理结果是否影响后面的处理 并行: 不 串行: 结果被其后的处理利用 四种方法 并行边界；串行边界；并行区域；串行区域
n
(1) Ri
i1
(2)对所有的 i和j, i j, 有Ri R j
(3)对i 1,2,..., n, 有P ( Ri ) true (4)对i j, 有P ( Ri R j ) false (5)对i 1,2,..., n, Ri 是连通的区域
分类—分割依据
相似性分割: 将相似灰度级的像素聚集在一起。形成 图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称 为基于区域相关的分割技术
高斯拉普拉斯（LOG）
高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian, LOG, 或 Mexican hat, 墨西哥草帽)滤波器使用了Gaussian 来进行噪声去除并使用 Laplacian来进行边缘检测
高斯拉普拉斯举例
xfi,jfi,jfi1,j yfi,jfi,jfi,j1
梯度算子 梯度是图像处理中最为常用的一次微分方法。
图像函数 fx,y在点 x, y 的梯度幅值为
f 2 x
fy2
其方向为 arctgf y
f x
图像经过梯度运算能灵敏地检测出边界, 但是梯度运算 比较复杂。
对于数字图像，可用一阶差分替代一阶微分：
非连续性分割: 首先检测局部不连续性，然后将它们 连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。 这种基于不连续性原理检出物体边缘的方法称为基于 点相关的分割技术
两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求 得到更好的分割效果。
人眼图像示例
分类—连续性与处理策略 连续性: 不连续性: 边界 相似性: 区域 处理策略: 早期处理结果是否影响后面的处理 并行: 不 串行: 结果被其后的处理利用 四种方法 并行边界；串行边界；并行区域；串行区域
n
(1) Ri
i1
(2)对所有的 i和j, i j, 有Ri R j
(3)对i 1,2,..., n, 有P ( Ri ) true (4)对i j, 有P ( Ri R j ) false (5)对i 1,2,..., n, Ri 是连通的区域
分类—分割依据
相似性分割: 将相似灰度级的像素聚集在一起。形成 图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称 为基于区域相关的分割技术
高斯拉普拉斯（LOG）
高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian, LOG, 或 Mexican hat, 墨西哥草帽)滤波器使用了Gaussian 来进行噪声去除并使用 Laplacian来进行边缘检测
高斯拉普拉斯举例
数字图像处理-图像分割-讲义PPT
数字图像处理
图像分割
图像分割概论
图像分割的目的是理解图像的内容，提取出我们感兴趣的对象。 图像分割按照具体应用的要求和具体图像的内容将图像分割成一块块区域。 图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段。 通常图像分割采用聚类方法，假设图像中组成我们所感兴趣对象的像素具有一些相 似的特征，如相同的灰度值、相同的颜色等。 传统的图像分割技术： 基于像素灰度值的分割技术 基于区域的分割技术 基于边界的分割技术 图像的描述，包括边界和区域的描述
在标注一个像素点的纹理特征时很可能是多维数据，如距离、方向、灰度变化等等。
纹理分析的自相关函数方法
自相关函数的定义 若有一幅图像f(i, j), i, j=0, 1, …, N-1, 它的自相关函数为：
f (i, j ) f (i x, j y ) i 0 j 0 f 2 (i, j ) i 0 j 0
对图像区域的操作―数学形态学
灰度阈值分割法
灰度阈值分割法是最古老的分割技术 只能应用于图像中组成感兴趣对象的灰度值是均匀的，并且和背景的灰度值不一样。 事先决定一个阈值，当一个像素的灰度值超过这个阈值，我们就说这个像素属于我们 所感兴趣的对象；反之则属于背景部分。 这种方法的关键是怎样选择阈值，一种简便的方法是检查图像的直方图，然后选择一 个合适的阈值。 如果图像适合这种分割法，那么图像的直方图在表示对象和背景的小范围灰度值附近 出现一个高峰值。适合这种分割法的图像的直方图应是双极模式，我们可以在两个峰 值之间的低谷处找到一个合适的阈值。 单一阈值方法也不适合于由许多不同纹理组成一块块区域的图像。
灰度共生矩阵表示空间灰度值依赖性的概率，这个灰度共生矩阵是对称的； 不仅仅和两个像素之间的距离有关，还跟两个像素之间的空间角度有关。
图像分割
图像分割概论
图像分割的目的是理解图像的内容，提取出我们感兴趣的对象。 图像分割按照具体应用的要求和具体图像的内容将图像分割成一块块区域。 图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段。 通常图像分割采用聚类方法，假设图像中组成我们所感兴趣对象的像素具有一些相 似的特征，如相同的灰度值、相同的颜色等。 传统的图像分割技术： 基于像素灰度值的分割技术 基于区域的分割技术 基于边界的分割技术 图像的描述，包括边界和区域的描述
在标注一个像素点的纹理特征时很可能是多维数据，如距离、方向、灰度变化等等。
纹理分析的自相关函数方法
自相关函数的定义 若有一幅图像f(i, j), i, j=0, 1, …, N-1, 它的自相关函数为：
f (i, j ) f (i x, j y ) i 0 j 0 f 2 (i, j ) i 0 j 0
对图像区域的操作―数学形态学
灰度阈值分割法
灰度阈值分割法是最古老的分割技术 只能应用于图像中组成感兴趣对象的灰度值是均匀的，并且和背景的灰度值不一样。 事先决定一个阈值，当一个像素的灰度值超过这个阈值，我们就说这个像素属于我们 所感兴趣的对象；反之则属于背景部分。 这种方法的关键是怎样选择阈值，一种简便的方法是检查图像的直方图，然后选择一 个合适的阈值。 如果图像适合这种分割法，那么图像的直方图在表示对象和背景的小范围灰度值附近 出现一个高峰值。适合这种分割法的图像的直方图应是双极模式，我们可以在两个峰 值之间的低谷处找到一个合适的阈值。 单一阈值方法也不适合于由许多不同纹理组成一块块区域的图像。
灰度共生矩阵表示空间灰度值依赖性的概率，这个灰度共生矩阵是对称的； 不仅仅和两个像素之间的距离有关，还跟两个像素之间的空间角度有关。