数字图像处理和图像分割技术应用ppt课件.ppt

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1、数字图象处理第6章 图像分割技术吉林大学 计算机学院 第6章 图像分割技术 6.1 图象分割定义和方法分类 6.2 边缘检测 6.3 轮廓跟踪和图搜索 6.4 阈值分割 6.5 基于变换直方图选取阈值 6.6 空间聚类 6.7 区域生长 6.8 彩色图象分割6.1 图象分割定义和方法分类 图象分割 前景（感兴趣的目标），背景 分离区域，提取目标 6.1 图象分割定义和方法分类6.1 图象分割定义和方法分类6.1 图象分割定义和方法分类6.2 边缘检测 边缘检测 并行边界类 基于边界分割方法的第一步 边缘 灰度值不连续的结果 可利用导数方便地检测 常用一阶和二阶导数来检测6.2 边缘检测6.2

2、边缘检测 算子计算 利用模板卷积 梯度算子 （ 大小、方向） 拉普拉斯算子 马尔算子（拉普拉斯高斯）6.2 边缘检测6.2 边缘检测6.2 边缘检测6.2 边缘检测6.2 边缘检测6.2 边缘检测6.3 轮廓跟踪和图搜索 基于边缘的图象分割 检测边缘点 连接成封闭边缘 串行边界类 轮廓跟踪 图搜索法6.3 轮廓跟踪和图搜索6.3 轮廓跟踪和图搜索 轮廓跟踪对噪声较少的情况合适，但多噪声时，易偏离轮廓。 图搜索能较好处理有噪声的情况。计算复杂，计算量大。借助状态空间搜索寻求全局最优的轮廓。6.3 轮廓跟踪和图搜索 6.3 轮廓跟踪和图搜索6.3 轮廓跟踪和图搜索6.4 阈值分割 阈值分割方法 并

3、行区域类 图象模型 双峰 值方图 取阈值分割步骤 确定阈值 根据阈值对象素分类6.4 阈值分割6.4 阈值分割6.4 阈值分割6.4 阈值分割6.5 基于变换直方图选取阈值 直方图变换 问题：直方图的谷被填充 借助邻域性质变换原来的直方图 （1）低梯度值象素的直方图 峰之间的谷比原直方图深 （2）高梯度值象素的直方图 峰由原直方图的谷转化而来6.5 基于变换直方图选取阈值6.5 基于变换直方图选取阈值 6.5 基于变换直方图选取阈值6.5 基于变换直方图选取阈值6.6 空间聚类 阈值分割概念的推广 全局的方法 特征值对应特征空间点 灰度直方图 象素灰度为特征 灰度梯度散射图 象素灰度和梯度为特

4、征6.6 空间聚类6.6 空间聚类6.6 空间聚类6.6 空间聚类 K均值聚类 类数目 类数目不同结果不同 聚类品质 类内接近而类间区别大 根据聚类品质确定类数目6.7 区域生长6.7 区域生长6.7 区域生长 生长准则 基于区域灰度差 关键是灰度差阈值 基于区域间平均灰度差 利用平均灰度 注意连通性6.7 区域生长6.7 区域生长6.7 区域生长6.7 区域生长6.8 彩色图象分割 彩色图象分割 转换为灰度图象 专门针对彩色图象 彩色空间 分割策略 6.8 彩色图象分割6.8 彩色图象分割6.8 彩色图象分割 分割策略 3D空间聚类（3D直方图） 由粗到细 将1个3D转化为3个1D 先利用S来分割 再分别用H和I分割 最后结合结果6.8 彩色图象分割