第十一讲图像分割精选文档.ppt

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1、第十一讲图像分割第十一讲图像分割本讲稿第一页，共五十三页图像分割图像分割图象分割就是指把图象分成各具图象分割就是指把图象分成各具特性特性的区域并提取出感兴的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。趣目标的技术和过程。这里特性可以是灰度、颜色、纹理等，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。图象分割是由图象处理进到图象分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。这是因为图象的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图象转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能。本讲稿第二页，共五十三页图象分割的定义图象分割的定义本讲稿第三页，共五十三页分割方法分类分割方法分类PB：并行边界类

2、；SB：串行边界类；PR：并行区域类；SR：串行区域类。本讲稿第四页，共五十三页本讲主要内容：本讲主要内容：点检测 线检测 基于梯度的边缘检测 域值分割（全局域值、局部域值，自适应域值分割）区域合并与区域分裂分水岭分割本讲稿第五页，共五十三页1.孤立点检测孤立点检测其基本思想：如果一个孤立点（此点的灰度级别和其背景的差别相当大，并且其所在的区域是一个均匀的或近似均匀的区域）与周围的点不同，则可以用指定模板检测。可以指定模板为为：其模板响应记为：根据检测图像的情况，设定RT的输出响应对应孤立点。本讲稿第六页，共五十三页孤立点检测孤立点检测本讲稿第七页，共五十三页2.线检测线检测 线检测比点检测稍

3、微复杂一点，其基本思想基本一致。表现在：使用模板（注意确定模板的条件或者基本假设）对输出响应决策，需要合适的决策方法。本讲稿第八页，共五十三页线检测模板线检测模板本讲稿第九页，共五十三页线检测决策线检测决策将四模板分别对图像进行检测，如果在某个点的输出响应，则认为此点在与i模板代表线相似。另外我可能只对某一检测方向上的线感兴趣。我们只使用特定模板给出输出响应，通过域值法将响应最强烈的点提取出来。本讲稿第十页，共五十三页线检测线检测本讲稿第十一页，共五十三页3.边缘检测的梯度方法边缘检测的梯度方法1）基本说明边缘是一个相对局部的概念，而边界是一个更具有整体性的一个概念。边缘理想数字模型和模糊边缘

4、模糊的边缘使两个区域过渡的范围变宽，因此边界较宽；反之，清晰的图像使其边缘变细。本讲稿第十二页，共五十三页边缘模型图例边缘模型图例本讲稿第十三页，共五十三页一阶导数、二阶导数响应的特点一阶导数、二阶导数响应的特点本讲稿第十四页，共五十三页本讲稿第十五页，共五十三页梯度算子梯度算子连续图像f(x,y)在位置(x,y)的梯度定义的下列向量：本讲稿第十六页，共五十三页本讲稿第十七页，共五十三页Roberts算子算子本讲稿第十八页，共五十三页Priwitt算子、算子、sobel算子算子本讲稿第十九页，共五十三页本讲稿第二十页，共五十三页本讲稿第二十一页，共五十三页拉普拉斯算子拉普拉斯算子二维函数f(x

5、,y)的拉普拉斯算子是如下定义的二阶导数的函数：由于二阶导数是导数的导数，同样可用差分的差分表示（二阶差分）。例如，对于一个点的二阶微分（差分）等于右差分与左差分的差分表示。本讲稿第二十二页，共五十三页Laplacian 算子模板算子模板本讲稿第二十三页，共五十三页高斯拉普拉斯算子：高斯拉普拉斯算子：本讲稿第二十四页，共五十三页本讲稿第二十五页，共五十三页梯度模板求边缘总结梯度模板求边缘总结首先，从连续函数表示的数字图像入手，分析导数、二阶导数的跟图像边缘的关系。根据离散图像和工程应用的特点，依据数学原理，进行简化，这些简化只要遵守原理，可以根据实际应用作出多种变化。模板与图像的运算的过程，实

