图像的检测与分割教程ppt课件

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1、模式识别：图像分割1.引言2.阈值与图像分割3.边缘检测与图像分割4.Hough变换5.区域增长引言前面介绍的图像增强和恢复是对整幅图像的质量进行改善，是输入输出均为图像的处理方法，而图像分析则是更详细地研究并描述组成一幅图像的各个不同部分的特征及其相互关系，是输入为图像而输出为从这些图像中提取出来的属性的处理方法。图像分析的结果不是一幅完美的图像，而是用数字、文字、符号、几何图形或其组合表示图像的内容和特征，对图像景物的详尽描述和解释。典型的图像分析和理解系统如下图。在该系统中，图像的增强和恢复可以看作预处理，

2、其输入、输出均是图像，它是传统的图像处理的内容。而图像分割、特征提取及结构分析等称为图像识别，其输入是图像，输出是描述或解释。图像分割的目标是重点根据图像中的物体将图像的像素分类，并提取感兴趣目标图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤图像图像预处理图像识别图像理解图像分割图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是由图像处理进到图像分析的关健步骤。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为图像分割及其

3、基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。图像分割的基本策略是基于灰度值的两个基本特性：区域之间的不连续性先找到点、线（宽度为1）、边（不定宽度）再确定区域区域内部的相似性通过选择阈值，找到灰度值相似的区域区域的外轮廓就是对象的边好的图像分割应具备以下特征：分割出来的各区域对某种性质（例如灰度，纹理）而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异区域边界是明确的图像分割有三种不同的途径，其一是将各像素划归到

4、相应物体或区域的像素聚类方法即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素再将边缘像素连接起来构成边界形成分割。阈值与图像分割阈值是在分割时作为区分物体与背景像素的门限，大于或等于阈值的像素属于物体，而其它属于背景。这种方法对于在物体与背景之间存在明显差别（对比）的景物分割十分有效。实际上，在任何实际应用的图像处理系统中，都要用到阈值化技术。为了有效地分割物体与背景，人们发展了各种各样的阈值处理技术，包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值与图像分割图像分割的经典方法是基

5、于灰度阈值的分割方法我们已经讨论了简单的单值阈值，它把一幅灰度图像转换成二值图像简单的单值阈值在数学上可以描述为：常用的方法是求解灰度直方图中的双峰或者多峰，并以两峰之间的谷底作为阈值T阈值举例设想电脑玩家手中的扑克牌，我们需要对其进行视觉上的分析原始图像阈值图像但是小心……如果你设置了错误的阈值，结果是很糟糕的太小的阈值太大的阈值全局阈值（GlobalThresholding）全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，并产生一个二值图，区分出前景对象和背景。适用于背景和前景对比度大的图像算法实现：选取一

6、个合适的阈值T，逐行扫描图像凡灰度级大于T的，颜色置为255；凡灰度级小于T的，颜色置为0基本的全局阈值算法基本的全局阈值T可以按如下计算：1、选择一个初时估计值T（一般为图像的平均灰度值）2、使用T分割图像，产生两组像素：G1包括灰度级大于T的像素，G2包括灰度级小于等于T的像素3、计算G1中像素的平均值并赋值给μ1，计算G2中像素的平均值并赋值给μ24、计算一个新的阈值：5、重复步骤2～4，一直到两次连续的T之间的差小于预先给定的上界T∞阈值举例1选择直方图中双峰之间的谷底作为全局阈值阈值举例2通过算法迭

7、代产生全局阈值单值阈值的问题单值阈值只能对双峰直方图工作得较好对于其它类型的直方图，需要更多的阈值单值阈值和光照不均匀的光照会使单值阈值方案失效基本的自适应阈值解决单值阈值无法工作的一个方法是将图像分割为子图像，并分别进行阈值化处理由于每个像素的阈值依赖于其在图像中的位置，因此称为自适应（adaptive）阈值基本的自适应阈值举例下图为对前面提到的图像进行自适应阈值后的图像我们看到图像得到了改善，但是需要对出错的图像进行进一步的细分，从而得到更好的效果边缘检测与图像分割边缘检测首先检出图像局部特性的不连续性，然后

8、再将这些不连续的边缘像素连接成完整的边界。边缘的特性是沿边缘走向的像素变化平缓，而垂直于边缘方向的像素变化剧烈。所以，从这个意义上说，检测边缘的算法就是检出符合边缘特性的边缘像素的数学算子，目前，边缘检测场采用边缘算子法和模板匹配法等。点检测用空域的高通滤波器来检测孤立点：R=(-1*8*8+128*8)/9=106可以设置阈值T=64若R=0，则说明检测点与周围点像素