胡学龙数字图像处理课件 第07章 图像分割

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1、第七章图像分割7.1概述图像处理的重要任务就是对图像中的对象进行分析和理解。在图像分析中，输出的结果是对图像的描述、分类或其他的某种结论。图像分析主要包括以下几部分内容：（1）把图像分割成不同的区域，或把不同的目标分开（分割）。即把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标。（2）找出各个区域的特征（特征提取）。（3）识别图像中的内容，或对图像进行分类（识别与分类）。（4）给出结论（描述、分类或其他的结论）。典型的图像分析和理解的系统：系统分为图像输入、预处理、图像分割（imagesegment）、图像识别、结构句法分析。图7.1图像分析系统分割结果中同一个子区域

2、内的像素应当是连通的同一个子区域内的任两个像素在该子区域内互相连通。图像分割相似性检测不连续性检测区域分割阈值分割区域分裂与合并自适应边界分割边缘检测边缘跟踪Hough变换图7.2图像分割算法7.2像素的邻域和连通性1.4邻域对一个坐标为的像素p，它可以有两个水平和两个垂直的近邻像素。它们的坐标分别是这四个像素称为p的4邻域。互为4邻域的像素又称为4连通的。2.8邻域取像素p四周的8个点作为相链接的邻域点，除掉p本身外，剩下的8个点就是p的8邻域。互为8邻域的像素又称为8连通的。目标和背景的连通性定义必须取不同，否则会引起矛盾。图7.3目标和背景连通性【例7.1

3、】根据4/8连通准则在二值图像中判断目标。解：应用函数bwlabel可以根据4连通或8连通准则，在给定的二值图像矩阵BW中寻找目标。MATLAB程序：BW=[11100000;11101100;11101100;11100010;11100010;11100010;11100110;11100000];%给定的二值图像矩阵L4=bwlabel(BW,4)%根据4连通准则判定目标L8=bwlabel(BW,8)%根据8连通准则判定目标根据4连通准则，得到的目标是3个：L4=1110000011102200111022001110003011100030111000

4、301110033011100000根据8连通准则，得到目标是2个：L8=11100000111022001110220011100020111000201110002011100220111000007.3图像的阈值分割技术灰度阈值分割方法。若图像中目标和背景具有不同的灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域。设图像为，其灰度集范围是[0,L]，在0和L之间选择一个合适的灰度阈值T。图像分割方法可由下式描述：这样得到的是一幅二值图像。图7.4给出了利用阈值分割图像的实例。（a）是原图

5、（b）是对应的直方图（c）是选择分割阈值为110的结果图。（7.1）（a）原图像（b）直方图（c）已分割的图像图7.4阈值分割7.3.1全局阈值分割全局阈值是最简单的图像分割方法。根据不同的目标，选用最佳的阈值。1．实验法需要知道图像的某些特征2．直方图法适用于目标和背景的灰度差较大，直方图有明显谷底的情况。3．最小误差的方法7.3.2自适应阈值的选取当照明不均匀、有突发噪声或者背景灰度变化比较大的时候，可以对图像进行分块处理，对每一块分别选定一个阈值进行分割，这种与坐标相关的阈值称为自适应阈值的方法。这类算法的时间复杂度和空间复杂度比较大，但是抗噪声的能力比较

6、强。任何一种分割方法都有其局限性。实际的算法只能根据实际情况选择方法和阈值。7.4图像的边缘检测基于灰度不连续性进行的分割方法。用差分、梯度、拉普拉斯算子及各种高通滤波处理方法对图像边缘进行增强，只要再进行一次门限化的处理，便可以将边缘增强的方法用于边缘检测。7.4.1梯度算子梯度对应于一阶导数，相应的梯度算子就对应于一阶导数算子。对于一个连续函数f(x,y)，其在(x,y)处的梯度:常采用小型模板，然后利用卷积运算来近似，Gx和Gy各自使用一个模板。1.Roberts算子（7.2）2.Prewitt算子3.Sobel算子通过算子检测后，还需作二值处理从而找到边

7、界点。图7.5给出了利用这三个算子进行边缘检测的不同效果。这三种模板中，Sobel算子的检测效果最好。(a)原图像(b)Roberts算子检测(c)Prewitt算子检测(d)Sobel算子检测I=imread('blood1.tif');imshow(I);BW1=edge(I,'roberts');%进行Roberts算子边缘检测，门限值采用默认值BW2=edge(I,'prewitt');%进行Prewitt算子边缘检测，门限值采用默认值BW3=edge(I,'sobel');%进行Sobel算子边缘检测，门限值采用默认值figure,imshow(BW1

8、,[]);figure,