6、际上是离散函数的卷积过程。本讲稿第二十六页，共五十三页LapLacian of Guassian函数进一步解释函数进一步解释 因为二阶导数是线性运算，卷积图像，实际上其过程与先用高斯函数卷积，然后再求Laplacian是一样的。高斯型函数起到平滑作用，减轻噪声的影响，拉普拉斯则是求过零点。本讲稿第二十七页，共五十三页A原图；B.SobelC.高斯函数D.拉普拉斯模板E.LogF.对log设门限G.过零点本讲稿第二十八页，共五十三页4.门限处理门限处理直方图与门限处理【演示】本讲稿第二十九页，共五十三页这里的f(x,y)是是点(x,y)点的灰度值,p(x,y)表示(x,y)为中心的局部性质 对于

7、门限对于门限T数学的形式表示数学的形式表示：本讲稿第三十页，共五十三页域值法分类域值法分类根据对域值T的不同的使用方法,可分为多种域值分割方法.全局门限:T仅取决于f(x,y).局域门限:T取决于f(x,y)和p(x,y).动态自适应门限:T还取决于空间坐标(x,y)本讲稿第三十一页，共五十三页4.2基本全局域值基本全局域值 全局域值是一种最简单的域值处理技术,通过判断图像每一个象素的灰度值,实现目标与背景的区分.这种方法能否成功完全取决于图像直方图能否能较好的分割.本讲稿第三十二页，共五十三页全局域值自动分割全局域值自动分割a)对于有明显双峰得得直方图可以通过程序,然计算机自动实现.算法:b

8、)选择一个初始化得估计域值T.c)用T分割图像,生成两组数据,G1,G2;d)求两组数据的平均灰度值u1,u2e)计算新门限值:f)T=(u1+u2)/2g)重复2到4,直到迭代所得到的T值之差小于指点的参数T0.h)解释初始值T和T0的选择.本讲稿第三十三页，共五十三页4.3基本自适应域值基本自适应域值本讲稿第三十四页，共五十三页本讲稿第三十五页，共五十三页本讲稿第三十六页，共五十三页4.4全局最佳门限和自适应门限全局最佳门限和自适应门限本讲稿第三十七页，共五十三页本讲稿第三十八页，共五十三页本讲稿第三十九页，共五十三页4.4基于区域的分割基于区域的分割本讲稿第四十页，共五十三页本讲稿第四十

9、一页，共五十三页4.4.2区域分离与合并区域分离与合并令R表示整副图像区域并选择一个谓词P.对R进行分割的一种方法是反复将分割得到的结果图像再次分为四个区域,直到对任何区域Ri,有P(Ri)=True.从整副图像开始,如果P(R)=False,就将图像分为四个区域.如果任何子区域的P值是False,就将4个区域的每个区域再次分为4个区域,如此不断进行下去.这种特使的分割方式用谓词的四叉树表示最为方便.本讲稿第四十二页，共五十三页本讲稿第四十三页，共五十三页本讲稿第四十四页，共五十三页4.5分水岭分割分水岭分割灰度图像的分水岭算法，就是就灰度值模拟为山的高度。从低到高，分别代表山岭从盆地到分水岭

10、的高度。基于这些概念的分割算法的主要目的是找出分水线。基本思想是：假设在每一区域的最小值的位置上打一个小洞并让水均匀上升速率从洞中涌出，从低到高掩模真个地形。当处在不同汇水盆地的水要聚合在一起时，修建大坝将阻值聚合。当水继续上升，当水面淹没说有分水岭时，大坝对应的边界，就是分水岭算法的分割线。本讲稿第四十五页，共五十三页4.5.1分水岭算法的基本思想分水岭算法的基本思想本讲稿第四十六页，共五十三页本讲稿第四十七页，共五十三页4.5.3水坝的构造水坝的构造 水坝的构造是以二值图像为基础的，构造水坝分离二元点集的最简单的方法是使用形态膨胀。本讲稿第四十八页，共五十三页本讲稿第四十九页，共五十三页4.5.3分水岭算法的分割实例分水岭算法的分割实例本讲稿第五十页，共五十三页本讲稿第五十一页，共五十三页本讲稿第五十二页，共五十三页本讲稿第五十三页，共五十三页