基于阈值和区域生长法的图像分割方法.ppt
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机器视觉与图像测量基于阈值和区域生长法的图像分割基于阈值和区域生长法的图像分割姓名:高志帆组员:秦杨 周大玲 郑信文 谈华林阈值法不足:不可避免地会在分割出的目标中留下和目标灰度接近的背景区域。(噪声干扰)g(x,y)=1 ,f(x,y)T T10 ,f(x,y)T T1最大类间方差法 T T1(最佳灰度阈值)区域生长法 m、:区域R的灰度均值及标准差。R,区域生长法一致性判别条件:一致性判别条件:生长准则:生长准则:为待测生长点邻域内的灰度均值。灰度变化阈值:区域生长法不足:如果目标区域内灰度分布不均匀,使生长提前终止,可能造成欠分割。如果目标边界模糊,使生长终止延后,可能造成过分割。减少噪声的干扰阈值法+区域生长法最大类间方差法 T T1(约束条件)(约束条件)生长准则生长准则做法:做法:阈值法+区域生长法由于T T1 1的约束,TcTc可以取得稍微大一些。这样可以尽可能避免目标本身灰度不均匀造成的欠分割现象。可以有效防止目标边界模糊造成的过分割现象。结合优势结合优势阈值法+区域生长法阈值法结合方法Tc=10Tc=15
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- 基于 阈值 区域 生长 图像 分割 方法
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