第十部分图像分割

第十部分图像分割演示文稿1当前1页，总共33页。2（优选）第十部分图像分割当前2页，总共33页。10.1.1点检测当前点是孤立点当前3页，总共33页。10.1.2线检测当前4页，总共33页。10.1.3边缘检测基本概念理想边缘斜坡边缘当前5页，总共33页。斜坡边缘的检测一阶导数可检测斜坡边缘的存在一阶导数二阶导数二阶导数可检测斜坡边缘上的点是在暗的一边，还是在亮的一边二阶导数的特性：1、双边缘（不希望的）2、零交叉点，可表示边缘的中心点当前6页，总共33页。噪声对斜坡边缘检测的影响二阶导数对噪声更加敏感一阶导数对噪声也较敏感检测中要判断一阶导数大于某一阈值才能判断该点为边缘点当前7页，总共33页。梯度算子需要分别计算x和y方向上的梯度梯度幅值梯度方向当前8页，总共33页。检测对角方向的梯度算子当前9页，总共33页。例：梯度边缘检测当前10页，总共33页。例：例：用梯度检测模糊图像的边缘当前11页，总共33页。例：对角边缘检测模板的检测结果当前12页，总共33页。拉普拉斯算子拉普拉斯模板拉普拉斯扩展模板由于二阶倒数对噪声非常敏感，且会产生双边缘，因此实际中并不直接用拉普拉斯算子来检测边缘。当前13页，总共33页。高斯拉普拉斯算子(LOG,LaplacianofaGaussian)标准差LOG算子当前14页，总共33页。LOG检测结果梯度算子零交叉点结果比较：零交叉点边缘更细但零交叉点的计算较复杂。在边缘检测中，梯度法更常用当前15页，总共33页。10.2边缘连接和边界检测1、检测边缘点检测为边缘点2、边缘点连接梯度强度梯度方向则连接当前16页，总共33页。10.3阈值处理10.3.1基础利用同一个区域中图像的灰度值具有相似性当前17页，总共33页。半阈值法阈值法阈值处理中关键是找到合适的阈值当前18页，总共33页。10.3.2全局阈值计算全局阈值的迭代方法1、给出初时阈值T2、用T分割图像得到G1和G23、计算两部分的均值直接选取迭代方法4、计算新的阈值5、重复2－4，直到当前19页，总共33页。10.3.2全局阈值（例）初时阈值三次迭代当前20页，总共33页。10.3.3照度的影响成像模型照度不均匀的影响全局阈值分割结果当前21页，总共33页。10.3.4自适应阈值1、分块2、块分类对每个块计算其方差，方差大的为边缘块。方差小的为背景或目标块3、对不同块分别处理边缘块进行阈值分割。背景和目标块合成一个子图象进行分割当前22页，总共33页。对分割不好的块进一步细化当前23页，总共33页。设图象由物体与背景组成物体象素灰度分布的概率密度函数-----

背景象素灰度分布的概率密度函数-----

物体,背景象素占图象总象素的比分别为和分割阈值为两类可能的误分概率最佳阈值----最小误分概率的阈值总误分概率背景误分为物体的概率物体误分为背景的概率10.3.5全局最佳阈值全局最佳阈值的估计方法当前24页，总共33页。当为正态分布,其均值,方差分别为最优阈值满足即即当最优阈值为阈值法的优缺点:较简单,但不能保证得到连通的区域当前25页，总共33页。心脏血管照片分割例预处理结果分割结果预处理：灰度变换去噪声当前26页，总共33页。10.4基于区域的分割10.4.1区域分割的基础区域生长区域分裂合并区域分割：按某种一致性准则把图像R分割成一系列子区域且满足:是联通区域当前27页，总共33页。方法和步骤：1）选定区域的一初始点(种子)。2）按一定的规则(相似性或区域均匀度的测试),在其周围各个方向进行区域生长(逐步增加区域的点数).3）对新的区域重复过程2,直到没有区域邻点可接受时(不满足均匀度的测试)生长过程终止10.4.2区域生长当前28页，总共33页。1)初始点的选择---利用先验知识，如直方图的波峰对应的灰度值等.2)区域一致性准则---如与种子像素灰度值的绝对差小于某一阈值，与区域平均灰度值的绝对差小于某个阈值,区域灰度的统计分布的相似性，即合并后，区域的最大值和最小值得绝对差小与某一阈值等.两个关键问题：1)初始点的选择2)区域的一致性准则的确定当前29页，总共33页。生长示例:

(1)根据直方图选取聚类中心的象素为种子 (2)根据与种子象素灰度差（>T）判断是否生长 (3)根据图象边缘确定生长何时终结原始图T=3T=2T=7当前30页，总共33页。10.4.2区域生长(实验)种子像素点：最大灰度值的点（255）一致性准则：1、和种子像素的灰度差小于65。2、该象素最少和区域中的一个象素8-连接当前31页，总共33页。10.4.3区域分裂与合并四叉树分裂当前32页