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文档简介

第五章图象分割主要内容： 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2023/10/11第五章图象分割图象分割：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。图象分割2023/10/12第五章图象分割方法：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t为阈值直方图阈值分割法2023/10/13第五章图象分割2023/10/14第五章图象分割a=imread('we.jpg');b=a(:,:,1);c=b<t;imshow(c);t=100t=50t=1502023/10/15第五章图象分割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。

边缘检测法2023/10/16第五章图象分割d=del2(double(c));imshow(d);2023/10/17第五章图象分割边缘检测算子

差分梯度算子常用的差分梯度算子有这几个算子是等价的，即：2023/10/18第五章图象分割拉谱拉斯算子所对应的卷积模板为

模板卷积算子

2023/10/19第五章图象分割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：

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）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。区域增长法

2023/10/110第五章图象分割图象描述

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。

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

.2023/10/111第五章图象分割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：

周长常见的等效的表示方法有三种：(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8链码长度；若边界的链码表示为

2023/10/112第五章图象分割为起始点,

定义边界长度为：

1111

1(x0)1111

11111

1

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